D O C U M E N T O

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Instituto de EconomíaT

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I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

w w w . e c o n o m i a . p u c . c l

Movilidad de Profesores: Salarios y Vulnerabilidad

Diego Vela.

2014

1

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

TESIS DE GRADO

MAGISTER EN ECONOMIA

Vela, Grau, Diego José

Diciembre, 2014

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

MOVILIDAD DE PROFESORES: SALARIOS Y VULNERABILIDAD

Diego José Vela Grau

Comisión

Constanza Fosco y Tomás Rau

Santiago, diciembre de 2014

Movilidad de profesores: salarios y vulnerabilidad *

Diego Vela Grau

Pontificia Universidad Catolica de Chile

Tesis de Magister en Economıa

Segundo Semestre 2014

Resumen

Este trabajo estudia la movilidad de los docentes entre escuelas y fuera de

la profesion, segun las caracterısticas de cada establecimiento e identificando las

diferentes calificaciones que tienen los docentes. Los resultados son consistentes

con la literatura internacional; los salarios y la vulnerabilidad del establecimiento

afectan significativamente la distribucion de los docentes de alta calificacion en el

sistema educacional chileno. Los profesores de alta calificacion se concentran en los

colegios que pagan mayor salario y tienen una menor vulnerabilidad. A diferencia

de lo encontrado en otros paıses, los salarios afectarıan mas que la vulnerabilidad la

contratacion de los profesores con mayor calificacion. Sin embargo, esto es distinto

cuando se observa la retencion de estos docentes. Los docentes de alta calificacion

tendrıan una mayor probabilidad de dejar la profesion docente si la escuela de

su ultimo trabajo tiene una mayor vulnerabilidad, a diferencia del resto de los

docentes, quienes no verıan afectada negativamente su duracion en el sistema.

Tambien se observa que los beneficios entregados por el establecimiento como las

capacitaciones aumentan la retencion de los docentes.

*Diego Vela Grau, Pontificia Universidad Catolica de Chile, Vicuna Mackenna 4860, Santiago, Chile.Me gustarıa agradecer a Constanza Fosco y Tomas Rau por su continua guıa y comentarios. Ademas,quiero agradecer a Raimundo Undurraga por acompanarme y sus consejos, a Felipe Arteaga, MatıasCovarrubias, Paula Covarrubias, Gabriel Cruz, Juan Manuel Cruz, Nicolas Grau, Cristobal Otero, Se-bastian Otero, Nicolas Munoz, Guillermo Larraın y Mario Waissbluth por sus comentarios y sugerencias.A mi padres Patricio Vela y Josefina Grau, mis hermanos y mi polola, Fernanda Soto, por su carino yapoyo en todo momento y, por ultimo, a mis amigos Martın Castro, Rodrigo Echecopar, Jose IgnacioGarcia, Ainztane Lorca, Nicolas Marshall, Jose Manuel Moller, Federico Rengifo y Raimundo Rodriguez.Comentarios a djvela@uc.cl.

1

“umuntu, nigumuntu, nagamuntu”,

que en zulu significa

“una persona es una persona

a causa de los demas.”

2

Indice

1. Introduccion 4

2. Revision de literatura y marco teorico 5

2.1. Factores de la movilidad de los profesores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2. Alta calificacion de los profesores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

3. Estrategia empırica 10

3.1. Contratar profesores de alta calificacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.2. Duracion del docente en el ultimo establecimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

4. Analisis de los datos 14

5. Resultados 19

6. Conclusiones e implicancias 31

3

1. Introduccion

La educacion cumple un rol clave, tanto en el desarrollo de las personas como en el de los

paıses. Por ejemplo, la evidencia muestra que mas y mejor educacion implica mayores ingresos

y mayor expectativa de vida individual y tiene efectos positivos y significativos en las tasas

de crecimiento economico a nivel agregado (Kimko y Hanushek, 2000; OECD, 2008, 2012).

Al mismo tiempo, la escuela es el espacio de aprendizaje formal de los ninos1. En el proceso

educativo los profesores son uno de los principales factores para el desarrollo de habilidades

cognitivas y no cognitivas, y tienen una gran incidencia en los resultados de los estudiantes. Sin

embargo, su impacto es heterogeneo; varıa segun la efectividad del profesor (Rivkin, Hanushek,

y Kain, 2005; Aaronson, Barrow y Sander, 2007). En consecuencia, es importante identificar los

factores que afectan la distribucion de los docentes segun sus calificaciones dentro del sistema

educacional y fuera de el.

La evidencia internacional muestra que la movilidad de los profesores entre colegios y su

desercion de la profesion se relacionan directamente con las caracterısticas de los docentes y

de sus estudiantes (Boyd, Lankford, Loeb, y Wyckoff, 2005; Podgursky, Monroe y Watson,

2004; Clotfelter, Ladd y Vigdor, 2011). Los profesores con mayores calificaciones tienen ma-

yores probabilidades de cambiarse de colegio y de retirarse de la profesion si trabajan en un

establecimiento con estudiantes mas vulnerables (Murname, Singer y Willet, 1988; Murname

y Olsen, 1990; Boyd et al., 2005). De la misma forma, en Chile se observa que el nivel de

calificacion de los profesores esta inversamente distribuido segun el nivel socioeconomico de

los estudiantes (Ortuzar, Flores, Milesi, Cox, 2009; Bascope y Meckes, 2010; Cabezas, Gallego,

Santelices, y Sarhi, 2011). Las diferencias en la distribucion de los docentes segun sus califica-

ciones academicas se producen a partir de la eleccion del primer trabajo y se van amplificando

a medida que se mueven o desertan de la profesion docente (Cabezas et al., 2011).

Este trabajo estudia la movilidad de los docentes entre escuelas y fuera de la profesion,

segun las caracterısticas de cada establecimiento e identificando las diferentes calificaciones que

tienen los docentes. Estudios anteriores sobre la movilidad de profesores en Chile han estimado

como inciden atributos academicos en las dinamicas laborales de los docentes y pocos han

utilizado informacion longitudinal.

Esta investigacion contribuye a la literatura de movilidad de profesores en Chile de tres

maneras. En primer lugar, porque estudia como afectan los salarios y la composicion de es-

tudiantes en cada establecimiento la posibilidad de tener docentes de alta calificacion2. En

segundo lugar, porque analiza como caracterısticas del docente, salarios y composicion de los

1Actualmente de forma obligatoria durante 12 anos en la mayor parte de los paıses desarrollados. Laescuela puede ofrecer aprendizajes que en el hogar los ninos no obtienen, especialmente si viven enentornos desaventajados (Heckman, 2008; Heckman, 2011).

2En las tablas de este estudio los docentes de alta calificacion son presentados como ”Profesor TOP´´y el resto de los docentes como ”No TOP´´.

4

estudiantes en cada establecimiento afectan la movilidad de los profesores (salida de la pro-

fesion y cambio de establecimiento), similar a lo realizado por Boyd et al. (2005) y Clotfelter

et al., (2011). Por ultimo, porque utiliza la trayectoria laboral de los docentes contenida en

el Panel de la Encuesta Longitudinal Docente (2003-2009), en adelante ELD, lo que permite

hacer estimaciones con efectos fijos y usar el rezago de algunas variables, logrando corregir

las estimaciones de sesgos de variable omitida y causalidad reversa, a diferencia de trabajos

anteriores de la literatura sobre el tema (e.g. Clotfelter et al. (2011)).

Para esto, se utilizan diferentes especificaciones de un modelo probit que permiten calcular

la probabilidad de que un colegio tenga al menos un docente de alta calificacion y a traves

de un modelo con efectos fijos se estima como inciden caracterısticas del establecimiento en

la proporcion de docentes de alta calificacion que tiene ese establecimiento. Cada modelo se

estima con diferentes aproximaciones a un docente de alta calificacion; estas son: altas notas

de ensenanza media, alto puntaje PPA/PSU, haber egresado de una universidad selectiva y

tener tres o mas anos de experiencia. Ademas, se explota el panel de la ELD para controlar

por heterogeneidad de la estimacion, utilizando variables rezagadas y controlando por efectos

fijos que esten presentes en la estimacion. Tambien se identifican los factores significativos

en la permanencia de un docente en un establecimiento, utilizando un modelo de duracion

proporcional de Cox aplicado a los distintos caminos que puede tomar un docente al dejar de

trabajar en un establecimiento. Estos son: 1) dejar de hacer clases, ya sea para irse a otro

trabajo o para dejar de trabajar, 2) dejar algun colegio particular subvencionado para irse a

uno de otra dependencia o para dejar la profesion docente; 3) dejar algun colegio municipal

para irse a uno de otra dependencia o para dejar la profesion docente; y 4) cambiarse de un

colegio a cualquier otro.

El resto de este trabajo se organiza de la siguiente forma. La seccion 2 aborda el marco

teorico y revisa la literatura sobre la importancia de los profesores en el proceso educativo y

los estudios sobre el mercado del trabajo de los docentes y su movilidad. La seccion 3 explica la

estrategia empırica utilizada. La seccion 4 describe los datos utilizados y analiza las estadısticas

descriptivas y la seccion 5 presenta los resultados principales. Por ultimo, la seccion 6 concluye.

2. Revision de literatura y marco teorico

2.1. Factores de la movilidad de los profesores

Para poder analizar la movilidad laboral de los docentes en Chile, es necesario entender

las posibilidades de decision que tiene un docente en el mercado del trabajo. Por un lado, el

establecimiento es el que demanda el trabajo, decide a quien contratar y define las condiciones

de contrato (salario, rol y horas de contrato principalmente) basado en la cantidad de ninos a

los que debe atender. Por otro lado, el docente decide su oferta sobre a cual establecimiento

5

postular y una vez trabajando, puede optar por moverse de establecimiento o dejar de la labor

docente. Estos procesos interactuan en los mecanismos de oferta y demanda del mercado,

determinando la dotacion final de profesores por establecimiento.

