Schady et al 2015 Gradientes de riqueza en el desarrollo cognitivo de la primera infancia en america latina.pdf

Schady, N., Behrman, J., Araujo, M. C., Azuero, R., Bernal, R., Bravo, D., … Vakis, R. (2015).
Wealth gradients in early childhood cognitive development in five Latin American countries. The
Journal of human resources, 50(2), 446–463.
1. Introducción
El desarrollo en la primera infancia es un factor importante para predecir el éxito en la edad
adulta en varios dominios. La investigación de múltiples disciplinas deja claro que los
resultados en la primera infancia son maleables, aunque la oportunidad puede ser corta,
especialmente para los resultados cognitivos y el estado nutricional. También hay evidencia
de países desarrollados y en desarrollo de que las inversiones en la primera infancia pueden
afectar positivamente las trayectorias a largo plazo ( Almond y Currie 2011 , y Cunha et al.
2006 son revisiones para los Estados Unidos; Engle et al. 2007 , 2011 y Behrman et al. al.
2013 son revisiones para países en desarrollo que se centran principalmente en la literatura
médica).
Este documento proporciona una nueva evidencia de las marcadas diferencias en el
desarrollo cognitivo según el estatus socioeconómico en la primera infancia en cinco países
de América Latina. Complementa la investigación de los Estados Unidos que muestra que
las brechas en las capacidades cognitivas y no cognitivas tempranas aparecen temprano en
el ciclo de vida. A la edad de 3 años, la diferencia en los puntajes cognitivos entre los hijos
de graduados universitarios y los que abandonaron la escuela secundaria en los Estados
Unidos es de casi 1.5 desviaciones estándar, y esta diferencia es estable hasta (al menos) 18
años de edad ( Heckman 2008 ). A los 5 años, los niños en el cuartil de ingreso más bajo
tienen puntuaciones que son aproximadamente de 0,8 desviaciones estándar más bajas que
los del cuartil de ingreso más alto en una prueba de matemáticas ( Cunha y Heckman
2007 ). Duncan y Magnuson (2013)informe que las brechas en el rendimiento promedio en
matemáticas y lectura entre los niños en los quintiles de ingreso superior e inferior son más
que una desviación estándar completa al comienzo del jardín de infantes.
En general, no existe evidencia comparable para los países en desarrollo. Somos
conscientes de solo un puñado de estudios anteriores que buscan medir las diferencias
socioeconómicas en la primera infancia en los países en desarrollo. Un estudio de niños
pobres en zonas rurales de Ecuador utiliza datos de panel para mostrar que existen
diferencias sustanciales en el desarrollo cognitivo en edades jóvenes, incluso en
vocabulario, memoria e integración visual, entre niños de mayor y menor nivel
socioeconómico. Los gradientes socioeconómicos en el vocabulario (pero no en otras
medidas del desarrollo cognitivo) parecen aumentar entre los 3 y los 5 años de edad
( Schady 2011 , que se basa en Paxson y Schady 2007 ). Otros dos estudios utilizan
secciones transversales únicas de datos de países de bajos ingresos, específicamente
Madagascar (Fernald et al. 2011 ) y Camboya y Mozambique ( Naudeau et al. 2011 ). Estos
estudios también encuentran diferencias sustanciales en el desarrollo cognitivo en edades
jóvenes, con brechas crecientes en las secciones transversales entre los 3 y los 5/6 años de
edad para algunos, pero no todos, indicadores del desarrollo cognitivo.
Nuestro documento se extiende sustancialmente el trabajo anterior sobre el
tema. Destacamos tres importantes aportaciones. Primero, presentamos resultados que son
comparables para cinco países, basados en una medida de resultado común, el desempeño
del niño en el Test de Vocabulario en Imágenes Peabody(TVIP). En los cinco países,
observamos gradientes socioeconómicos en el desarrollo cognitivo (aunque de diferentes
magnitudes), lo que sugiere que este patrón no es idiosincrásico, específico del país o
resultado de la minería de datos. Además, en las áreas rurales de los cinco países, y en las
áreas urbanas de Chile y Colombia, la distribución del estado socioeconómico en las
encuestas que utilizamos es bastante similar a la distribución del estado socioeconómico en
las encuestas de hogares representativas a nivel nacional, sugiriendo además que Los
resultados que reportamos tienen validez externa, al menos en áreas rurales. 1En segundo
lugar, mostramos que nuestros hallazgos son sólidos para diferentes formas de definir el
estatus socioeconómico, para diferentes formas de estandarizar los resultados y para la no
respuesta selectiva en nuestra medida de desarrollo cognitivo. Finalmente, en tres países
(Ecuador, Nicaragua y Perú) explotamos la estructura longitudinal de los datos para
analizar cómo los déficits en la capacidad de lenguaje receptivo observados en edades
jóvenes evolucionan a medida que los niños ingresan a los primeros años escolares.
