Efecto del aumento de la oferta educativa en la escolaridad y el trabajo adolescente en el Perú rural
DOI:
https://doi.org/10.34236/rpie.v12i12.129Palabras clave:
Escolaridad, trabajo, adolescencia, educación secundaria, ruralidadResumen
Durante los años 2004 y 2017, se crearon 1809 servicios educativos de nivel secundario en el área rural, es decir, aproximadamente, 40% de la oferta educativa total del nivel secundario en 2017, que correspondió a 4230 servicios. Esta investigación busca identificar los efectos de la expansión de la cobertura educativa de nivel secundaria en la escolaridad y la participación laboral adolescente en el área rural. La metodología empleada se basa en un método de diferencias en diferencias generalizado, y utiliza principalmente información de la Encuesta Nacional de Hogares 2004-2017 y el Padrón de Instituciones Educativas del Ministerio de Educación del año 2017. A partir de ello, se identifica que el aumento de la cobertura educativa en el área rural ha tenido impacto positivo en la matrícula escolar, en los años de educación alcanzados y en la reducción de la prevalencia del empleo adolescente. Los resultados muestran mayor impacto en la población femenina y en los departamentos con mayor población rural.
Citas
Alcázar, L. (2009). Asistencia y deserción en escuelas secundarias rurales del Perú. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 7(4). Recuperado de https://repositorio.uam.es/handle/10486/661242
Alcázar, L., Rendón, S., y Wachtenheim, E. (2002). Working and studying in rural latin america: Critical decisions of adolescence. IDB Working Paper No. 177. Recuperado de https://ssrn.com/abstract=1814727
Basu, K., Das, S. y Dutta, B. (2010). Child labor and household wealth: Theory and empirical evidence of an inverted-U. Journal of Development Economics, 91(1), 8-14.
Beegle, K., Dehejia, R., y Gatti, R. (2006). Child labor and agricultural shocks. Journal of Development Economics, 81(1). Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304387805000829
(2009). Why should we care about child labor? The education, labor market, and health consequences of child labor. The Journal of Human Resources, 44(4). Recuperado de http://jhr.uwpress.org/content/44/4/871.short
Bertrand, M., Duflo, E., y Mullainathan, S. (2004). How much should we trust differences-indifferences estimates? The Quarterly journal of economics, 119(1), 249–275. Recuperado de https://academic.oup.com/qje/article/119/1/249/1876068
Besley, T., y Burgess, R. (2004). Can labor regulation hinder economic performance? evidence from India. The Quarterly Journal of Economics, 119(1). Recuperado de https://academic.oup.com/qje/article/119/1/91/1876083
Boyd, C. (2014). Decisiones de inserción laboral: El caso de los jóvenes rurales peruanos. Economía, 37(74). Recuperado de http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/11412
Callaway, B., y Sant'Anna, P. (2018). Difference-in-differences with multiple time periods and an application on the minimum wage and employment. No publicado. Recuperado de https://arxiv.org/abs/1803.09015
Chacaltana, J. (2012). Transiciones juveniles y trayectoria laboral: El caso peruano. Lima: OIT, UNFPA, OIM, PNUD.
Consejo Nacional de Educación (2006). Proyecto educativo nacional al 2021: La educación que queremos para el Perú. Lima: Consejo Nacional de Educación.
Cueto, S. (2004). Factores predictivos del rendimiento escolar, deserción e ingreso a educación secundaria en una muestra de estudiantes de zonas rurales del Perú. Education Policy Analysis Archives, 12(35). Recuperado de http://epaa.asu.edu/epaa/v12n35/
Dasgupta, P. (2007). Nutritional status, the capacity for work and poverty traps. Journal of Econometrics, 77(1). Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407696018040
Dizon-Ross, R. (2019). Parents' beliefs about their children's academic ability: Implications for educational investments. American Economic Review, 109(8), 2728-65. Recuperado de https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.20171172
Duflo, E. (2001). Schooling and labor market consequences of school construction in Indonesia: Evidence from an unusual policy experiment. American Economic Review, 91(4). Recuperado de https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.91.4.795
Emerson, P. M., y Souza, A. P. (2007). Child labor, school attendance, and intrahousehold gender bias in Brazil. The World Bank Economic Review, 21(2). Recuperado de https://academic.oup.com/wber/article/21/2/301/1916067
Greene, W. H. (2012). Econometric analysis. 7th ed. New York: Prentice Hall.
