El Informe PIAAC - Fundación de Estudios de Economía Aplicada

Transcripción

observatoriosfedea
23 diciembre de 2013
Observatorio de Educación /1
El informe PIAAC
Coordinado por Antonio Cabrales y Maia Güell
Observatorio de Educación Fedea – Boletín nº 1
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
INDICE GENERAL
Introducción ............................................................................................................... 2
¿Qué es el PIAAC?....................................................................................................... 3
¿Qué dicen los resultados globales? ........................................................................... 4
La evaluación entre generaciones ............................................................................. 11
Las capacidades cognitivas y la dinámica del mercado laboral ................................19
Conclusiones ............................................................................................................. 24
Referencias................................................................................................................ 26
INDICE GRÁFICOS
Gráfico 1: Puntuación media en comprensión lectora ...................................................... 4
Gráfico 2: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en comprensión lectora ........ 5
Gráfico 3: Puntuación media en matemáticas .................................................................. 6
Gráfico 4: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en matemáticas..................... 6
Gráfico 5: Porcentaje de adultos por nivel de rendimiento en cada competencia ........... 8
Gráfico 6: Puntuación por niveles educativos en cada competencia................................ 9
Gráfico 7: Valoración conjunta de las cohortes por grado formativo ..............................12
Gráfico 8: Distribución porcentual de las cohortes en cada competencia matemática
(0, 1, 2, 3 y 4) según grado formativo ...............................................................................14
Gráfico 9: Puntuación en PIAAC según año de nacimiento ............................................16
Gráfico 10: Pendiente de la tendencia para el periodo de transición. Población nativa
. ......................................................................................................................................... 18
Gráfico 11: Resultados del examen PIAAC en matemáticas por edad, sexo, niveles
educativos y experiencia laboral...................................................................................... 20
Gráfico 12: Ingresos salariales y habilidades cognitivas. .................................................21
INDICE TABLAS
Tabla 1: Puntuaciones correspondientes a cada nivel de rendimiento............................. 7
Tabla 2: Valoración conjunta versus valores medios de los tests. ...................................13
Tabla 3: Relación entre la probabilidad de tener formación y trabajo temporal ........... 22
Tabla 4: Relación entre la probabilidad de tener formación y habilidades lingüísticas 23
1
0. Introducción
Capital humano, funcionamiento del mercado laboral y la relación entre ambos
son factores clave para encarar la crisis económica así como para garantizar el
crecimiento económico de un país. Desde FEDEA, inauguramos el Observatorio
de Educación dedicándolo al reciente programa de la OCDE “Programme for the
International Assessment of Adult Competencies” (PIACC), una encuesta internacional que evalúa las habilidades y capacidades cognitivas de la población
adulta. Con los datos PIACC, se amplía el abanico de posibilidades para explorar
las interrelaciones entre las habilidades cognitivas y la dinámica laboral.
Este boletín intenta recabar la información sobre la literatura existente referente a los resultados del PIAAC. De esta manera, se plasman aquí una amplia variedad de trabajos y análisis realizados gracias a la explotación estadística de la
base de datos de este programa.
El boletín se estructura de la siguiente manera. En primer lugar, se describe
brevemente el programa PIAAC. En segundo lugar, se repasan algunos resultados principales para luego hacer un análisis más detallado por cohortes etarios.
Finalmente, se repasan algunos estudios que hacen hincapié en los efectos de la
formación y experiencia laboral sobre las habilidades cognitivas, entre otros.
2
1. ¿Qué es el PIAAC?
El programa PIACC “Programme for the International Assessment of Adult
Competencies” realizado por la OCDE evalúa las competencias cognitivas de los
adultos. Especialmente, consiste en una prueba de competencias matemáticas y
comprensión lectora dirigida a un grupo de personas entre 16 y 65 años. Los
datos se recolectaron entre el 1 de Agosto de 2011 y el 31 de Marzo de 2012 para
alrededor de 166.000 personas en 23 países. Los primeros resultados se dieron
a conocer a principios de Octubre de 2013. Otros 9 países se incorporarán en la
muestra el año que viene cuyos resultados se publicarán en 2016.
Además de esta prueba, el PIAAC permite indagar los vínculos existentes entre
la adquisición de conocimiento y variables sociodemográficas tradicionales, la
vida laboral y cuestiones relacionadas con la actitud hacia el aprendizaje y uso
de competencias en la vida diaria y ámbito laboral. También se pretende comprender mejor la efectividad de la educación y la formación en el desarrollo de
las destrezas cognitivas y de las habilidades necesarias para el puesto de trabajo
(INEE y OCDE, 2013c).
