Evaluación de Impacto Programa Hilando el Desarrollo Componente Escuelas Impacto de los Uniformes en la Asistencia Escolar Documento de Trabajo
Evaluaciones
Septiembre, 2009
Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo Subsecretaría de Seguimiento y Evaluación
CONTENIDO
RESUMEN EJECUTIVO ……………………………………………………………. 2 1. INTRODUCCIÓN………...…………………………………………………………4 1.1. ANTECEDENTES ....................................................................................... 4 1.2. JUSTIFICACIÓN ......................................................................................... 6 2. MARCO CONCEPTUAL................................................................................ .7 3. OBJETIVO..................................................................................................... .8 4. METODOLOGÍA............................................................................................ .8 4.1. PRUEBAS DE ALEATORIZACIÓN Y VALIDEZ DEL EXPERIMENTO ...... .9 4.2. ESTRATEGIA DE IDENTIFICACIÓN ....................................................... .18 5. ANÁLISIS……………………………………………………………….……...…. 21 6. CONCLUSIONES........................................................................................ .22 REFERENCIAS………………………………………………………………………23 Anexos………………………………………………………………………….…..... 25
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RESUMEN EJECUTIVO El programa “Hilando el Desarrollo” es implementado por el Ministerio de Educación en conjunto con el Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social, con la finalidad de “fomentar la política de inclusión económica y social del Gobierno, facilitando y promoviendo la participación de los artesanos, micro y pequeños productores en las compras públicas”1 así como “contribuir a la eliminación de barreras de ingreso al sistema fiscal de educación a través de la entrega gratuita de uniformes escolares a niños y niñas de zonas rurales del país”2. Este estudio realiza una evaluación de impacto del programa “Hilando el Desarrollo” en la asistencia de los niños de las escuelas fiscales. El programa consiste en la entrega de uniformes gratuitos a todos los niños/as de las escuelas beneficiarias del programa, por tanto la intervención se da a nivel de escuela. Para analizar el impacto del programa el estudio utiliza un diseño experimental, en donde de un total de 202 escuelas que calificaban para recibir la intervención, se asignaron aleatoriamente 102 escuelas a tratamiento (que si reciben el uniforme) y 100 escuelas a control (que no reciben el uniforme). Luego de verificar la validez del experimento, el estudio encuentra que el programa no tiene impactos significativos en la asistencia escolar. Este documento se estructura de la siguiente forma. La primera parte contiene la introducción y descripción del programa, en segunda parte se presenta una revisión de la literatura sobre estudios similares en países en desarrollo. La tercera parte realiza una descripción del experimento, con las pruebas de aleatorización que verifican la validez del experimento y la estrategia de
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Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social. http://www.mcds.gov.ec/index.php?option=com_content&task=blogcategory&id=23&Itemid=289 2 Ministerio de Educación. http://www.educacion.gov.ec/_upload/proyecto2008.pdf
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identificaciĂłn. Por Ăşltimo los principales resultados encontrados, conclusiones y recomendaciones de polĂtica.
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1. INTRODUCCIÓN La obligación de tener uniforme escolar para poder asistir a las escuelas puede representar una seria barrera de entrada para los niños/as de escasos recursos, lo que puede determinar efectos negativos en matrícula y asistencia escolar. Con esta argumentación, el Gobierno de Ecuador inició un programa de entrega de uniformes gratuitos en las escuelas fiscales de la zona rural, el programa “Hilando el Desarrollo”, introducido desde el año 2007, como parte de una política de eliminación de las barreras de acceso a la educación básica. 1.1. ANTECEDENTES El Proyecto de Uniformes Escolares Gratuitos, o también conocido como "Hilando el Desarrollo", es ejecutado en conjunto por el Ministerio de Educación y el Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social, como parte del Programa de Inclusión Productiva. El proyecto consiste en la entrega de uniformes gratuitos a los niños/as de las escuelas fiscales de la zona rural. La confección de dichos uniformes es contratada con pequeños artesanos de la comunidad. En el año 2007, a manera de piloto, artesanos y microempresarios locales produjeron 580.979 prendas de uniformes para un total de 82.997 estudiantes de todo el país. La contratación para la confección de los uniformes escolares estuvo a cargo de las Redes Educativas Rurales y las Direcciones Provinciales de Educación a nivel nacional, con un costo total de USD 2.314.493,74. Para el año 2008, el Ministerio de Educación planteó como meta ampliar la cobertura a la totalidad de los niños/as de la zona rural. Los objetivos del programa son: a) contribuir a la eliminación de barreras de ingreso al sistema fiscal de educación a través de la entrega gratuita de
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uniformes escolares a niños y niñas de zonas rurales del país, b) generar un modelo de desarrollo socio-económico, local y solidario que articule el sector productivo artesanal, c) mejorar la autoestima de los beneficiarios, d) complementar el paquete escolar entregado por el gobierno, e) aliviar la economía familiar, f) incluir a los pequeños artesanos del país para reactivar las economías locales, g) fortalecer las provincias que tienen mayor desarrollo textil. Los dos grupos de beneficiarios identificados son: 1) Niños y niñas de establecimientos fiscales y fiscomisionales gratuitos ubicados en las zonas rurales del país. 2) Los artesanos de la confección de cada una de las provincias del país, quienes serán los que elaboren los uniformes de las escuelas beneficiarias de cada localidad. Para determinar los escolares beneficiarios se ha identificado que en el Ecuador existen más de 1.600.000 niños y niñas que estudian en 18.000 escuelas fiscales y fiscomisionales. De ellos, la mitad provienen de los hogares más pobres, categorizados en los quintiles 1 y 2 de pobreza, siendo justamente quienes tienen mayor dificultad para acceder a la matriculación por razones económicas. Por lo tanto, el Gobierno Nacional busca reducir las barreras de acceso a la escuela con proyectos como “Hilando el Desarrollo”, mediante el cual hará la entrega gratuita de uniformes a los niños y niñas de las escuelas rurales más pobres del país. 1.2. JUSTIFICACIÓN En general, existe poca evidencia empírica para analizar el impacto de uniformes en la asistencia de los niños/as a las escuelas. Lo anterior es aún más grave para los países en desarrollo. En términos generales, la entrega de uniformes a los niños/as se ve como una forma de reducir los costos de la educación y se espera que debido a dicha reducción los padres de niños/as de escasos recursos matriculen a sus hijos/as. 5
Por otro lado, también se esperan efectos positivos en la asistencia escolar dados por un lado por la reducción de los costos y por otro por una mayor motivación de los niños/as por la posesión del uniforme. Los pocos estudios sobre el efecto de la entrega de uniformes en la asistencia escolar encuentran efectos significativos y positivos. Por ejemplo, Kremer y otros (2002) evalúan el efecto de un programa en el cual una ONG Holandesa proveyó de uniformes, libros