El Fondo de Investigacion y Desarrollo En Educacion (FONIDE) realizado por Flores, Or-

tuzar, Ayala y Milesi (2014) caracteriza el proceso de seleccion y contrataciones de docentes en

la Region Metropolitana de Chile. En este estudio los autores observan que existe un alto nivel

de estratificacion de postulantes a los cargos docentes. En el caso de los colegios municipales

y particulares subvencionados con bajo o nulo copago postulan profesores egresados principal-

mente de institutos profesionales o centros de formacion tecnica, de origen social bajo o medio

bajo. Lo contrario sucede en los colegios particulares pagados o subvencionados con alto copa-

go, quienes tienen una mayor propension a recibir egresados de universidades con altos niveles

de acreditacion. Tambien identifican que los colegios no aplican criterios diferentes a la hora

de seleccionar a quien contratar, generalmente optan por profesores egresados de universidades

de mas alto nivel de acreditacion.

La regulacion laboral de los profesores es diferente para los docentes que trabajan en el

sector municipal que los que trabajan en la educacion particular. Por un lado, los colegios

municipales son regulados por el Estatuto Docente, que pone muchas restricciones a las razones

de despido y vincula fuertemente los salarios a los anos de experiencia. Los colegios particulares

por su parte, son regulados por el Codigo del Trabajo, el cual tiene una mayor flexibilidad en

la fijacion de salarios y en las condiciones laborales (Correa, Parro y Reyes, 2014). Correa

et al. (2014) modelan esta dicotomıa en la regulacion laboral y encuentran que existe una

autoseleccion negativa hacia el sector municipal de los docentes con mejores caracterısticas no

observables. Por su parte, Flores et al (2014) encuentran que existe un bajo flujo en la movilidad

de los docentes producto de las rigideces del Estatuto Docente, pero tambien identifican el bajo

flujo en establecimientos privados subvencionados sin copago, sugiriendo que existen otros

factores que inciden en la trayectoria laboral de los docentes.

Los salarios son un factor relevante en la decision de movilidad de un profesor. Dolton y van

der Klaaw (1999), a traves de un modelo de duracion semiparametrico, encuentran que existe

un claro vınculo entre salarios y desercion de profesores. Al igual que otros estudios, encuentran

que es fundamental el salario, pero los montos ofrecidos no serıan los suficientes para superar el

salario de oportunidad que tendrıan los profesores en otro trabajo (ver Clotfelter et al., 2011).

Sin embargo, Hanushek, Kain y Rivkin (1999) consideran que los salarios tienen un modesto

impacto en la movilidad de los profesores. Ası tambien, Scafidi, Sjoquist y Stinebrickner (2006)

muestran que el mayor sueldo que le puedan ofrecer en un trabajo alternativo a nuevos docentes

(quienes registran las mayores tasas de desercion) no es una de las principales razones para dejar

la docencia. Este estudio busca contribuir a la literatura sobre esto, al utilizar una estrategia

de identificacion acorde a un panel de datos, permitiendo corregir sesgos de variable omitida y

causalidad reversa. Tambien contribuye por las caracterısticas particulares del contexto chileno,

el cual es diferente al de los estudios anteriores, ya que los docentes chilenos son los que reciben

6

menores remuneraciones dentro de los paıses miembros de la Organizacion para la Cooperacion

y el Desarrollo Economicos (OCDE) (OECD 2014).

Uno de los principales factores en la decision de trabajo del profesor estarıa relacionado

con las caracterısticas de los estudiantes del establecimiento. En este estudio es de especial

interes explorar como afectan caracterısticas socioeconomicas de los estudiantes la movilidad

de los profesores. La literatura muestra que los profesores prefieren hacerles clases a los estu-

diantes que tengan alto rendimiento y que no pertenezcan a minorıas socioeconomicas, etnicas

o raciales. Boyd (2005) encuentra que los profesores prefieren estudiantes de altos resultados,

incluso despues de controlar por composicion racial. Scafidi, Sjoquist y Stinebrickner (2007)

obtienen resultados en la misma lınea, concluyendo que los profesores tienen una mayor tasa de

desercion cuando hacen clases a una alta proporcion de estudiantes pertenecientes a minorıas

raciales o vulnerables. Hanushek, Kain y Rivkin (1999) concluyen que las caracterısticas de los

estudiantes afecta mas la movilidad de los profesores que cambios en los salarios. Hanushek,

Kain y Rivkin (2004), para el caso de Texas, y Clotfelter et al. (2011), para el caso de Carolina

del Norte, estiman cuanto deberıa ser el aumento de un salario relativo para que los profesores

esten dispuestos a hacer clases a minorıas de raza o vulnerables. Las estimaciones concluyen

que para neutralizar el aumento en la probabilidad de irse, un colegio con un 10 % mas de

alumnos minoritarios deberıa aumentar sus salarios en el orden de un 10 %.

Otras caracterısticas no pecuniarias pueden afectar la decision laboral del docente. El tama-

no de la clase, las horas no lectivas para preparar clases, la flexibilidad laboral y los liderazgos

del establecimiento pueden afectar la decision de trabajo del docente. Rivkin et al. (2005)

encuentran que estas caracterısticas no pecuniarias facilitan la obtencion de resultados en los

estudiantes por parte de los profesores. Posteriormente, Loeb y Beteille (2009) incorporan es-

tos aspectos como claves, junto al salario para la decision de oferta laboral del profesor. En

particular encuentran que una mayor posibilidad de exito en el trabajo, medido en resultados

de los estudiantes, aumentarıa la retencion de los profesores.

En el caso de los profesores con mayor calificacion, los cuales se estudian en particular en

este trabajo, se observa que tienden a dejar de hacer clases antes. Murnane y Olsen (1990)

encuentran que profesores con mejores resultados en el Examen Nacional de Profesores (NTE,

por su sigla en ingles) son mas proclives a dejar de hacer clases. Lankford, Loeb y Wyckoff

(2002) encuentran diferencias sustanciales en las calificaciones de los profesores a lo largo del

estado de Nueva York. Estas diferencias derivan de la decision de primer empleo y de los

diferentes niveles de desercion que tienen los profesores. Podgursky et al. (2004) tambien llega

a la misma conclusion.

La comparacion con los pares es algo tambien relevante en la decision de los profesores de

alta calificacion. Feng y Sass (2008) encuentran que los docentes altamente calificados, despues

de un cierto periodo conociendo los resultados academicos de sus estudiantes, deciden moverse

a otro establecimiento si sus pares (los docentes con los que trabajan) logran una efectividad

menor que ellos en los resultados de los estudiantes. Los autores encuentran que esto tambien

7

se cumple para profesores de baja efectividad; docentes que tienen menor efectividad que sus

pares optan por cambiarse de establecimiento a uno donde sus pares tengan efectividad similar

a ellos. Podgursky et al. (2004) igualmente encuentran estos resultados, pero solo a nivel de

los docentes con alta efectividad.

2.2. Alta calificacion de los profesores

Los profesores generan un efecto heterogeneo en los resultados de los estudiantes y es difıcil

relacionar este efecto con variables observables de los docentes (Rivkin et al., 2005; Aaronson

et al., 2007). Sin embargo, diversos autores (ver revision de Goldhaber, 2008) plantean que hay

varias caracterısticas observables del docente que se pueden relacionar con el impacto en los

resultados de los alumnos, aunque solo explique una porcion del efecto.

En esta investigacion es de interes identificar los factores que inciden en que un estable-

cimiento tenga profesores de alta calificacion y como las caracterısticas observables de estos

afectan en su movilidad. Por esto, es necesario precisar que variables observables seran las que

se relacionan con calidad docente.

Existen estudios que muestran que evaluaciones de los profesores como pruebas de ingreso

a la educacion superior o puntajes en la licenciatura son buenos predictores de los resultados

de los alumnos de estos (resumen en Goldhaber, 2008). Para el caso chileno Bravo, Falck,

Gonzales, Manzi y Peirano (2008) y Loyola (2013) utilizan los resultados de la evaluacion

docente y caracterısticas de la formacion docente para estimar correlaciones entre resultados de

los profesores y estudiantes medidos a traves de la prueba SIMCE. Estos estudios encuentran

correlaciones positivas y un mayor efecto en las colas de la distribucion. Tambien Toledo,

Puentes y Valenzuela (2010) incorporan otras caracterısticas del docente como experiencia y

avance curricular, encontrando una relacion positiva y permanente entre estas caracterısticas

y los resultados academicos del alumno.

Varios estudios utilizan el puntaje de la prueba de admision a la Universidad en Estados

Unidos (SAT) como variable que muestra la calidad de los docentes (Ballou y Podgursky, 1997;

Figlio, 2002)3. En estos estudios reconocen la dificultad de medir objetivamente la calidad de un

profesor, pero sostienen que hay factores observables que permiten indicar la calidad del docente

o, al menos, la inteligencia de este. Por eso utilizan la selectividad de la institucion de educacion

superior y los puntajes de acceso obtenidos por los postulantes (ambas correlacionadas).

Lo anterior se relaciona con lo concluido en el informe McKinsey publicado el ano 2007,

donde se investigo como hicieron los sistemas educativos con mejor desempeno del mundo

3Los autores obtienen diferentes resultados en sus estimaciones. Por un lado, Ballou y Podgursky (1997)no encuentran relacion significativa entre los cambios de salarios y caracterısticas de los nuevos pro-fesores. Por otro, Figlio (2002), quien complementa con otros datos la base empleada por Ballou yPodgursky (1997), considera que existe una relacion positiva entre salarios y contratar docentes dealta calificacion.

8

para alcanzar sus objetivos. Entre sus principales hallazgos se identifico la importancia de

atraer a los mejores estudiantes a la docencia (McKinsey 2007), planteando que “la calidad

de un sistema educativo tiene como techo la calidad de sus docentes”. En el caso chileno, son

considerados los mejores estudiantes quienes obtienen los mas altos puntajes en la Prueba de

Seleccion Universitaria (PSU/PAA) y en las Notas de Ensenanza Media (NEM)4.