El PIAAC a simple vista
Población objetivo: población de 16 a 65 años.
Tipo de evaluación: comprensión lectora y matemáticas. Las valoraciones se miden en una
escala de 0 a 500 puntos.
Cobertura: 23 países alcanzando alrededor de 166.000 individuos.
Muestra en España: participaron 6.055 individuos
Período de realización: segunda mitad de 2011 y la primera de 2012.
3
2. ¿Qué dicen los resultados globales?
Un primer dato a destacar es el siguiente. La población española alcanza una
puntuación, tanto en comprensión lectora como en matemáticas, muy por debajo del resto de los países participantes del PIAAC y del promedio de la OCDE y
la UE. En el Gráfico 1, se puede observar a continuación la distribución de los
resultados en comprensión lectora, siendo las puntuaciones más bajas, con gran
diferencia, las correspondientes a España e Italia.
Gráfico 1: Puntuación media en comprensión lectora
Fuente: Educainee (2013a).
Si analizamos las puntuaciones por percentiles de la población de cada país, se
observa que en España existe una alta variabilidad (diferencia de 161,6 puntos)
entre las puntuaciones alcanzadas en los extremos de la distribución, es decir,
los percentiles 5 y 95. El Gráfico 2 muestra estas diferencias por países. Solo
Canadá (163,0), Suecia (162,9), Estados Unidos (162,4) y Finlandia (161,8) superan a España en términos de diferencia entre puntuaciones en esos percentiles. Pero en general dichos países, son países cuya puntuación media está entre
4
las más altas de la OCDE (a excepción de los Estados Unidos) y muy por encima
de las de España. Por tanto, España es única en cuanto a su baja puntuación
media y en cuanto a la gran desigualdad de resultados.
Gráfico 2: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en comprensión lectora
Fuente: INEE y OCDE (2013a).
Se debe advertir que las puntuaciones en España para la competencia de matemáticas (246) presentan valores similares aunque inferiores a los de comprensión lectora (252). Como puede verse
en el
Gráfico 3, España figura al final del ranking y muy por detrás de la UE y la OCDE. Además, se percibe una gran dispersión entre las puntuaciones en los extremos de la distribución en los percentiles 5 y 95 (diferencia de 173,2), confirmando una vez más un nivel alto de heterogeneidad en los resultados (INEE y
OCDE, 2013a) (Gráfico 4).
5
Gráfico 3: Puntuación media en matemáticas
Fuente: Educainee (2013a). Gráfico 4: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en matemáticas
6
Al mismo tiempo, los datos para España revelan que existe también una gran
variabilidad en los resultados según niveles de rendimiento. En el estudio
PIAAC se establecen seis niveles de rendimiento en cada una de las
competencias evaluadas (Tabla 1). Los niveles están delimitados por unos
puntos de referencia internacionales fijados en 175, 225, 275, 325 y 375 (INEE y
OCDE, 2013a)1.
Tabla 1: Puntuaciones correspondientes a cada nivel de rendimiento
Nivel de rendimiento
Nivel <1
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
Puntuación correspondiente
< 176 puntos
176 a 225
226 a 275
276 a 325
326 a 375
376 a 500
Para una mayor descripción de los tipos de tarea en cada nivel de rendimiento consultar el documento
de INEE y OCDE, (2013a) en las páginas 35 y 36.
1
7
El Gráfico 5 muestra los resultados en los 6 niveles de rendimiento. En términos
generales, la mayor proporción de adultos se encuentra en los niveles 2 y 3 y es
escasa o nula la participación de adultos en el nivel de rendimiento 5. En España, se observa una alta proporción de adultos en los niveles más bajos de la escala (27% en lectura y 31% en matemáticas) y una proporción baja en los niveles
más altos (5% en lectura y 4% en matemáticas) (Educainee, 2013a).
Gráfico 5: Porcentaje de adultos por nivel de rendimiento en cada competencia
Comprensión lectora
España 7,3 20,4 UE 3,5 13,1 28,0 35,0 OECD 3,4 12,3 0% 39,5 37,8 33,7 20% 10,1 0,6 38,7 40% 60% Nivel < 1 Nivel 2 Nivel 4 4,7 0,1 11,3 0,7 80% 100% Nivel 1 Nivel 3 Nivel 5 Matemáticas
España 9,6 21,3 40,4 24,7 4,0 0,1 UE 4,9 14,3 34,0 34,7 11,1 1,01 OCDE 5,0 14,2 33,4 34,8 11,5 1,08 0% 20% 40% 60% 80% Nivel < 1 Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3 Nivel 5 Nivel 4 Fuente: Educainee (2013a).