y otros materiales a 7 escuelas en Kenia (escogidas
aleatoriamente de un total de 14 escuelas calificadas para recibir la intervención). Las 14 escuelas que calificaron para participar en el programa fueron escuelas que tuvieron bajos rendimientos en las pruebas de medición de logros académicos. En Kenia, los padres están obligados a comprar uniformes a sus niños/as para que asistan a la escuela. En promedio el costo de los uniformes es de alrededor de US$ 6 dólares (lo cual es un rubro importante en un país en donde el ingreso per-cápita es de US$ 340 dólares). El estudio encuentra que el programa tuvo efectos positivos en reducir la deserción escolar. Por esta vía, luego de cinco años los niños/as en las escuelas de tratamiento habrían completado 15% más de escolaridad que los niños/as de las escuelas de control. Otro estudio, por Evans y Kremer (2005) evalúa de manera específica el impacto de la entrega de uniformes en la asistencia escolar en la Kenia. Una diferencia importante de este estudio con el anterior es que en éste caso se evalúa por separado solo el efecto de la entrega de uniformes. En este caso también los uniformes fueron entregados por una ONG holandesa. Se seleccionó a 12 escuelas en el occidente de Kenia para participar en el programa. Al interior de cada escuela se realizó una lotería para decidir quienes reciben o no uniformes. Los ganadores fueron un total de 612 niños/as y los perdedores fueron un total de 693. Los uniformes tuvieron un costo de US$ 4.33 a US$ 7.33 para las niñas y de US$ 5.40 a US$ 7.33 para los niños. Los datos de asistencia se recolectaron entre 2002 y el 2004 con visitas no anunciadas por varias veces en cada año. El estudio demuestra que la aleatorización funcionó y que las condiciones iniciales entre el grupo de tratamiento y control fueron similares. Sin embargo, existió contaminación en el experimento. Así muchos de los ganadores 6
no recibieron uniforme, y muchos de los perdedores sí recibieron uniforme. Para solucionar este problema el estudio utiliza como variable instrumental a la asignación aleatoria inicial y reporta el Intent to Treat del programa. Se encuentra resultados positivos y significativos en asistencia escolar. El grupo de tratamiento aumenta la asistencia escolar en un 4,5% (de una situación inicial de 83%). El efecto es mayor entre las niñas (5,2%). 2. MARCO CONCEPTUAL Un estudio de impacto busca encontrar los efectos causales del programa en las variables de resultado, luego de aislar el efecto de otras intervenciones. Para ello, es importante la creación de un contrafáctico que responde a la pregunta: ¿qué hubiera pasado si el programa no se hubiera ejecutado? En la literatura se conocen dos grupos de estrategias para la generación de contrafácticos: a) diseños experimentales, y b) diseños cuasi-experimentales. Un diseño experimental asigna aleatoriamente a un grupo de personas a tratamiento (que sí reciben la intervención) y a otro grupo a control (que no reciben la intervención). La diferencia entre los dos grupos (o la doble diferencia entre los dos grupos) es el impacto del programa. La asignación aleatoria permite que las características, tanto observables como no observables, se balanceen entre los dos grupos, lo cual los vuelve plenamente comparables, solo que un grupo sí recibe el tratamiento y otro no. En este caso el contrafáctico es el grupo de control. Este tipo de estudios son las más exactos y normalmente sus resultados son prácticamente irrebatibles.
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3. OBJETIVO Realizar la evaluación de impacto del Programa Hilando el Desarrollo, componente escuelas, en lo referente a asistencia escolar.
4. METODOLOGÍA Aprovechando la expansión del programa en el año 2008, de entre 202 escuelas de las zonas rurales y urbanas, se escogió aleatoriamente a 102 escuelas para recibir uniformes (grupo de tratamiento) y a 100 escuelas para que no reciban el uniforme (grupo de control). En el caso de las escuelas de las zonas urbanas, pese a que el programa no tenía previsto intervenirlas en el 2008 y dado que el objetivo era universalizar la intervención en la zona rural y ampliar la intervención en las ciudades en los próximos años, aleatoriamente se escogió a escuelas de las zonas urbanas marginales a las que se les adelantó la entrega de uniformes y otro grupo similar al que no se les entregó uniforme para control. Por otro lado, para las zonas rurales, entre las escuelas fiscales que no reciben el programa de alimentación escolar y que por tanto no eran potenciales beneficiarias, se escogió aleatoriamente a un grupo de escuelas a las que sí se les dio el tratamiento y otras a las que no. El estudio se enfoca en el régimen costa y cubre a las provincias de: Guayas, Esmeraldas, Los Ríos, El Oro y Manabí. La distribución de la muestra por provincia y por grupo se presenta en la siguiente tabla:
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Tabla Nº 1: Grupos de tratamiento y control por provincia Provincia
Control
Tratamiento
Total
El Oro
7
9
16
Esmeraldas
20
16
36
Guayas
18
18
36
Los Ríos
17
14
31
Manabí
38
45
83
Total
100
102
202
Fuente. Encuesta de línea de base para evaluación de impacto. Elaboración: CISMIL
Adicionalmente, en el Anexo 1 se presenta una lista de las escuelas asignadas a los grupos de tratamiento y control, así como la provincia a la que pertenecen.
4.1. PRUEBAS DE ALEATORIZACIÓN Y VALIDEZ DEL EXPERIMENTO
En un estudio de impacto con un diseño experimental, es fundamental demostrar que la aleatorización efectivamente funcionó. Una evidencia importante en este sentido, es que las características observables en la línea de base eran iguales entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. En esta parte se realiza un análisis comparativo de las variables de la línea de base entre el grupo de tratamiento y el grupo de control para ver si existen o no diferencias de partida importantes. El cuestionario para la línea de base contuvo dos partes, una primera parte en la que se recaba información a nivel de escuelas, y otra segunda en la que se levantó información a nivel de docentes. En el Anexo 2 se incluye una copia del cuestionario. En lo que sigue se presentan las variables categóricas y continuas tanto para la base de escuelas como para la base de docentes. En la tabla Nº 2 se analizan las variables categóricas de la encuesta de escuelas y se encuentra que las diferencias significativas, al 95% de confianza, entre tratamiento y control son relativamente pocas y se compensan unas con otras, es decir en algunos casos el grupo de tratamiento está mejor y en otros el de control. 9
Se encuentran diferencias significativas en el tipo de escuela, en donde el grupo de control tiene mayor número de escuelas pluridocentes y el de tratamiento tiene mayor número de unidocentes3. El grupo de control tiene mayor número de escuelas que han remodelado el techo de sus instalaciones y contiene también mayor número de escuelas con agua entubada. Sin embargo el grupo de tratamiento tiene en promedio mayor número de escuelas con servicios higiénicos, mayor número de escuelas con auditorios, servicio de internet (al 90%), y rincones de aprendizaje. En el resto de variables no se encuentra diferencias significativas.
3
Esta diferencia es significativa al 10%.