Los resultados de la PSU tienen una correlacion positiva con los resultados de la Evaluacion

INICIA (MINEDUC 2013), evaluacion que busca identificar los conocimientos pedagogicos y

disciplinarios alcanzados por los egresados de las carreras de pedagogıa. Manzi (2011) encuentra

que, para un mismo estudiante, no existen diferencias estadısticamente significativas entre sus

resultados PSU/PAA y sus resultados al egresar5. Debido a la escasa evidencia nacional sobre

la relacion entre formacion inicial docente y efectividad del desempeno docente, no se puede

concluir que PSU/PAA y NEM sean buenos predictores de esta, pero sı existe evidencia sobre

su relacion con la calificacion de los docentes al momento de su egreso de la educacion superior.

Con respecto a usar la experiencia como proxy para calidad docente, la literatura encuentra

que ella es un buen instrumento. Profesores principiantes o sin experiencia, independientemen-

te de sus capacidades finales, tienen menor efectividad y logran menores resultados en sus

estudiantes que profesores con mas anos de experiencia (Rivkin et al., 2005; Goldhaber, 2008;

Clotfelter et al., 2011). Para el caso chileno, Lara, Mizala y Repetto (2010) encuentran que

mayor experiencia se correlaciona con mejores resultados en matematicas y lenguaje medidos

a traves de la prueba SIMCE. Los estudios difieren en los anos de experiencia que permiten

marcar esta distincion. Considerando la literatura existente, Clotfelter et al. (2011) concluyen

que, en promedio, profesores con tres o mas anos de experiencia son mas efectivos que los

demas.

Los estudios que han analizado la distribucion de profesores en Chile encuentran que el ni-

vel de calificacion de los docentes esta desigualmente distribuido segun el nivel socio economico

(NSE) de los estudiantes. Ortuzar et al. (2009) analizan la distribucion de algunas caracterıs-

ticas de la formacion inicial de profesores (FID) municipales y su relacion con el desempeno

docente y escolar. Encuentran que existe un ordenamiento sistematico de profesores con niveles

menores de FID y desempeno docente en escuelas clasificadas como vulnerables. Por su parte,

Bascope y Meckes (2010) encuentran que profesores con mejores resultados en sus evaluaciones

de conocimiento disciplinario al egreso y provenientes de universidades selectivas 6 no se dis-

tribuyen uniformemente y se ubican preferentemente en escuelas de mayor NSE y de mejores

resultados en SIMCE, mientras que en las escuelas de menor NSE se ubican preferentemente

los nuevos profesores de resultados menos destacados y de caracterısticas socioeconomicas de

4Desde el 2012 tambien se considera como mejores estudiantes a quienes tengan un alto Ranking deNotas.

5Solo dos de las 36 instituciones estudiadas hacıan una diferencia estadısticamente significativa y positivaen los conocimientos disciplinarios de sus estudiantes dados sus niveles de entrada.

6Construyen un ındice de selectividad ponderando los puntajes promedio de los ingresados a cada pro-grama segun la proporcion de la matrıcula del programa respecto de la matricula total de la institucion.

9

origen semejantes a la poblacion escolar de dichos establecimientos. Cabezas et al. (2011) utili-

zan la Encuesta Longitudinal Docente (ELD) para ver la trayectoria laboral de los docentes en

Chile. Encuentran que profesores con menor experiencia, menores puntajes, que no estudiaron

en universidades acreditadas o que estudiaron bajo modalidad diurna o algunos dıas a la se-

mana tienden a trabajar en colegios mas vulnerables. Tambien observan que la concentracion

en colegios municipales de profesores con baja calificacion se produce despues de su primer

trabajo. Por ello, la eleccion del primer trabajo serıa un aspecto importante a considerar para

analizar la movilidad posterior.

Este estudio busca aportar a la literatura de movilidad de docentes en Chile, incorporando

caracterısticas del establecimiento, composicion de los estudiantes, salarios y diferentes califi-

caciones de los docentes en la modelacion de la contratacion y desercion de los docentes. Por

el alcance de los datos, las caracterısticas de los docentes se ven limitadas a resultados en la

PSU/PAA, NEM y aspectos de su formacion inicial docente7, complementandose con experien-

cia, genero y edad de los docentes. Considerar caracterısticas del docente determinadas antes

de la profesion permite utilizar caracterısticas exogenas del docente y no confundir el analisis

con decisiones posteriores de los profesores.

3. Estrategia empırica

La estrategia empırica consta de dos etapas. En primer lugar, se estudia el efecto de los

salarios y la composicion de estudiantes por establecimiento en la probabilidad de contratacion

de docentes de alta calificacion. En segundo lugar, se analiza como caracterısticas del docente,

salarios y composicion de estudiantes por establecimiento afectan la movilidad de los profesores

(salida de la profesion y cambio de establecimiento).

3.1. Contratar profesores de alta calificacion

En la revision de literatura se presento que en los establecimientos donde se concentran

estudiantes de minorıas sociales, etnicas y raciales existe una baja dotacion de profesores de

alta calificacion. Ası tambien, estos docentes son los que tienen mayores niveles de desercion,

lo cual generarıa efectos negativos en los resultados de los estudiantes mas desaventajados. Por

lo anterior, es de interes estudiar que factores son determinantes para que un profesor de alta

calificacion trabaje en un establecimiento, considerando caracterısticas del establecimiento y

del docente.

Este analisis se realiza despues de obtenido el equilibrio en el mercado laboral de profesores

de alta calificacion, tal como sucede en cualquier mercado, es fruto de la interaccion entre

7Se tiene informacion sobre Evaluacion Docente y resultados de la encuesta SNED para una cantidadreducida de docentes, por lo que no se pueden utilizar.

10

oferta y demanda de profesores. El salario y la cantidad de horas laborales contratadas es

determinado a partir del equilibrio entre horas ofrecidas por los profesores y horas contratadas

por los colegios. Es decir, estudiamos el resultado del proceso de matching entre el profesor y la

escuela. Para poder identificar adecuadamente esto ultimo, se deben considerar en la estimacion

y analisis los factores que son determinantes en la decision del docente y del establecimiento

para ofrecer y contratar determinadas horas laborales, controlando por potenciales problemas

de endogeneidad o causalidad reversa.

La estrategia de identificacion consta de dos modelos. Primero se estima la probabilidad

de que un colegio contrate al menos a un profesor de alta calificacion vıa un modelo probit,

similar a lo realizado por Clotfelter et al. (2011). Se realizan 4 estimaciones de este modelo,

una para cada definicion de profesor de alta calificacion. Las caracterısticas utilizadas para

definir a un profesor de alta calificacion son: haber tenido sobre promedio 6 en sus Notas

de Ensenanza Media (NEM)8; resultado sobre los 630 puntos en la prueba de ingreso a la

educacion superior (PSU/PAA)9; tres o mas anos de experiencia como profesor (exp)10 y si

egreso de una institucion de educacion superior en la que los matriculados en primer ano

superen en promedio los 550 puntos en su puntaje de ingreso (selec), institucion que segun

otros estudios es catalogada como selectiva11. La segunda estimacion, realiza un modelo con

efectos fijos para la proporcion de profesores de alta calificacion en cada colegio.

Para poder controlar por potenciales endogenidades producidas por variables no observa-

bles, se incorpora en la estimacion una variable dummy por cada comuna, tipo de dependencia

de los establecimientos, y ano, ademas de una variable interactiva construida a partir de las

variables dummy de comuna y dummy de dependencia. Esto permite controlar por los efectos

fijos a nivel de comuna y distinguir los efectos que se producen a este nivel segun el tipo de

dependencia. Para controlar por el tamano del establecimiento se incorpora una variable de la

cantidad de docentes por establecimiento en la muestra. Finalmente, se realiza una estimacion

con el rezago de las variables de vulnerabilidad del establecimiento y salario de los profeso-

res, para controlar parte de la causalidad reversa que podrıa existir entre estas variables y la

variable dependiente. Esto es posible gracias al panel de datos utilizado. Los errores estandar

son robustos y son estimados por conglomerado (cluster) a nivel de comuna. Las ecuaciones

se pueden expresar de la siguiente forma:

◦ Probabilidad de tener al menos un docente de alto nivel de calificacion segun el salario

promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento. (Probit

con efectos fijos a nivel de comuna)

Probal menos un profesor TOP j,t= α Salario Promedio del Establecimientoj,t + β Vulnera-

bilidad del Establecimientoj,t + ϑ Beneficios del Establecimientoj,t + δ Desempleo de la

8Al igual que Cabezas et al. (2011).9Puntaje equivalente a pertenecer al 25 % superior de los puntajes de los docentes.10Al igual que Clotfelter et al. (2011)11Al igual que Cabezas et al. (2011), este criterio cataloga de selectivas aquellas universidades que en

promedio superan el 30 % en la distribucion del puntaje PSU a nivel nacional.

11

region del Establecimientoj,t + Dummy Ano + Dummy Comuna + Dummy Dependen-

cia + Dummy Comuna × Dummy Dependencia + Cantidad Docentes Establecimiento

+ εcomuna

◦ Probabilidad de tener al menos un docente de alto nivel de calificacion segun el rezago del

salario promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento.

(Probit con efectos fijos a nivel de comuna)

Probal menos un profesor TOP j,t= α Salario Promedio del Establecimientoj,t−1 + β Vulne-

rabilidad del Establecimientoj,t−1 + ϑ Beneficios del Establecimientoj,t + δ Desempleo

de la region del Establecimientoj,t + Dummy Ano + Dummy Comuna + Dummy De-

pendencia + Dummy Comuna × Dummy Dependencia + Cantidad Docentes Esta-

blecimiento + εcomuna,

donde la unidad de analisis es el establecimiento j en el ano t.