100% Por último, si bien la relación entre los logros educativos y los resultados
obtenidos en comprensión lectora y matemáticas puede ser compleja dado que
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se ponen en juego otras variables relevantes como por ejemplo el contexto
socioeconómico familiar y el nivel educativo de los padres, se observa una fuerte
relación entre el nivel educativo y los resultados del PIAAC (ver Gráfico 6).
Aquellas personas que disponen de un nivel educativo elevado tienden a obtener
mejores resultados en esta prueba. Pero para cada nivel educativo, en España,
las puntuaciones en comprensión lectora y matemáticas son inferiores a la media de la OCDE y de la UE. En compresión lectora, el Gráfico 6 revela que parte
de los bajos resultados de España que veíamos en el Gráfico 1 es que la distancia entre las notas media de los individuos con nivel educativo alto es más grande que para los otros niveles educativos En Matemáticas, son los individuos con
niveles educativos altos y bajos los que tienen una mayor distancia en las notas
del examen que sus equivalentes en el resto de países.
Gráfico 6: Puntuación por niveles educativos en cada competencia
UE 246 OCDE 150 170 190 210 230 Alto Medio 282 262 228 250 296 272 246 España 295 271 270 290 310 Bajo Matemáticas
UE 238 OCDE 257 220 150 170 190 210 230 250 Alto Medio Bajo 295 268 237 España 295 269 270 278 290 310 Fuente: Educainee (2013a).
Nota: Bajo: no alcanza bachillerato/FP grado medio; Medio: bachillerato/FP grado medio; Alto: universidad/FP grado superior.
9
Además, se observa que en algunos países los adultos con un nivel educativo
medio (bachillerato y FP grado medio) obtienen mejores resultados que los
adultos españoles con nivel educativo alto. Este es el caso de Países Bajos,
Japón y Suecia donde los adultos con el nivel educativo medio obtienen una
puntuación superior en matemáticas (284, 283 y 280, respectivamente) que los
universitarios de España (278) (INEE y OCDE, 2013a).
En esta sección, hemos visto que los niveles de compresión lectora y de matemáticas en España están muy por debajo de las medias de la OCDE y de la UE.
Además en España, existe una gran variación entre diferentes grupos. En gran
medida, el problema se concentra en que hay pocos individuos que obtienen
resultados muy altos.
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3. La evaluación entre generaciones
La situación laboral afecta sin lugar a dudas a la acumulación de conocimiento y
la adquisición de nuevas habilidades. La pérdida del capital humano, más aún
en periodos de crisis económica y alto desempleo, puede deteriorar las destrezas
adquiridas a lo largo de la vida profesional.
Este apartado se basa en los trabajos de Villar (2013) y Robles (2013) que han
analizado las habilidades cognitivas de los diferentes grupos de edad y al mismo
tiempo han abordado esta temática de manera diferente.
El trabajo de Villar se centra en la valoración comparativa de las habilidades
adquiridas (capital humano acumulado) de las diferentes generaciones en la
competencia de matemáticas en base a los resultados del PIAAC. Se centra en la
valoración relativa de cada grupo en relación con los demás.
Para llevar a cabo este objetivo, Villar utiliza las distribuciones completas de la
población de las distintas cohortes para evaluar las habilidades más allá de la
comparación de los tests de las pruebas del PIAAC. He aquí donde reside la novedad del estudio2.
Las cohortes analizadas son 5: a) población menor a 24 años, b) población entre
25 y 34 años, c) población entre 35 y 44 años, d) población entre 45 y 54 años y
e) población con 55 años o más. Además, los grupos formativos son 3, estudios
obligatorios, medios y universitarios.
El impacto del envejecimiento de la población sobre las habilidades cognitivas
es uno de los ejes principales que estructuran el trabajo de Villar. La posición
relativa de cada grupo en relación a los demás se denomina valoración conjunta
que mide el valor de cada cohorte en términos del valor que representa la
2
La valoración de cada grupo se asocia a la probabilidad de que al elegir aleatoriamente un miembro de dicho grupo tenga un nivel de competencia superior a cualquier otro elegido aleatoriamente de los demás. Para un análi-‐
sis más exhaustivo de la metodología utilizada, se recomienda leer el documento completo. 11
cohorte más joven con el menor grado formativo (el valor de la cohorte más
joven con menor grado formativo es igual a la unidad). Se debe aclarar que esta
valoración combina el efecto derivado del envejecimiento de la población como
el del grado de formación (mayores valores para cada grupo de edad según los
años de formación).
El Gráfico 7 muestra la valoración conjunta por cohortes y nivel educativo.
