FRACASO ESCOLAR ADMINISTRATIVO Y

FRACASO
ESCOLAR
ADMINISTRATIVO
Y
DESIGUALDAD
DE
OPORTUNIDADES EDUCATIVAS*
José Saturnino Mtnez. García (Univ. La Laguna) y María Fdez. Mellizo-Soto
(UCM)
La variable dependiente de este estudio es el fracaso escolar administrativo,
entendido como el hecho de no lograr el título mínimo del sistema educativo (Martínez
García 2009). Hemos optado por esta variable tanto por cuestiones metodológicas como
sustantivas. Desde el punto de vista metodológico, no lograr el título mínimo es un
hecho socialmente más homogéneo que otros indicadores de éxito educativo, y además,
su significado social es más constante en el tiempo. Por ejemplo, la Unión Europea
emplea el indicador de abandono educativo temprano para evaluar el desempeño de la
política educativa de los estados miembros (Comisión Europea 2008). Pero este
indicador agrupa situaciones muy diversas, pues no están en abandono quienes tienen
un título de educación secundaria superior, siguen estudiando educación obligatoria o
cursan educación no formal. Por tanto, aunque este indicador pueda ser adecuado desde
el punto de vista de la gestión política, es altamente desaconsejable desde el punto de
vista analítico, pues las causas que pueden llevar a las distintas situaciones consideradas
como “no abandono” son demasiado heterogéneas. Por otro lado, a lo largo del periodo
analizado se observan tres sistemas educativos en España totalmente diferentes, pero
todos ellos tienen en común que sin un título mínimo en los primeros años de
escolarización no es posible cursar estudios post-obligatorios.
Desde el punto de vista sustantivo, el estudio del fracaso escolar administrativo
es de gran relevancia para el caso español, por lo que supone como anomalía en el
contexto internacional. Con la Ley General de Educación (LGE), si no se lograba el
título mínimo, Graduado Escolar, se obtenía el Certificado de Escolaridad, que permitía
cursar FP-I, y luego FP-II. Sin embargo, con Ley Orgánica de Organización del Sistema
Educativo (LOGSE), sin el título mínimo no permitía seguir cursando estudios
formales, a no ser que se superasen pruebas adicionales. Esta rigidez es anómala, pues
en otros países, tras la educación obligatoria es posible iniciar diversas trayectorias
*
Trabajo presentado al Congreso de la FES en Madrid, Junio 2013. Plan nacional de I+D “Ciclo
económico, desigualdad y polarización social: tendencias del empleo femenino en el inicio del siglo
XXI”- CIEDES (CSO2011-30179-C02-01).
1
educativas, sin estas barreras legales (Lamb et al. (2010)). Además, introdujo una nueva
rigidez en el sistema, pues la FPGM no permite el paso directo a la FPGS (es decir, con
la LGE, al finalizar la educación superior de formación profesional se contaba con
cuatro años de formación específica, mientras que con la LOGSE, sólo de dos). En
resumen, la LOGSE añadió una “vía muerta” tras la educación obligatoria. Los
desarrollos de la Ley Orgánica de Educación (LOE) de 2006 y especialmente la Ley de
Economía Sostenible (LES) de 2011 modificaron en parte esta situación, mediante el
Programa de Cualificación Profesional Inicial (PCPI), pero dado que estos programas
empezaron con restricciones a aplicarse a los “repetidores” en 2007 y hasta 2011 no se
generalizaron, no abarcan a la población objeto de estudio.
DATOS
Los datos de esta investigación están tomados de los segundos trimestres de la
Encuesta de Población Activa, de 1977 a 2012. Hemos tomado sólo a la población entre
19 y 20 años pasados entre el año de su nacimiento y el de la encuesta, pues es una edad
suficiente como para haber finalizado la educación obligatoria y porque a esa edad la
mayoría residen en el hogar de los progenitores, y por tanto, podemos observar las
características familiares. Esto nos ha permitido elaborar una muestra de 211.266 casos,
los que supone un tamaño excepcional en este tipo de estudios, y nos permite analizar
con gran precisión el conjunto del periodo.