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Tabla Nº 2: VariablesCategóricas Variable
Tipo escuela unidocente pluridocente completa Tipo director titular con grado titular sin grado encargado con grado encargado sin grado Tenencia edificio propio arrendado donado en comodato préstamo Remodelaron el techo Remodelaron el piso Remodelaron las paredes Remodelaron los SSHH Remodelaron en canchas Material techo aulas hormigon/losa/cemento asbesto(eternit) zinc otro Material paredes aulas hormigón/bloque/ladrillo adobe/tapia madera otro Material piso aulas duela/parket baldosa/vinil cemento/ladrillo tabla/tablón otro Plante posee vivienda para docentes Planten posee servicio agua Tipos servicio de agua de rio de pozo entubada potable Plantel posee servicio de luz Plantel posee alcantarillado Plantel posee servicios higenicos
No of schools in Control
No of schools in Treatment
Difference
12 35 54
22 24 55
10 -11 1
45 23 27 6
48 30 14 9
3 7 -13 3
89 1 1 2 8 64 50 48 48 28
89 0 3 2 7 49 40 37 51 25
0 -1 2 0 -1 -15 -10 -11 3 -3
18 32 44 7
16 30 42 13
-2 -2 -2 6
96 4 1 0
98 0 1 2
2 -4 0 2
0 34 65 0 2
1 27 71 1 1
1 -7 6 1 -1
6 88
8 92
0.58 0.37 0.05
0 19 15 54 85 41
5 24 8 55 88 48
2 4 0 5 5 -7 1 3 7
90
99
9
0.01
p-value
0.08
0.12
0.72
0.03 0.16 0.12 0.67 0.63 0.57
0.11
0.49
0.55 0.32
11
Tipos de servicios higénicos excusado y alcantarillado excusado y pozo séptico excusado y pozo ciego letrina Plantel posee servicio telefónico Plantel posee auditorio Plantel posee biblioteca Plantel posee sala profesores Plantel posee dispensario médico Plantel posee huertos Se dan alimentos del PAE? Frequencia de entrega PAE 4 o 5 días a la semana 2 o 3 dias a la semana 0 dias a la semana Estado de las aulas Bueno regular malo Plantel posee laboratorio de quimica
0.32 40 41 6 3
46 35 11 7
6 -6 5 4
17 2 11 5
26 9 11 8
9 7 0 3
0.12 0.03 1.00 0.39
6 6 66
8 9 70
0.58 0.42 0.55 0.62
65 1 0
68 1 1
2 3 4 0 3 0 1
64 30 7
58 37 6
-6 7 -1
1
0
-1
0.32
6
9
3
0.42
27 1 70 51 1
28 1 69 49 0
1 0 -1 -2 -1
0.87 1.00 0.88 0.78 0.32
4
1
-3
0.17
1 32
0 31
-1 -1
0.32 0.88
3
9
6
0.07
11 98
22 98
11 0
0.04 1.00
-3
0.55 0.84
0.58
Plantel posee laboratorio de ciencias Plantel posee laboratorio computación Plantel posee gimnasio Plantel posee patios Plantel posee canchas Plantel posee talleres mecánica Plantel posee talleres manualidades Plantel posee talleres carpintería Plantel posee bares comida Plantel posee servicio de internet Plantel posee rincón de aprendizaje Plantel recibió textos gratuitos Plantel recibió aporte del gobierno
88 85 Tiempo de recepción de aporte 4 2 antes del inicio 12 10 1er mes 25 24 2ndo mes 47 49 tercer mes o mas Fuente: Encuesta de línea de base para evaluación de impacto. Elaboración: CISMIL
-2 -2 -1 2
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En la tabla Nº 3 se muestran las variables numéricas de la encuesta de escuelas y es muy importante encontrar que no existe diferencias entre el grupo de control y tratamiento en cuanto al número de estudiantes matriculados tanto en 2007 como en 2008 y este es el caso para todos los grados. Igualmente, el número de aulas, de computadoras, la cantidad de escuelas que han recibido los textos, son iguales tanto para el grupo de control como el de tratamiento. En general no se encuentra diferencias significativas en ninguna de las variables.
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Tabla Nº 3: Variables numéricas encuesta escuelas Variable
Matricula hombres 1er grado 2007 Matricula hombres 2ndo grado 2007 Matricula hombres 3er grado 2007 Matricula hombres 4to grado 2007 Matrícula hombres 5to grado 2007 Matrícula hombres 6to grado 2007 Matrícula mujeres 1er grado 2007 Matricula mujeres 2ndo grado 2007 Matricula mujeres 3er grado 2007 Matricula mujeres 4to grado 2007 Matrícula mujeres 5to grado 2007 Matrícula mujeres 6to grado 2007 Matricula hombres 1er grado 2008 Matricula hombres 2ndo grado 2008 Matricula hombres 3er grado 2008 Matricula hombres 4to grado 2008 Matrícula hombres 5to grado 2008 Matrícula hombres 6to grado 2008 Matrícula mujeres 1er grado 2008 Matricula mujeres 2ndo grado 2008 Matricula mujeres 3er grado 2008 Matricula mujeres 4to grado 2008 Matrícula mujeres 5to grado 2008 Matrícula mujeres 6to grado 2008 Total hombres promovidos de 6to grado
Mean Control
Mean Treatment
Difference
p-value
17.96 15.52 13.55 12.85 14.18 12.22 17.43 16.24 15.57 13.76 14.02 14.48 16.69 16.21 14.85 13.57 13.14 12.88 16.77 16.02 16.76 14.72 13.25 13.88
20.14 15.91 14.94 14.39 14.56 14.42 16.07 14.70 15.13 12.56 13.13 13.22 22.10 17.56 16.01 14.59 14.56 14.89 15.60 14.79 14.45 14.33 12.52 13.78
-2.19 -0.39 -1.38 -1.54 -0.38 -2.20 1.36 1.55 0.44 1.19 0.89 1.26 -5.41 -1.35 -1.16 -1.02 -1.42 -2.01 1.17 1.23 2.31 0.39 0.73 0.09
0.38 0.86 0.48 0.40 0.83 0.24 0.53 0.46 0.84 0.51 0.66 0.54 0.16 0.52 0.58 0.60 0.44 0.26 0.60 0.57 0.27 0.85 0.69 0.96
13.97
14.29
-0.32
0.91
15.75
15.03
0.71
0.83
124.73
192.40
-67.67
0.32
6.31
6.30
0.01
0.99
5.23
6.79
-1.56
0.49
5.09 1.47
4.76 1.11
0.33 0.37
0.72 0.28
1.03
1.03
0.00
0.98
4.55
4.32
0.23
0.93
189.50
190.43
-0.93
0.97
168.27
176.82
-8.55
0.83
206.29
233.46
-27.17
0.48
150.17
154.67
-4.49
0.92
217.11
169.67
47.44
0.58
5,977.16
5,272.91
704.25
0.78
Total mujeres promovidas de 6to grado Cantidad de libros de la biblioteca del plantel Número de aulas para uso pedagógico Número de computadoras con las que cuenta el plantel Cantidad computarodas uso estudiantes Cantidad computadoras otros usos Cantidad de bares de comida del plantel Cantidad de ambientes de aprendizaje Cantidad de alumnos que recibieron los textos Cantidad de textos que recibieron antes inicio clases Cantidad de textos durante el 1er mes Cantidad de textos durante el 2ndo mes Cantidad de textos durante el 3ero y mas meses Monto recibido por aporto del gobierno
Fuente. Encuesta de línea de base para evaluación de impacto. Elaboración. CISMIL
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Utilizando la encuesta de docentes, se encuentra diferencias en algunas de las variables categóricas. La diferencia más importante es que el grupo de tratamiento tiene en promedio mayor cantidad de docentes con título universitario que el grupo de control; aunque no hay diferencias significativas en cuanto al nivel académico de los docentes en los dos grupos. La tabla Nº 4 nos indica que el grupo de tratamiento tiene mayor número de docentes con título universitario (305), mientras que el grupo de control tiene 247, la diferencia de 58 es significativa al 95%.