Como puede verse, uno de los principales hallazgos es que la valoración de cada
uno de los grupos formativos tiende a decrecer con la edad. La diferencia entre
la cohorte más joven y la de mayor edad es muy grande. Otro resultado destacado es que dentro de cada cohorte el grupo con educación universitaria tiene una
valoración muy superior al grupo con educación media y éste último una valoración claramente mayor que la del grupo con estudios obligatorios.
Gráfico 7: Valoración conjunta de las cohortes por grado formativo
8 7 Valoración 6 5 4 3 2 1 0 24 años o menos 25-‐34 Educ. obligatoria 35-‐55 Secundaria Fuente: Villar (2013).
12
45-‐54 55 años o más Universidad Observatorio de Educación Fedea – Boletín nº 1
Los resultados de este análisis arrojan valores disímiles al contrastarlos con los
valores medios del test de las pruebas PIAAC (a los fines de la comparación, los
valores están normalizados dando un valor 1 a la media de la cohorte más joven
con menor formación) (Ver Tabla 2).
Tabla 2: Valoración conjunta versus valores medios de los tests.
Educ.
obligatoria
Secundaria
Universidad
24 años o menos
1,00
3,26
6,43
25-34
0,73
2,13
6,68
35-55
0,62
2,23
6,76
45-54
0,44
1,66
5,75
55 años o más
0,24
1,02
2,68
Educ.
obligatoria
Secundaria
Universidad
24 años o menos
1,00
1,12
1,19
25-34
0,95
1,09
1,19
35-55
0,95
1,08
1,20
45-54
0,90
1,06
1,18
55 años o más
0,84
1,02
1,11
Valoración conjunta
Valores medios normalizados
Fuente: Villar (2013).
Para poder entender estas discrepancias es necesario observar el efecto que tiene la distribución porcentual de las diferentes cohortes en cada nivel de competencia según la formación (Gráfico 8). En términos generales, los niveles de
competencia 2 y 3 son los de mayor frecuencia en cada cohorte etario, independientemente del grado de formación.
13
Gráfico 8: Distribución porcentual de las cohortes en cada competencia matemática (0, 1, 2, 3 y 4)
según grado formativo
24 años o menos 25-‐34 35-‐44 0 1 2 Fuente: Villar (2013).
3 45-‐54 Universidad Secundaria Educ. oblig. Universidad Secundaria Educ. oblig. Universidad Secundaria Educ. oblig. Universidad Secundaria Educ. oblig. Universidad Secundaria Educ. oblig. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 55 años o más 4 Sin embargo, al hacer un análisis de cada grado formativo, se puede ver que la
mayor proporción de población con educación obligatoria se observa en el nivel
2, especialmente hasta los 44 años de edad (en la cohorte de más edad el nivel 1
es el más significativo). Y en el nivel 0 hay una participación considerablemente
alta de la población e incluso superior en el grupo más adulto, de 55 años o más.
En el grupo de población con formación secundaria, la mayor proporción de
este colectivo se puede ver en el nivel 2 y en las cohortes más jóvenes el nivel 3.
Por último, en el grupo de población con educación universitaria domina el nivel 3 de competencia, a excepción del grupo de 55 años o más donde el nivel 2 es
predominante. En cuanto al nivel 4 se puede ver una participación nada despreciable en todos los grupos etarios, especialmente en el más joven.
Las conclusiones del análisis indican que la educación formal condiciona el valor relativo del capital humano y la depreciación de las habilidades cognitivas
tienen un efecto edad al mismo tiempo que la situación laboral juega un papel
fundamental en este sentido.
14
Sin embargo, pueden existir muchos otros factores o cambios estructurales que
también pueden explicar la depreciación de las habilidades cognitivas en las
distintas generaciones que van más allá de la edad. Dentro de estos factores se
encuentran, la expansión de la educación obligatoria con la introducción de la
Ley Orgánica de Ordenación del Sistema Educativo (LOGSE), la extensión de la
educación universitaria, la disminución de las brechas entre varones y mujeres,
la extensión de la educación temprana como cambios en la configuración de los
estudios obligatorios, medios y universitarios (LOGSE y la adaptación de los
estudios superiores al Espacio Europeo), entre otros.
En este sentido, Robles (2013) ha analizado uno de estos cambios estructurales
como es la implementación de la LOGSE (aprobada en 1990), haciendo hincapié
en el posible efecto de esta reforma en las capacidades de cálculo y lectura de la
población adulta española a través de los datos del PIAAC. De alguna manera, la
educación recibida por las distintas cohortes puede afectar a las capacidades
cognitivas dado que cualquier cambio de política supone una adaptación compleja de los actores involucrados. A los fines del análisis, los tres periodos que el
autor distingue son:
PRE-LOGSE. Los nacidos entre 1945 y 1975. Estudiaron toda su vida académica
bajo un sistema educativo anterior a la LOGSE, ya sea bajo la LGE (Ley General
Educativa de 1970) o sistemas anteriores.