La variable dependiente se define como una variable binaria, que obtiene el valor uno cuan-

do un colegio tiene al menos un profesor de alta calificacion y cero cuando el establecimiento no

tiene profesores de alta calificacion. Las variables que se utilizan para describir la composicion

del establecimiento es el nivel de vulnerabilidad del establecimiento definido por el Indice de

Vulnerabilidad del Establecimiento (IVE) calculado por la JUNAEB12. Tambien se incorpo-

ran los beneficios entregados a los docentes en cada establecimiento, el salario promedio por

establecimiento y caracterısticas del mercado del trabajo, como el desempleo por region.

Generalmente la principal justificacion para el uso de datos de panel tiene que ver con la

posibilidad de controlar por aquellas caracterısticas de la unidad de analisis que son constantes

en el tiempo, lo cual reduce problemas de variable omitida. Sin embargo, un adecuado uso

de los datos requiere en primer lugar verificar la presencia de heterogeneidad no observable a

nivel de colegios, y en caso de existir, determinar si estos responden a un modelo de efectos

aleatorios o un modelo de efectos fijos. En un modelo de efectos aleatorios, la heterogeneidad

no observable en su totalidad varıa en el tiempo y no esta correlacionada con las variables

independientes incluidas en el modelo. En otras palabras, no hay problema de endogeneidad

ya que las variables omitidas del modelo (la heterogeneidad no observable), las cuales estan

contenidas en el termino de error, son ortogonales al resto de las variables independientes

contenidas en el modelo. Una estimacion vıa mınimos cuadrados generalizados es suficiente

para obtener estimadores consistentes y eficientes en este caso. En contraste, bajo el modelo

de efectos fijos, las caracterısticas no observables y fijas en el tiempo estan correlacionadas con

el termino de error, y por tanto controlar por ellas es condicion necesaria para evitar omision

de variables relevantes y en efecto obtener estimadores consistentes en el modelo.

12El ındice cambio su forma de medicion de la vulnerabilidad el ano 2008. Para asegurar que los datossean comparables, se estandarizo ano a ano este ındice. La formula aplicada fue: IV Ei,t = (IV Ei,t −

¯IV Et)/σIV E .

12

El test estandar para determinar si hay presencia de heterogeneidad no observable en el

modelo es el Lagrange multiplier test de Breusch-Pagan. En caso de verificar la presencia de

heterogeneidad no observable en el modelo, el test estandar para determinar si el uso correcto

de los datos sigue un modelo de efectos aleatorios o un modelo de efectos fijos, es el test de

Hausman, el cual basicamente compara los coeficientes de un modelo de mınimos cuadrados

generalizados (efectos aleatorios) con los coeficientes de un modelo de mınimos cuadrados ordi-

narios (controlando por efectos fijos), y verifica si en conjunto son significativamente distintos

o no. Si rechazamos la hipotesis nula de igualdad en los coeficientes de cada modelo entonces

estamos en presencia de un modelo de efectos fijos.

Siguiendo esta logica, se estima una regresion lineal de Mınimos Cuadrados Ordinarios

(MICO) para la proporcion de profesores de alta calificacion en cada colegio (ver seccion resul-

tados). La variable dependiente de la estimacion se obtiene del promedio de docentes de alta

calificacion en cada establecimiento de la muestra. Las variables independientes son las mis-

mas utilizadas para el modelo probit presentado anteriormente, utilizando el rezago del salario

promedio de los docentes a nivel de establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento.

Los errores estandar son robustos y estimados por conglomerado (cluster) a nivel de comuna.

Las ecuaciones se pueden expresar de la siguiente forma:

◦ Proporcion promedio de docentes de alto nivel de calificacion segun el rezago del salario

promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento.

Proporcion profesores TOPj,t= α Salario Promedio del Establecimientoj,t−1 + β Vulne-

rabilidad del Establecimientoj,t−1 + ϑ Beneficios del Establecimientoj,t + δ Desempleo

de la region del Establecimientoj,t + Dummy Ano + Dummy Comuna + Dummy De-

pendencia + Dummy Comuna × Dummy Dependencia + εcomuna

3.2. Duracion del docente en el ultimo establecimiento

La dotacion de profesores en cada escuela se ve afectada por los nuevos docentes que llegan

y por la salida de los docentes que estaban en la escuela. Un docente puede dejar un colegio

para cambiarse a otro o puede optar salir de la labor docente temporal o permanentemente.

Identificar los factores que mas inciden en estas distintas decisiones de salida por parte del

docente es relevante para entender las causas y las dinamicas de la inequitativa distribucion

de docentes en el sistema.

Se modela la decision de duracion en el establecimiento de cada profesor para cuatro casos,

los cuales son los siguientes: 1) dejar de hacer clases, ya sea para irse a otro trabajo o para dejar

la fuerza laboral (inactivo); 2) dejar de hacer clases en un colegio particular subvencionado, ya

sea para cambiarse a un colegio de otra dependencia, para dejar la fuerza laboral o para dejar

la profesion docente; 3) dejar de hacer clases en un colegio municipal, ya sea para cambiarse a

un colegio de otra dependencia, para dejar la fuerza laboral o para dejar la profesion docente

13

y 4) cambiarse de un colegio a cualquier otro. La base analiza la decision ano a ano, por lo

que es un panel en tiempo discreto entre los anos 2003 y 2009. Esto no deberıa constituir un

problema, ya que la mayorıa de las decisiones de empleo se toman a final de un ano.

Para modelar la decision de movilidad del profesor se utiliza un modelo de duracion, donde

se estima la probabilidad de salida (hazard rate) basado en el modelo empleado por Clotfelter et

al. (2011)13, el cual es una especificacion semiparametrica independiente de la funcion hazard

base. Su expresion es la siguiente:

Probabilidad de salida de la escuela (movilidad) segun caracterısticas del docente, salarios

y composicion de los estudiantes en cada establecimiento. (Duracion / Hazard Model)

λi(tj) = λ0i(tj)e(Xβ+µi),

donde la hazard rate λi(tj) es la probabilidad de que un perıodo de ensenanza tenga la

salida i en el ano tj , la cual es condicional a diferentes especificaciones para cada tipo de salida:

la salida 1)“dejar de hacer clases”, es condicional a que el profesor no haya dejado de hacer clases

antes de ese perıodo; la salida 2) “dejar de hacer clases en un colegio particular subvencionado”,

es condicional a que el profesor haga clases en algun colegio particular subvencionado antes

de ese perıodo y no haya dejado de hacer clases antes de ese perıodo; la salida 3) “dejar de

hacer clases en un colegio municipal”, es condicional a que el profesor haga clases en algun

colegio municipal antes de ese perıodo y no haya dejado de hacer clases antes de ese perıodo,

y finalmente, la salida 4) “cambiarse de un colegio a cualquier otro”, es condicional a que el

profesor no haya dejado de hacer clases en un su colegio antes de ese perıodo.

La hazard base es λ0i(tj) y X es la matriz donde se incorporan las caracterısticas del

docentei, su calificacion, las caracterıstica del establecimientoj donde ensenaba el docentei,

salarios, variables del mercado del trabajo y nivel de vulnerabilidad del establecimiento.

Para cada caso no se consideran las observaciones que estan censuradas por la izquierda, es

decir, los periodos para cada profesor en los que no se sabe cuantos anos llevaba en el estable-

cimiento antes del ano 2003. En caso de los datos censurados por la derecha (las observaciones

donde no se sabe que pasa despues del ano 2009) no son problema para la estimacion de un

modelo proporcional de Cox.

4. Analisis de los datos

Los datos utilizados en esta investigacion provienen del FONIDE“Factores Correlacionados

con las Trayectorias Laborales de Docentes en Chile, con Especial Enfasis en sus Atributos

13Utilizan como base el modelo hazard proporcional de Cox. Ver Cox (1972) y Cox Oakes (1984).

14

Tabla 1: Estadısticas descriptivas

(1) (2) (3) (4) (5)N Promedio ds min max

Caracterısticas del docenteAlta PSU 35,630 0.264 0.441 0 1NEM alto 40,715 0.423 0.494 0 1Universidad selectiva 26,537 0.282 0.450 0 1Profesor con alta experiencia 40,667 0.936 0.244 0 1

Caracterısticas del establecimiento y mercado del trabajoIVE estandarizado por ano 20,586 3.20e-08 1.000 -3.519 3.606ln del salario 33,075 7.949 0.393 1.522 10.94% de desempleo en la region 40,119 0.0878 0.0204 0.0234 0.145

BeneficiosAlmuerzo 39,389 0.157 0.364 0 1Tuicion∗ 39,389 0.0763 0.265 0 1Establecimiento ofrece capacitacion 39,389 0.148 0.355 0 1Seguro salud 39,389 0.0457 0.209 0 1Otro beneficio 39,389 0.0191 0.137 0 1

Movilidad de profesoresCambio de colegio 34,221 0.0780 0.268 0 1Salida desde part. subv 12,626 0.0291 0.168 0 1Salida desde municipal 13,745 0.0216 0.145 0 1Salida de profesion 34,221 0.0248 0.156 0 1∗Matrıcula/Copago/Colegiatura hijos

Academicos” desarrollado por Cabezas et al. (2011). Esta base fue construida a partir de la

Encuesta Longitudinal Docente (ELD) realizada por el Centro de Microdatos de la Universidad

de Chile entre los anos 2003 y 2009. Asimismo, se incorporan datos sobre empleo del Instituto

Nacional de Estadısticas de Chile (INE) entre los anos 2003 y 2009.

La ELD esta basada en una muestra representativa de docentes de los distintos niveles de

ensenanza y distintas dependencias administrativas de los establecimientos educacionales en

los que se desempenan. Incorpora informacion de corte transversal de las caracterısticas per-

sonales de los docentes, su formacion inicial, perfeccionamiento o capacitaciones, informacion

detallada sobre su historia laboral, caracterısticas del establecimiento donde se desempenan

de forma principal, satisfaccion laboral, caracterısticas socioeconomicas de sus hogares, entre

otras variables. Las variables utilizadas en este estudio son presentadas en la Tabla 1.