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Tabla Nº4: Variables categóricas encuesta docentes Variable
Sexo docente Mujeres Hombres Nivel instrucción del docente sin instrucción primaria media/secundaria técnico superior postgrado Titulo de docente (si tienen) Titulo obtenido de los docentes postgrado universitario inst. pedagógico bachiller Título obtenido de los no-docentes postgrado universitario inst. pedagógico bachiller Situación laboral nombramiento nombramiento accidental contrato otros Categoría económica pertenece Provincia en la que reside Bolívar El Oro Esmeraldas Guayas Los Ríos Manabí Sto. Domingo Cantón en el que recide Parroquia en la que reside Participa en el comité pedagógico del plantel Vive en la escuela Como percibe la calidad del contenido de los textos Excelente Bueno Regular Malos Pésimos Como percibe la calidad del material de los textos Excelente Bueno Regular Malos Pésimos Cree que el texto es adecuado con el currículo que dicta Recibió capacitación para el uso de los textos?
No of teachers in Control
No of teachers in Treatment
Difference
419 81
467 100
48 19
2 1 73 157 262 5 473
3 2 75 161 314 12 538
1 1 2 4 52 7 65
3 247 159 64
14 305 159 60
11 58 0 -4
0 10 2 12
1 7 0 16
1 -3 -2 4
395 5 89 11
471 3 82 11
76 -2 -7 0
p-value
0.53
0.55
0.66 0.03
0.25
0.35
0.50 0.00 0 78 98 47 51 225 1
1 91 97 49 24 305 0
1 13 -1 2 -27 80 -1 0.00 5.74e-16
324 6
364 6
40 0
0.84 0.83
135 309 39 2 1
158 388 19 0 0
23 79 -20 -2 -1
165 302 16 2 1
195 351 12 7 0
30 49 -4 5 -1
316
378
62
0.24
436
521
85
0.01
0.01
0.33
Fuente: Encuesta de línea de base para evaluación de impacto. Elaboración: CISMIL
En promedio una mayor cantidad de profesores del grupo de control dicen haber recibido capacitación para la utilización de los textos entregados por el gobierno. 16
Y finalmente la tabla Nº 5 nos muestra que en promedio los profesores de las escuelas de control dicen haber recibido mayor número de cursos de capacitación y en promedio mayor cantidad de horas en dichos cursos. Tabla Nº 5: Variables numéricas encuesta docentes Variable
Edad docente Años de servicio docente Años de servicio docente en este plantel Años que lleva impartiendo cátedra Capacitación- número de cursos recibidos Capacitación- número de horas de cursos recibidos Número de horas que dicta clases a la semana Total de horas que permanece en el establecimiento a la semana Horas que utiliza los textos semanalmente
Mean Control
Mean Treatment
Difference
p-value
48.57 23.06
48.09 23.46
0.48 -0.40
0.46 0.54
13.81 23.02
13.88 23.34
-0.07 -0.32
0.91 0.63
1.38
1.18
0.19
0.04
46.09
40.48
5.61
0.06
26.72
26.21
0.51
0.02
29.89
29.64
0.25
0.28
29.88
29.34
0.54
0.29
Fuente: Encuesta de línea de base para evaluación de impacto. Elaboración: CISMIL
En resumen, de las 106 variables tanto de escuelas como de docentes existen únicamente 8 (sin contar con variables de ubicación que aumentaría a 11 variables) en las cuales el p-value es menor a 0.05 por lo que la aleatorización está bastante balanceada en cuanto a características observables entre ambos grupos. En todo caso, una forma de asegurar robustez en los resultados es incluir estas variables en el análisis de impacto. Todo lo anterior nos da indicios certeros de la validez del experimento. 4.2. ESTRATEGIA DE IDENTIFICACIÓN Como se mencionó arriba, la principal estrategia de identificación es la asignación aleatoria de las escuelas entre tratamiento y control. Esto hace que la variable de tratamiento sea exógena. Con este antecedente, y dado que en el capítulo anterior se demostró la validez del experimento, la especificación empírica a utilizarse para evaluar el impacto del programa es la siguiente: (1) 17
En donde, Yi es la variable de resultado analizada (en nuestro caso asistencia de los niños/as), Xi es un vector de controles en línea de base, Ti es la variable de tratamiento que toma el valor de 1 para los niños/as que asisten a escuelas que reciben uniformes y 0 para los niños/as que asisten a las escuelas del grupo de control. E es un término de error distribuido normalmente y de media cero. Dado que la asignación al grupo de tratamiento y de control fue aleatoria, T es exógena, por tanto la variable de tratamiento no se encuentra correlacionada con el término de error. Esto nos garantiza que los estimadores del impacto del programa sean insesgados y eficientes. El vector de controles incluye características del niño, de la escuela, y del docente en la línea de base. Entre otras, en este vector se incluye aquellas variables en las que se encontró diferencias significativas entre tratamiento y control en la línea de base. Para la variable de asistencia escolar se levantaron tres tomas de asistencia por parte del equipo de campo. Para ello se realizaron tres visitas sorpresa durante el año lectivo y se procedió a tomar lista a todos los alumnos de la escuela. También se registró a los niños que salieron de la escuela, es decir que desertaron. Antes de analizar los resultados del experimento es importante constatar si la intervención se llevó a cabo correctamente; esto es, si los que fueron aleatoriamente asignados como grupo de tratamiento en efecto recibieron uniformes, y si quienes fueron asignados a control no recibieron. En la siguiente tabla se presenta esta información a nivel de niño/a: Tabla Nº 6: Cumplimiento del experimento
Grupo de estudio
Control Tratamiento Total
Uniformes No Si 4,836 224 2,977 2,395 7,813 2,619
Total 5,060 5,372 10,432
Fuente. Encuestas de asistencia para evaluación de impacto. Elaboración. CISMIL
18
Al comparar la asignación aleatoria inicial a los grupos de tratamiento y control (grupos de estudio) con la entrega real de uniformes a los niños (uniformes) se encuentra que hubo contaminación del experimento. Por ejemplo, del total de 5.060 niños de control y que no deberían recibir uniformes, 224 niños sí recibieron. Por otro lado, del total de 5372 niños de tratamiento y que sí debían recibir uniformes, 2.977 no lo hicieron. Es decir la contaminación fue mucho mayor que el grupo de tratamiento (con un nivel del 55%), que en el grupo de control (4%). En el anexo 3 se presenta la información sobre la contaminación a nivel de escuelas. Para corregir lo anterior se utiliza a la asignación aleatoria inicial a los grupos de tratamiento y de control como variable instrumental. Esto permite, de alguna manera, depurar la contaminación. Ver Angrist y otros (2002). La asignación inicial es un buen instrumento porque está altamente correlacionada con el tratamiento real4, y por otro lado, al ser una asignación aleatoria es una variables exógena y no está correlacionada con el término de error de la ecuación principal (es decir se cumple con la “exclusión restricción”). Los estimadores de forma reducida se definen en la siguiente ecuación:
(2) En donde Z es la asignación aleatoria inicial y funciona como instrumento de T. La estimación de efecto del programa se da en dos etapas, en donde en la primera etapa se estima la probabilidad de participar en el programa (T) en función del instrumento (Z): (3) Y en la segunda etapa se estima el efecto del programa a través de la siguiente ecuación: 4
Una regresión entre la asignación inicial y el tratamiento real nos da un coeficiente de 0.5334 con un error estándar de 0.01.