TRANSICION. Los nacidos entre 1976 y 1983 que tienen cierta probabilidad de
haber estudiado LOGSE al menos en algunas de las etapas de ESO o bachillerato. En efecto, se observa que la probabilidad de haber estudiado segundo ciclo
de la ESO es creciente para todo este periodo.
POS-LOGSE. Los nacidos entre 1984 y 1995. Aquellos que han estudiado en su
totalidad con el plan LOGSE.
Uno de los puntos claves en este estudio es encontrar una relación entre la implementación de la LOGSE y las evaluaciones del PIAAC. Como puede verse, en
el periodo de transición se observa un cambio de tendencia claramente descendente respecto del periodo anterior (Gráfico 9). Al comenzar el periodo de la
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aplicación de la LOGSE, la tendencia alcista pre-LOGSE se detiene tanto para la
competencia lectora como en matemáticas
Gráfico 9: Puntuación en PIAAC según año de nacimiento
1945
280
220
240
260
200
200
220
Matemáticas
240
260
280
1955
Fuente: Robles (2013).
1965
1975
1985
1995
1945
1955
1965
1975
1985
1995
El autor sostiene que estos cambios deberían explicarse más allá del efecto edad. Para ello, realiza una comparación interesante con otros países participantes de PIAAC, para los que hay información desagregada por edad (Ver 16
Gráfico 10). Los resultados hablan por si mismos; se observa que España (al
igual que el Reino Unido) se comporta de manera diferente en la evolución de
las puntuaciones para el grupo de transición.
Con esta comparación el autor intenta descubrir si en los demás países existe
una conducta similar de tendencia negativa en el periodo de transición. El gráfico presenta la estimación de la pendiente de la línea de ajuste para este periodo
considerado. Las barras se interpretan como el efecto de nacer en una cohorte
10 años más joven. España es la que presenta la tendencia más negativa en el
caso de cálculo y la segunda más negativa en el caso de lectura (por detrás de
Reino Unido) siendo estadísticamente significativa en ambos casos (rojo). De
esta manera, se identifica algún tipo de “efecto LOGSE” en las puntuaciones para el caso español.
17
Gráfico 10: Pendiente de la tendencia para el periodo de transición. Población nativa.
Fuente: Robles (2013b). Post Nada es Gratis publicado el 20/10/13.
Nota 1: en rojo (morado) las tendencias negativas (positivas) y estadísticamente significativas.
Nota 2: dado que el examen PIAAC se hizo mayoritariamente en 2011 las edades de este periodo son de
los 36 a los 27 años.
Las conclusiones del estudio sugieren entonces una relación negativa entre la
implementación de la LOGSE y los resultados obtenidos en las evaluaciones del
PIAAC. Los que estuvieron más expuestos al nuevo sistema educativo obtuvieron peores resultados.
18
4. Las capacidades cognitivas y la dinámica del mercado laboral
La base de datos del PIAAC otorga información valiosa sobre la trayectoria laboral y los salarios de la población adulta pudiendo de esta manera vincular dichos
aspectos con las capacidades cognitivas. La experiencia laboral junto con la educación recibida a lo largo de la vida contribuyen a ampliar y desarrollar las capacidades cognitivas de la población.
Al mismo tiempo estos factores impactan en el mercado laboral porque suelen
influir en los salarios y en las posibilidades de empleo. En este sentido, las diferencias en las habilidades cognitivas también están marcadas por la duración de
los periodos de inactividad que hacen que se deprecie el capital humano acumulado, como bien comentábamos en la sección anterior.
El trabajo realizado por Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013) analiza cómo se
distribuye el capital humano en relación a las capacidades cognitivas de la población española en matemática y lectura según los datos del PIAAC y en función de la experiencia laboral. La capacidad que tiene la experiencia laboral para
incrementar la habilidad cognitiva también depende de otros factores que pueden ser propios del individuo o bien aspectos de su entorno, es decir exógenos.
Es por ello que los autores señalan que habría que observar los datos con cautela porque pueden existir otros factores que no están reflejados en los resultados
o bien se encuentran correlacionados con el nivel educativo y la experiencia laboral.
