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Memoria de Grado
Impacto del Programa Familias en Acción en el desarrollo cognitivo de niños en Colombia.
Juanita Pardo Varela
Asesora: Adriana Camacho
Profesor Memoria de Grado: Raúl Castro
Facultad de Economía
Universidad de los Andes
Resumen
El presente documento tiene como objetivo evaluar el impacto del Programa Familias en Acción en el desarrollo cognitivo de niños en primera infancia1 en zonas urbanas de Colombia. La efectividad del programa en este ámbito será medida examinando las diferencias obtenidas en la prueba TVIP2 de niños participantes y no participantes de Familias en Acción. Esto se llevará a cabo con ayuda de los datos recolectados por la Encuesta Longitudinal Colombiana de la Universidad de los Andes (ELCA) en el 2010 y mediante las metodologías “Propensity Score Matching” y Mínimos Cuadrados Ordinarios. Los resultados encontrados al final de este documento indican que existe un efecto positivo, más no significativo del programa en el desarrollo cognitivo de niños de 3 a 6 años de zonas urbanas y que el impacto es mayor para niños en estas edades que para niños entre 7 y 9 años.
Palabras clave: Familias en Acción (FA), Transferencias Monetarias Condicionadas (TMC), Propensity Score Matching, Encuesta Longitudinal de la Universidad de los Andes (ELCA), desarrollo cognitivo.
1 Según Unicef, la primera infancia comprende el periodo desde el nacimiento hasta los 6 años de edad. Información consultada en http://www.unicef.com.co/situacion-‐de-‐la-‐infancia/primera-‐infancia/. 2 Este Test tiene como objetivo medir habilidades verbales. Más información sobre el Test de Vocabulario en Imágenes Peabody TVIP se puede encontrar en el Anexo.
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Clasificación JEL: C31, I14, I24, I38
1. Introducción
Los programas de atención a primera infancia han demostrado tener efectos positivos
en el desarrollo físico y cognitivo de los niños tanto en el corto como en el largo plazo. En el
mundo se han desarrollado diversos programas para mejorar las condiciones de niños en
desventaja por sus condiciones físicas, su entorno familiar o su contexto económico. Uno de
los programas que tiene como objetivo mejorar la situación de niños en situaciones
vulnerables en Colombia y de sus familias es el Programa Familias en Acción (FA).
FA es un programa implementado desde el año 2001 por el gobierno colombiano, que
en un principio tuvo como objetivo mitigar los efectos de la crisis económica de los años
noventa en el país. Dentro de los mecanismos más utilizados por familias pobres para
enfrentar dificultades económicas se encuentran retirar a los hijos de las escuelas o invertir
menos en salud. Esto puede impactar negativamente y de manera irreversible el desarrollo del
capital humano y además perpetuar la transferencia intergeneracional de la pobreza. Es por
esta razón, que el objetivo específico de FA es apoyar a población vulnerable en componentes
de educación, salud y nutrición, a cambio de que esta población cumpla una serie de
condiciones, como por ejemplo, garantizar la asistencia de los niños a la escuela y a controles
de nutrición y salud.
En la literatura existen abundantes estudios sobre el impacto de FA en los que se
encuentran resultados positivos en relación con el cumplimiento de sus objetivos específicos,
indicando que logra aumentar la asistencia escolar de los beneficiarios, mejorar el estado
nutricional de los niños y aumentar la asistencia a controles de salud y nutrición (DNP, 2008;
Attanasio et. Al, 2005, entre otros). Además, otros documentos muestran que el programa
tiene alcances adicionales a los establecidos ex ante para la población beneficiaria. Por
ejemplo, se ha demostrado que FA puede afectar la decisión de migración de los hogares a
municipios donde el programa es implementado (Mesnard, 2009), también reduce las tasas de
crimen (Camacho, Mejía & Ulloa), mejora el acceso a los servicios financieros (Maldonado &
Tejerina, 2010) y podría impactar el comportamiento electoral (2012; Nupia, 2012).
Asimismo, el programa reduce la participación laboral de menores (DNP, 2008) y tiene un
impacto en la oferta educativa (Benson, 2010), entre otros alcances3. En cuanto a los estudios
que relacionan el impacto de FA en las habilidades físicas y cognitivas de niños, no se ha
3 Para conocer otros alcances del programa FA, ver el documento de Adriana Camacho (2012).
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encontrado un resultado general que indique que la participación en el programa trae mejoras
en el desarrollo cognitivo (García & Hill, 2009; Attanasio et. al 2012). A lo largo de este
documento serán expuestos algunos los estudios que se relacionan con el objetivo de este
trabajo.
El propósito de este documento es evaluar el impacto de FA en el desarrollo cognitivo
de niños en primera infancia en zonas urbanas del país a partir de los resultados obtenidos en
el Test de Vocabulario en Imágenes Peabody (TVIP). Al evaluar el programa para niños en
los primeros años de vida, es importante aclarar que este estudio pretende medir el impacto
del subsidio de salud y nutrición de FA para niños entre 0 y 7 años, y no el subsidio de
educación definido para menores entre 7 y 17 años. Estudiar el impacto del subsidio de
nutrición y salud de FA para la población en primera infancia es importante para poder
verificar si a largo plazo el programa está logrando una inversión en capital humano.
Para lograr el objetivo de este estudio se proponen dos metodologías. La primera
consiste en medir las diferencias en el resultado de la prueba TVIP de niños beneficiarios de
FA y niños que, aunque podrían ser beneficiarios, no participaron del programa. Este método
es denominado Propensity Score Matching (PSM) o método de emparejamiento. La segunda
metodología consiste evaluar el efecto de participar en el programa en el resultado del Test.