Esta encuesta ha sufrido diversos cambios de metodología, tanto en los
procedimientos de recogida de datos (INE 2005) como en la forma en que mide el nivel
educativo, para evitar posibles efectos de instrumento, se ha tenido en cuenta las
rupturas metodológicas tanto del diseño de la EPA como de la medición del nivel
educativo de la población, que no han resultado ser relevantes desde el punto de vista de
la variable dependiente, pues aunque se aprecian algunos saltos, no pasan del 2%
(Gráfico 1). Vemos un rápido descenso desde los años 70 hasta finales de siglo, y luego
un repunte en la primera década, con la disminución tras el año 2008. Ese año coincide
con la crisis, pero al ser personas de 19 y 20 años de edad, cuando tenían 16 años de
edad podía ser el año 2005 o 2004 cuando terminaban sus estudios obligatorios, antes de
la crisis.
También debe tenerse en cuenta que la población analizada ha estudiado bajo
tres sistemas educativos. Los nacidos antes de 1961 cursaron sus estudios bajo el
2
sistema de la Ley Moyano de 1857, que sufrió ligeras modificaciones, hasta que fue
derogada por la Ley General de Educación (LGE) de 1970 (Puelles 2002). La Ley
orgánica de Ordenación del Sistema Educativo (LOGSE) de 1990 sustituyó a la LGE, y
con ciertas modificaciones (las más relevantes a partir de la Ley de Economía
Sostenible de 2011), se mantiene vigente hasta hoy. En el Cuadro 1 se recoge los años
de nacimiento que suponen rupturas entre sistemas educativos. Para hacer los datos más
homogéneos y comparables, las agrupaciones realizadas por cohortes, respetan estos
años.
El rápido descenso del FEA desde los nacidos a finales de los 50 hasta mediados
de los 70 posiblemente esté vinculado al incremento de la oferta educativa por parte del
Estado. A partir de los nacidos a finales de los 70, el FEA se estanca, para aumentar en
los nacidos en los 80, y descender entre los nacidos a comienzos de los 90. En este
aumento debemos tener en cuenta dos elementos. Por un lado, la LOGSE amplió el
tronco común de la escolarización obligatoria dos cursos, dando más peso a los
contenido académicos, que preparan para el Bachillerato, que a los contenidos
profesionales, que preparan para la FP. Esto pudo dificultar la finalización con éxito de
la escolarización obligatoria de los jóvenes de orígenes populares, frenando su acceso a
la FPGM (Martínez García y Merino 2011). Por otro lado, esta generación coincide en
el tiempo con la que comienza su ingreso en el mercado de trabajo al calor de la burbuja
de la construcción, y su consiguiente aumento de demanda de empleo no cualificado, lo
que pudo influir en el aumento del fracaso escolar (Muñoz de Bustillo Llorente et al.
2009).
En la Tabla 1 observamos el nivel de estudios de la persona de referencia del
hogar en el que residen los jóvenes objeto de nuestro estudio. Se aprecia la clara mejoría
del nivel educativo de las familias españolas, especialmente debido al descenso de
personas de referencia sin estudios. También cabe destacar que la FP ha pasado de ser
anecdótica a tener un peso relevante. Además, son necesarias dos precisiones a tener en
cuenta en el posterior análisis de los datos. Por un lado, en la categoría de universitarios
se han producidos cambios muy importantes, pues en el paso de la Ley Moyano a la
LGE se asimiló a titulaciones secundarias superiores profesionalizantes, como peritos o
maestros, a estudios universitarios de primer ciclo. Además, no podemos olvidar que la
educación puede interpretarse como un bien posicional, y que por tanto, una familia con
una persona al frente con bachillerato en las generaciones más antiguas estaba mucho
3
mejor posicionada en el conjunto de oportunidades socioeconómicas que con el mismo
título a día de hoy.