Al observar los datos del Gráfico 11, se puede percibir que las puntuaciones en
matemáticas (en comprensión lectora sucede algo parecido) son mayores entre
trabajadores con mayor nivel educativo. Por sexo, se puede ver que las mujeres
de nivel educativo bajo al inicio de su vida laboral registran resultados más elevados que los varones en estas mismas condiciones mientras que las mujeres
con nivel educativo alto tiene resultados más bajos que los varones con la misma experiencia y mismo grupo de edad. La experiencia laboral juega un papel
19
importante en los trabajadores con nivel educativo más bajo. Es decir, las habilidades cognitivas suelen aumentar con los años de experiencia para los trabajadores con educación primaria.
Gráfico 11: Resultados del examen PIAAC en matemáticas por edad, sexo, niveles educativos y
experiencia laboral
Fuente: Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013).
Nota: Edu1 es el nivel básico de educación –educación primaria o menos. Edu2 es bachillerato o
equivalente. Edu3 representa educación universitaria o equivalente (incluyendo el módulo superior de
FP). El eje de abscisas contiene los años de experiencia laboral en grupos de 5 años.
20
Los salarios tienen a su vez una relación positiva con los resultados del PIAAC.
Como puede verse en el Gráfico 12, en el eje horizontal se encuentran los deciles
de población (del 1 al 10) según las notas obtenidas en las evaluaciones y en el
eje vertical el logaritmo del salario. En el extremo de la distribución de la población, el 10% con mayores resultados en las pruebas, obtienen un salario superior, un 80% más (valor 7,8 en el eje vertical). En cambio, el 10% de la población
con menores resultados obtiene un salario inferior.
Gráfico 12: Ingresos salariales y habilidades cognitivas.
ln (salario) Ln (salario) por decila del resultado del examen
7,8 7,6 7,4 7,2 7 6,8 6,6 6,4 6,2 1 2 3 4 5 Matemáticas 6 7 8 9 Comprensión lectora Fuente: Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013).
10 También las tareas en los puestos de trabajo adquieren importancia y condicionan las habilidades cognitivas de los adultos. Esta relación se observa más en la
población con menores niveles educativos. De esta manera, los resultados del
PIAAC están correlacionados positivamente con las tareas (tanto numéricas
como de lectura) en los puestos de trabajo entre los trabajadores con nivel primario. En el caso de los universitarios, la realización de tareas básicas en el
puesto de trabajo no aumenta las habilidades cognitivas pero si en el caso de
efectuar tareas avanzadas.
Por otra parte, Cabrales, Dolado y Mora (2013) han abordado la dinámica laboral y sus efectos en las habilidades cognitivas asociando la fuerte segmentación
del mercado de trabajo y el decrecimiento de la productividad total de los factores (PTF) de la economía española a mediados de los años 90. En particular,
han estudiado si existe algún tipo de relación directa entre el tipo de contrato y
21
la formación que recibe el trabajador en la empresa y de esta manera cómo influyen en las habilidades cognitivas.
En primer lugar, los resultados en la Tabla 3 reflejan que existe una fuerte asociación negativa y estadísticamente significativa entre tener un contrato temporal y el nivel de formación recibida por el trabajador en la empresa. Las columnas ofrecen distintos resultados según la cantidad de variables explicativas utilizadas dentro del modelo de regresión. Es decir en la columna 1 se especifica la
probabilidad de recibir formación dentro de la empresa en función de la única
variable explicativa que es el contrato temporal. En este caso, tener un contrato
temporal disminuye la probabilidad de recibir algún tipo de formación en la
empresa en un 16% mientras que en la columna 4 al incluir otras variables explicativas como antigüedad, edad, sexo, nivel educativo, etc., la probabilidad de
recibir formación se reduce en un 8% teniendo un contrato temporal.
Tabla 3: Relación entre la probabilidad de tener formación y trabajo temporal
Contrato temporal
Antigüedad
[1]
[2]
[3]
[4]
-0.1636***
-0.0923***
-0.0795***
-0.0795***
(0.0223)
(0.0265)
(0.0284)
(0.0306)
---
0.0053***
0.0049***
0.0035**
(0.0014)
(0.0015)
(0.0016)
0.0179**
0.0150*
Edad
---
0.0132*
(0.0071)
(0.0084)
(0.0088)
( Edad ) 2 / 100
---
-0.0002**
-0.0002**
-0.0002**
(0.0001)
(0.0001)
(0.0001)
-0.0359*
-0.0376*
-0.0117
(0.0205)
(0.0219)
(0.0270)
0.1359***
0.0947***
Mujer
---
Nivel educativo medio
---
0.1279***
(0.0286)
(0.0305)
(0.0329)
Nivel educativo alto
---
0.2731***
0.2550***
0.1578***
(0.0227)
(0.0258)
(0.0328)
Nivel educativo padres
No
No
Si
Si
Estado civil, hijos
No
No
Si
Si
Inmigrante
No
No
Si
Si
Motivación
No
No
Si
Si
Dummies por Sector y Ocupación
No
No
No
Si
No. obs.
