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Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
(E)
Facultad de Ciencias Sociales y Económicas
Departamento de Economía
ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN (E)
Profesores:
Harvy Vivas Pacheco
Jaime Escobar Martínez
Juan Carlos Zambrano Jurado
Febrero-Junio de 2013
PRESENTACIÓN
Este curso tiene como propósito fundamental estudiar desde diferentes perspectivas teóricas y empíricas, el
rol que juega la educación en los procesos de generación de ingresos, en la movilidad social, en la
producción y la incidencia que tiene en la disminución o aumento de las desigualdades sociales, entre otros
temas de relevancia en este amplio campo de investigación.
Desde los trabajos pioneros de Theodore Schultz y Gary Becker, el estudio de la economía de la educación
cuenta con una amplia producción intelectual en la que se concibe que la inversión en capital humano
genera beneficios privados y sociales que repercuten en la reducción de las disparidades, en el aumento de
la productividad y en los procesos de convergencia en los niveles de desarrollo. Aunque el énfasis de los
enfoques tradicionales de la economía de la educación ha recaído en la denominado función generatriz de
ingresos, propuesta inicialmente por Mincer y con refinamientos sucesivos que se pueden observar en la
vasta literatura que al respecto existe en la literatura especializada, hoy en día las investigaciones han
avanzado hacia el estudio detallado del background familiar y la calidad de los entornos micro-locales como
factores estrechamente ligados a los logros potenciales de los individuos en sus niveles educativos, en el
rendimiento y en la deserción o permanencia en el sistema educativo.
Otras líneas teóricas y empíricas han avanzado hacia el estudio de la distribución espacial de habilidades en
el interior de las áreas metropolitanas y ciudades, a la vez que han abordado la importancia de la educación
en el proceso de generación de spillovers en ámbitos regionales. Las investigaciones de esta línea muestran
que las áreas metropolitanas y las ciudades con ventajas en la composición de capital humano de alta
educación exhiben elevadas tasas de crecimiento económico en comparación con aquellas zonas que
observan proporciones menores de trabajadores educados. La evidencia empírica aportada parece
corroborar la hipótesis nuclear de las teorías del crecimiento endógeno, aplicadas en el ámbito de las
ciudades, de la alta densidad de capital humano como motor del crecimiento y una de las fuentes
fundamentales de las economías de aglomeración. La literatura teórica de este campo hace especial énfasis
en los impactos agregados que sobre la productividad de los factores tienen las inversiones en educación, de
tal modo que la tasa social de retorno supera los valores esperados de las inversiones privadas, impulsando
así el surgimiento de “spillovers” que inducen el crecimiento de países, regiones y ciudades (Lucas, 1988;
Acemoglu, 1996)1.
1
Algunas investigaciones se ocupan de los efectos sociales de la educación sobre la probabilidad individual de insertarse
en actividades delictivas [Becker, Moretti, entre otros] así como sobre el aumento en la capacidad de demanda política de
los ciudadanos. Desde otra perspectiva se identifican aquellos enfoques que se centran exclusivamente en el estudio de la
generación, difusión y acumulación de conocimientos en el interior de las áreas metropolitanas como fuentes de
aglomeración urbana [Rosenthal y Strange (2004)] con especial énfasis en los mecanismos informales de aprendizaje.
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
(E)
Teniendo en cuenta los trazos a grandes rasgos esbozados en esta presentación, el curso pretende que los
estudiantes asimilen y manejen con suficiencia y rigor las diferentes perspectivas teóricas, así como las
técnicas cuantitativas que con frecuencia se utilizan en las estrategias empíricas de contrastación en este
campo de investigación.
Además de las discusiones teóricas en cada uno de los módulos, el curso introduce la definición,
tratamiento, cálculo e interpretación de indicadores descriptivos, así como la especificación y estimación de
modelos econométricos que regularmente se utilizan en el campo de la Economía de la Educación.