PRINCIPALES RESULTADOS
En el Gráfico 2 se muestra la tasa de FEA por nivel de estudios de la persona de
referencia del hogar. Podemos resumirla como un “efecto ola” de lo mostrado en el
Gráfico 1, es decir, las variaciones observadas para el conjunto de la población se
muestran de la misma forma para cada nivel de estudios. Como resultado, ¿aumenta o
disminuye la desigualdad de oportunidades educativas (DOE)? En este punto conviene
afrontar esta pregunta desde tres puntos de vista, a pesar de que la literatura principal
sobre esta cuestión sólo tiene en cuenta uno. En primer lugar, podemos acercarnos a la
DOE con una aproximación rawlsiana, es decir, centrándonos en cómo evolucionan
quienes están peor (según el principio del maximin para la comparación del bienestar).
Visto así, la DOE disminuye hasta la generación nacida a comienzos de los 80, para
luego aumentar, y estabilizarse en los nacidos a comienzos de los 90, o por lo menos
ralentizarse considerablemente. Esta aproximación no es la habitual debido a que la
evolución de los requerimientos de cualificación mínima en la población, o la
dimensión posicional de la educación, llevan a considerar que el valor de un título
educativo puede devaluarse en el tiempo. Pero en el caso español se da la peculiaridad
de un aumento de la población sin el título de escolarización obligatoria mínimo, por lo
que no podemos dejar esta aproximación de lado.
Otra aproximación consiste en considerar las diferencias de tasa de FEA según
nivel de estudios de la persona de referencia. Para calcular estas diferencias a cada nivel
de estudios le restamos la tasa FEA de quienes residen en hogares con una persona con
título universitario. De este cálculo cabe inferir que el aumento ha sido mayor en
quienes no provienen de familias universitarias, por lo que también ha aumentado la
DOE. Carabaña (Carabaña 1999, 2013) plantea que la diferencia de porcentajes es la
forma más relevante de medir la DOE, debido a que esta distancia es la que mejor capta
las diferencias de cada grupo de llegar tan lejos como pueda: al no haber restricción de
plazas, pues todos están escolarizados, terminar o no la educación obligatoria depende
de las características de la propia posición social, y por tanto no es un juego de suma
nula con respecto a las otras clases sociales.
4
Sin embargo, desde Mare (Mare 1980, 1981) se ha considerado que la mejor
forma de medir la DOE es con dobles ratios (odd ratios), es decir la ratio en cada grupo
entre alcanzar o no cierto nivel educativo sobre la misma ratio en otro grupo. Mare
planteó esta cuestión como crítica a los estudios que medían la DOE por origen
socioeconómico empleando años de escolarización en vez de niveles educativos. Su
crítica tenía que ver con que los modelos que tienen en cuenta años de escolarización no
consideran la cuestión de la saturación en cada nivel educativo. Mare mostró que los
parámetros estimados en los modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con la
educación como variable de razón como variable dependiente o de probabilidad lineal,
como propone Carabaña, confunden dos efectos: la fuerza de la asociación con el origen
socioeconómico y la expansión educativa. Según Mare, si se estudia la asociación entre
logro educativo y origen social en distintos periodos, a medida que se expande la
escolarización, por un puro efecto de la distribución de la variable dependiente, se
debilita la relación entre origen social y años de escolarización, aunque permanezca
constante esta asociación en el paso de un nivel educativo al siguiente. Mare demuestra
que este problema se plantea igual tanto si la variable dependiente es el número de años
terminado como si es la probabilidad de alcanzar el último nivel educativo. Esto se debe
a que hay más plazas educativas, pero pueden seguir distribuyéndose según los mismos
criterios de origen social.†.