2. Datos y configuración
Comenzamos describiendo las encuestas que utilizamos para nuestro análisis en la Tabla
1. La tabla muestra que las encuestas que utilizamos varían en tamaño de muestra y
cobertura. Las muestras más grandes se encuentran en la encuesta para Chile
(aproximadamente 5,400 niños) y las más pequeñas en Nicaragua y Perú (entre 1,800 y
1,900 niños cada una). La encuesta nicaragüense solo tomó muestras de niños en áreas
rurales, mientras que los datos de Chile, Colombia, Ecuador y Perú cubrieron áreas urbanas
y rurales. El rango de edad de los niños en las encuestas también varía. La prueba de
desarrollo cognitivo infantil que utilizamos, que se analiza con más detalle a continuación,
está diseñada para aplicarse a niños de 30 meses o más, y en la mayoría de nuestros análisis
limitamos la muestra a niños de entre 36 y 71 meses de edad. Sin embargo, en la práctica,
los niños mayores en Chile tienen 57 meses de edad, mientras que los niños más pequeños
en Perú tienen 53 meses.
Encuestas utilizadas en análisis. Niños de 36-71 meses de edad en encuesta.
País
Nombre de la
encuesta
Años en que
se aplicó
laencuesta
Urbano
Rural
Cobertura poblacional
Rango de edad
para los niños
(en polillas)
Chile
Encuesta
Longitudinal
de la Primera
Infancia
2010
4,800
594
La encuesta es representativa a nivel nacional para hogares con niños de
5 años de edad y menores
36-57
Colombia
Encuesta
Longitudinal
Colombiana de la
Universidad de los
Andes (ELCA)
2010
1,208
1,297
Muestra urbana representativa de todos menos el 10 por ciento más rico
de la población Muestra rural representativa de
4 ubregiones geográficas
36-71
País
Ecuador
Nicaragua
Perú
Nombre de la
encuesta
Encuestalongitudinal
de salud
y desarrolloinfantil
nEcuador
(ELSCHD)
Base de
datos“Atención a la
crisis”
Vidas jóvenes
Años en que
se aplicó
laencuesta
Base de
referencia:
2003-2004
Primer
seguimiento:
2006
Segundo
seguimiento:
2008
Tercer
seguimiento:
2011
Línea de
base: 2005
1er
seguimiento:
2006
2do
seguimiento:
2008
Línea de
base: 20062007
1er
seguimiento:
2009
Urbano
1,227
Rural
Cobertura poblacional
Rango de edad
para los niños
(en polillas)
1,692
Familias elegibles o casi elegibles para el programa de transferencia de
efectivo Bono de Desarrollo Humano
36-71
Representante de los hogares de 6 municipios rurales seleccionados
para el programa de transferencia de efectivo Atencion a
crisis
36-71
Representante de todos, excepto el 5% más rico de los distritos de Perú.
53-71
1,817
N/A
1,038
817
Nota : En los países con más de una encuesta, los tamaños de muestra se refieren a la encuesta de referencia,
ya que estos son los resultados que utilizamos para la mayor parte del análisis.
La tabla 1 también muestra que en tres de los países que analizamos, Ecuador, Nicaragua y
Perú, hay un componente de panel en los datos. En Perú, hay dos oleadas de este panel,
separadas por aproximadamente tres años; en Nicaragua, hay tres rondas de datos
recopilados durante un período de cuatro años; en Ecuador, finalmente, hay cuatro rondas
de datos recopilados durante un período de siete años.
Uno de los puntos fuertes de nuestro estudio es el uso de una medida común del desarrollo
cognitivo infantil: el rendimiento en el ampliamente utilizado Test de Vocabulario en
Imágenes Peabody (TVIP), la versión en español del Peabody Picture Vocabulary Test
(PPVT) ( Dunn et al .86). A los niños se les muestran diapositivas, cada una de las cuales
tiene cuatro imágenes, y se les pide que identifiquen la imagen que corresponde al objeto
(por ejemplo, "barco") o acción (por ejemplo, "a medida") nombrada por el administrador
de la prueba. La prueba continúa hasta que el niño ha cometido seis errores en las últimas
ocho diapositivas. La prueba es una medida del vocabulario receptivo porque los niños no
tienen que nombrar los objetos por sí mismos y porque los niños no necesitan poder leer ni
escribir. El rendimiento en el PPVT y el TVIP a edades tempranas se ha demostrado que
predice resultados importantes en una variedad de entornos. 2
Para analizar los gradientes socioeconómicos en las puntuaciones de TVIP, construimos
puntuaciones z específicas para cada país restando la media específica para el mes de la
edad de la calificación bruta y dividiendo por la desviación estándar específica para el mes
de la edad, por separado por país y por lugar de residencia urbano-rural (como en Cunha y
Heckman 2007 y muchos otros). 3 Como prueba de robustez, también informamos los
resultados que utilizan las tablas proporcionadas por los desarrolladores de pruebas para
estandarizar la prueba (como lo hicieron Paxson y Schady 2007 ).