2503
2501
2258
2206
Pseudo R-sq.
0.015
0.065
0.074
0.102
Prob. obs.
0.4371
0.4374
0.4353
0.4424
Fuente: Cabrales, Dolado y Mora (2013).
Nota: Modelo Probit. Efectos marginales. Niveles de significatividad: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.
22
Por otro lado, la tabla siguiente muestra la relación entre las habilidades cognitivas y haber recibido formación en la empresa (la variable DOJT) para la competencia de matemáticas. La relación es positiva: se observa que cuánto menor
(mayor) es la formación que recibe un individuo en su empleo, menores (mayores) son sus habilidades lingüísticas (ver Tabla 4).
Tabla 4: Relación entre la probabilidad de tener formación y habilidades lingüísticas
[1]
[2]
[3]
[4]
DOJT
7.4523***
---
5.7716***
3.7712**
(1.6198)
(1.6325)
(1.6500)
---
---
nOJT
---
0.3888
(0.2555)
Antigüedad
0.3878***
0.3854**
0.2628**
0.1511
(0.1055)
(0.1728)
(0.1094)
(0.1135)
2.5632***
3.1910***
3.1082***
3.2456***
(0.5295)
(0.8415)
(0.5917)
(0.6103)
-4.1618***
-4.8786***
-4.6634***
-4.8173***
(0.6566)
(1.0565)
(0.7117)
(0.7327)
-16.9921***
-14.6935***
-16.3784***
-16.4630***
(1.5759)
(2.3156)
(1.5976)
(1.9500)
25.9530***
27.3051***
23.1693***
18.6021***
(2.2359)
(3.6899)
(2.2672)
(2.4043)
48.1732***
48.5652***
39.9913***
27.4181***
(1.8621)
(3.0138)
(1.9874)
(2.3328)
Nivel educativo padres
No
No
Si
Si
Estado civil, hijos
No
No
Si
Si
Inmigrante
No
No
Si
Si
Motivación
Dummies por Sector y Ocupación
No
No
Si
Si
No
No
No
Si
No. obs.
2807
1162
2536
2475
Pseudo R-sq.
0.288
0.247
0.322
0.35
Edad
( Edad ) 2 / 100
Mujer
Nivel educativo Medio
Nivel educativo Alto
Fuente: Cabrales, Dolado y Mora (2013).
Nota: Regresión Mínimos Cuadrados Ordinarios. Niveles de significatividad: * p<0.10, ** p<0.05, ***
p<0.01.
Para una mayor especificación de las variables consultar el documento en la página 22 y 25.
Los resultados de este artículo sugieren una fuerte relación entre la segmentación del mercado de trabajo y la baja formación en las empresas, que a su vez se
asocia con los bajos resultados en las evaluaciones PIACC.
23
5. Conclusiones
Este primer observatorio de educación lo hemos dedicado al reciente programa
de la OCDE “Programme for the International Assessment of Adult Competencies” (PIACC), una encuesta internacional que evalúa las habilidades y capacidades cognitivas de la población adulta. Los datos PIACC permiten hacer comparaciones internacionales en comprensión lectora y en matemáticas entre
adultos para 23 países.
El primer dato a destacar es que España alcanza una puntuación, tanto en comprensión lectora como en matemáticas, muy por debajo del resto de los países
participantes del PIAAC (con la excepción de Italia en comprensión lectora) y
del promedio de la OCDE y la UE. Además, en España se observa una gran variabilidad de las puntuaciones alcanzadas en los extremos de la distribución.
Hay otros países en los que también se observa una variabilidad parecida, pero
España es única en cuanto a su baja puntuación media y en cuanto a la gran
desigualdad de resultados. En compresión lectora, parte de estos resultados
promedios bajos se pueden explicar por la distancia entre las notas media de los
individuos con nivel educativo alto es más grande que para los otros niveles
educativos que sus equivalentes en el resto de países. En matemáticas, son los
individuos con niveles educativos altos y bajos los que tienen una mayor distancia en las notas del examen que sus equivalentes en el resto de países.
Este observatorio también ha repasado recientes estudios que han utilizado los
datos PIACC. Por un lado, Robles (2013) y Villar (2013) han analizado las habilidades cognitivas de los diferentes grupos de edad. Villar (2013) subraya la
educación formal, y su interacción con el efecto edad así como la situación laboral como factores clave para explicar las diferencias cognitivas para las diferentes cohortes. Robles (2013) analiza el hecho que las diferentes cohortes han estudiado en sistemas educativos diferentes. Y sugiere una relación negativa entre
la implementación de la LOGSE y los resultados obtenidos en las evaluaciones
del PIAAC.