La asignatura inicia con un enfoque global de los diversos problemas de investigación identificados en la
literatura especializada, avanza hacia el esclarecimiento de las nociones básicas que se tratarán en cada uno
de los módulos y luego se concentrará en el estudio detallado de cada uno de estos aspectos.
Las actividades comprometidas en la asignatura combinan la exposición de los temas a cargo de los
profesores, previa lectura del material bibliográfico especificado en cada módulo, su aplicación a través de
ejercicios de ilustración y talleres en los que los estudiantes pondrán en práctica las diversas estrategias
empíricas discutidas en clase.
1.
OBJETIVOS
El OBJETIVO GENERAL. Conocer las diversas perspectivas teóricas y las estrategias empíricas en el
campo de la economía de la educación.
Los OBJETIVOS ESPECIFICOS del curso son los siguientes:

Abordar los enfoques predominantes en el campo de la Economía de la Educación y elaborar
perspectivas críticas que tengan en cuenta la realidad de América Latina y de nuestro país.

Conocer las diversas fuentes de información para investigaciones aplicadas en este campo y
manejar con suficiencia los micro-datos nacionales e internacionales disponibles hoy en día.

Brindar un soporte instrumental sólido que permita contrastar en un plano empírico las hipótesis
que se desprenden de los diversos modelos teóricos estudiados en los diferentes módulos.
2.
METODOLOGÍA Y RECURSOS
La programación del curso tiene una intensidad de 4 horas, una sesión por semana. Algunas de las sesiones
serán prácticas y dispondremos de la sala de cómputo de la Facultad.
Además de la bibliografía básica utilizada en el desarrollo temático del programa, oportunamente cada uno
de los profesores de la asignatura aportará una bibliografía adicional.
3.
3.1.
CONTENIDO
Prolegómenos conceptuales y metodológicos. Un panorama general de la Economía de la
Educación. Ubicación teórica y empírica de los diferentes problemas de investigación abordados en
el curso. Estructura modular de la asignatura. Presentación de algunos hechos estilizados a manera
de motivación. Virtudes y dificultades de las funciones generatrices de ingresos (los enfoques
mincerianos y sus dificultades: algunas reflexiones a manera de introducción). Enfoques críticos y
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
(E)
problemas de consistencia en los modelos mincerianos.
Profesores: Harvy Vivas, Jaime Escobar y Juan Carlos Zambrano
y 2]
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3.2.
[Sesiones 1
Bibliografía básica (b) y de referencia (r)
Becker, Gary (1975). Investment in Human Capital: Effects on Earnings: Gary S. Becker . En
Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, 2nd
edition. NBER; p. 13-44. (b)
Becker, Gary (1975). Investment in Human Capital: Rates of Return. En Human Capital: A
Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, 2nd edition. NBER; p.
13-44. (b)
Borjas, George (2005). Human Capital. En Labor Economics, Third edition, McGraw-Hill, New
York, Chapter 7, p. 235-283. (b)
Card, David (1999). The causal effect of education on earnings. En Ashenfelter, Orley and David
Card (Eds.), Handbook of Labor Economics, Vol. 3A, 1801-1863, Amsterdam: NorthHolland. (b)
Checchi, D. (2006). The Economics of Education. (Reimprinted 2007). Cambridge. University
Press. 278pp. (r).
Solon, Gary (1992), “Intergenerational Income Mobility in the United States”. The American
Economic Review, Vol. 82, N0. 3, 392-408. (r)
Solon, Gary (1999), “Intergenerational Mobility in the Labor Market”. En Ashenfelter, Orley and
David Card (Eds.), Handbook of Labor Economics, Vol. 3A, 1761-1800, Amsterdam:
NorthHolland. (b)
Vivas, Harvy (2009). Educación en Colombia: cifras y tendencias. En La Sociedad Colombiana:
Cifras y Tendencias. Colección Libros de Investigación, X Coloquio Nacional de Sociología,
Universidad del Valle, p. 281-312.
Capital humano en marcos teóricos con externalidades. Preliminares conceptuales. microfundamentación en un modelo de equilibrio parcial: Background familiar , comunidad, salarios.