Este efecto será medido por una regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios en la que
además se incluirán otras variables importantes que pueden tener un impacto en el resultado
de la prueba (como la educación de los padres, las condiciones de vivienda, entre otras). Los
resultados de ambas metodologías serán contrastados para determinar si a partir de mejores
resultados en el desarrollo cognitivo, el programa logra uno de sus objetivos de largo plazo,
que es la acumulación de capital humano.
Este estudio aporta, a la literatura existente, un análisis de las diferencias en el
desarrollo cognitivo de niños en primera infancia participantes y no participantes de FA a
partir de los datos para recolectados a través de la Encuesta Longitudinal de la Universidad de
los Andes (ELCA) y mediante la metodología de Propensity Score. Aunque en la literatura
existen documentos que evalúan el efecto del programa en la prueba TVIP (Attanasio et. al,
2012), ningún documento utiliza la metodología propuesta y los datos de la ELCA para medir
el impacto de FA en el desarrollo cognitivo de niños en primera infancia.
Este artículo está dividido en siete secciones, incluyendo la introducción. La segunda
sección presenta una revisión de la literatura existente sobre nutrición, salud y desarrollo
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cognitivo y expone las experiencias latinoamericanas en Programas de Transferencias
Monetarias Condicionadas. La tercera tiene como objetivo contextualizar el Programa
Familias en Acción y mostrar algunas de las evaluaciones existentes del mismo. El cuarto
apartado expone el marco empírico del documento. En un quinto fragmento, se muestra un
análisis descriptivo de los datos proporcionados por la ELCA y las variables que pueden
influir en el desarrollo de los niños. La sexta sección enseña los resultados encontrados en
este trabajo por las metodologías de Propensity Score y MCO. Posteriormente, en una séptima
sección se muestran las conclusiones y recomendaciones que pueden ser de utilidad para
estudios posteriores. Finalmente se presentan las referencias bibliográficas usadas para la
elaboración de este documento y el Anexo.
2. Revisión de la literatura
Es importante considerar que la literatura que relaciona el desarrollo cognitivo con
variables como ingreso, estado nutricional, salud, ambiente familiar o educación es abundante.
En general, los documentos existentes sobre el tema enfatizan en la importancia de las
condiciones de los primeros años de vida de las personas para lograr un buen desarrollo tanto
cognitivo como físico y psicosocial. En este apartado se discuten algunos de los trabajos que
muestran la importancia de ciertos factores en el desarrollo de niños en primera infancia. A
continuación, esta sección se centra en exponer la importancia de programas de
Transferencias Monetarias Condicionadas, sus argumentos a favor y en contra. Por último se
muestran las experiencias de estas políticas en América Latina para contextualizar el
Programa Familias en Acción y sus principales impactos.
En cuanto a los factores que afectan las habilidades cognitivas de los niños, Votruba-
Drzal (2003) muestra en su documento la influencia del ingreso del hogar en la estimulación
cognitiva de los niños que están en periodo de transición al sistema educativo (de 3 a 4 años).
La autora encuentra que el ambiente en el que se desarrolla un niño perteneciente a familias
de pocos ingresos es más sensible a cambios en el ingreso. Además, que las condiciones en
las cuales crecen niños de familias de bajos ingresos representan una desventaja para estos
niños al momento de entrar a los colegios. Por último, el trabajo expone que existen tanto
influencias directas como indirectas de los ingresos del hogar en las oportunidades de
aprendizaje de los niños. Las influencias directas hacen que familias de pocos ingresos
puedan destinar una menor parte de los recursos a materiales que faciliten el aprendizaje de
los niños. Las influencias indirectas se dan debido a que individuos de bajos ingresos sufren
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de estrés económico, asociado con ansiedad y depresión entre otras consecuencias. Esto a su
vez puede afectar la habilidad de los padres para estimular el desarrollo de sus hijos (Votruba-
Drzal, 2003). El documento muestra la importancia tanto del ingreso como del ambiente en el
cual el niño interactúa, en el desarrollo físico, psicosocial y cognitivo.
Por otro lado, el documento de Gaviria & Palau (2006) expone algunos de los factores
socioeconómicos que inciden en la nutrición infantil y en el desarrollo de niños en primera
infancia. Entre los aspectos importantes, los autores encuentran que el bajo peso al nacer
(menos de 2,5 kg) está asociado, en promedio, con una caída en el Coeficiente Intelectual de
aproximadamente 0,5 desviaciones estándar. Además que el ayuno a corto plazo puede tener
impactos negativos en las habilidades cognitivas. Otros factores importantes sobre los
indicadores antropométricos y el desarrollo de los niños son la edad y la educación de la
madre. Está demostrado que estos indicadores mejoran a medida que aumenta la edad de ésta,
lo cual representa otro incentivo para prevenir el embarazo juvenil. Por último, los autores
concluyen que tanto la desnutrición como la estatura baja en los primeros años de vida están
correlacionadas negativamente con los resultados de los niños en el colegio, los salarios en
trabajos futuros y la posibilidad de contraer enfermedades en el corto y largo plazo.
Bernal & Van der Werf (2012) enseñan algunos aspectos de interés para analizar la
situación de la primera infancia en Colombia a partir de los datos encontrados por la Encuesta
Longitudinal de la Universidad de los Andes ELCA. Algunos de los resultados encontrados
muestran cómo niños en zonas rurales están en clara desventaja en cuanto a desarrollo
cognitivo en comparación con niños en zonas urbanas, según resultados de la prueba TVIP.
Además, que la educación de la madre influye significativamente para determinar el
desarrollo cognitivo de los niños. Por último, que a los 5 años, cuando los niños inician su
educación formal, ya existe una gran dispersión de resultados entre ricos y pobres. Esto indica
que el periodo anterior a los 5 años es fundamental para el desarrollo cognitivo, pues puede
generar una diferencia dramática a futuro y aumentar la brecha de desigualdad. Esta
información ayudará a determinar algunas variables importantes del modelo que se
especificará en este documento.