La ELD esta compuesta por dos grupos de docentes: el primero, del ano 2005, compuesto

por 4.663 docentes y el segundo, del ano 2009, compuesto por los docentes entrevistados el

2005 mas 1.704 nuevos docentes, quienes se insertan por primera vez en el sistema laboral edu-

15

cacional desde el ano 2003 hasta el 2009. En la Tabla 1 se muestra la cantidad de observaciones

que cuentan con informacion, el promedio de las variables, su desviacion estandar, mınimo

y maximo de cada variable que presentan las caracterısticas del establecimiento, el mercado

del trabajo de la region, los beneficios entregados por el establecimiento y las decisiones de

movilidad de los docentes.

El diseno muestral de la ELD fue estratificado segun los siguientes criterios: i) docentes que

estaban en la base de datos el ano 1995, y aquellos que ingresaron posteriormente a esa fecha;

ii) nivel educacional en que se desempena el docente (educacion de parvulos, basica, media

cientıfico-humanista y media tecnico-profesional; iii) dependencia administrativa del estableci-

miento principal en el que se desempenaba el docente (municipal, particular subvencionado y

particular pagado). El tamano muestral de cada estrato esta determinado de manera de tener

suficiente poder estadıstico como para realizar comparaciones validas entre estratos. Produc-

to de que la distribucion de la base panel no es proporcional entre estratos, habiendo poco

balance en la distribucion de los docentes segun distintos niveles y dependencias (se utiliza

Simple Random Sampling), el analisis descriptivo de los datos debe realizarse considerando los

factores de expansion, con el objetivo de devolver a cada entrevistado su propio peso dentro

del universo de docentes en el que fue sorteado (Cabezas et al., 2011).

Entre los encuestados el ano 2005 y su seguimiento el ano 2009 existe una atricion de un

23 %. Esta se da principalmente en los docentes de la Cuarta Region14, razon por la cual se

modifican los factores de expansion para el ano 2009. Adicional a esto, un cuarto de los docentes

seleccionados para ser entrevistados el ano 2005 no se encontraron trabajando, por lo que la

encuesta fue aplicada a docentes de reemplazo. Esta perdida no aleatoria de datos es relevante

a considerar en la interpretacion de los resultados.

La base de la ELD fue complementada con informacion anual desde 2003 hasta 2009, del

NSE del establecimiento, resultados SIMCE promedio para diferentes niveles (4to, 8avo y 2do

Medio), datos de vulnerabilidad, resultados de la encuesta SNED, datos JEC, matrıcula total

y por curso, y valor financiamiento compartido (Cabezas et al., 2011). De esta forma, se puede

utilizar informacion sobre caracterısticas del establecimiento y del docente que son relevantes

para este estudio.

Los principales problemas y limitaciones con las que cuenta esta base son los porcentajes

de atricion de los docentes, el registro autorreportado (y no completo) de la historia laboral

de los docentes y el hecho de que no se tiene registro de informacion previa al ano 2003 de la

historia laboral de los docentes, por lo que no podemos diferenciar si un docente el ano 2003

esta en su segundo o sexto ano de trabajo.

A continuacion se presenta graficamente la distribucion de docentes de alta calificacion

segun los colegios ordenados por nivel de vulnerabilidad. En las Figuras 1 y 2 se observa que la

14Justificada por el Centro de Microdatos por la cantidad de huelgas y difıcil seguimiento de docentesen la region.

16

mayor proporcion de profesores mas calificados - medidos por NEM y PSU/PAA - se concentra

en los establecimientos con menor ındice de vulnerabilidad. Existe una desigual distribucion de

caracterısticas de los profesores segun nivel socioeconomico, donde el nivel de calificacion de los

profesores esta inversamente distribuido segun el nivel socioeconomico de los estudiantes. Los

resultados para estos docentes de alta calificacion son consistentes y similares con lo encontrado

en Chile por Ortuzar et al. (2009), Bascope y Meckes (2010) y Cabezas et al. (2011) y por

Clotfelter et al. (2011) para el caso de Carolina del Norte en Estados Unidos.

Figura 1: Porcentaje de profesores TOP (NEM) segun vulnerabilidad

.2.2

5.3

.35

Por

cent

aje

de P

rofe

sore

s T

OP

(N

EM

) 20

09

0 5 10 15 20Veintil IVE según RBD

Profe_TOP_NEM Fitted values

17

Figura 2: Porcentaje de profesores TOP (PSU/PAA) segun vulnerabilidad

.1.1

5.2

.25

.3.3

5P

orce

ntaj

e de

Pro

feso

res

TO

P (

PS

U/P

AA

) 20

09

0 5 10 15 20Veintil IVE según RBD

Profe_TOP_PSU Fitted values

La distribucion de profesores segun sus caracterısticas en los distintos tipos de dependencia

para el ano 2009 es presentada en la Tabla 215. Se observa que la mayor cantidad de profeso-

res mejor calificados se concentra en los colegios de dependencia particular pagada. En estos

colegios es donde existen menores ındices de vulnerabilidad y mayor NSE. Un 16 % de los

profesores de los colegios municipales tuvieron sobre 630 puntos en su PSU/PAA y tienen, en

promedio, 7 anos mas de experiencia que los docentes de las otras dependencias. Esto ultimo se

puede deber a la menor movilidad de profesores que genera el Estatuto Docente, al aumentar

las barreras de salida de los docentes.

Tabla 2: Caracterısticas de los profesores por dependencia, ano 2009

DependenciaProfesores Municipal Particular subvencionada Particular pagadaAlta PSU 16,33 % 23,51 % 45,55 %Alta NEM 19,14 % 28,23 % 34,13 %Universidad selectiva 27,33 % 20,98 % 38,87 %Experiencia 24,26 anos 15,84 anos 17,61 anos

En la Figura 3 se presentan los niveles de desercion de profesores ordenados por el ındice de

vulnerabilidad de los colegios16, distinguiendo entre profesores de alta calificacion (definida por

15No se consideran dentro del total a los docentes seleccionados en la muestra que no impartieron clasesen los anos de la encuesta (entre 2003 y 2009).

16Se toman los datos en 2007, a diferencia del analisis por tipo de depenencia que utiliza los datos del

18

alta PSU/PAA) y el resto de los docentes. Consistente con Hanushek et al. (1999), Boyd et al.

(2005) y Scafidi et al. (2007), se encuentra que a mayor vulnerabilidad, mayor es la desercion de

profesores. Es interesante contrastar las diferencias en las salidas del sistema entre los profesores

de alta calificacion y el resto de los docentes. Para el caso de los profesores de alta calificacion

se observa que mayor vulnerabilidad genera una mayor salida, pero para el caso del resto de

los docentes no es claro el efecto.

Figura 3: Porcentaje de salida de profesores TOP vs No TOP, ano 2007.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6P

orce

ntaj

e de

Sal

ida

Pro

feso

res

(PS

U/P

AA

) 20

07

0 2 4 6 8 10Nueve Cuantiles de IVE según RBD

Salida_TOP_PSUnueve Fitted valuesSalida_NO_PSUnueve Fitted values

5. Resultados

En la Tabla 3 se presentan las probabilidades de que un colegio tenga al menos un profesor

de alta calificacion, controlando por la cantidad de docentes por establecimiento que tiene

la muestra, por comuna, dependencia y ano, ademas de una variable interactiva construida

a partir de las variables dummy de comuna y dummy de dependencia. En cada columna se

presentan los resultados para cada uno de los cuatro criterios de un docente de alta calificacion.

Se estima como la vulnerabilidad de un establecimiento y el salario promedio de los pro-

fesores por colegio afecta la dotacion de profesores de alta calificacion en cada colegio. Un

docente de alta calificacion tiene una mayor posibilidad de escoger un salario mas alto o un

contexto menos vulnerable para educar (Scafidi et al., 2007), lo que refleja la existencia de cau-

salidad reversa en la estimacion. Para intentar controlarla, se realizan estimaciones utilizando

ano 2009. Esto es porque para el ano 2007 existe mayor numero de datos con salida de la profesiondocente. Tambien fue necesario usar 9 cuantiles y no 20 debido a que existen pocos datos de salida,por lo con veinte cuantiles quedarıan algunos veintiles sin datos de salida para ser graficados.

19

los rezagos de las variables del salario promedio de los profesores por colegio y del nivel de

vulnerabilidad. Los resultados se presentan en la Tabla 4.

Los resultados del modelo probit permiten identificar el signo del efecto y si cada factor es

significativo, pero no la magnitud en el efecto de cada uno. En las Tablas 3 y 4 se observa que

un mayor salario aumenta la posibilidad de tener un profesor de alta calificacion, siendo este

resultado significativo para la mitad de las especificaciones en cada tabla. La vulnerabilidad

del establecimiento se relaciona negativamente con la posibilidad de tener al menos un docente

de alta calificacion, esto es significativo para la mayorıa de las especificaciones de la estimacion

presentada en la Tabla 4. El signo de los coeficientes corresponde a lo esperado, lo que implicarıa

que a un colegio con alta vulnerabilidad le es mas difıcil contratar profesores de alta calificacion,

pero pagar sueldos mas altos ayudarıa a lograr ese objetivo.

Para el caso de profesores de alta calificacion, definida por la alta experiencia de los do-

centes, se produce una reduccion considerable de las observaciones debido a que el 68 % de

las comunas no tiene ningun colegio de la muestra con profesores que tengan menos de tres

anos de experiencia, por lo que al controlar por comunas y no tener variabilidad en la variable

dependiente, estas observaciones no se consideran en la estimacion. Los resultados presentados

en la Tabla 3 para esta definicion de alta calificacion encuentran que los beneficios de tuicion

y las capacitaciones ofrecidas por el colegio se relacionan positivamente con la probabilidad de

que exista al menos un profesor de alta calificacion en el colegio. El resto de los beneficios no

tendrıan un impacto significativo en esto.

La variable desempleo en la region se relaciona positivamente con esta probabilidad en

ambas estimaciones cuando un docente es definido de alta calificacion por su alta experiencia,

lo que mostrarıa que un mayor desempleo le hace mas facil a una escuela atraer docentes de

alta experiencia.