Una fracción de los niños en cada encuesta, desde el 2 por ciento en Colombia hasta el 18
por ciento en Nicaragua, no tomó el TVIP. Aunque no tenemos datos que sean comparables
en los 5 países por los motivos por los cuales estos niños no tomaron la prueba, parece que
la mayoría de ellos tuvo dificultades para entender las instrucciones y sobrepasar los
elementos de práctica que se aplican desde el principio. De acuerdo con esto, hay más niños
con datos faltantes de pruebas a edades más tempranas, y más en el país más pobre,
Nicaragua. Los trabajos anteriores en Ecuador han demostrado que los niños que faltan a
una prueba determinada obtienen resultados peores en otras pruebas, o en la misma prueba
en diferentes oleadas de encuestas, que otros niños con niveles de educación parental y de
riqueza similar ( Paxson y Schady 2010 ; Schady 2011). Debido a que es probable que los
niños que no pasan las pruebas tengan "bajo rendimiento", asignamos a estos niños un
puntaje de prueba de cero. Probamos la solidez de nuestros resultados con este enfoque
para manejar los datos faltantes.
Construimos una medida de la riqueza de los hogares mediante la agregación de una serie
de activos de los hogares y características de vivienda utilizando el primer componente
principal. Índices de riqueza similares se han utilizado ampliamente en las literaturas
médicas, demográficas, nutricionales y económicas. Las variables exactas incluidas en las
medidas de riqueza varían según el país debido a las diferencias en los activos y las
características de vivienda que se recopilaron en las encuestas (consulte la Tabla 1
del Apéndice en línea ). Como control de solidez, evaluamos si nuestros resultados son
sensibles al uso del consumo o la educación como una medida alternativa del estatus
socioeconómico, o al uso de un conjunto común de activos para construir el índice de
riqueza en todos los países.
Existen diferencias sustanciales entre los países que estudiamos en su nivel de
desarrollo. Cuatro de ellos, Chile, Colombia, Ecuador y Perú, están clasificados por el
Banco Mundial como países de ingresos medianos altos, mientras que Nicaragua está
clasificado como un país de ingresos medianos bajos. Chile es el más rico de los cinco
países, con un PIB per cápita en 2010 superior a los US $ 15,000, y Nicaragua es el más
pobre, con un PIB per cápita inferior a los US $ 3,000. Los otros tres países, Colombia,
Ecuador y Perú, tienen niveles de PIB per cápita entre US $ 8,000 y US $ 9,500. El
promedio de calificaciones de la escolarización completa de adultos en cada país sigue el
mismo patrón que el PIB per cápita, con aproximadamente cuatro grados más de
escolaridad en Chile que en Nicaragua. Al igual que otros países de América Latina, los
países que analizamos son altamente desiguales. El coeficiente de Gini del ingreso per
cápita del hogar varía de 0.48 para Perú a 0.56 para Colombia. En comparación, el
coeficiente de Gini para Suecia es 0.25, y el de Estados Unidos es 0.41. El promedio de
Gini para los países de la OCDE (excluyendo los dos países latinoamericanos, Chile y
México) es de 0,31.
Ir:
3. Resultados
El objetivo de este artículo es descriptivo. En nuestros principales resultados, simplemente
comparamos los puntajes de TVIP para niños en los cuartiles superior e inferior de la
distribución de la riqueza. Debido a que las asociaciones entre los puntajes de TVIP y la
riqueza pueden diferir entre las áreas urbanas y rurales, calculamos índices de riqueza
separados y realizamos análisis separados para las áreas urbanas y rurales.
La Tabla 2 muestra que las diferencias en el desarrollo del lenguaje entre niños más ricos y
más pobres dentro de los países son estadísticamente significativas y grandes. Las
diferencias entre los cuartiles son mayores en las zonas urbanas de Colombia (1.23
desviaciones estándar) y en las zonas rurales de Ecuador (1.21 desviaciones
estándar). ElCuadro 2 del Apéndice en líneamuestra que, como se esperaba, las diferencias
entre los niños en los deciles más ricos y más pobres (a diferencia de los cuartiles) son
sustancialmente mayores: tanto en la zona urbana de Colombia como en la zona rural de
Ecuador son 1,64 desviaciones estándar.
Resultados principales
Chile
Cuartil mas rico
Colombia
Ecuador
Nicaragua
Perú
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
0.42
0.47
0.77
0.25
0.46
0.63
0,52
0.50
0.43
−0.36
−0.42
−0.46
−0.32
−0.41
−0.58
−0.25
−0.45
−0.35
Cuartil de
riqueza
El cuartil más
pobre
Chile
Colombia
Ecuador
Nicaragua
Perú
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
Diferencia
0.78
0.89
1.23
0,57
0.87
1.21
0.77
0.95
0.77
t -estadística
12.28
7.64
13.96
7.58
9.41
8.27
6.51
8.12
5.29
Nota : La agrupación de errores estándar se realiza a nivel de comunidad o área censal (Colombia, Ecuador,
Nicaragua, Perú) y a nivel estatal (Chile). El cálculo de las puntuaciones medias otorga igual peso a cada mes
de edad, dentro de un país y por lugar de residencia (urbana o rural).