Discusión de estrategias empíricas, especificación econométrica del modelo, perfiles educativos y
características del mercado laboral, perfiles educativos y marco institucional. Algunas estimaciones y su
interpretación. Endogenización de la educación: incidencia del background familiar. Modelos de
Mincer con efectos fijos de vecindad. Modelo de Salarios con Spillovers. Discusiones teóricas sobre los
efectos de Spillover, los efectos de vecindad y la función de salarios.
Profesor: Harvy Vivas P.
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[Sesiones 3, 4 y 5]
Bibliografía básica (b) y de referencia (r)
Abdel-Rahman, Hesham M., (2003), “Skill Distribution and System of cities in a North-South
Trade Model”. Trabajo presentado en el 50th North American Meeting of the Regional Science
Association International Meeting, November 20-22, Philadelphia. (r).
Acemoglu, D., Angrist, J., 2000. How large are human capital externalities? evidence from
compulsory schooling laws. NBER Macro Annual. (b)
Acemoglu, D. (2000), Technical change, inequality, and the labor market, Working Paper 7800,
National Bureau of Economic Research. (b)
Arango, L. E., Posada, C. E. y Uribe J. D. (2004). Cambios en la Estructura de los Salarios Urbanos
en Colombia Borradores de Economía, 297, Banco de la República, Santafé de Bogotá. (b)
David, Lawrence Katz, y Alan Krueger (1998), Computing inequality: Have computers changed the
labor market?, The Quarterly Journal of Economics, 113(4), 1169-1212. (r)
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
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3.3.
(E)
Bénabou, R., (1993), “Workings of a City: Location, Education, and Production”, Quarterly
Journal of Economics, 108, 3, 619-652 (r)
Borjas, G., (1995), “Ethnicity, Neighborhoods, and Human Capital Externalities”, American
Economic Review, 85, 3, 365-390. (b)
Durlauf, S. and M. Fafchamps, (2003) “The Empirical Study of Social Capital: A Critical Survey,”
mimeo, Department of Economics, University of Wisconsin. (r)
Glaeser, Edward and Albert Saiz (2003) “The Rise of the Skilled City”, HIER, Cambridge,
Massachusetts, The Social Science Research Network Electronic Paper. Collection:
http://post.economics.harvard.edu/hier/2003papers/2003list.html
Moretti, Enrico (2004a), “Human Capital Externalities in Cities”. In Vernon Henderson and
Jacques François Thisse (Eds.) Handbook of Regional and Urban Economics, volume 4.
Amsterdam: NorthHolland. (b)
Rauch, James (1993) “Productivity Gains from Geographic Concentration in Cities”, Journal of
Urban Economics 34, pp. 380-400. (r)
Roback, Jennifer (1982). “Wages, rents, and the quality of life”. Journal of Political Economy,
90(6):1257—1278, December. (r)
Sánchez, Fabio, y Jairo Núñez (1998), Descomposición de la desigualdad del ingreso laboral
urbano: 1976-1997 , cap. 8 de La distribución del ingreso en Colombia (F. Sánchez, compilador),
DNP-Tercer Mundo Editores. (r)
Vivas, Harvy (2013). Notas de clase sobre capital humano y externalidades.
Vivas, Harvy (2009). “Educación, Desigualdad y Democracia”. En Revista Sociedad y Economía,
Universidad del Valle, No. 16, p. 171-186.
Deserción, obstáculos en el acceso a la educación e imperfecciones de financiamiento.
Los análisis concernientes a los logros derivados de las iniciativas de política educativa, encuentran
en el fracaso escolar y en las dificultades de acceso a los niveles superiores de la educación superior
los principales obstáculos que impiden el logro de los objetivos pretendidos por tales iniciativas. El
abordaje analítico de estos fenómenos induce, de manera inevitable, a recurrir a enfoques que desde
perspectivas conceptuales y abordajes empíricos que incorporen perspectivas multidimensionales
en los análisis. El propósito de este módulo pretende comprender los lineamientos conceptuales
básicos alrededor de estos temas y, de manera sustantiva, se pretende generar la motivación para el
abordaje de ejercicios en este campo con una orientación clara hacia el análisis, comprensión y
formulación de políticas públicas en este campo.