Complementario a los documentos existentes sobre las relaciones entre nutrición,
educación y desarrollo de niños, existen diferentes trabajos que evidencian la importancia de
invertir en programas enfocados a la primera infancia. El documento de Heckman (2008),
muestra que los programas de atención social deben estar mayormente enfocados en niños
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menores de 5 años. Esto se debe a que es en este periodo, cuando empiezan a surgir
diferencias importantes en las habilidades de niños de proveniencia económica favorable con
respecto a niños que se encuentran en situación de pobreza. El documento concluye que la
niñez es el mejor momento para invertir en programas de atención, pues el entorno logra una
mayor influencia sobre el desarrollo físico y cognitivo.
Bernal & Camacho (2010) exponen en su trabajo que existen dos tipos de políticas de
inversión en la niñez. Los primeros enfocados a los padres de los niños y los segundos en
programas de cuidado y educación temprana de niños y niñas. En Colombia, existen más
programas enfocados en el segundo ámbito que en el primero. Las autoras enfatizan en que la
literatura sobre el tema ha encontrado mayores tasas de retorno en programas enfocados en
primera infancia que en ciclos posteriores de vida y que los efectos de estos programas se
evidencian tanto en el corto plazo (en mejoras en nutrición, por ejemplo) como en el largo
plazo. El documento muestra que los mayores retornos anuales de inversión en capital
humano en el país se ven en los programas Hogares Comunitarios del Bienestar Familiar y
Familias en Acción (Bernal & Camacho, 2010).
2.1.Transferencias monetarias condicionadas
Los programas de Transferencias Monetarias Condicionadas (TMC) transfieren
efectivo, en general a hogares pobres, a cambio de que éstos cumplan unas condiciones
previamente especificadas. Estas condiciones pretenden que los hogares inviertan en el capital
humano de sus hijos. En algunos países, las TMC se han convertido en los programas de
mayor alcance y beneficios para la población, como es el caso de México y Brasil. El alcance
de los programas de TMC ha aumentado significativamente desde sus inicios en los años
noventa, tanto en el aumento de este tipo de políticas a nivel mundial como su incremento en
cobertura dentro de los países que implementan estos programas (Fiszbein & Shady, 2009).
Existen argumentos a favor y en contra de implementar programas de TMC en un país.
Los argumentos en contra se basan en que la mejor forma de reducir la pobreza es
estimulando el crecimiento económico de un país. En países de bajos ingresos el sistema
fiscal tiende a tener dificultades y la administración de los recursos se ve afectada por
problemas como corrupción, por lo cual los gobiernos deberían invertir sus recursos en
infraestructura (en proyectos como carreteras, clínicas y escuelas) para ayudar a reducir la
pobreza. Por esta razón, las TMC son vistas por algunos políticos como inversiones con bajos
retornos sociales. Adicionalmente, las TMC pueden lograr incentivos incorrectos en sus
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beneficiarios, pues si el gobierno puede financiar algunas necesidades básicas, las personas
pueden esforzarse menos en su propia inversión en capital humano (Fiszbein & Shady, 2009).
Dentro de los argumentos a favor se encuentran los casos en los cuales la inversión
privada en capital humano de los niños es tan baja que es necesario contar con este tipo de
políticas públicas. Igualmente, las TMC son importantes cuando las condiciones de política
económica no se prestan para redistribución de los ingresos (Fiszbein & Shady, 2009).
Además, el hecho de que este tipo de políticas se concentre en el desarrollo del capital
humano de niños logra que las TMC logren una mayor aceptabilidad política. Como no son
los niños los culpables de las situaciones vulnerables en las que viven, estos programas son
vistos como políticas para la reducción de pobreza y no como asistencia social (Fiszbein &
Shady, 2009). Por último, es importante entender que las condiciones que deben cumplir los
hogares para ser beneficiarios de este tipo de políticas deben ser vistas como
corresponsabilidades más que condiciones, en las que el Estado entrega un subsidio pero la
inversión en capital humano y la responsabilidad de mejorar las condiciones de pobreza son
decisión del hogar (Fiszbein & Shady, 2009).
En Latinoamérica los programas de transferencias monetarias condicionadas
empezaron a ser implementados en los años noventa con México, Brasil, Nicaragua,
Honduras y Colombia como principales pioneros. Aunque existen diferencias en los
lineamientos de los programas en cada país, estos tienen en común la entrega de un subsidio
monetario a familias con niños condicionado a que éstas cumplan una serie de requisitos. Los
programas de TMC de la región nos ayudan a entender las necesidades de los gobiernos de
mejorar las condiciones de vida de la población vulnerable y evitar la transferencia
intergeneracional de la pobreza. A continuación se contextualiza el Programa Familias en
Acción en Colombia para luego evaluar el impacto del programa en el desarrollo cognitivo de
los niños.
3. Contexto del Programa Familias en Acción
FA es uno de los programas sociales más importantes del gobierno de Colombia. El
programa fue creado en el año 2001 con el objetivo inicial de mitigar el deterioro en las
condiciones de vida de la población más pobre del país durante la crisis económica de los
años noventa. Aunque la crisis afectó negativamente a la totalidad de los habitantes del país,
los efectos negativos sobre la población vulnerable son difícilmente reversibles. Al reducir la
capacidad para el sostenimiento de los niños y su permanencia en las escuelas, hay una
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desinversión en capital humano que puede tener efectos negativos a largo plazo y condenar a
la población a la transmisión intergeneracional de la pobreza. La efectividad del programa en
sus primeros años llevó tanto a que se prolongara el tiempo de implementación del mismo
como a su ampliación en cobertura.