A continuación presentamos los resultados de las regresiones no paramétricas (Fan) ( Fan y
Gijbels 1996 ) de la diferencia en las puntuaciones entre los niños en los cuartiles superior e
inferior, y los intervalos de confianza asociados construidos por bootstrapping. La Figura
1 sugiere que la mayor parte de la diferencia entre niños más pobres y menos pobres es
evidente a los 3 años en todos los países; Apéndice figura 2muestra que este es también el
caso en las comparaciones entre los deciles más pobres y más ricos. Sin embargo,
observamos que hacer comparaciones de las brechas de edad en las puntuaciones de las
pruebas medidas en desviaciones estándar no es sencillo cuando las pruebas se miden con
error. Supongamos, como parece probable, que hay más errores de medición en el TVIP a
edades más tempranas (por ejemplo, si los niños más pequeños se distraen más
fácilmente). En este caso, un hallazgo de una brecha constante en las desviaciones estándar
de los puntajes de las pruebas a medida que los niños envejecen sería consistente con una
disminución en la brecha real (en oposición a la medida ) a medida que los niños
envejecen. 4
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Figura 1
Patrones de edad en las puntuaciones
Notas: Las regresiones no paramétricas del puntaje de TVIP a la edad en meses, por cuartil de
riqueza. El ancho de banda de las regresiones es de 7.5.
Figura 2
análisis de datos de panel
Notas: Las regresiones no paramétricas del puntaje de TVIP a la edad en meses, por cuartil de
riqueza de referencia. El ancho de banda de las regresiones es de 7.5.
Realizamos una serie de controles de robustez en nuestros principales resultados ( Tabla
3). Primero, para cuatro países (Colombia, Ecuador, Nicaragua y Perú) presentamos
resultados en los que utilizamos un conjunto común de activos de los hogares, en lugar del
mayor conjunto de activos disponibles en las encuestas de cada país, para construir nuestra
medida de riqueza. . (No podemos hacer esto por Chile porque hay muy pocos activos que
son comunes al conjunto de datos de Chile y otros). En segundo lugar, para dos países en
los que hay datos de consumo disponibles (Colombia y Nicaragua), clasificamos los
hogares en cuartiles por hogar. El consumo capita, en lugar de la riqueza. En tercer lugar,
comparamos los resultados para los hijos de madres con educación primaria incompleta o
menos y aquellos con educación secundaria completa o más. Cuarto, restringimos la
muestra a los hijos de padres monolingües. 5En quinto lugar, informamos los resultados que
utilizan las normas proporcionadas por los desarrolladores de pruebas (en lugar de las
puntuaciones z internas que construimos) para estandarizar el TVIP. 6
Tabla 3
Controles y extensiones de robustez.
Chile
Urbano
Conjunto común
Ecuador
Perú
Nicaragua
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
0.79
0.44
0,51
0.62
0.40
0.47
0.43
Cuartil
mas rico
de
Rural
Colombia
Chile
Urbano
Rural
Colombia
Ecuador
Nicaragua
Perú
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
−0.48
−0.25
−0.39
−0.54
−0.20
−0.56
−0.34
10.68
6.57
9.22
8.09
5.29
10.74
5.30
0.88
0.49
0.42
−0.43
−0.23
−0.21
activos *
El cuartil
más pobre
estado de
diferencia
Cuartil
mas rico
Consumo
El cuartil
más pobre
Chile
Urbano
Colombia
Rural
Urbano
Rural
13.03
6.55
Ecuador
Urbano
Rural
Perú
Nicaragua
Rural
Urbano
Rural
estado de
5.37
diferencia
Alta
0.16
0.27
0.32
0.44
0.46
0.60
1.12
0.33
0.63
−0.52
−0.33
−0.65
−0.23
−0.42
−0.56
−0.10
−0.80
−0.15
8.97
4.14
10.48
5.04
7.40
9.20
5.58
9.52
6.08
educación
Educación
Educación
más baja
estado de
diferencia
Chile
Urbano
Rural
Colombia
Urbano
Rural
Ecuador
Urbano
Rural
0.46
Perú
Nicaragua
Rural
Urbano
Rural
0.63
0,52
0.48
−0.39
−0.57
−0.40
−0.47
9.05
8.30
7.52
4.44
89.29
99.02
106.82
83.55
Alta
educación
Madresmonolingües
Educación
más baja
estado de
diferencia
112.36
Utilizando
Cuartil
106.70
113.3
86.92
73.03
Chile
normasexternas
Colombia
Ecuador
Perú
Nicaragua
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
96.65
90.32
88.55
78.29
73.62
75.08
65.62
86.99
69.20
−6.63
−6.70
−13.15
−6.86
−9.24
−8.23
−5.98
−8.47
−5.10
Cuartil
(0.38,
(0.41,
(0.76,
(0.24,
(0.39,
(0.57,
(0.35,
(0.49,
(0.35,
mas rico
0.43)
0.52)
0.79)
0.25)
0.61)
0.68)
0.63)
0.51)
0.51)
El cuartil
(−0.36,
(−0.39,
(−0.46,
(−0.31,
(−0.33,
(−0.50,
(−0.23,
(−0.37,
(−0.29,
más pobre
−0.40)
−0.46)
−0.47)
−0.32)
−0.46)
−0.60)
−0.36)
−0.47)
−0.43)
mas rico
El cuartil
más pobre
estado de
diferencia
Inferior y superior
cota
Chile
Colombia
Ecuador
Perú
Nicaragua
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Urbano
Rural
Rural
Urbano
Rural
estado de
(11.40,
(7.90,
(13.70,
(7.30,
(7.30,
(7.20,
(5.00,
(8.00,
(3.80,
diferencia
15.70)
7.80)
14.60)
7.60)
11.10)
8.80)
8.00)
8.50)
6.60)
activos incluyen: automóvil, tipo de piso, tipo de paredes, electricidad, acceso a agua corriente, posesión
de gas para cocinar y refrigerador.