20

Tabla 3: Colegio con al menos un profesor TOP, probit

Profesor Egresado Profesor TOP Profesor TOP Profesor conU selectiva NEM PSU/PAA experiencia

(1) (2) (3) (4)Caracterısticas del Establecimiento y mercado del trabajo

IVE Estandarizado del colegio -0.0437 -0.0647 -0.0618 -0.115por ano (0.0446) (0.0421) (0.0444) (0.0762)ln del Salario 0.453*** 0.0374 0.103 0.569***

(0.106) (0.0844) (0.0878) (0.149)% de desempleo en la region 0.581 -0.667 0.423 7.192***

(1.547) (0.875) (2.684) (2.684)Beneficios

Almuerzo 0.196 -0.00837 0.0738 0.199(0.130) (0.104) (0.111) (0.205)

Tuicion 0.0328 0.187 0.0861 0.877**(0.161) (0.140) (0.147) (0.422)

Establecimiento ofrece capacitacion -0.00486 -0.0630 -0.0391 0.612***(0.119) (0.103) (0.115) (0.206)

Seguro Salud -0.230 -0.0443 -0.0575 -(0.323) (0.257) (0.263)

Otro Beneficio 0.169 0.331 0.0937 0.379*(0.218) (0.210) (0.231) (0.215)

ControlesAno Sı Sı Sı SıComuna Sı Sı Sı SıDependencia Sı Sı Sı SıComuna*Dependencia Sı Sı Sı SıCantidad Docentes Establecimiento Sı Sı Si Si

Observaciones 7,904 8,853 8,632 5,254

Error estandar en parentesis*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

21

Tabla 4: Colegio con al menos un profesor TOP, probit. Con rezago del ln del salario ydel IVE estandarizado por colegio

Profesor Egresado Profesor TOP Profesor TOP Profesor altaU selectiva NEM PSU/PAA experiencia

(1) (2) (3) (4)Caracterısticas del establecimiento y mercado del trabajo

IVE Estandarizado del colegio -0.0408 -0.0820* -0.0766* -0.161*por ano en t-1 (0.0469) (0.0454) (0.0462) (0.0976)ln del salario en t-1 del profesor 0.395*** -0.0101 0.115 0.545***en el colegio (0.121) (0.0910) (0.101) (0.209)% de desempleo en la region -0.0517 -1.135 0.561 7.129*

(1.620) (0.998) (1.370) (3.661)Beneficios

Almuerzo 0.201 -0.0333 0.0459 0.174(0.155) (0.119) (0.133) (0.211)

Tuicion -0.0139 0.0999 0.104 0.517(0.182) (0.151) (0.182) (0.457)

Establecimiento ofrece capacitacion -0.00735 -0.0306 0.00913 0.349(0.135) (0.118) (0.130) (0.236)

Seguro salud -0.358 -0.137 -0.120 -(0.372) (0.293) (0.322)

Otro beneficio 0.0687 0.319 0.252 0.483(0.240) (0.241) (0.288) (0.300)

ControlesAno Sı Sı Sı SıComuna Sı Sı Sı SıDependencia Sı Sı Sı SıComuna*Dependencia Sı Sı Sı SıCantidad Docentes Establecimiento Sı Sı Sı Sı

Observaciones 5,803 6,553 6,390 2,777

Error estandar en parentesis*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tal como fue explicado en la seccion de estrategia empırica, la decision de usar un modelo

de efectos fijos para la estimacion de los parametros de interes require primero identificar si

existe o no heterogeneidad fija no observable a nivel de escuela en el modelo, es decir, si los

datos responden a un modelo de efectos individuales Individual Effects Model o un Pooled

Effects Model. Esto se identifica a traves del Lagrange multiplier test de Breusch-Pagan. La

hipotesis nula indica que no hay presencia de efectos fijos no observables a nivel de escuela en

el modelo (Pooled Model). El resultado del test se presenta en la Tabla 5. Observando el valor

del test se evidencia que hay presencia de efectos individuales a nivel de escuela en los cuatro

modelos especificados; es decir, para las cuatro definiciones de profesor de alta calificacion se

rechaza la hipotesis nula de “no presencia de heterogeneidad no observables a nivel de escuela”.

22

Tabla 5: Test de Breusch - Pagan y Test de Hausman

Definicion Test de Breusch y Pagan Test de HausmanProfesor TOP χ2 Pvalue χ2 PvalueU selectiva 7362.73 0.00 Se rechaza 33.69 0.0008 Se rechazaAlta PSU/PAA 11582.22 0.00 Se rechaza 111.74 0.0003 Se rechazaAlta NEM 13193.25 0.00 Se rechaza 191.59 0.00 Se rechazaAlta experiencia 212.43 0.00 Se rechaza 79.35 0.00 Se rechaza

Ahora bien, nuevamente, esta heterogeneidad a nivel de escuela puede estar o no correla-

cionada con las variables observables incluidas en el modelo, y por tanto es necesario verificar

aquello para determinar cual es el modelo correcto a utilizar. En caso de que no hubiese corre-

lacion se esta hablando de un modelo de efectos aleatorios. Al contrario, de existir correlacion

entre los efectos fijos no observables a nivel de escuela y las variables observables del modelo,

entonces se esta en presencia de un modelo de efectos fijos. Tal como se explico anteriormente,

para determinar si es correcto utilizar el modelo con efectos fijos se utiliza el test de Hausman,

el cual basicamente es un Wald test que determina si hay diferencias significativas entre los coe-

ficientes estimados bajo un modelo de efectos fijos y los coeficientes obtenidos bajo un modelo

de mınimos cuadrados generalizados. La hipotesis nula (no hay diferencias entre los coeficien-

tes de ambos modelos) favorecerıa un modelo de efectos aleatorios. Observando nuevamente la

Tabla 5, se evidencia lo siguiente:

Se rechaza la hipotesis nula para todos los modelos. Por lo tanto, todas las especificaciones

seguirıan un modelo de efectos fijos.

El rechazo del test de Hausman para todas las especificaciones, permite una adecuada

comparabilidad de los resultados para cada definicion de docente de alta calificacion.

En la Tabla 6 se presenta la estimacion para la proporcion de profesores de alta calificacion

por establecimientos utilizando un modelo de efectos fijos, incluyendo el rezago del sueldo

promedio por colegio y de la vulnerabilidad del establecimiento. La mayorıa de las variables

coinciden en el signo de sus coeficientes con la estimacion realizada para el modelo probit, pero

varıan su significancia estadıstica. Al igual que la estimacion anterior, la principal variable con

significancia estadıstica es el salario promedio de los profesores por establecimiento.

Se observa que una mayor vulnerabilidad del colegio se relaciona negativamente con la pro-

porcion de profesores de alta calificacion, pero los coeficientes de esta variable son significativos

para la mitad de las estimaciones de la proporcion de profesores de alta calificacion realizadas

por MICO. Sus resultados son significativos para la proporcion de docentes con NEM sobre

6,0 y puntaje PSU/PAA sobre 630 puntos. En cambio, el salario promedio de los profesores

por establecimiento tiene la mayorıa de sus coeficientes significativos estadısticamente y, en

comparacion con las otras variables independientes, el salario es el con mayor significancia

23

estadıstica y economica. Este resultado es similar al obtenido en el modelo probit. Por ello, se

puede plantear que la proporcion de docentes de alta calificacion no esta muy determinada por

la vulnerabilidad del establecimiento, como sı lo esta por el salario.

Utilizando el modelo con efectos fijos y controlando por ano, comuna y dependencia, y

usando el rezago de las variables de salario y vulnerabilidad, se obtiene que un aumento de

un 1 % en el salario promedio de los profesores de un colegio permitirıa que este aumente en

1,66 % la proporcion de profesores de alta calificacion con puntaje PSU/PAA sobre 630 puntos

y en un 3,62 % la proporcion de profesores egresados de una universidad selectiva.

Los resultados de investigaciones presentadas en la revision de literatura muestran que los

salarios tienen un rol importante en la contratacion de profesores pero el efecto es menor que el

producido por caracterısticas de los estudiantes (raza, vulnerabilidad y resultados academicos)

(Hanushek et al., 1999; Boyd et al., 2005). Sin embargo, el contexto chileno es particular en

comparacion con la situacion de los paıses donde se realizaron estos estudios, razon que podrıa

explicar la mayor importancia que tienen los salarios para un profesor de alta calificacion en

comparacion con los resultados encontrados en otros paıses. Los docentes en Chile no solo son

los que reciben las menores remuneraciones dentro de los paıses miembros de la OCDE, sino que

tambien perciben, en promedio, solo el 50 % de las remuneracion del resto de los profesionales,

tanto al 2° como al 5° ano de titularse (OECD 2014).

Los beneficios otorgados por los establecimientos a los docentes se correlacionan positiva-

mente con una mayor proporcion de docentes de alta calificacion. Sin embargo, solo el seguro

de salud y la tuicion tienen coeficientes significativos estadısticamente, siendo este ultimo el

unico consistente con los resultados presentados en la Tabla 3. El beneficio de tuicion entre-

gado por cada establecimiento, significa un descuento o exencion de la matrıcula, copago y/o

colegiatura de los hijos de los profesores. Esto esta relacionado con un aumento del ingreso dis-

ponible del profesor (ya que no tendra que efectuar los gastos de tuicion), por lo que refuerza

el resultado de que mayores ingresos aumentan la proporcion de docentes de alta calificacion

en un establecimiento.