En su primera etapa, FA se financió con el Presupuesto Nacional y con apoyo del
Banco Mundial y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). El programa se implementó
en municipios de menos de 100.000 habitantes, que contaran con servicios de educación,
salud y bancarios y no fueran capitales departamentales. Posteriormente se expandió para
cubrir a la población desplazada e indígena y en el 2007 empezó a ser parte de las grandes
ciudades del país. Para el año 2009, 2,5 millones de hogares ya hacían parte del programa FA
indicando que aproximadamente el 24% de la población recibía en el 2009 una transferencia
de dinero por parte del programa (Camacho, 2012).
FA entrega a las madres de hogares clasificados en el primer nivel del SISBEN dos
tipos de subsidio condicionados a que éstos cumplan unos requisitos. El subsidio de salud y
nutrición es entregado a madres que tengan hijos de 0 a 7 años a condición de que los niños
asistan regularmente a control de crecimiento y desarrollo y a que cumplan un plan de
vacunación. El valor del subsidio es de $46,500 pesos a partir del 2006 al mes por hogar,
independientemente del número de niños dentro de este rango de edad por hogar y cubre los
12 meses del año (Agencia Presidencial para la Acción Social y la Cooperación Internacional,
2005).
Por otra parte, el subsidio de educación está diseñado para hogares con niños entre 7 y
17 años de y está condicionado a que los niños se encuentren matriculados en el sistema
educativo y que asistan al 80% de las clases. A diferencia del subsidio de salud y nutrición, en
el subsidio de educación el monto que las madres reciben sí depende del número de hijos en
el hogar y del nivel educativo en el que se encuentran matriculados. El subsidio entrega
$14,000 pesos por cada menor del hogar que se encuentre en primaria y $28,000 por cada
niño que curse secundaria. El subsidio de educación es pagado 10 meses del año. El monto
promedio de dinero que reciben los hogares (por ambos subsidios si es el caso) cada dos
meses está entre $105,000 y $108,000 pesos, lo cual es una cantidad significativa de dinero en
relación con los ingresos del hogar (Camacho A. , Familias en Acción: un programa con
alcances adicionales a la formación de capital humano, 2012).
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El programa FA se diferencia de otros programas enfocados a la primera infancia por
varias razones. La primera es que los subsidios son monetarios y no en especie. Además, los
recursos son directamente entregados a las familias beneficiarias con el objetivo de que sean
éstas las encargadas de administrar sus recursos con base en sus necesidades. Por último, al
entregar el subsidio exclusivamente a la madre del hogar el programa pretende fortalecer su
papel dentro de la familia y la sociedad 4.
3.1.Estudios sobre el impacto de Familias en Acción
La literatura existente muestra evaluaciones del impacto del Programa FA en
diferentes aspectos. El documento del Departamento Nacional de Planeación (2008) cubre
dentro de la evaluación del programa los efectos en la asistencia escolar, estado de salud y
nutrición, oferta laboral, consumo de los hogares, ingresos familiares y pobreza. Dentro de los
alcances nutricionales, el reporte muestra un aumento en la talla para la edad y peso para la
edad (o una reducción en la desnutrición crónica y desnutrición global) para niños de zonas
rurales y urbanas. En salud también se observan impactos positivos en la asistencia a
controles y la reducción de enfermedades (Departamento Nacional de Planeación, 2008). Otro
de los impactos positivos que muestra el documento es una reducción en las tasas de
participación laboral de niños y niñas en zonas rurales y urbanas.
En cuanto al impacto en consumo, el documento de Attanasio y Mesnard (2005)
reporta un aumento cercano al 15% en el consumo en alimentos de hogares debido al
programa, aumentando además la proporción de alimentos ricos en proteínas y cereales tanto
en áreas urbanas como en rurales, siendo mayor el aumento en el consumo en la población
rural. Además, el estudio muestra un aumento en el gasto en rubros educativos (como
uniformes) y no argumenta a favor de un aumento en consumo de tabaco o alcohol en los
adultos del hogar (Attanasio & Mesnard, The Impact of a Conditional Cash Transfer
Programme on Consumption in Colombia, 2005).
Baez y Camacho (2012) encuentran en su estudio que el programa aumenta la
probabilidad de graduación en mayor proporción para beneficiarios que no beneficiarios (en
un 4%). Sin embargo, los autores encuentran que niños participantes en FA no tienen mayores
puntajes en las pruebas SABER, lo cual indica que para que el programa cumpla sus objetivos 4 El documento de Camacho y Rodríguez (2012), muestra que aunque al entregar el susidio directamente a la madre del hogar se podría lograr un empoderamiento de la mujer en el hogar, tras la implementación del programa puede suceder que el padre se interese más en las decisiones del hogar y de sus hijos.
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se debe invertir en la calidad de la educación y lograr que el impacto del aumento en la
demanda de educación no perjudique la oferta de la misma. El trabajo de Benson (2012)
complementa esta idea al mostrar que en los municipios donde se ha implementado el
Programa ha habido deterioro en la calidad de la educación al no haber inversión desde el
lado de la oferta. El documento muestra que la relación estudiantes por docente ha aumentado
y que esta relación es mayor en zonas rurales. El documento de Benson concluye que los
programas de transferencias condicionadas que pretenden tener un efecto positivo en la
educación de sus beneficiarios deben considerar las condiciones de oferta (Benson, 2010).
El documento de García y Hill (2010) se enfoca en el impacto de FA en el logro
escolar. Las autoras encuentran diferentes resultados, como el efecto positivo del programa en
el logro escolar de niños entre 7 y 12 años de zonas rurales y el efecto negativo para
adolescentes de la población rural. Para la población urbana no se encuentra ningún efecto
(García & Hill, 2009).