* Los
Nota:La agrupación de errores estándar se realiza a nivel de comunidad o área censal (Colombia, Ecuador,
Nicaragua, Perú) y a nivel estatal (Chile). Los cálculos de las puntuaciones medias dan el mismo peso a cada
mes de edad, dentro de un país y por lugar de residencia (urbana o rural). La fracción de madres con
educación primaria incompleta o menor es de 3.5% para Chile urbano, 7.8% para Chile rural, 12.3% para
Colombia urbana, 38.5% para Colombia rural, 14.3% para Ecuador urbano, 20.1% para Ecuador rural, 68.5%
para Nicaragua rural, 11.1% para el Perú urbano y 51.3 para el Perú rural. La fracción de madres con
educación secundaria completa o más es de 66.3% para Chile urbano, 42.5% para Chile rural, 53.5% para
Colombia urbana, 14.9% para Colombia rural, 26.5% para Ecuador urbano, 23.8% para Ecuador rural, 3.7%
para Nicaragua rural, 56.5% para el Perú urbano y 13% para el Perú rural.
Tabla 3Demuestra que los patrones resumidos anteriormente son robustos. Los resultados
son muy similares cuando solo los activos que son comunes en todos los países se utilizan
para construir el índice de riqueza, o cuando utilizamos el consumo, en lugar de la riqueza,
como medida del bienestar. Existen diferencias sustanciales en los puntajes del TVIP
infantil según los niveles de educación de la madre (primaria incompleta o menos, en
comparación con la secundaria completa o más) en todos los países. Por ejemplo, en el
Ecuador rural, la diferencia en los resultados entre los hijos de madres con educación
secundaria completa o más y aquellos con educación primaria incompleta o menos es de
1.16 desviaciones estándar. Excluir a los niños en hogares donde se habla un idioma
diferente al español aumenta sustancialmente el gradiente de riqueza en las zonas rurales
del Perú (de 0,77 a 0,95 desviaciones estándar), pero tiene poco efecto sobre los resultados
para el Perú urbano.
Los resultados que utilizan las normas proporcionadas por los desarrolladores de prueba
(quinta fila de la tabla) muestran gradientes de riqueza similares a los que informamos en
nuestra especificación principal. Recuerde que la distribución de la riqueza en los datos que
utilizamos para calcular los puntajes de TVIP es bastante similar a la distribución de la
riqueza en encuestas representativas a nivel nacional para las áreas rurales de los cinco
países y para las áreas urbanas de Chile y Colombia. Por lo tanto, también podemos usar
estos resultados para hacer comparaciones (cautelosas) en las áreas rural-urbanas en estos
dos países y en las áreas rurales en los cinco países.
Primero, limitando la muestra a áreas rurales, las puntuaciones medias son más altas en
Chile (90 puntos), sustancialmente más bajas en Colombia y Ecuador (78 y 75 puntos,
respectivamente), y más bajas aún en Perú y Nicaragua (69 y 66 puntos, respectivamente)
. Esto significa que, en Nicaragua y Perú, el niño promedio en el cuartil de riqueza más
pobre en áreas rurales tiene puntajes de TVIP que son más de dos desviaciones estándar por
debajo de la población de referencia que se utilizó para normalizar la prueba. Los
resultados para Perú son particularmente notables porque los niveles de PIB per cápita en
Perú son aproximadamente comparables a los encontrados en Colombia y Ecuador, y son
aproximadamente tres veces más altos que los de Nicaragua. Segundo, los niños en áreas
urbanas tienen puntajes algo más altos que aquellos en áreas rurales en Chile (una
diferencia de 6 puntos para aquellos en el cuartil más alto), y puntuaciones sustancialmente
más altas en Colombia (una diferencia de 26 puntos, más de 1.5 desviaciones estándar, para
aquellos en el cuartil más alto). Por supuesto, al interpretar estas comparaciones urbanorurales, es importante tener en cuenta que los niveles promedio de ingreso tienden a ser
sustancialmente más altos en las áreas urbanas que en las rurales en la mayoría de los países
latinoamericanos.
También evaluamos el grado en que nuestros resultados son sensibles a los datos faltantes
de las pruebas al calcular los límites superior e inferior de los gradientes de riqueza (última
fila de la Tabla 3 ), en el espíritu de Manski (1990) y Horowitz y Manski
(2000) . Específicamente, estimamos el límite superior al excluir a todos los niños con
datos de prueba faltantes en el cuartil de riqueza más rico, y asignando una puntuación de
cero a todos los niños en el cuartil de riqueza más pobre a los que les faltaba el TVIP, como
antes. A la inversa, estimamos el límite inferior mediante la exclusión de todos los niños
con datos de prueba faltantes en el cuartil de riqueza más pobre, y asignando una
puntuación de cero a todos los niños en el cuartil de riqueza más rico que faltaban el TVIP,
como antes. Tabla 3muestra que los límites que toman en cuenta los datos faltantes de la
prueba son generalmente muy ajustados. Por ejemplo, en Chile urbano, nuestra estimación
básica sugiere que la diferencia en los resultados entre los niños en el primer y cuarto
cuartil de riqueza es de 0.78 desviaciones estándar, el límite inferior de esta diferencia es de
0.74 y el límite superior es de 0.83. Solo en Nicaragua, el país con el mayor número de
niños con datos faltantes de pruebas, son los límites algo más amplios, con un límite
inferior para la diferencia de 0.59 desviaciones estándar y un límite superior de 0.99
desviaciones estándar.