24

Tabla 6: Proporcion de Profesores TOP por Colegio, con rezago del ln del Salario y del IVE estandarizado por colegio

Profesor Egresado Profesor TOP Profesor TOP Profesor altaU Selectiva NEM PSU/PAA experiencia

MICO Panel MICO Panel MICO Panel MICO Panelefecto efecto efecto efecto

fijo fijo fijo fijo(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

Caracterısticas del establecimiento y mercado del trabajoIVE Estandarizado del colegio -0.00560 -0.000470 -0.0231* 0.00253 -0.0223** 0.00525 -0.00663 -0.00161por ano en t-1 (0.0110) (0.00399) (0.0125) (0.00402) (0.0114) (0.00379) (0.00424) (0.00521)ln del Salario en t-1 del profesor 0.168*** 0.0362*** -0.00842 0.00429 0.0327 0.0166*** 0.0293*** -0.00376en el colegio (0.0327) (0.0130) (0.0227) (0.00918) (0.00643) (0.00611) (0.00728) (0.00877)% de desempleo en la region 0.252 -0.00450 0.0736 -0.0968 0.145 0.0923 0.127 0.113

(0.318) (0.157) (0.263) (0.153) (0.222) (0.136) (0.121) (0.127)Beneficios

Almuerzo 0.0402 0.0144 0.0359 -0.00110 0.0153 -0.0223 0.00478 0.0101(0.0375) (0.0211) (0.0388) (0.0134) (0.0287) (0.0176) (0.0104) (0.0161)

Tuicion -0.0227 0.00941 -9.33e-05 -0.0151 0.0179 -0.0259 0.0339*** 0.0316**(0.0413) (0.0231) (0.0528) (0.0282) (0.0475) (0.0170) (0.0115) (0.0142)

Establecimiento ofrece capacitacion 0.0212 -0.00808 0.00453 0.00560 0.00135 0.00308 0.0116 0.0148(0.0381) (0.0153) (0.0372) (0.0143) (0.0242) (0.0106) (0.00866) (0.0112)

Seguro salud 0.134 -0.0397 0.0430 0.0275 -0.0431 0.0443* 0.0288** 0.0298(0.109) (0.0408) (0.0733) (0.0298) (0.0752) (0.0237) (0.0126) (0.0228)

Otro beneficio -0.00574 -0.0494 0.115 0.0545* 0.0391 0.0230 0.0177 0.0105(0.0616) (0.0338) (0.0799) (0.0324) (0.0691) (0.0329) (0.0176) (0.0275)

ControlesAno Sı Sı Sı Sı Sı Sı Sı SıComuna Sı Sı Sı Sı Sı Sı Sı SıDependencia Sı Sı Sı Sı Sı Sı Sı SıComuna*Dependencia Sı Sı Sı Sı Sı Sı Sı Sı

Observaciones 5,814 5,814 7,298 7,298 6,776 6,776 7,402 7,402R2 0.282 0.008 0.175 0.042 0.217 0.049 0.119 0.024Numero de colegios 1,623 1,993 1,859 2,003

Error estandar en parentesis*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

25

Los resultados del modelo de duracion son presentados en la Tabla 7. Para la estimacion

no se consideraron las observaciones censuradas por la izquierda (antes de la muestra) para

cada tipo de salida, ya que la ELD no contiene informacion sobre cuanto tiempo llevaba el

docente en el establecimiento donde trabajaba el ano 2003. Esto genera una mayor perdida

de observaciones para la estimacion presentada en la columna (1), la cual es la duracion en

la profesion docente. Esto se produce porque, al no considerar las observaciones censurados

el ano 2003, se dejan de considerar todas las observaciones del docente (7 anos maximo). En

cambio, para las estimaciones presentadas en las columnas (2), (3) y (4) en caso de tener

observaciones censuradas el ano 2003 solo no se consideran las observaciones correspondientes

al primer establecimiento donde estuvo el docente en la muestra.

Los coeficientes positivos aumentan la hazard rate y disminuyen la expectativa de duracion;

los coeficientes negativos aumentan la expectativa de duracion. Las diferentes definiciones de

profesor de alta calificacion son consideradas en el modelo a nivel individual e interactuando

con el salario y el nivel de vulnerabilidad de la escuela. Clotfelter et al. (2011) realizan dos

estimaciones, una para los docentes de baja experiencia y otra para los docentes con alta expe-

riencia. Por la baja cantidad de observaciones de docentes con baja experiencia, en este estudio

se realiza una sola estimacion, pero se incorpora la interaccion del salario y vulnerabilidad con

la variable binaria que identifica a un docente de alta experiencia.

En la Tabla 7 se observa que la edad en que los profesores tienen menos probabilidad de

dejar la docencia es entre los 35 y 44 anos y para las profesoras entre los 30 y 34 anos. Ası

tambien, la edad en que es menos probable para una profesora cambiarse de colegio es cuando

mas joven, entre los 25 y 29 anos, y entre los 35 y 39 anos. La menor probabilidad de cambio de

colegio cuando mas joven se puede explicar porque en los primeros anos ellas estan en etapa de

formacion y no serıa rentable cambiarse a otro colegio sin contar con la suficiente experiencia

para ser valorada en otro colegio.

Para el caso de los profesores con alta experiencia, se observa que estos tienen menos pro-

babilidades de dejar un colegio municipal. En cambio, cuando hay mayor vulnerabilidad es mas

probable que un profesor de alta experiencia se cambie de colegio y deje un colegio particular

subvencionado. Estos resultados contradictorios entre los profesores de colegio particular sub-

vencionado y municipal se pueden relacionar con lo planteado por Correa et al. (2014). Estos

autores encuentran que los profesores con mayor experiencia se autoseleccionan en los colegios

municipales. Una posible explicacion para esto es la dicotomica regulacion que tienen los pro-

fesores entre el sistema municipal y particular. Por un lado, el Estatuto Docente genera una

alta rigidez y relaciona un mayor salario con los anos de experiencia, lo cual es un incentivo a

que en el sector municipal se queden los profesores de mayor experiencia. Por el otro, el sector

privado es regulado por el Codigo del Trabajo, por lo que tiene mayor flexibilidad de salarios

e incentivarıa que los profesores con mayores habilidades no observables se concentren en ese

sector. Por ello, este resultado serıa consistente con lo observado por los autores para los cole-

gios municipales y, en un establecimiento con alta vulnerabilidad, para los colegios particulares

26

subvencionados.

Con respecto a las otras definiciones de un profesor de alta calificacion, se observa que

un profesores con NEM sobre 6,0 tiene menos probabilidades de dejar un colegio municipal

y un profesor dentro del 25 % de mejor resultado PSU/PAA tiene menos probabilidades de

cambiarse de colegio. Estos resultados son consistentes con los obtenidos por Clotfelter et al.

(2011), quienes senalan que los profesores de alta calificacion tienen una menor probabilidad

de cambiarse de colegio.

Un mayor salario aumenta la probabilidad de permanencia en un colegio municipal de un

profesor no considerado de alta calificacion; sin embargo, un mayor salario harıa mas probable

que un profesor de alta experiencia y NEM sobre 6,0 deje un colegio de esta dependencia. Es

contraintuitivo pensar que un mayor salario aumente la probabilidad de salida de un docente,

pero una explicacion podrıa ser que como a mayor experiencia mayor es el salario en el sector

municipal, este resultado refleja a los docentes que por tener una mayor edad (correlacionado

con experiencia) deciden dejar de trabajar.

Tambien se observa que un mayor salario harıa mas probable que se cambie de colegio un

docente con puntaje PSU/PAA superior a los 630 puntos. Estos docentes tienen una mayor

valoracion en su salario17, lo que se correlaciona con su alta calificacion. La razon de su cambio

de colegio puede ser explicada por el aumento, en promedio, de un 3,4 % en su salario cuando

se cambian de colegio.

La vulnerabilidad del colegio aumenta significativamente la probabilidad de salida de la

profesion docente de los profesores considerados de alta calificacion situados dentro del 25 %

de mejor resultado PSU/PAA. Por su parte, el salario no se relaciona con la probabilidad de

salida de la profesion docente. Esto muestra que para la retencion de docentes en el sistema

escolar, disminuir la vulnerabilidad del establecimiento tendrıa un mayor impacto por sobre

aumentar los salarios de los profesores.

Para los docentes no considerados de alta calificacion, la vulnerabilidad del ultimo esta-

blecimiento no tiene un impacto significativo. Este resultado permite distinguir el efecto que

produce la vulnerabilidad del establecimiento segun las caracterısticas que tenga un docente, lo

cual graficamente se presento en la Figura 3. Esto es un avance sobre los resultados que obtie-

nen los autores Hanushek et al. (1999) y Scafidi et al. (2007). Ellos identifican que una mayor

vulnerabilidad genera una salida mas temprana de la profesion docente, pero no distinguen si

es un efecto promedio en todos los docentes o esto afecta en mayor medida a profesores con

alguna caracterıstica en especial.

Algunos beneficios que entrega un colegio afectan significativamente la probabilidad de

duracion de un profesor en ese colegio y en la profesion docente. La tuicion, que corresponde

a beneficios de matrıcula, copago y descuento en la colegiatura de los hijos de los docentes,

17Los profesores de la muestra ubicados dentro del 25 % de mejor resultado PSU/PAA tienen, en pro-medio, un 7,5 % de mayor salario que el resto de los profesores.

27

disminuye la probabilidad de dejar la profesion docente18. Por su parte, las capacitaciones

disminuyen la probabilidad de cambiarse de colegio y de dejar de ser profesor. Estos resultados

son consistentes con los obtenidos en el modelo probit y con efectos fijos. Para el ano 2009, solo

un 8,2 % de los colegios particulares subvencionados y un 20,25 % de los colegios particulares

pagados de la muestra entregan la tuicion como beneficio y solo un 15,53 % de todos los colegios,

un 12,9 % de los colegios municipales, un 13,57 % de los colegios particulares subvencionados y

un 31,42 % de los colegios particulares pagados ofrecen capacitacion. La baja entrega de estos

beneficios en las establecimientos que reciben subvencion del Estado y la relevancia que tienen

para contratar y retener docentes, muestra el potencial que tienen estos beneficios.

Un mayor desempleo en la region disminuirıa la probabilidad de un profesor de cambiarse

de colegio y dejar un colegio municipal. En un contexto de desempleo existen menos incentivos

a cambiarse de colegio por parte de un profesor o dejar un colegio, debido a la dificultad de

encontrar otro empleo. En particular es de esperar que en el sector municipal se genere una

mayor permanencia de los docentes, ya que estos estan mas protegidos de ser despedidos por

el Estatuto Docente. Este resultado se relaciona con lo obtenido en las Tablas 3 y 4, donde

un mayor desempleo se relaciona positivamente con la probabilidad de que una escuela tenga

docentes de mayor experiencia.