Profesor: Jaime Escobar M. [Sesiones 5, 6, 7, 8 y 9]
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Bibliografía básica (b) y de referencia (r)
Bcan J. (1982) "Studcnt Attrition, Intentions, and Confidence: Interaction Effects in a Path
Modcl". Research in Higher Education. Vol. 17, No. 4, 1982. Pp 291-319. (b)
Burbano, Carolina (2012) Una aproximación a los determinantes del éxito del plan de nivelación
académica Talentos. Trabajo de grado, programa de economía Universidad del Valle (b)
Castaño E.; et al (2003). "Determinantes de la Deserción Estudiantil en la Universidad de
Antioquia". En Borradores del CIE, Universidad de Antioquia, julio de 2003. (b)
Durkheirn, E. (1897) -El suicidio. Akal Universitaria. Serie Sociología Madrid. (r)
DesJardins, Stephen; Ahlburg, Dermis y McCall, Brian (2002) "Simulating the Longitudinal
Effects of Changes in Financial Aid on Studcnt Dcparturc frorn Collcgc". En The Journal of
Human Resources. Vol. 37, No 3, pp 653 - 679. (r)
Escobar, Jaime; et al (2006) Factores Asociados a la deserción y permanencia estudiantil en la
Universidad del Valle (1994 – 2006) Documento universitario VRA (b).
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
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3.4.
(E)
Escobar, Jaime; et al (2007) Análisis de la herramienta SPADIES diseñada por el Ministerio de
Educación Nacional y el CEDE. Documento universitario VRA (b).
Gaviria, Alejandro (2002). "Los que Suben y los que Bajan. Educación y Movilidad Social en
Colombia". Fedesarrollo - Alfaomcga, Bogotá. (r)
Giovagnoli, P. L (2002). "Determinantes de la deserción y graduación universitaria: una
aplicación, utilizando modelos de duración". Documento de trabajo No. 37. Departamento de
Economía, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de la Plata. (b)
Largo, Edwin (2004) Determinantes de ingreso a la educación superior: el caso de los aspirantes de
la Universidad del Valle. Trabajo de Grado (r)
Lee, Elisa 1'. "Statistical Methods for Survival Data Análisis". 2 Ed. Centerfor Epidemiodologic
Research and Department o( Biostatistics ami Epidemiology Colege of Public Health.
University Oklahorna. (r)
Montoya Diaz, M. D. (1999)."Extended stay at university: an application of multinomial logit
and duration models". Applied Economics 31 pp. 141 1-1/122. (r)
Porto, A. y Di Gresia L. (2001). "Rendimiento de Estudiantes Universitarios y sus cterrninantcs"
presentado en la Asociación Argentina de Economía Política (AAEP), Noviembre, 2001.
Universidad Nacional de la Plata. Argentina (b)
Sánchcz, Fabio. Quirós, Margarita. Reverón, Carlos. Rodriguez, Alberto (2002). "Equidad
Social
en el Acceso y Permanencia en la Universidad Pública: Determinantes y Factores Asociados".
En Documentos CEDE (r )
Spady, W. (1970). "Dropouts frorn Higher Education: An lnterdisciplinary Review and
Synthcsis". Interchange. N°. 1. Pp. 64-85.(b)
Tinto, V. (1982). "Lirnits of thcory and practice in studcnt attrition" En Journal of Higher
Educa/ion. Vol. 53, No. 6, pp. 687-700. (b)
Tinto, Vincent (1989). "Definir la Deserción: Una cuestión de perspectiva" Revista de
Educación Superior, No. 7 l. Mexico (b)
Willet.J. and Singer J. (1991). "Frorn Whether to When: New Methods for Studying Student
Dropout and Teacher Attrition". Review of Education Research. (r)
Logros educativos y rendimiento escolar. El rol de las interacciones sociales y la provisión
eficiente de bienes públicos. Segregación y provisión eficiente de bienes públicos. Calidad de los
entornos locales, segregación y preferencias por la educación. Elección de escuelas públicas o
privadas. Calidad educativa y diferencias en logros. Calidad educativa, entornos de aprendizaje y
competencias. La ecuación de interacción social y los problemas de identificación en las funciones
de rendimiento educativo. Micro-fundamentación de los modelos empíricos de rendimiento
educativo. Presentación de algunos hechos estilizados con las pruebas PIRLS, TIMSS y SABER a
manera de motivación.