19
(4) En donde T(hat) es la probabilidad de participar en el tratamiento estimada en la ecuación 3. Como es conocido, en este caso los estimadores del impacto del programa representan el intento de tratamiento (intent to treat). Intuitivamente, el estimador nos va a decir cuál habría sido el impacto del programa si la intervención se hubiera realizado sin contaminación y respetando a los grupos de tratamiento y control iniciales. La estimación se realiza entre los que cumplieron la asignación inicial y no se contaminaron (los compliers de acuerdo con Angrist, Imbens, and Rubin (1996)). Por último, la variable de resultado en lo referente a asistencia escolar es la suma de los tres controles de asistencia. Es decir, para cada control de asistencia se generó una variable dicotómica que toma el valor de 1 si el niño estuvo presente y de 0 si estuvo ausente. La suma de las tres variables nos puede arrojar valores de: 0 (que representa el 0% de asistencia), 1 (que representaría el 33% de asistencia), 2 (que representaría el 66% de asistencia) y 3 (que representaría el 100% de asistencia). 5. ANÁLISIS Los resultados de la estimación en dos etapas con variables instrumentales se presentan en la tabla Nº 7. En el anexo 4 se presentan los resultados de la forma reducida y de mínimos cuadrados ordinarios.
20
Tabla Nº 7: Estimadores por variable instrumental del impacto del programa Variable
Esp_1
Esp_2
Esp_3
Esp_4
T
-0.024 0.026
-0.029 0.026
-0.019 0.024
-0.037 0.024
N
9387
9387
9387
9387
Fuente. Encuestas de asistencia para evaluación de impacto. Elaboración. CISMIL
Para una mayor robustez de los resultados se corrieron cuatro especificaciones. La
primera
especificación
solo
incluye
a
la
variable
de
tratamiento
(instrumentalizada por la asignación inicial), en la segunda especificación se incluye, además, a las variables del niño (sexo y edad), en la tercera especificación se incluye, además de las variables anteriores, a las variables de la escuela (dummies por tipo de escuela, un índice de infraestructura escolar, y un índice pedagógico5), y finalmente, la cuarta especificación incluye, además, variables del docente (edad, experiencia, nivel de instrucción y categoría económica). En todas las especificaciones se encuentra que el programa no tiene un efecto significativo en asistencia.
6. CONCLUSIONES
Este estudio realiza un estudio de evaluación de impacto del programa de uniformes escolares en las escuelas fiscales del área rural y urbano marginal de la región Costa ecuatoriana.
5
El índice de infraestructura se calculó creando variables dummies que toman el valor de 1 para la presencia de los siguientes ítems: vivienda del docente, agua potable, electricidad, alcantarillado, servicios higiénicos, teléfono, sala de profesores, dispensario médico, patios e internet; y de cero en caso de que la escuela no los tenga. El índice es la suma de los 10 ítems. Va de 0 a 10, en donde 10 significa mejores condiciones de infraestructura. El índice pedagógico se calculo de manera similar al anterior e incluye 5 ítems: rincón de aprendizaje, laboratorio de ciencias, de computación, aulas en buen estado y biblioteca. En este caso el índice es la suma de las 5 dummies. Va de 0 a 5, en donde 5 significa mejores condiciones pedagógicas. La inclusión de estos índices se la hace para evitar problemas de multicolinealidad en las regresiones.
21
Para ello se utilizó como estrategia metodológica un diseño experimental, mediante el cual de un total de 202 escuelas, 102 se asignaron a tratamiento y 100 a control. Luego de realizar las respectivas pruebas de aleatorización, se verificó la validez del experimento. Es decir, en efecto los dos grupos fueron iguales en sus condiciones iniciales. Sin embargo, se encontró que existió un alto nivel de contaminación, en especial en el grupo de tratamiento. Del total de niños que de acuerdo a la asignación aleatoria inicial debían recibir uniformes, el 55% no lo hizo. Para solucionar dicho problema se recurrió a una estimación utilizando variables instrumentales, en donde el instrumento utilizado es la asignación aleatoria inicial. Los resultados muestran que el programa no tiene ningún efecto significativo en la asistencia escolar de los niños/as.
22
REFERENCIAS Angrist, J., G. Imbens, and D. Rubin (1996) “Identification of Casual Effects Using Instrumental Variables.” Journal of the American Statistical Association 91(434): 444-55. Angrist, J., E. Bettinger, E. Bloom, E. King, and M. Kremer (2002) “Vouchers for Private Schooling in Colombia: Evidence from a Randomized Natural Experiment.” American Economic Review 92(5): 1535-58. Evans, David and Michael Kremer (2005) The Impact of Distributing Schools Uniforms on Children’s Education in Kenya. Mimeo. Kremer, Michael (2003) “Randomized Evaluations of Education Programs in Developing Countries: Some Lessons”, American Economic Review. 93(2), 102106. Kremer, Michael, Sylvie Moulin y Robert Namunyu (2003) Decentralization: A Cautionary Tale. Mimeo. Harvard University.