Finalmente, el estudio de Attanasio et. al (2012) resume los impactos del programa en
el largo plazo en los aspectos claves para el desarrollo de capital humano. Dentro de su
análisis, los autores evalúan el impacto de Familias en Acción en las potencialidad intelectual
de los niños con ayuda de los resultados de la pruebas TVIP y Matrices Progresivas de
Raven5. Mediante los métodos de diferencias paramétricas y regresión discontinua los autores
encuentran efectos positivos pero no significativos del programa en la prueba TVIP para
niños de 9 a 11 años y efectos positivos y significativos para niños entre 3 y 11 años
(Attanasio et. al, 2012). Los resultados de este trabajo son importantes para el análisis de este
documento. A lo largo de este estudio se mostrará que a partir de la metodología propuesta y
los datos de la ELCA se pueden encontrar resultados similares.
Los estudios anteriormente mencionados ayudan a entender los impactos del programa
en algunos de los aspectos que pueden beneficiar el desarrollo cognitivo de los niños. Con
ayuda de los documentos anteriores sobre el impacto FA en diferentes temas como el ingreso
de la familia, los logros en la asistencia escolar y la mejora en el estado nutricional de los
niños, es posible anticipar el efecto positivo que podría tener el programa en el desarrollo
cognitivo. Aunque este no es uno de los objetivos específicos del programa, el alcance que
5 El Test de Matrices Progresivas de Raven mide las habilidades intelectuales a partir de la comparación de formas y el raciocinio por analogías. Información consultada en Attanasio et. al (2012)
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puede tener Familias en Acción en las habilidades cognitivas de los beneficiaros ayudaría a
concluir que el programa no sólo tiene ventajas en el corto- si no también en el largo plazo.
4. Marco metodológico
Para determinar objetivamente el efecto del programa en el desarrollo cognitivo, una
aproximación posible es establecer la diferencia entre el resultado de la prueba TVIP de un
niño participante en presencia del programa y en ausencia del mismo (Bernal & Peña, 2011).
Sin embargo, un problema fundamental al que se enfrenta la evaluación de impacto es que no
es posible observar ambos resultados para el mismo individuo al mismo tiempo, pues el
resultado del individuo participante si no hubiera participado en el programa no es observable.
Este resultado hipotético se denomina en esta metodología el resultado contrafactual (Bernal
& Peña).
El modelo de Roy-Rubin formaliza el problema de la evaluación de impacto definido
anteriormente. Si denominamos el indicador de tratamiento como !"!, entonces !"!,=1 si el
individuo i participa en el Programa y es igual a cero de lo contrario. La variable de resultado
debe estar condicionada a este indicador para evaluar el impacto del Programa (Bernal &
Peña, 2011). Esta variable de resultado estará denominada como !"#P(!"!), siendo !"#P(1)
el resultado en la prueba de un niño beneficiario de FA y !"#P(0) el resultado de un no
participante. Entonces, el efecto del programa para un niño i puede ser definido a partir de la
siguiente ecuación:
!! = !"#P(1) - !"#P(0) (1)
Como el programa no fue pensado para cualquier individuo í si no para una población
objetivo, es más preciso estudiar el efecto del tratamiento de individuos que son candidatos a
participar. El impacto promedio del programa sobre los tratados lo definiremos como:
!!"" = E(!! / !"!,=1) = E !"#P(1)/!"! ,= 1 - E !"#P(0)/!"! ,= 1 (2)
donde se evalúa la variable de interés condicionada a la participación en el programa. El
segundo término de el lado derecho es el resultado contrafactual definido anteriormente y no
es observable. Por esto, es necesario escoger una aproximación apropiada que nos permita
encontrar el resultado que habrían tenido los beneficiarios si el programa no hubiera existido.
Una propuesta es utilizar el resultado de los no participantes que cumplen las características
para ser elegidos. Es importante considerar las limitaciones de esta aproximación, pues por lo
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general participantes y no participantes son diferentes tanto en características observables
como no observables y se podría incurrir en un sesgo de autoselección (Caliendo &
Kopeining, 2008).
4.1.Metodología para evaluar el impacto de Familias en Acción en el desarrollo
cognitivo
Uno de los métodos utilizados frecuentemente para la evaluación de impacto de
programas no aleatorios como el Programa de Alimentación Escolar es el Método de
Emparejamiento o Propensity Score Matching (PSM). Este método nos permitirá hacer una
comparación de los resultados de la prueba TVIP entre niños que participan en FA (a quienes
llamaremos el grupo de tratamiento) y los que cumplen las características necesarias para ser
beneficiarios del programa pero no participan (grupo de control). Para aplicar esta
metodología en el impacto del programa es necesario hacer supuestos para la corrección del
sesgo de selección.
Un primer supuesto consiste en asumir que dado un conjunto de variables observadas
X que no están determinadas por el Programa, todas las variables que afecten la participación
en el programa y el resultado del test TVIP deben ser observables. Este supuesto se denomina
condición de independencia condicional y asegura que al condicionar en variables
observables X, se cumpla que E !"#P(0)/!"! = 1,X = E !"#P(0)/!"! = 0,X , o en
palabras, que no exista sesgo de selección (Bernal & Peña, 2011). Aunque el supuesto de
independencia condicional es fuerte y no considera que las diferencias entre participantes y no
participantes se puedan dar por variables no observadas, es una aproximación para la
evaluación de impacto. PSM se basa en encontrar un “clon” de cada individuo del grupo de
tratamiento en el grupo de control y contrastar los resultados de la prueba en ambos. El clon
debe tener las mismas características observables X para que se pueda hacer una comparación
(Cadena, 2004).