Profesores: Harvy Vivas y Juan Carlos Zambrano
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[Sesiones 10 y 11]
Bibliografía básica (b) y de referencia (r)
Barrera, F. y Gaviria, A. (2003). Efficiency of Colombian schools. Fedesarrollo Documento de
trabajo, (mimeo), septiembre. (r)
Bénabou, R., (1996). Equity and Efficiency in Human Capital Investment: The Local Connection.
Review of Economic Studies, 63, 2, 237-264. (b)
Checchi, D. (2006). The Economics of Education. (Reimprinted 2007). Cambridge. University
Press. 278pp. (r)
Fernandez, R. (2000). “Sorting, Education and Inequality”. NBER Working Paper 8101. (b)
Fernandez, R., and R. Rogerson (1997). “Keeping People Out: Income Distribution, Zoning and the
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
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3.5.
(E)
Quality of Public Education”. International Economic Review, 38, 23-42. (r)
Gaviria, A. y Barrientos, J. (2001). “Determinantes de la calidad de la educación en Colombia”.
Departamento Nacional de Planeación, Archivos de Economía 159, noviembre. (b)
Hoxby, C. (1996b). “Are efficiency and equity in school finance substitutes or complements?”.
Journal of Economic Perspectives 10 (4), 51–72.(b)
Hoxby, C. (2000a). “The effects of class size on student achievement: new evidence from
population variation”. Quarterly Journal of Economics 115 (4), 1239–85. (b)
Manski, Charles (1993). “Identification of endogenous social effects: The reflection problem”. The
Review of Economic Studies 60(3), 531-542. (b)
Núñez, J.; Steiner, R.; Cadena, X. y Pardo, R. (2002). “¿Cuáles colegios ofrecen mejor educación
en Colombia?”. Departamento Nacional de Planeación, Archivos de Economía 193, junio. (b)
Piñeros, L. y Rodríguez, A. (1998). “Los insumos escolares en la educación secundaria y su efecto
sobre el rendimiento académico de los estudiantes: Un estudio en Colombia”. Banco Mundial,
Departamento de Desarrollo Humano, LCSHD Paper Series No. 36, diciembre. (b)
Vivas Harvy (2007). Elección de escuelas públicas y privadas, background familiar, segregación y
calidad de los entornos educativos. En Educación, background familiar y calidad de los entornos
locales en Colombia. Tesis Doctoral (C.L), Bellaterra, Barcelona, p. 115-220. (r)
Modelos empíricos de rendimiento educativo. Introducción a los Modelos Lineales Jerárquicos y su
importancia en los estudios de eficacia escolar. Definición formal de los modelos multinivel
condicionados y sin condicionar. Especificaciones y supuestos. Ventajas de la estrategia empírica con
datos agrupados. Efectos econométricos de la modelación no agrupada (discusión sobre la paradoja de
Simpson). El arreglo de los datos. Ejemplos con las bases estadísticas de TIMSS: estructura de los
datos, características de la base internacional de TIMSS 2007, aspectos metodológicos, descripción de
variables seleccionadas, construcción de indicadores, estimación del modelo nulo, incorparación de
variables mediante estrategia forward, interpretación de los resultados y evaluación de las estimaciones.
Taller de aplicación en la sala de cómputo.
Profesor: Juan Carlos Zambrano J.