Si bien el objetivo de nuestro artículo es descriptivo y los datos que tenemos no nos
permiten establecer la causalidad desde el estado socioeconómico (ya sea medido por la
riqueza, el consumo o la educación) al desarrollo cognitivo infantil, intentamos profundizar
nuestra comprensión de los gradientes. Observamos con algunas asociaciones
condicionales. Específicamente, en la Tabla 4, restringimos la muestra a los niños en los
cuartiles de riqueza más ricos o más pobres (descartando a los niños en la mitad media de la
distribución de la riqueza). A continuación presentamos los resultados de tres
regresiones. En la primera, especificación (1), solo la variable ficticia para los niños en el
cuarto cuartil (el más rico) se incluye como variable explicativa; en la especificación (2)
agregamos el logro escolar de la madre; en la especificación (3), finalmente, también
agregamos efectos fijos de ubicación.
Tabla 4
Riqueza, educación de la madre y ubicación.
Chile
(1)
(2)
Colombia
(3)
(1)
(2)
Ecuador
(3)
(1)
Perú
Nicaragua
(2)
(3)
(1
(2
(3
)
)
)
(1)
(2)
(3)
Areas urbanas
0 78
0.5
0 49
1 23
1.06
0.61
0 87
0 72
04
0,95
0.38
0.3
***
***
***
***
***
**
***
***
***
***
***
**
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.1
(0.1
(0.1
(0.1
9)
9)
3)
2)
3)
2)
Riqueza
(0.1) (0.3)
6)
7)
6)
9)
Chile
(1)
(2)
Colombia
(3)
(1)
(2)
Ecuador
(3)
(1)
Perú
Nicaragua
(2)
(3)
(1
(2
(3
)
)
)
(1)
(2)
(3)
Areas urbanas
0 07
0 07
0.06
0.05
0.06
0.06
012
011
***
***
***
**
***
***
***
***
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
1)
1)
1)
3)
1)
1)
1)
1)
Educaci
ón de la
madre
Ubicaci
ón FEs
nort
nort
nort
nort
Y
e
e
0.14
0.18
9
3
nort
nort
Y
e
e
0.19
0.31
0.33
7
1
9
nort
nort
e
e
Y
Y
e
e
0.73
0.19
0.23
0.35
0.19
0.32
0.39
2
5
5
2
8
2
7
R
cuadrad
o
Chile
(1)
(2)
Colombia
(3)
(1)
(2)
Ecuador
(3)
(1)
Perú
Nicaragua
(2)
(3)
(1
(2
(3
)
)
)
(1)
(2)
(3)
Areas urbanas
R
cuadrad
0.14
0.18
0.19
0.33
0.48
0.19
0.23
0.30
0.19
0.31
0.36
6
8
4
1
3
6
8
9
0.31
o
9
2
1
ajustado
Abrir en una ventana separada
Zonas rurales
Riquez
0 89 0.65 0.56 0.57 0 49 0.52 1 21 0 91 0.46 0 77 0.63 0 39 0 77
0.5
0,55
a
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
Zonas rurales
(0.1
(0.1
(0.1
(0.0
(0.0
(0.1
(0.1
(0.1
(0.1
(0.1
(0.1
(0.0
(0.1
(0.1
(0.1
2)
5)
5)
8)
7)
2)
5)
3)
2)
2)
2)
9)
5)
4)
5)
Educac
0.06 0.06
0.05 0.06
0.08 0 07
0.06 0.05
0.06 0 09
ión de
***
***
***
**
***
***
***
***
***
***
la
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
(0.0
2)
2)
2)
2)
1)
1)
1)
1)
2)
2)
madre
Ubicac
ión FEs
nort
nort
nort
nort
Y
e
e
nort
nort
Y
e
e
nort
nort
Y
e
e
nort
nort
e
e
Y
e
e
Y
R
0.18 0.22
cuadra
0.09 0.11 0.45 0.32 0.38 0.48 0.11 0.14 0.32 0.13 0.19 0.30
0.25
9
3
2
2
9
2
6
7
9
4
4
9
3
9
do
R
cuadra
0.18 0.21 0.21
do
0.10 0.24 0.32 0.38 0.43 0.11 0.14
0.09
7
6
6
0.13 0.18
0.24
8
4
2
4
6
9
2
0.28
7
7
ajustad
o
Abrir en una ventana separada
Nota : la muestra en todas las regresiones se limita a los niños en hogares que se encuentran en los cuartiles
de riqueza primero (más pobre) o cuarto (más rico). La especificación (1) incluye solo una variable ficticia
para el cuarto cuartil de riqueza; la especificación (2) agrega la educación de la madre, en años; especificación
(3) añade efectos fijos de ubicación. El coeficiente de "riqueza" informa el coeficiente en el cuarto cuartil de
riqueza.