Para encontrar el “clon” de un individuo del grupo de tratamiento, es posible
emparejar con base a la probabilidad estimada de participación en el Programa, dadas unas
características observables. Esto es posible a partir de la probabilidad de participación o
Propensity Score definida por:
! ! = !(!"! = 1,!) (3)
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Según esta metodología, la probabilidad de participación entre grupo de control y
grupo de tratamiento debe ser suficientemente cercana (Bernal & Peña, 2011). Esto nos lleva
a definir una segunda condición importante, que impone que el método PSM sólo se puede
implementar en la región donde el grupo de tratamiento y control sean muy parecidos. Esta
condición se denomina soporte común (Caliendo & Kopeining, 2008). Asumiendo el
cumplimiento de los supuestos de soporte común e independencia incondicional, se define el
estimador !!"" de PSM como:
!!""!"# = !!(!)/!"#!! ! !"#$(1)/!"# = 1,!(!) − ! !"#$(0)/!"# = 0,!(!) (4).
El estimador PSM se puede resumir como la diferencia media ponderada por la
distribución de probabilidad de participación de los participantes entre las variables de
resultado entre el grupo de tratamiento y el grupo de control en el soporte común (Bernal &
Peña, 2011). Por medio de este estimador se evaluará el impacto del FA sobre el desarrollo
cognitivo. Los pasos a seguir según este método se encuentran a continuación.
4.2.Estimar la probabilidad de participación
Para estimar la probabilidad de participación es necesario definir un modelo econométrico
que determine cuáles son las características (observables) que pueden determinar la
participación en FA. Para el propósito de este trabajo se estimará un modelo probit por
máxima verosimilitud como función de variables observables de los niños, definido a partir
de la siguiente ecuación:
P(!"# = 1/!) = !(!) (5)
En cuanto a las variables que deben ser incluidas en el modelo, el trabajo de Heckman,
Ichimura, Smith y Todd (1998) enseña que las estimaciones por el Método de
Emparejamiento son muy sensibles a la selección de variables. Para estimar P(X) deben ser
incluidas únicamente las variables que afecten la decisión de participar en el FA y que al
mismo tiempo afecten el desarrollo cognitivo.
Una vez determinado el modelo, se debe encontrar la región de soporte común de
acuerdo con la densidad de probabilidad de participación para los grupos de control y
tratamiento. Además, se debe determinar el algoritmo de emparejamiento indicado y a partir
de éste se determinarán las conclusiones sobre el efecto del programa en el desarrollo
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cognitivo. Anterior a esto se hace necesario exponer un análisis descriptivo de los datos que
se utilizarán para la evaluación del Programa Familias en Acción.
5. Análisis descriptivo de los datos
Para encontrar el resultado de la prueba TVIP de participantes y no participantes de
FA se utilizarán los datos de la ELCA para zonas urbanas. Se tendrán en cuenta únicamente
los datos de niños entre 3 y 9 años que hayan hecho el Test y para la población urbana los
datos de hogares pertenecientes a estrato 1, como proxy del nivel 1 del SISBEN. Por las
características de la muestra de la ELCA y los datos proporcionados para este trabajo, el
análisis del impacto del programa FA en el desarrollo cognitivo de niños en el país se centrará
solamente en participantes de población urbana. Para identificar cuáles niños son
beneficiarios del programa, la ELCA cuenta con una variable dummy que toma el valor de 1
si el hogar pertenece a Familias en Acción. A partir de esta información es posible encontrar
los grupos de tratamiento y control.
El tamaño total de la muestra es de 1.043 niños entre los 3 y 9 años de edad. De estos
733 pertenecen al grupo de tratamiento ( 70.28 % de la muestra total ) y 310 al grupo de
control. La sub-muestra, que contiene solamente niños en primera infancia consta 583 datos y
dentro de estos, 183 no participan en Familias en Acción, mientras que 400 sí lo hacen. Los
niños tanto del grupo de tratamiento como de control para el total de la muestra tienen en
ambos casos 6.05 años en promedio y el 52% de estos son hombres.
Antes de examinar las diferencias y similitudes entre los participantes y no
participantes de FA, el siguiente gráfico enseña que en promedio el puntaje del Test obtenido
en la muestra difiere según la región en zonas urbanas. Como se puede apreciar, Atlántico es
la región donde se muestran los peores resultados de la prueba, indicando un nivel promedio
bajo de desarrollo cognitivo de los niños según los criterios establecidos por la prueba TVIP.
La región oriental y Bogotá muestran los mejores resultados y ubican a su población de zonas
urbanas en un nivel promedio alto de desarrollo cognitivo. Comparando ambas gráficas,
podemos concluir que en general las zonas urbanas presentan mejores resultados en la prueba
que las zonas rurales. Las diferencias en el puntaje de la prueba por región en zonas urbanas
son estadísticamente significativas al 10%. Para probar esto se utilizó una prueba T para
medir si existen diferencias en el puntaje del Test por región.
Gráfico 1. Puntuación promedio de la prueba TVIP según región para zonas urbanas
15
A continuación se presenta el análisis descriptivo de las variables que pueden tener un
impacto en el desarrollo cognitivo y además pueden ayudar a determinar la participación en el
programa FA. Los cuadros siguientes muestran las diferencias y similitudes entre los grupos
de control y tratamiento en varios aspectos anterior al emparejamiento. En las características
regionales es posible observar diferencias significativas, indicando que el grupo de
tratamiento y control pueden lozalicarse en regiones diferentes. Los lineamientos de FA
indican que, aunque el programa tiene gran cobertura dentro del país, el programa no es
implementado en todos los municipios y que las locaciones donde se lleva a cabo el programa
deben cumplir unas características especiales. Esto puede ser un argumento a favor de las
diferencias de medias evidenciadas para esta muestra.