Hansen, C. B. (2007). Generalized least squares inference in panel and multilevel models with serial correlation and fixed effects. Journal of Econometrics, 140(2), 670–694. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407606001515
Imai, K., y Ratkovic, M. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1). Recuperado de: https://projecteuclid.org/euclid.aoas/1365527206
International Programme on the Elimination of Child Labour (2004). Investing in every child: An economic study of the costs and benefits of eliminating child labour. ILO/IPEC. Recuperado de http://white.lim.ilo.org/ipec/documentos/costos_y_beneficios_eliminacion_ti_oit_2004.pdf
Instituto Nacional de Estadística e Informática (2007). Censos Nacionales 2007: XI de Población y VI de Vivienda. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI).
(2016a). Alrededor de 2 millones de niñas, niños y adolescentes trabajan en el país (Nota de prensa). Inei.gob. Recuperado de https://www.inei.gob.pe/prensa/noticias/alrededor-de-2-millones-de-ninas-ninos-y-adolescentes-trabajan-en-el-pais-9394/
(2016b). Población total al 30 de junio, por grupos quinquenales de edad, según departamento, provincia y distrito, 2005-2015. Inei.gob. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/indices_tematicos/cuadro001_1.xls
(2017). Censos Nacionales 2017: XII de Población y VII de Vivienda. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática.
Izzo, C. V., Weissberg, R. P., Kasprow, W. J., y Fendrich, M. (1999). A longitudinal assessment of teacher perceptions of parent involvement in children's education and school performance. American Journal of Community Psychology, 27(6), 817-839. Recuperado de https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1023/A:1022262625984
Jacoby, H. G., y Mansuri, G. (2011). Crossing boundaries: Gender, caste and schooling in rural Pakistan. Policy Research Working Paper 5710. The World Bank.
Knight, J., Shi, L., y Quheng, D. (2010). Education and the poverty trap in rural China: Closing the trap. Oxford Development Studies, 30(1). Recuperado de https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13600810903551595?casa_token=0qvqob6AyREAAAAA:eizVBik0VoBexVCrLji0Nsy7fXRawF5o_bCO6P7SVwNL5qkjDt-KrZXrqOJYacmoX7xd2tSP4hgvhUs
Li, L. y Liu, H. (2014). Primary school availability and middle school education in rural China. Labour Economics, 28, 24-40. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092753711400027X
Lokshin, M., Newson, R. B (2011). Impact of interventions on discrete outcomes: Maximum likelihood estimation of the binary choice models with binary endogenous regressors. Stata Journal, 11(3), 368–385. Recuperado de https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1536867X1101100303
Marchetta, F., Sahn, D., y Tiberti, L. (2018). The role of weather shocks in Madagascar. Études er Documents Cerdi, 2018(2), 1-60. Recuperado de: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3266899
Nielsen, H. (1998). Child labor and school attendance: Two joint decisions. (Working Paper No. 98-15). Recuperado de https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=176068
Ravallion, M., y Wodon, Q. (2000). Does child labour displace schooling? Evidence on behavioural responses to an enrollment subsidy. The Economic Journal, 110(March). Recuperado de https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1468-0297.00527
Organización Internacional del Trabajo, y Ministerio del Trabajo y Promoción del Empleo (2016). Magnitud y características del trabajo infantil en Perú. Informe de 2015. Lima: OIT y MTPE. Recuperado de: http://white.lim.ilo.org/ipec/documentos/informeti_2015_peru.pdf
Sistema de Información de Tendencias Educativas en América Latina. (2010). Trabajo adolescente y escolarización. Dato Destacado (17). Recuperado: http://archivo.siteal.iipe.unesco.org/sites/default/files/datodestacado_20101115.pdf
Song, L., Appleton, S. y Knight, J. (2006). Why do girls in rural China have lower school enrollment? World Development, 34(9), 1639-1653. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X06001094
Urueña, S., Tovar, L. M., y Castillo, M. (2009). Determinantes del trabajo infantil y la escolaridad: el caso del valle del Cauca en Colombia. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales, Niñez y Juventud, 7(2), 707-733. Recuperado de http://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3541
Van der Berg, S. Burger, C., Burger, R., de Vos, M., du Rand, G., Gustafsson, M., Moses, E., Shepherd, D. L., Spaull, N., Taylor, S., van Broekhuizen, H., y Fintel, D. (2011). Low quality education as a poverty trap (Stellenbosch Economic Working Papers No. 25). Recuperado de: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2973766
Vansteelandt, S., y Goetghebeur,E. (2003). Causal inference with generalized structural mean models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 65(4). Recuperado de https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1046/j.1369-7412.2003.00417.x
Winter, N. (2001). CORR_SVY: Stata module to compute correlation tables for survey data.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 Brian Nick Daza Vigo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