†
La demostración es la siguiente, según Mare (1981):
Sea la probabilidad, para el individuo i, de finalizar un nivel educativo j en la cohorte t, que
depende de diversas características de origen socioeconómico S que denotamos como Xs, tendríamos
pijt=b0jt+
b
jst
X ist + eijt
s
Para averiguar el cambio en la probabilidad de estudiar ante un cambio en Xs, debemos calcular
la primera derivada, que sería
pijt
X ist
 b jst
Por otra, parte, si consideramos el odd ratio, entonces tendremos:
pijt 
exp( oit   sjt X ist )
s
1  exp( oit   sjt X ist )
s
En este caso la derivada es:
pijt
X ist
  jst pijt (1  pijt )
Por tanto, podemos igualar las dos derivadas, resultando
b jst   jst pijt (1  pijt )
Es decir, el parámetro estimado para el modelo lineal (bjst) incluye la asociación con el origen (parámetro
5
Por ello desde entonces se ha impuesto el empleo de las regresiones logísticas (o
logit). Estas regresiones tienen la ventaja de que eliminan el efecto de la expansión
educativa sobre la relación de las variables independientes sobre la dependiente,
permitiendo comparar sistemas educativos con distinto número de plazas. En términos
un poco más técnicos, controlan los marginales de la variable dependiente, es decir,
eliminan la influencia de que en un país o en un periodo de tiempo dado haya más
plazas (o menos) en determinado nivel educativo. Esto se consigue teniendo en cuenta
la razón entre la probabilidad de estudiar (pi) o no estudiar (1- pi), tal y como han
detallado Peruga y Torres (1997), de forma que:
pi
 e z , donde z=b0+X1b1+ X2b2+...+ Xibi+u,
1  pi
y tomando logaritmos naturales:
 p 
L  i   b0+X1b1+ X2b2+...+ Xibi+u
 1  pi 
Por un lado, el modelo puede recoger mejor la relación entre las variables
independientes y el logro educativo, pues las estimaciones de los parámetros no se ven
afectadas por cambios en la distribución de la escolarización. Por otro, intuitivamente
resulta más complicado saber qué significan los parámetros, especialmente si tenemos
en consideración que la relación entre la probabilidad de superar el nivel educativo y los
parámetros no es lineal, y por tanto, el efecto que sobre dicha probabilidad produce el
jst), pero también la probabilidad de alcanzar el nivel educativo (pijt). Por tanto, las estimaciones del
modelo lineal incorporan la asociación con el origen como la probabilidad de alcanzar el nivel educativo,
pero también el cambio en la distribución de la educación; así, a medida que se expanda la educación,
aunque permaneciese constante jst –la relación con el origen social-, el parámetro bjst variaría. Esta
demostración, que vale para un nivel educativo j, puede generalizarse para el máximo nivel educativo
alcanzado por el individuo i, y, por tanto, para los años de escolarización. Esta generalización se opera
mediante la siguiente consideración. Sea ckt la proporción que alcanza al menos el nivel k, será por tanto
igual a la probabilidad condicionada de alcanzar dicho nivel habiendo superado a su vez cada nivel
k
anterior. Esto se expresa como
ckt   p jt , y el nivel educativo medio, suponiendo que cada nivel
j 1
fuese un año de escolarización, sería. Yt 
K
c
k 1
kt
. Si el nivel fuese de más de un año de escolarización,
la suma debería ponderarse. Los razonamientos aplicados para el estudio de un nivel (la relación entre bjst
y jst) se mantendrían para Yt.
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cambio en una unidad de la variable independiente es distinto según el valor de la
variable independiente sobre el que consideremos ese cambio, y según los valores que
tomen el resto de variables independiente. Por tanto, el cambio en la variable
dependiente cuando la variable independiente varía una unidad no es constante, como
ocurre en la regresión por MCO (una buena exposición de estos problemas en Long
(1997)). Existen dos formas de recuperar las intuiciones en este abstruso mundo de la no
linealidad entre variable dependiente y variables independientes. Una de es ellas es la
siguiente: se puede demostrar que 100( eb1 -1) es igual al porcentaje en que varía la razón
de estudiar frente a no estudiar cuando la variable independiente (X1) cambia una
unidad.