18Al ser gratuitos los colegios municipales, este resultado se relaciona con los profesores que trabajanen colegios particulares subvencionados y particulares pagados.

28

Tabla 7: Duracion Docente (Coeficientes - Cox)

Sale del Sistema Sale de Sale de Cambia de ColegioPart. Subv. Municipal

(1) (2) (3) (4)Caracterısticas profesor

Profesor entre -0.891 0.674 -0.941* 0.29525-29 anos (1.116) (0.559) (0.514) (0.232)Profesor entre 0.941 1.079** -0.0653 -0.094330-34 anos (0.771) (0.487) (0.526) (0.257)Profesor entre -19.55*** 0.751 -0.403 0.062235-39 anos (0.913) (0.757) (0.746) (0.284)Profesor entre -19.73*** 0.451 -1.483 -0.21040-44 anos (0.925) (0.730) (1.138) (0.256)Profesor entre 0.427 0.530 -0.753 -0.096145-49 anos (1.387) (0.683) (0.644) (0.258)Profesor sobre -1.089 0.0188 -1.331 -0.38650 anos (1.281) (0.875) (0.864) (0.267)Profesor mujer entre 1.345 -0.643* 0.00827 -0.427**25-29 anos (1.022) (0.334) (0.490) (0.188)Profesor mujer entre -1.156* -0.296 -0.260 -0.22330-34 anos (0.636) (0.418) (0.566) (0.240)Profesor mujer entre 19.66 -0.621 -0.762 -0.558**35-39 anos (0) (0.548) (0.721) (0.251)Profesor mujer entre 20.35 -0.428 0.497 -0.29240-44 anos (0) (0.705) (1.098) (0.267)Profesor mujer entre -0.771 -0.465 -0.0638 -0.465*45-49 anos (1.373) (0.422) (0.679) (0.247)Profesor mujer sobre 0.889 -0.334 0.540 -0.450**50 anos (1.579) (0.976) (0.919) (0.211)Profesor TOP NEM 10.42 -4.919 -8.297* 1.016

(7.114) (5.115) (4.688) (1.655)Profesor con alta experiencia -1.907 9.156 -11.26* 0.424

(8.933) (6.313) (5.999) (2.153)Profesor TOP PSU/PAA -6.428 -1.591 -2.121 -4.012*

(7.534) (3.979) (5.651) (2.048)Profesor Egresado U selectiva 7.427 10.43 -2.958 -2.839

(6.685) (6.896) (7.057) (2.783)La tabla continua en la siguiente pagina

29

Continuacion Tabla 7Sale del Sistema Sale de Sale de Cambia de Colegio

Part. Subv. Municipal(1) (2) (3) (4)

Caracterısticas establecimiento y mercado trabajoIVE Estandarizado -0.523 -0.110 -0.291 -0.104por ano (0.408) (0.193) (0.323) (0.0996)ln del salario -1.062 0.374 -2.762*** -0.447

(0.965) (0.848) (0.851) (0.287)% de desempleo en 2.726 -0.237 -15.75*** -15.15***la region (5.835) (4.504) (5.388) (2.645)Colegio municipal 0.0323 -0.0400

(0.369) (0.109)Colegio part. pagado -0.0585 0.540*

(1.486) (0.304)Beneficios

Almuerzo -1.019 -0.455 -0.421 -0.190(0.912) (0.407) (0.622) (0.162)

Tuicion -41.04*** 0.342 -43.14 -0.0208(0.484) (0.630) (0) (0.186)

Establecimiento ofrece capacitacion -41.41*** -0.563 -46.71 -0.427**(0.393) (0.514) (0) (0.167)

Seguro salud 0.669 0.321 0.122 0.308(0.844) (1.112) (0.868) (0.367)

Otro beneficio 1.287 0.263 2.602*** 0.0383(1.168) (0.719) (0.552) (0.267)

Interacciones con profesores dentro del 25 % de mejor resultado PSU/PAAInteraccion con 1.043*** 0.225 0.163 -0.0839colegio vulnerable (0.365) (0.219) (0.502) (0.0964)Interaccion con 0.856 0.240 0.320 0.510**ln del salario (0.976) (0.509) (0.716) (0.260)

Interacciones con profesores con NEM sobre 6,0Interaccion con 0.307 -0.00783 0.251 0.0232colegio vulnerable (0.295) (0.213) (0.439) (0.0918)Interaccion con -1.393 0.651 1.054* -0.122ln del salario (0.934) (0.659) (0.619) (0.212)

Interacciones con profesores con alta experienciaInteraccion con 0.00586 0.351* 0.186 0.215*colegio vulnerable (0.412) (0.187) (0.330) (0.110)Interaccion con 0.440 -1.176 1.517* -0.126ln del salario (1.172) (0.815) (0.776) (0.276)

Interacciones con profesores con universidad selectivaInteraccion con -0.140 -0.379 0.106 -0.111Colegio Vulnerable (0.395) (0.252) (0.388) (0.105)Interaccion con -0.933 -1.358 0.423 0.372ln del salario (0.855) (0.874) (0.886) (0.358)

Observaciones 1,781 1,609 801 8,211

Errores estandar en parentesis*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

30

6. Conclusiones e implicancias

Este trabajo estudia la movilidad de los docentes entre escuelas y fuera de la profesion.

Los resultados muestran que un mayor salario de los docentes, la vulnerabilidad de la escuela

y los beneficios que se entregan en esta a los docentes son relevantes en la distribucion de los

profesores en el sistema educacional.

Una menor vulnerabilidad del establecimiento y un mayor salario aumentan la probabilidad

de que un establecimiento cuente con al menos un docente de alta calificacion. Al estimar como

afectan las caracterısticas del establecimiento su proporcion de docentes de alta calificacion, se

encuentra que la principal variable que afecta significativamente esta proporcion es el salario

promedio de los docentes en el establecimiento. Usando un modelo de efectos fijos, se estima

que un aumento de un 1 % en el salario promedio de los profesores de un colegio genera un

aumento de un 1,66 % en la proporcion de profesores con puntaje PSU/PAA sobre 630 puntos.

En los resultados se observa que la proporcion de docentes de alta calificacion en las escuelas

no esta muy determinada por la vulnerabilidad del establecimiento, como sı lo esta por el

salario. Esto guarda relacion con la precariedad de los salarios de los docentes en Chile, lo

que se observa en las brechas de remuneraciones respecto de otras profesiones, ası como de los

docentes del resto de los paıses miembros de la OECD (OECD 2014).

A traves de un modelo de duracion proporcional de Cox (1972) se observa que una mayor

vulnerabilidad en el ultimo establecimiento aumenta la probabilidad de salida de la profesion

docente de un profesor de alta calificacion. Por su parte, el efecto del salario no es significativo

para este tipo de salida. Respecto al caso de los profesores que trabjan en un colegio municipal,

se observa que un mayor salario se relaciona positivamente con la posibilidad de que un profesor

no considerado de alta calificacion se mantenga en el colegio.

Asimismo, utilizando este modelo de duracion se confirman los recientes resultados de Co-

rrea et al. (2014) sobre el hecho de que los profesores con mayor experiencia se autoseleccionan

en los colegios municipales. Esto constituye un avance, ya que se utiliza una estrategia empı-

rica diferente a la empleada por los autores, identificando que el tener una mayor experiencia

aumenta la duracion en el sector municipal.

Los beneficios de tuicion y capacitacion son relevantes para contratar y retener profesores.

En particular para la retencion en la profesion docente, estos beneficios disminuyen la pro-

babilidad de salida de un profesor. Considerando que la capacitacion solo es entregada en el

12,9 % de los colegios municipales y en el 13,57 % de los colegios particulares subvencionados,

un aumento en la entrega de este beneficio en los colegios que reciben subvencion del Estado

puede significar una mayor retencion de los profesores.

En resumen, se observa que el salario es un factor clave para la proporcion de docentes de

alta calificacion, pero la vulnerabilidad serıa uno de los principales factores de la desercion de

estos docentes. Por ello, para lograr que los docentes de alta calificacion realicen clases a los

31

estudiantes mas vulnerables no solo es necesario un aumento de remuneracion, sino tambien

considerar como disminuir la vulnerabilidad del establecimiento. Este resultado aporta a lo

obtenido por Boyd et al. (2005), Hanushek et al. (1999) y Scafidi et al. (2007), ya que distingue

el efecto de la vulnerabilidad segun las caracterısticas de calificacion de los docentes. Con

respecto a lo encontrado por Clotfelter et al. (2011) en Carolina del Norte, Estados Unidos,

existe consistencia para los resultados de la salida de los docentes de alta calificacion del sistema,

pero a diferencia de los autores, el salario serıa el factor mas relevante para la contratacion de

estos docentes.

Este estudio aporta a una mayor compresion de las dinamicas laborales de los docentes

en Chile, distinguiendo entre las caracterısticas de los docentes y las de los establecimientos.

Busca agregar una nueva mirada enfatizando factores no academicos en la literatura sobre la

trayectoria de los docentes y utilizando una estrategia empırica que permite un avance en la

identificacion de los resultados.

La falta de datos censales o representativos a distintas unidades de medida, registros auto-

rreportados (y no completos) y la falta de informacion detallada sobre los docentes y cada esta-

blecimiento limitan el estudio de esta problematica con mayor profundidad. Existe un desafıo

para los actores relevantes del sistema chileno de tener mejores datos longitudinales. Futuras

investigaciones podrıan estudiar aspectos que han sido abordados en la literatura internacional

pero no fueron abordados en esta investigacion, por ejemplo, como afecta a la distribucion

de profesores en el sistema educacional chileno la composicion indıgena de los estudiantes, las

horas no lectivas de los profesores o la proximidad del docente al establecimiento.

32

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