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 Abrir en una ventana separada 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.