En cuanto a las caractertísticas de vivienda, el cuadro 2 muestra que los participantes
de FA tienen en promedio menor acceso a los servicios. Esto se evidencia, por ejemplo, en si
la vivienda cuenta con alcantarillado, acueducto y recolección de basura. Además, el total de
cuartos en el hogar y el total de dormitorios por hogar son menores para los tratados. Lo
anterior indica que los participantes son en promedio más pobres o tienen una peor calidad de
vida. El cuadro 3 expone las características de los hogares de ambos sub-grupos y a diferencia
del cuadro anterior, los hogares de tratados y controles parecen ser muy similares en este
aspecto. La diferencia significativa de 5 puntos porcentuales a favor de los beneficiarios en la
pregunta que indica si el niño asistió a control en los últimos 12 meses puede ser un indicio de
que el programa logra uno de sus objetivos o que las madres están cumpliendo la condición
de llevar a sus niños a control de niño sano para recibir el subsidio de salud y nutrición.
Por último, las características de educación muestran diferencias significativas en las
medias para los años de educación de los padres. En el cuadro 4 se puede apreciar que entre
menor es la educación de ambos padres, mayor es la media para los tratados. En cuando al
0
0
020
20
2040
40
4060
60
6080
80
80100
100
100primedio puntuación estandar TVIP
prim
edio
punt
uació
n esta
ndar
TVIP
primedio puntuación estandar TVIPAtlántica
Atlántica
AtlánticaOriental
Oriental
OrientalCentral
Central
CentralPacífica
Pacífica
PacíficaBogotá
Bogotá
BogotáFuente: Construido por el autor a partir de los datos de la ELCA año 2010
Fuente: Construido por el autor a partir de los datos de la ELCA año 2010
Fuente: Construido por el autor a partir de los datos de la ELCA año 2010zonas urbanas
zonas urbanas
zonas urbanasMedia de puntuación estandar de la prueba TVIP por región
Media de puntuación estandar de la prueba TVIP por región
Media de puntuación estandar de la prueba TVIP por región
16
grado educativo y si la escuela/preescolar a la que asisten los niños es oficial se pueden
observar similitudes.
Cuadro 1. Diferencia de medias entre controles y tratados para características regionales.
Pre emparejamiento
Cuadro 2. Diferencia de medias entre controles y tratados para características de vivienda.
Pre emparejamiento
Cuadro 3. Diferencia de medias entre controles y tratados para características del hogar.
Pre emparejamiento
Características muestra
Edad 733 6.12 310 5.89 1.99 0.08 *
Sexo (hombre=1) 733 0.53 310 0.52 0.01 0.91
Bogota 733 0.06 310 0.08 2.25 0.11
Pacífica 733 0.17 310 0.23 5.37 0.02 ***
Central 733 0.10 310 0.13 2.59 0.11 *
Oriental 733 0.11 310 0.15 2.60 0.10 *
Atlantica 733 0.02 310 0.03 23 0 **** Significativa al 10% ***Sifgnificativa al 10%
Significancia
** Significativa el 5%Nota: para las variables discretas se utilizó el estadístico chi^2(gl) para medir si existen diferencias significativas entre ambos grupos (La hipótesis nula es que las diferencias no son significativas).
Obs. Tratados
Media Tratados
Obs. Controles
Media Control
Des. Est P- Valor
Características de vivienda
1 si familia vive en un cuarto 733 0.04 310 0.05 1.2 0.27
1 si familia vive en apto 733 0.11 310 0.18 10.21 0 ***
1 si familia vive en casa 733 0.84 310 0.75 13.37 0 ***
1 si tiene acueducto 733 0.86 310 0.93 10.97 0 ***
1 si tiene recolección basura 733 0.91 310 0.97 14.02 0 ***
1 si tiene teléfono telefono 733 0.15 310 0.29 29.4 0 ***
1 si tiene servicio de gas 733 0.56 310 0.65 8.66 0 ***
total cuartos en hogar 733 2.71 310 2.97 1.22 0 ***
total dormitorios hogar 733 1.94 310 1.99 0.93 0.43
* Significativa al 10% ***Sifgnificativa al 10%Nota: para las variables discretas se utilizó el estadístico chi^2(gl) para medir si existen diferencias significativas entre ambos grupos (La hipótesis nula es que las diferencias no son significativas).
Significancia
** Significativa el 5%
Obs. Tratados Media Tratados
Obs. Controles
Media Control
Des. Est P- Valor
17
Cuadro 4. Diferencia de medias entre controles y tratados para características de educación.
Pre emparejamiento
Los cuadros anteriores enseñan que existen tanto diferencias signiticativas en el grupo
de tratamiento y control, como similitudes entre ambos. Lo anterior debe ser tenido en cuenta
Características del hogar
orden del niño en hogar 733 4.79 310 4.12 1.94 0 ***
orden madre hogar 662 2.36 274 2.13 1.57 0.04 ***
orden padre hogar 443 1.47 175 1.23 1.24 0.04 ***
1 si madre vive en el hogar 733 0.9 310 0.88 0.87 0.35
1 si niño es nieto de jefe de hogar 733 0.17 310 0.2 1.15 0.22
1 si niño es hijastro de jefe de hogar 733 0.06 310 0.11 8.43 0 ***
1 si niño es hijo de jefe de hogar 733 0.7 310 0.65 2.78 0.1 *
1 si niño asistió a control de niño sano en últimos 12 meses
733 0.25 310 0.2 0.42 0.13 ***
* Significativa al 10% ***Sifgnificativa al 10%
Significancia
** Significativa el 5%Nota: para las variables discretas se utilizó el estadístico chi^2(gl) para medir si existen diferencias significativas entre ambos grupos (La hipótesis nula es que las diferencias no son significativas).