15]
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[Sesiones 12, 13, 14 y
Bibliografía básica (b) y de referencia (r)
Aitkin, M. y Longford, N. (1986). “Statical Modelling Issues in School Effectiveness Studies”,
Journal of the Royal Statistical Society, Ser A, 149, 1-43. (r)
Brik A, Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data
Analysis Methods. Sage Publications, California. (r)
Delprato, M. (1999). “Determinantes del rendimiento educativo del nivel primario aplicando la
Técnica de Análisis Multinivel” Documento de Trabajo N°27 Instituto de Estudios sobre la
Realidad Argentina y Latinoamericana (IERAL). (b)
Gaviria, J. y Castro, M. (2005). “Modelos Jerárquicos lineales”, Cuadernos de Estadística 29.
Madrid, Editorial La Muralla S.A. (b)
Gelman, A. & Hill, J. (2006). Data Analysis Using Regression and Multilevel /Hierarchical
Models. Cambridge: Cambridge University Press.
Gertel, H., Giuliodori, R., Herrero, V., Fresoli, D., Vera, M. Y Morra, M. (2006). “Análisis
multinivel del rendimiento escolar al término de la educación básica en Argentina” Documento
de Trabajo Nº 5, Instituto de Economía y Finanzas Facultad de Ciencias, Económicas
Universidad Nacional de Córdoba.
Goldstein, Harvey (1999). Multilevel Statistitcal Models. Institute of Education, Multilevel models
project, London. http://www. arnoldpublishers.com/support/goldstein.htm. (b)
Universidad del Valle-Departamento de Economía Economía de la Educación
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(E)
Goldstein, H., Rabash, J., Plewis, I., Draper, D., Browne, W., Yan, M., Woodholse, G. y Healy,
M. (2000). A user´s guide to Mlwin. Centre for Multilevel Modelling Institute of Education
University of London, London. (r)
Heck, R. H. & Thomas, S. L. (2000). An Introduction to Multilevel Modeling Techniques.
Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. (r)
Hox, Joop (2002). Multilevel Analysis: Techniques and Applications. Lawrence Erlbaum
Associates, Publishers, London. (r)
ICFES. (2010). Resultados de Colombia en TIMSS 2007. (b)
Longford, N. T. (1993). Random Coefficient Models. Oxford: Oxford University Press. (r)
Mullis I., Martin M., Smith T., Garden R., Gregory K., Gonzalez E., Chrostowski S., O’connor
K. (2002). “Marcos teóricos y especificaciones de evaluación de TIMSS”. Instituto Nacional de
Calidad y Evaluación (INCE) Madrid. (b)
Murillo, F. J. (2008). “Los modelos multinivel como herramienta para investigación educativa”
Magis, V. 1. No 1, julio, pp.45-62 Universidad Javeriana. (r)
Sarmiento, A., L. Becerra Y J. González. (2000). “La incidencia del plantel en el logro educativo
del alumno y su relación con el nivel socioeconómico”. Coyuntura Social. No. 22, mayo, pp. 5364. Fedesarrollo. (r)
Valens, M. (2007) “Calidad de la educación superior en Colombia: Un análisis Multinivel con
Base en el ECAES de Economía 2004”, Documento de Trabajo N° 99, CIDSE, Universidad del
Valle. (r)
Vivas, H. (2008), “Educación, Background familiar y calidad de los entornos locales en
Colombia”, Tesis Doctoral, Universidad de Barcelona, capítulo 3, pp. 71-90. (r)
Woessmann, L. (2003). “Schooling resources, educational institutions and student performance:
the international evidence”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 65(2): 117-170. (r)
Zambrano, J. C. (2012), “Análisis Multinivel del rendimiento escolar en matemáticas para grado
cuarto de educación básica primaria en Colombia”, Tesis Maestría, Universidad del Valle.
Facultad de Ciencias Sociales y Económicas. (b)
4. EVALUACIÓN: La evaluación se hará con base en la presentación de tres ensayos y tres talleres
aplicados