23
Anexo 1 Diseño del experimento. Escuelas de tratamiento y control, por provincia. ESCUELA
PROVINCIA
PROVINCIA GRUPO
BLANCA ROSARIO AVILES SILVA
9 GUAYAS
CONTROL
MELBA JACQUELINE RIVAS ESPINOZA
9 GUAYAS
CONTROL
GRACIELA ANDRADE
9 GUAYAS
CONTROL
HOLANDA MINDIOLAZA ALVARADO
9 GUAYAS
CONTROL
BELLA INES VARGAS MOLINA
9 GUAYAS
CONTROL
EVA BARAHON ARODRIGUEZ
9 GUAYAS
CONTROL
CARLOS MARCELO CAMPAÑA CAMPAÑA
9 GUAYAS
CONTROL
ISABEL FIGUEROA
9 GUAYAS
CONTROL
DEYSI ROMERO ALVARADO
12 LOS RIOS
CONTROL
VICTOR SAMUEL BERMEO VILLALVA
12 LOS RIOS
CONTROL
CAYO EFREN BURGOS VELASQUEZ
12 LOS RIOS
CONTROL
ANNE MAGALY MENDOZA HURTADO IGNACIO RODRIGUEZ MACIAS
8 ESMERALDAS 13 MANABI
CONTROL CONTROL
LUCIA PORTACARRERA PATA
8 ESMERALDAS
CONTROL
ALICIA ARGENTINA NARANJO MANTUANO
8 ESMERALDAS
CONTROL
FREYA ANCHUNDIA
8 ESMERALDAS
CONTROL
GRISEL MARIA VILLAFUERTE TENORIO
8 ESMERALDAS
CONTROL
TERESA ALCIVAR
8 ESMERALDAS
CONTROL
BIRMANIA SAMANIEGO BODERO
8 ESMERALDAS
CONTROL
EUFEMIA VALENCIA KLINGER
8 ESMERALDAS
CONTROL
LIBER ANDER CAICEDO MEDINA
8 ESMERALDAS
CONTROL
MAGOLY MIDEROS NAZARENO
8 ESMERALDAS
CONTROL
LEXINGTON DAVID CAPURRO PAZMIÑO
8 ESMERALDAS
CONTROL
NERIE E CASTILLO BRAVO
9 GUAYAS
CONTROL
ALVA QUIMIO HERRERA
9 GUAYAS
CONTROL
JULIO FIGUEROA LEON
9 GUAYAS
CONTROL
LUCRECIA GONZALEZ SALAS
9 GUAYAS
CONTROL
BLANCA GRANADOS
9 GUAYAS
CONTROL
MARIA NARCISA ANGUISACA
9 GUAYAS
CONTROL
ARACELY MORAN
9 GUAYAS
CONTROL
JENY ROMAN PACHECO
9 GUAYAS
CONTROL
OLGA EULALIA ESCOBAR CORTEZ
9 GUAYAS
CONTROL
LOLITA PAEZ MURILLO
9 GUAYAS
CONTROL
TOAPANTA YANCHAPAXI LUIS LEONARDO
13 MANABI
CONTROL
ACACIA DOLORES MENDOZA CEDEÑO
13 MANABI
CONTROL
24
ERNESTINA CEDEÑO
13 MANABI
CONTROL
KELBLI ESTHER PESANTES DELGADO
13 MANABI
CONTROL
ALIRIO HERNANDO OCHOA OCHOA
7 EL ORO
CONTROL
MARIANA DE JESUS MACANCHI JIMENEZ
7 EL ORO
CONTROL
JORGE CASTRO DAVILA
7 EL ORO
CONTROL
FANNY FERNANDEZ PEREZ
7 EL ORO
CONTROL
RONALO VITONERA CRUZ
7 EL ORO
CONTROL
DEIDAMIA VELEZ IÑIGUEZ
7 EL ORO
CONTROL
MARTHA LUCIA AREVALO MOSQUERA
7 EL ORO
CONTROL
BELLA AURIS VINCES VINCES
13 MANABI
CONTROL
IDA FELICIDAD PEREZ BRAVO
13 MANABI
CONTROL
JORGE ENRIQUE RAMIREZ GARRIDO
13 MANABI
CONTROL
MERCEDES DEL CARMEN CUBI GAIBOR
13 MANABI
CONTROL
DENNIS MONSERRATE DELGADO SEMERIA
13 MANABI
CONTROL
FATIMA NOEMI LOOR CEDEÑO
13 MANABI
CONTROL
MARCOS RAMON MENENDEZ MOREIRA
13 MANABI
CONTROL
ESTHER SHIRLEY MEDINA HINCAPIE
13 MANABI
CONTROL
LAURA GARCIA BRIONES
13 MANABI
CONTROL
MARIANA DE JESUS ZAMBRANO BRAVO
13 MANABI
CONTROL
DAVID DIDIANO VILLAVICENCIO BARRETO
13 MANABI
CONTROL
RODI ORLANDO ALAVA VERA
13 MANABI
CONTROL
CELIA MARIA ZAMBRANO ROMERO
13 MANABI
CONTROL
HUGO MOISES MARQUINEZ JUNQUI
13 MANABI
CONTROL
ANGELA BENITA PONCE MENDOZA
13 MANABI
CONTROL
ROSARIO ELIZABETH MOREIRA CAMPUZANO
13 MANABI
CONTROL
PEDRO GUIDO ESPINAL BENITEZ
13 MANABI
CONTROL
IDER ALEJANDRO VEGA DELGADO
13 MANABI
CONTROL
LEONARDO SANCAN BALDEON
13 MANABI
CONTROL
ESTRELLA QUIJIJE DELGADO
13 MANABI
CONTROL
GLAYA FELICIDAD PIN VILLACRESES
13 MANABI
CONTROL
DEIFILIA ARTEAGA ANDRADE
13 MANABI
CONTROL
ORLEY EUGENIO CEDEñO CUSME
13 MANABI
CONTROL
ADELAIDA DE JESUS MUñOZ YELA
12 LOS RIOS
CONTROL
VELASCO ALBAN EGMA SILVANA
12 LOS RIOS
CONTROL
ANGELICA MORAN MAYORGA
12 LOS RIOS
CONTROL
GREY MARISOL SERRANO SEGURA
12 LOS RIOS
CONTROL
ALICIA DOLORES DIAZ GOMEZ
12 LOS RIOS
CONTROL
BEBERLY MARTHA CARRIEL SOTOMAYOR
12 LOS RIOS
CONTROL
REYNA ALVARADO VERA
12 LOS RIOS
CONTROL
VICTOR LENIN YANES CEVALLOS
12 LOS RIOS
CONTROL
FLAVIO ALCIVAR GUIZADO TORO
12 LOS RIOS
CONTROL
YANDRY COBEÑA GOMEZ
12 LOS RIOS
CONTROL
25
MERCY PAREJA ZAMBRANO
12 LOS RIOS
CONTROL
MERCY POVEDA ICAZA
12 LOS RIOS
CONTROL
SARA YESENIA OJEDA BAJAﾃｱA
12 LOS RIOS
CONTROL
FRANCIS ELENA VALECILLA PORTOCARRERA
8 ESMERALDAS
CONTROL
JANIN DE LOS ANGELES VALENCIA
8 ESMERALDAS
CONTROL
EDWIN SANCHEZ MOSQUERA
8 ESMERALDAS
CONTROL
LEDY JENNY PERLAZA CASTRO
8 ESMERALDAS
CONTROL
MATILDE FLORENTINA GONZALEZ TENORIO
8 ESMERALDAS
CONTROL
CHACON MORALES LUIS ANIBAL
8 ESMERALDAS
CONTROL
ENMA LUCRECIA SALVATIERRA AYOVI
8 ESMERALDAS
CONTROL
WARNER MINA VALENCIA
8 ESMERALDAS
CONTROL
CARMEN LERMA PONCE
8 ESMERALDAS
CONTROL
MERCEDES DOLORES ALARCON GARCIA
13 MANABI
CONTROL
TANIA INOCENCIA CHANCAY SAVALA
13 MANABI
CONTROL
CILIA FRANCISCA ALMEIDA CEDEﾃ前
13 MANABI
CONTROL
EUGENIO ANTONIO MOREIRA ALCIVA
13 MANABI
CONTROL
FAUSTO OSWALDO ROMAN TERAN
13 MANABI
CONTROL
LETTY MONSERRATE MANTUANO ARTEAGA
13 MANABI
CONTROL
ANMIA ROSSANA CEDEﾃ前 ANDRADE
13 MANABI
CONTROL
YANELA ALICIA ZAMBRANO ZAMBRANO
13 MANABI
CONTROL
MARCOS ANTONIO ARAY ALVAREZ
13 MANABI
CONTROL
GABRIEL LEONARDO GAMARRA GONZALEZ
12 LOS RIOS
CONTROL
SILVIA SOLORZANO PEREZ
13 MANABI
CONTROL
CLARA CECILIA BONE VELASCO
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
MARCIA RAQUEL HUACON HERRERA
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