En el Gráfico 4 se presentan los dobles ratios, tomando en el denominador el
nivel de estudios universitarios. Vemos que ahora la historia es distinta a la que
contábamos si teníamos en cuenta las diferencias de porcentajes. En nivel de sin
estudios aumenta la DOE así medida hasta mitad de los 70, para luego disminuir
considerablemente. En el nivel de estudios primarios, aumenta en las primeras cohortes,
pero luego permanece estable. En los estudios medios y diplomados, aumenta a partir de
la aplicación de la LOGSE. Por tanto, la DOE medida con dobles razones no puede
resumirse en una historia sencilla. Esto en parte tiene que ver con la sensibilidad a los
porcentajes, pues cuanto más cerca estén de 0 o de 100, mayores serán las variaciones
de los parámetros estimados a una variación del 1% en la tasa de FEA.
CONCLUSIONES
La tasa de FEA descendió desde los nacidos en los años 50 hasta los nacidos a
finales de los años 70, para posteriormente aumentar entre los nacidos en los 80 y
estabilizarse en los nacidos a comienzos de los 90. Nos hemos centrado en la evolución
de la DOE en la relación entre nivel educativo de las familias y el FEA. Si
interpretamos la desigualdad en un sentido rawlsiano (maximin) o en un sentido
absoluto, como propone Carabaña, siguió una evolución similar al aumento del FEA.
Sin embargo, si la medimos de forma doblemente relativa, como propone Mare y se ha
convertido en línea principal de investigación desde los 80, la interpretación no es
sencilla. Por un lado, primero aumentó y luego disminuyó, a partir de finales de los 70,
para las personas de familias sin estudios. Permaneció más bien constante entre las
personas de familias con nivel de estudios primarios, y aumentó desde los finales de los
7
años 70 entre las personas de familias con estudios secundarios (Bachillerato o FP).
Esta corriente principal de investigación ha sido criticada por Carabaña pues tras los
años 70 ya no hay falta de plazas en la educación obligatoria y secundaria superior, y
desde los 90, sólo hay límite en algunas titulaciones de la educación universitaria.
En el momento de enviar esta comunicación estamos realizando análisis
multivariables. En el caso de la DOE doblemente relativa, que propone Mare, las
tendencias del análisis bivariado se mantienen cuando se incluye en los modelos
estadísticos el sexo del joven, el de la persona de referencia del hogar, la nacionalidad
del joven y el tipo de familia. Por tanto, de forma provisional, podemos afirmar una vez
que controlamos por posibles efectos de cambios en la composición de las familias, las
principales tendencias mostradas se mantienen.
REFERENCIAS
CARABAÑA, J. (1999): Dos estudios sobre movilidad intergeneracional. Madrid:
Fundación Argentaria-Visor.
— (2013): "Crecimiento del Bachillerato e igualdad desde los años 80" RASE 6(1).
COMISIÓN EUROPEA (2008): Un marco estratégico actualizado para la cooperación
europea en el ámbito de la educación y la formación. Bruselas: Comisión Europea.
LAMB, S., E. MARKUSSEN, N. SANDBERG y J. POLESEL (2010): "School Dropout and
completion. International comparative studies". Oslo: Springer.
LONG, J.S. (1997): Regression Models for Categorical and Limited Dependent
Variables. London: Sage.
MARE, R.D. (1980): "Social Background and School continuation decisions" Journal of
the American Statistical Association 75:295-305.
— (1981): "Change and stability in educational stratification" American Sociological
Review 46(february):72-87.
MARTÍNEZ GARCÍA, J.S. (2009): "Fracaso escolar, PISA y la difícil ESO" Revista de la
Asociación de Sociología de la Educación 2(1):56-85.
MARTÍNEZ GARCÍA, J.S.y R. MERINO (2011): "Formación profesional y desigualdad de
oportunidades educativas por clase social y género" Tempora 14:13-37.