Estos resultados muestran que, en general, la asociación significativa entre la riqueza y el
desarrollo cognitivo infantil es sólida para la inclusión de estas covariables adicionales. En
algunos casos (por ejemplo, la Colombia rural) que agrega la escolaridad materna a la
regresión reduce el coeficiente de riqueza en relativamente poco, mientras que en otros (por
ejemplo, el Perú urbano), el coeficiente de riqueza se reduce sustancialmente. De manera
similar, agregar efectos fijos de ubicación tiene un gran efecto en algunos entornos (por
ejemplo, las zonas urbanas de Colombia, las áreas urbanas y rurales de Ecuador), pero no
en otros (por ejemplo, las áreas urbanas y rurales de Chile y Perú). En parte, es probable
que esto refleje el número mucho mayor de efectos fijos de ubicación en algunos países
(por ejemplo, en Colombia, Los efectos fijos de ubicación corresponden a municipios en
áreas rurales y barrios en áreas urbanas; hay 213 y 385 efectos fijos de ubicación en áreas
urbanas y rurales, respectivamente) que en otros (en Chile, los efectos fijos de ubicación
corresponden a unidades mucho más grandes, aproximadamente comparables a los estados
de los Estados Unidos; hay 15 y 13 efectos fijos de ubicación en zonas urbanas y rurales,
respectivamente). También es posible que la clasificación residencial sea más generalizada
en algunos países que en otros. Llegamos a la conclusión de que sería necesario un mayor
trabajo econométrico o cualitativo para comprender mejor las vías causales por las cuales la
riqueza afecta el desarrollo cognitivo infantil, y cómo éstas varían de un país a otro, pero se
requeriría información más allá de lo que tenemos disponible para tales estimaciones. hay
213 y 385 efectos fijos de ubicación en áreas urbanas y rurales, respectivamente) que en
otros (en Chile, los efectos fijos de ubicación corresponden a unidades mucho más grandes,
aproximadamente comparables a los estados de los Estados Unidos; hay 15 y 13 efectos
fijos de ubicación en zonas urbanas y rurales, respectivamente). También es posible que la
clasificación residencial sea más generalizada en algunos países que en otros. Llegamos a la
conclusión de que sería necesario un mayor trabajo econométrico o cualitativo para
comprender mejor las vías causales por las cuales la riqueza afecta el desarrollo cognitivo
infantil, y cómo éstas varían de un país a otro, pero se requeriría información más allá de lo
que tenemos disponible para tales estimaciones. hay 213 y 385 efectos fijos de ubicación en
áreas urbanas y rurales, respectivamente) que en otros (en Chile, los efectos fijos de
ubicación corresponden a unidades mucho más grandes, aproximadamente comparables a
los estados de los Estados Unidos; hay 15 y 13 efectos fijos de ubicación en zonas urbanas
y rurales, respectivamente). También es posible que la clasificación residencial sea más
generalizada en algunos países que en otros. Llegamos a la conclusión de que sería
necesario un mayor trabajo econométrico o cualitativo para comprender mejor las vías
causales por las cuales la riqueza afecta el desarrollo cognitivo infantil, y cómo éstas varían
de un país a otro, pero se requeriría información más allá de lo que tenemos disponible para
tales estimaciones. aproximadamente comparable a los estados en los Estados Unidos; hay
15 y 13 efectos fijos de ubicación en áreas urbanas y rurales, respectivamente). También es
posible que la clasificación residencial sea más generalizada en algunos países que en
otros. Llegamos a la conclusión de que sería necesario un mayor trabajo econométrico o
cualitativo para comprender mejor las vías causales por las cuales la riqueza afecta el
desarrollo cognitivo infantil, y cómo éstas varían de un país a otro, pero se requeriría
información más allá de lo que tenemos disponible para tales
estimaciones. aproximadamente comparable a los estados en los Estados Unidos; hay 15 y
13 efectos fijos de ubicación en áreas urbanas y rurales, respectivamente). También es
posible que la clasificación residencial sea más generalizada en algunos países que en
otros. Llegamos a la conclusión de que sería necesario un mayor trabajo econométrico o
cualitativo para comprender mejor las vías causales por las cuales la riqueza afecta el
desarrollo cognitivo infantil, y cómo éstas varían de un país a otro, pero se requeriría
información más allá de lo que tenemos disponible para tales estimaciones.