AZUCENA SANCHEZ MORA
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
INGRID YAGUAL
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
VIOLETA QUINTO
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
WILTHER ANTONIO BARROSO ESCALANTE
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
BRENDA RUGEL CERCADO
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
DAYSI ALVARADO CORTES
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
SUSANA ATANACIA ZAMBRANO PLUA
13 MANABI
TRATAMIENTO
MOREIRA ZAMBRANO JOSE MAXYUBER
13 MANABI
TRATAMIENTO
JANETH DEL CARMEN CALERO ELIZALDE
7 EL ORO
TRATAMIENTO
13 MANABI
TRATAMIENTO
VERONICA JESSICA AGUILAR FLORENCIA
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
FELICITA JULIANA RAMOS AREVALO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
BETTI MOLINERO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
ZORAIDA RODRIGUEZ GARCIA
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
JOHANA MARISELA MOREIRA INTRIA
ROSALIA VIVERO MINA
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
LEONOR ENID ANGULO CAICEDO
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
INES PEREA SANCHEZ
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
26
REBECA GARZON
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
BETTY VALENCIA FRANCIS
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
RAUL MONCAYO BERMUDEZ
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
MARLENE MORENO BALLADARES
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
CARLOS NEPTALY CHAGUAY VILLAMAR
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
LUZ ANGELICA QUISHPE MALDONADO
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
ADELA MARIA IBARRA ALVARADO
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
SANTIAGO EDUARDO MOLINA
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
TULIO JAVIER PINCAY SEME
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
SANDRA TERESA ULLOA TACURI
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
SANDRA ELIZABETH BERNAL GUEVARA
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
AGNELIO DAMIAN BOZA MACIAS
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
MODESTA EULALIA QUIMIZ RODRIGUEZ
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
NORLY CEDEÑO
13 MANABI
TRATAMIENTO
LIDER FEDERICO PEÑAHERRIETA VELEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
CRISTOBAL CEVALLOS
13 MANABI
TRATAMIENTO
MARIA MONSERRATE ARAUZ BOROSABEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
PEDRO JOFFRE CHOES CUBAY
13 MANABI
TRATAMIENTO
HUBERTA ARTEAGA ROMERO
13 MANABI
TRATAMIENTO
ESTHELA MARIA FAJARDO VELEZ
7 EL ORO
TRATAMIENTO
HILDA GRACIELA AREVALO CASTRO
7 EL ORO
TRATAMIENTO
GLADIS MELANIA ORTIZ SEMINARIO
7 EL ORO
TRATAMIENTO
MARLENE CHERREZ ESPINOZA
7 EL ORO
TRATAMIENTO
ORFA MARIA HIDALGO SANCHEZ
7 EL ORO
TRATAMIENTO
EVA ADALGUIZA PINEDA CAMPAÑA
7 EL ORO
TRATAMIENTO
SARA GUERRA DE VILLALBA
7 EL ORO
TRATAMIENTO
ESILDA FILOMENA JARA CASTILLO
7 EL ORO
TRATAMIENTO
ROGELIA EMPERATIZ CAROFILIS CENTENO
13 MANABI
TRATAMIENTO
BETHY ZAMBRANO
13 MANABI
TRATAMIENTO
CECILIA SAENZ AVILA
13 MANABI
TRATAMIENTO
DORIS ALEXANDRA GOMEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
BETHY LEONOR SALAME ROSADO
13 MANABI
TRATAMIENTO
TERESA GERTRUDIS SANTANA SANCHEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
NIEVE DE LOS ANGELES VEGA MACIAS
13 MANABI
TRATAMIENTO
ZOILA DELGADO CASTILLO
13 MANABI
TRATAMIENTO
NEVARDO BENJAMIN MONCAYO ALARCON
13 MANABI
TRATAMIENTO
ZAMBRANO ZAMBRANO TAIREN
13 MANABI
TRATAMIENTO
SHIRLEY ZAMBRANO DUEñAS
13 MANABI
TRATAMIENTO
BIRMANIA ALCIVAR RUIZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
JACINTO CONCEPCION MENDOZA ZAMBRANO
13 MANABI
TRATAMIENTO
EULALIA LUCIA MOREIRA MORCILLO
13 MANABI
TRATAMIENTO
MAYRA CEDEÑO
13 MANABI
TRATAMIENTO
27
ELIZABETH MOREIRA CORNEJO
13 MANABI
TRATAMIENTO
MARIA DE LOURDES OÑA MENDOZA
13 MANABI
TRATAMIENTO
HECTOR ESTUARDO SOLORZANO ALCIVAR
13 MANABI
TRATAMIENTO
DOLORES MARIA LOURDES ZAMBRANO VELEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
MELBA ZAMBRANO MACIAS
13 MANABI
TRATAMIENTO
DILIA MAGALY CHAVEZ ROMERO
13 MANABI
TRATAMIENTO
NELLY BAYLON
13 MANABI
TRATAMIENTO
HIPOLITO FRANCISCO TERAN ASPIAZU
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
HOLGUER GAIBOR
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
GABRIELA RAMIREZ CORNEJO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
ALBERTO ANIBAL ALVARADO YANEZ
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
JENIFFER ADRIANA BELTRAN NIETO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
MARIA PENSILVANIA BURGOS GUILCAPI
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
PETRA MIRELLA ORAMA JUNCO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
JERSON LEDESMA