24
Por otro lado, Cabrales, Dolado y Mora (2013) y Jimeno, Lacuesta y Villanueva
(2013) han analizado la relación entre los resultados PIACC y el mercado de trabajo. Los autores analizan la relación entre las capacidades cognitivas y la experiencia laboral, encontrando una relación positiva sobretodo para los trabajadores con educación primaria. También encuentran asociaciones parecidas entre
los resultaos PIACC y los salarios así como las tareas en los puestos de trabajo.
Cabrales, Dolado y Mora (2013) analizan la relación entre el tipo de contrato
laboral y la formación que recibe el trabajador en la empresa y consecuentemente en las habilidades cognitivas. Los autores encuentran una relación negativa
entre tener un contrato temporal y el nivel de formación recibida por el trabajador en la empresa que a su vez se asocian positivamente con los resultados en
las evaluaciones PIACC.
Los datos PIACC permiten detectar una distancia substancial entre las habilidades de comprensión lectora y matemáticas de España y el resto de países de la
OCDE. La relación entre las evaluaciones PIACC con el mercado laboral sugieren que para mejorar los niveles educativos de la población en España podría
ser buena idea reducir la excesiva segmentación del mercado laboral.
25
6. Referencias
•
Cabrales, A., Dolado, J. J. y Mora, R (2013). Dualidad laboral y déficit de
formación ocupacional: Evidencia sobre España con datos de PIACC,
Capítulo 1, disponible en INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa
Internacional para la Evaluación de las Competencias de la Población
Adulta, Volumen II.
•
Educainee (2013a), Programa Internacional para la Evaluación de las
Competencias de la población adulta (PIAAC) I, Boletín de Educación
INEE Nº 15, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 8 Octubre
2013.
•
Educainee (2013b), Programa Internacional para la Evaluación de las
Competencias de la población adulta (PIAAC) II, Boletín de Educación
INEE Nº 16, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 8 Octubre
2013.
•
Educainee (2013c), Programa Internacional para la Evaluación de las
Competencias de la población adulta (PIAAC). Análisis secundario, Boletín de Educación INEE Nº 17, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 8 Octubre 2013, disponible en:
http://www.mecd.gob.es/dctm/inee/boletines/educainee17piaac.pdf?do
cumentId=0901e72b81736881, acceso 25-11-13.
•
Hernández, L. y Serrano, L (2013). Efectos económicos de la educación
en España: una aproximación con datos PIAAC, Capítulo 3, disponible en
INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la
Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II.
•
INEE y OCDE (2013a), PIAAC 2013, Programa Internacional para la Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Informe Español,
Volumen I, OECD y Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, Madrid.
•
INEE y OCDE (2013b), PIAAC 2013, Programa Internacional para la
Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Informe Español, Volumen II, Análisis secundario, OECD y Ministerio de Educación,
Cultura y Deporte, Madrid.
26
•
INEE y OCDE (2013c), Evaluación de competencias de adultos (PIAAC),
Estímulos de comprensión lectora, cálculo, componentes de lectura y resolución de problemas en contextos informatizados, OECD y Ministerio
de Educación, Cultura y Deporte, Madrid, disponible en:
•
Jimeno, J.F., Lacuesta, A. y Villanueva, E. (2013) Educación, experiencia
laboral y habilidades cognitivas: Una primera aproximación a los
resultados PIAAC, Capítulo 4, disponible en INEE y OCDE (2013),
PIAAC 2013, Programa Internacional para la Evaluación de las
Competencias de la Población Adulta, Volumen II.
•
Pérez, F. y Hernández, L. Educación, conocimientos y perfiles
ocupacionales, Capítulo 6, disponible en INEE y OCDE (2013), PIAAC
2013, Programa Internacional para la Evaluación de las Competencias de
la Población Adulta, Volumen II.
•
Robles, J. A (2013a). Diferencias entre cohortes en España: El papel de la
Ley Orgánica de Ordenación General del Sistema Educativo y un análisis
de la depreciación del capital humano, Capítulo 7, disponible en INEE y
OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la Evaluación
de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II.
•
Robles J. A. (2013b), La LOGSE: un cambio de tendencia más que sospechoso, Post Nada es Gratis-Fedea.
•
Villar, A (2013). Formación y habilidades cognitivas en la población
adulta española. Comparación intergeneracional de los conocimientos
matemáticos a partir de los datos del PIAAC, Capítulo 8, disponible en
INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la
Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II
27

El Informe PIAAC - Fundación de Estudios de Economía Aplicada

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