Finalmente, utilizamos datos longitudinales del Ecuador rural, Nicaragua rural y Perú rural
y urbano para analizar los posibles cambios en los gradientes de riqueza a medida que los
niños envejecen. Para este análisis, limitamos la muestra a los niños que tomaron el TVIP
en las cuatro oleadas de encuestas en Ecuador (85 por ciento de los niños que tomaron el
TVIP al inicio del estudio), tres olas de encuestas en Nicaragua (92 por ciento) y dos olas
de encuestas en Perú (96 por ciento). Figura 2muestra que en los tres países los gradientes
de riqueza que son evidentes entre los niños de 4 a 5 años de edad también son evidentes a
medida que estos niños envejecen. En Ecuador, donde el panel tiene la duración más larga
(7 años), las diferencias en los puntajes de TVIP entre niños más ricos y menos ricos entre
los 12 y los 13 años de edad, cuando los niños tienen una edad en la que completarían la
escuela primaria, son muy similares. A los que se encuentran a los 5-6 años de edad. En los
tres países, no hay evidencia de ponerse al día. Por otro lado, los niños más pobres tampoco
parecen quedarse atrás. 7
Ir:
4. Discusión y conclusiones.
El desarrollo de la primera infancia tiene consecuencias duraderas para el éxito adulto. Los
paneles a largo plazo que han seguido a niños desde edades tempranas hasta la edad adulta
muestran que los niños con bajos niveles de nutrición, desarrollo cognitivo inadecuado y
bajos niveles de desarrollo socioemocional tienden a tener un mal desempeño en la escuela,
tienen niveles más altos de desempleo, ganan salarios más bajos (incluso controlando el
logro escolar), tienen una mayor incidencia de embarazos en la adolescencia, tienen más
probabilidades de consumir drogas, tienen más probabilidades de participar en actividades
delictivas y tienen niños con peor estado nutricional.
La evidencia sobre el grado en que existen deficiencias y gradientes socioeconómicos en el
desarrollo cognitivo entre los niños pequeños en los países en desarrollo es muy escasa. En
este documento utilizamos datos de cinco países de América Latina para mostrar que
existen diferencias importantes en el desarrollo temprano del lenguaje entre los niños de
hogares más ricos y más pobres. En general, se considera que América Latina es la región
más desigual del mundo ( Banco Mundial, 2005 ). Nuestro análisis sugiere que las
diferencias en los niveles de ingreso y en otras medidas de bienestar que son evidentes en la
edad adulta surgen temprano en la vida de los niños.
Nuestro estudio tiene limitaciones. La falta de datos representativos a nivel nacional para
algunos países y la falta de datos urbanos para Nicaragua limitan nuestras
comparaciones. Además, nuestra medida de riqueza se basa en correlaciones de patrones de
propiedad de activos y características de vivienda, pero no incluye una lista completa de
activos y características de vivienda, y no considera que dichas características tengan
diferentes valores (precios). Finalmente, podemos comparar solo una medida del desarrollo
cognitivo en todos los países.
Sin embargo, los puntos fuertes de nuestro estudio son considerables. Es la primera
comparación sistemática, en múltiples países, de gradientes de riqueza en desarrollo
cognitivo para niños pequeños en el mundo en desarrollo durante períodos críticos de sus
cursos de vida. Los gradientes que observamos son sustanciales. También hay grandes
diferencias entre los países en los niveles de desarrollo cognitivo infantil. En los tres países
donde podemos seguir a los niños a lo largo del tiempo, no parece haber cambios
sustanciales en los gradientes una vez que los niños ingresan a la escuela. Este patrón, por
el cual los gradientes socioeconómicos aparecen temprano y casi no se modifican después
de los 6 años, es similar a los hallazgos de los Estados Unidos ( Carneiro y Heckman
2003 ; Cunha y Heckman 2007 ; Brooks-Gunn at al. 2006 ).
Nuestros resultados tienen importantes implicaciones políticas. Refuerzan con evidencia
mucho más directa la importancia de los programas dirigidos a niños pequeños pobres en
países en vías de desarrollo enfatizados en una encuesta reciente destacada ( Engle et al.
2011 ). Sin embargo, también nos llevan a ser un tanto pesimistas acerca de cerrar estas
brechas porque las magnitudes del diferencial que encontramos son grandes en relación con
los efectos del programa que se han estimado en la literatura. Berlinski et al. (2009) estiman
que la asistencia preescolar mejora el desarrollo cognitivo en 0.23 desviaciones estándar en
Argentina; Las transferencias de efectivo a hogares muy pobres mejoran el desarrollo
cognitivo en 0,18 desviaciones estándar en Ecuador ( Paxson y Schady 2010), y 0.10
desviaciones estándar en Nicaragua ( Macours et al. 2012 ); se estima que las visitas
domiciliarias mejoran el desarrollo cognitivo de los niños pequeños en aproximadamente
0.25 desviaciones estándar en Colombia ( Attanasio et al. 2012). En este documento,
estimamos que la diferencia entre los niños en el cuartil más pobre y el más rico en los
países que estudiamos es mayor que una desviación estándar en las zonas urbanas de
Colombia y Ecuador rural, y mayor de 0.75 desviaciones estándar en las zonas urbanas y
rurales de todos Cinco países (con la excepción de la Colombia rural, donde la diferencia es
de 0,57 desviaciones estándar). Las diferencias entre los niños en los deciles superior e
inferior son, por supuesto, incluso más grandes. Los resultados en nuestro documento
subrayan la magnitud del desafío que enfrentan los responsables de la formulación de
políticas que buscan cerrar las brechas en el desarrollo en la primera infancia en América
Latina y, sospechamos, en muchos otros países en desarrollo.