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
RODER MORALES BENITEZ
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
ZEVALLOS VELEZ LISTER HUGO
12 LOS RIOS
TRATAMIENTO
VIOLETA OREJUELA VASQUEZ
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
GLADIS ADRILA NARVAES DIAZ
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
ROSARIO ANGULO TAFUR
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
RITA JUDITH CARRASQUILLA PAREDES
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
CARLOS ANTONIO GRACIA GAMES
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
OSCAR TOBIAS TAFUR BETANCOURT
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
FABIOLA FALCONES MONTAÑO
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
BOLIVAR RAMIREZ SOLIS
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
LUISA GRACIA MONTAÑO
8 ESMERALDAS
TRATAMIENTO
NORALMA MACAS GUERRERO
9 GUAYAS
TRATAMIENTO
JOSEFA DOLORES ZAMBRANO OLIVARES
13 MANABI
TRATAMIENTO
EDITA MARIA RODRIGUEZ CEDEÑO
13 MANABI
TRATAMIENTO
FLORA PIGUAVE DE AVILES
13 MANABI
TRATAMIENTO
LOURDES M.DE JESUS MENDOZA
13 MANABI
TRATAMIENTO
RAMONA MONSERRATE ALVAREZ MOREIRA
13 MANABI
TRATAMIENTO
VILMA AUXILIADORA MUÑOZ ALVAREZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
DOLORES ALEXANDRA ANDRADE
13 MANABI
TRATAMIENTO
FELICITA PICO FRANCO
13 MANABI
TRATAMIENTO
KETHY CECILIA VERDUGA ARTEAGA
13 MANABI
TRATAMIENTO
LIRYS NIETO VELASQUEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
VICTOR ROSAS
13 MANABI
TRATAMIENTO
WALTHERIO MENDOZA MONTESDEOCA
13 MANABI
TRATAMIENTO
GRIMANEZA FLORDELINA ZAMBRANO DUEÑAS
13 MANABI
TRATAMIENTO
REGINA MARQUEZ
13 MANABI
TRATAMIENTO
28
Anexo 2
29
Anexo 3 Escuelas de control contaminadas Provincia Esmeraldas Guayas Guayas Guayas Manabí Manabí Manabí Los Ríos Los Ríos Manabí Manabí
Plantel CORNELIO CASTILLO BONE ESCUELA 2 DE MAYO CENTRO ESCUELA LA DOLOROSA ESCUELA FISCAL MIXTA N. 34 ELOY ALFARO ESCUELA FISCAL MIXTA UNIDAD BOLIVARIANA ESCUELA FISCAL MIXTA TEODORO ANTON VELEZ ESCUELA FISCAL MIXTA LUZ DE AMERICA ESCUELA FRANCISCO DE ORELLANA ESCUELA JOSE DE ANTEPARA ESCUELA FISCAL DR. JOSE ESTRADA SALAZAR ESCUELA FISCAL MIXTA JOSE PERALTA TOTAL
Num. niños que si recibieron unifrome 6 13 12 5 38 39 10 18 9 19 55 224
Escuelas de tratamiento contaminadas Provincia
Plantel
Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas
AMANDA GASTELU DE RAMIREZ ESCUELA FISCAL ESMERALDAS LIBRE DR. MIGUEL RAMIREZ ANGULO ESCUELA FISCAL MIXTA JUAN MONTALVO ESCUELA FISCAL LUIS COMBE CALDERON ESCUELA FISCAL MIXTA CIUDAD DE CUENCA ESCUELA FISCAL MIXTA EL PARAISO ESCUELA FISCAL N.349 MERCEDES MORENO IRIGOYEN ESCUELA FISCAL MIXTA N.11 CANAL DEL MORRO ESCUELA FISCAL PRESIDENTE VELASCO IBARRA N. 70 ESCUELA MUNICIPAL MIXTA 10 DE OCTUBRE JORGE ENRIQUE SALGADO PORTUGAL ESCUELA FISCAL MIXTA REPUBLICA DEL ECUADOR ESCUELA FISCAL MIXTA 4 DE NOVIEMBRE ESCUELA TIBURCIO MACIAS ESCUELA FISCAL 15 DE FEBRERO ESCUELA FISCAL MIXTA DANIEL VILLACRESES AGUILAR ESCUELA FISCAL MIXTA RUMIÑAHUI
Guayas Guayas Guayas Guayas Guayas Manabí Manabí Manabí Manabí Manabí El Oro
Num. niños que no recibieron unifrome 35 108 55 131 1 4 80 24 28 118 3 13 77 102 195 134 71 69 30
El Oro El Oro El Oro El Oro El Oro El Oro El Oro Manabí Manabí Manabí Manabí Manabí Los Ríos Los Ríos Los Ríos Los Ríos Los Ríos Los Ríos Los Ríos Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Esmeraldas Manabí Manabí
ROGERIO ZAMORA PALACIOS EVA BATALLAS DE FALQUEZ JACINTO GRANDA PAREDES ESCUELA FISCAL MIXTA PROVINCIA DE IMBABURA ESCUELA FISCOMISIONAL SANTA TERESITA VESPERTINA ESCUELA FISCAL MIXTA GAUDENCIO VITE ORTEGA ESCUELA FISCAL MIXTA 1RO DE NOVIEMBRE ESCUELA FISCAL MIXTA GUAYAQUIL CENTRO EDUCATIVO ANA BERTINA CALDERON ESCUELA FISCAL MIXTA PEDRO FERMIN CEVALLOS ESCUELA FISCAL LEON DE FEBRES CORDERO ESCUELA FELIPE JAMED JASSEN ESCUELA FISCAL 12 DE FEBRERO ESCUELA FISCAL MIXTA LEONARDO NAGUA MOLINA ESCUELA LEONARDO NAGUA MOLINA DEFENSORES DEL CENEPA ESCUELA FISCAL MIXTA FRAY JODOKO RICKY ESCUELA MANUEL MARIA SANCHEZ ESCUELA FISCAL UNE VESPERTINA EMILIO ESTRADA YCAZA VESPERTINA ESCUELA FISCAL MIXTA 147 ROSA ZARATE ESCUELA FISCAL MIXTA 205 ESTADOS UNIDOS ESCUELA FISCAL MIXTA BERTHILDA CHIRIBOGA DE APARICIO ESCUELA FISCAL MIXTA VESPERTINA 855 ELBA NAZARENO RAMIREZ ESCUELA FISCAL MIXTA 354 GONZALO ABAD GRIJALVA ESCUELA FISCAL MARIA ANGELICA IDROBO ESCUELA FISCAL MIXTA VESPERTINA OBREROS DEL VOLANTE ESCUELA FISCAL ABDON CALDERON MUÑOZ ESCUELA FISCAL MIXTA DR. DANIEL ACOSTA ROSALES ESCUELA FISCAL GIRON TOTAL
82 124 38 150 95 69 105 31 10 74 45 28 12 8 6 20 13 4 86 108 47 114 85 72 66 92 38 13 44 50 2977
31
Anexo 4 Estimadores en forma reducida y en MCO
Variable Esp_1 Esp_2 Esp_3 Esp_4
Z
T N
0.013 0.015 0.011 0.022 0.014 0.014 0.014 0.014 0.072 0.065 0.079 0.091 0.012 0.012 0.013 0.013 9387 9387 9387 9387
32