MUÑOZ DE BUSTILLO LLORENTE, R., J.I. ANTÓN, F.J. BRAÑA y E. FERNÁNDEZ MACÍAS
(2009): Abandono escolar y mercado de trabajo. Madrid: Ministerio de Trabajo y
Asuntos Sociales.
PERUGA, R.y J.A. TORRES MORA (1997): "Desigualdad educativa en la España del siglo
XX: un estudio empírico", en Educación, vivienda e igualdad de oportunidades, ed. V.
AUTORES: Fundación Argentaria-Visor Distribuciones.
PUELLES, M.D. (2002): Educación e ideología en la España contemporánea. Madrid:
Tecnos.
8
Cuadro 1. Relación entre legislación, cohorte de nacimiento escolarizada bajo ese sistema y EPA
en la que está presente la cohorte
SISTEMA EDUCATIVO AÑO
DE
NACIAÑO DE REALIZACIÓN DE
MIENTO
LAS EPAS
Legislación previa
1960 o anteriormente
1977-1980
EXPLOTADA
a la LGE
LGE
1961 a 1979
1981-1999
Transición entre
1980 a 1984
2001-2004
LGE y LOGSE
LOGSE
1985 en adelante
2005-2011
Gráfico 1. Tasa de fracaso escolar administrativo (%) de la población con 19 y 20 años, por año de
nacimiento
Fuente: Explotación propia de los microdatos de la EPA, segundos trimestres.
Tabla 1. Nivel de estudios de la persona de referencia de la vivienda por cohorte de nacimiento de
la población entre 18 y 20 años
Nivel de estudios de la
Cohorte de nacimiento del entrevistado
persona de referencia de 19571961196619711976198019851989la vivienda
60
65
70
75
79
84
88
93
SIN ESTUDIOS
28,3%
26,4%
26,6%
23,6%
17,1%
13,1%
8,4%
6,9%
PRIMARIOS-EGB 2ºCICLO
61,3%
62,3%
60,2%
60,1%
59,5%
57,5%
53,8%
50,4%
FP
0,8%
1,0%
1,9%
3,8%
6,1%
7,7%
11,2%
13,8%
BACHILLER
3,7%
4,0%
4,5%
4,5%
6,4%
9,6%
12,7%
13,6%
UNIVERSITARIOS
6,0%
6,2%
6,8%
8,1%
10,9%
12,1%
13,9%
15,2%
Total
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
24.143
35.537
34.961
34.214
26.539
25.655
14.701
15.452
Fuente: Microdatos de la Encuesta de Población Activa, segundos trimestres
9
Gráfico 2. Tasa neta de fracaso escolar administrativo, por nivel de estudios de la persona de
referencia. Población con 19 y 20 años, agrupada por cohorte de nacimiento.
90
80
70
60
SIN ESTUDIOS
50
PRIMARIOS-EGB 2ºCICLO
40
FP
30
20
BACHILLER
UNIVERSITARIOS
Total
10
0
Gráfico 3. Diferencia entre la tasa neta de fracaso escolar administrativo de las personas en hogares
de con personas de referencias universitarias con respecto al resto. Población con 19 y 20 años,
agrupada por cohorte de nacimiento.
80,0
70,0
SIN
ESTUDIOS
60,0
PRIMARIOSEGB
2ºCICLO
FP
50,0
40,0
BACHILLER
30,0
UNIVERSITA
RIOS
20,0
Total
10,0
0,0
1957-60 1961-65 1966-70 1971-75 1976-79 1980-84 1985-88 1989-93
-10,0
10
Gráfico 4. Doble razón (odd ratios) de la probabilidad de fracaso escolar administrativo, con el nivel
de universitarios como denominador.
14
12
10
SIN ESTUDIOS
8
PRIMARIOS-EGB
2ºCICLO
FP
6
BACHILLER
4
UNIVERSITARIOS
2
Total
0
1957-60 1961-65 1966-70 1971-75 1976-79 1980-84 1985-88 1989-93
11