Obs. Tratados
Media Tratados
Obs. Controles
Media Control
Des. Est P- Valor
Características educación
1 si escuela/colegio es oficial 733 0.65 310 0.55 0.48 0.00 ***
grado educativo que cursa niño 526 2.18 209 2.13 1.21 0.63
matricula 733 0.13 310 0.26 151.19 0.00 ***
pagoutiles 733 0.63 310 0.64 0.18 0.67
1 si madre curso toda la secundaria 71 0.27 36 0.14 2.27 0.13
1 si madre algunos años secundaria 71 0.20 36 0.17 0.14 0.71
1 si madre toda primaria 71 0.24 36 0.25 0.01 0.91 **
1 si madre algunos años primaria 71 0.17 36 0.06 0.09 0.10 * *
1 si madre ninguna educación 71 0.04 36 0.06 0.21 0.76 *
1 si padre ninguna educación 290 0.07 135 0.01 7.43 0.01 ***
1 si padre tiene titulo univ. 290 0.01 135 0.03 1.25 0.26
1 si padre hizo algunos años de Univ. 290 0.01 135 0.00 1.40 0.24
1 si el padre tiene técnico o tecnologico 290 0.01 135 0.02 0.40 0.53
1 si padre tiene toda la secundaria 290 0.20 135 0.24 0.91 0.34
1 si padre tiene algunos años de secundaria
290 0.20 135 0.19 0.01 0.92
1 si padre tiene toda la primaria 290 0.22 135 0.23 0.42 0.84
1 si padre tiene algunos años de primaria 290 0.21 135 0.19 0.11 0.73* Significativa al 10% ***Sifgnificativa al 10%
Significancia
** Significativa el 5%Nota: para las variables discretas se utilizó el estadístico chi^2(gl) para medir si existen diferencias significativas entre ambos grupos (La hipótesis nula es que las diferencias no son significativas).
Obs. Tratados Media Tratados
Obs. Controles
Media Control
Des. Est P- Valor
18
para definir el modelo que permitirá emparejar a los beneficiarios y no beneficiarios de FA
para poder medir el impacto del programa en la prueba TVIP.
6. Evaluación del impacto de FA en el desarrollo cognitivo de niños
A partir de los datos descritos en la sección anterior, se procede estimando la
probabilidad de participación en FA para niños en primeria infancia en función de las
características socioeconómicas que pueden influenciar la participación en el programa y al
mismo tiempo se relacionan con el desarrollo cognitivo de los niños. Después de varias
estimaciones, el modelo probit escogido y expuesto en el anexo es el de mayor relevancia y
mejor ajuste para lograr un balanceo adecuado entre el grupo de control y tratamiento.
Aunque muchas de las variables seleccionadas no son significativas al 5% y 10%, estas
fueron incluidas porque en la teoría expuesta anteriormente muestran ser importantes para
estimar la probabilidad de participación en el programa. A pesar que algunas variables no son
significativas, en conjunto el modelo logra una significancia global del 10%.
La validez del modelo se comprueba a partir de una regresión de un modelo probit
sobre la dummy que indica la participación en FA que incluye, además de las variables
seleccionadas anteriormente, la probabilidad de participación en el programa. Esta regresión
encuentra que ninguna variable es estadísticamente significativa, comprobando una buena
calidad del emparejamiento. A continuación se presenta un histograma de las probabilidades
de participación predichas para el grupo de tratamiento y de control para niños menores de 6
años.
Gráfico 4. Histograma probabilidades predichas grupos de tratamiento y control
0
0
01
1
12
2
23
3
34
4
4Densidad
Dens
idad
Densidad.2
.2
.2.4
.4
.4.6
.6
.6.8
.8
.81
1
1Probabilidad de ser tratado
Probabilidad de ser tratado
Probabilidad de ser tratadoParticipante=1
Participante=1
Participante=1No participante=0
No participante=0
No participante=0Histograma probabilidades predichas
Histograma probabilidades predichas
Histograma probabilidades predichas
19
El gráfico anterior muestra que las probabilidades predichas para los grupos de
tratamiento y control son similares. Sin embargo, hay probabilidades de participación en el
grupo de tratamiento superiores a las del grupo de control y probabilidades en el grupo de
control inferiores a las predichas para los tratados. Por esto, según lo propuesto por Imbens y
Rubin, se procede encontrando el soporte común mediante el máximo y el mínimo.
Gráfico 5. Soporte común para grupos de tratamiento y control después de emparejamiento
Es importante aclarar, que dadas las diferencias entre participantes y no participantes
en zonas rurales el modelo no permite hacer una comparación entre ambas zonas al no poder
incluir participantes de territorios rurales en el soporte común. Esto representa una limitación
para el análisis de este documento y puede ser un tema de discusión de próximos trabajos. Es
evidente que existen diferencias entre habitantes de zonas rurales y urbanas y poder estimar
estas diferencias en el desarrollo cognitivo es importante para concluir los alcances del
programa.
A continuación se muestra el impacto del programa en el desarrollo cognitivo en
zonas urbanas a partir de los algoritmos de emparejamiento de vecino más cercano y kernel.
Los resultados encontrados por el método de emparejamiento son contrastados con el efecto
de participar en el programa sobre la puntuación estandar del Test a partir de una regresión
por MCO que se puede encontrar en el anexo. Esta regresión fue corregida para
0
0
01
1
12
2
23
3
34
4
4Densidad
Dens
idad
Densidad.2
.2
.2.4
.4
.4.6
.6
.6.8
.8
.81
1
1Probabilidad de ser tratado
Probabilidad de ser tratado
Probabilidad de ser tratadoParticipante=1
Participante=1
Participante=1No participante=0
No participante=0
No participante=0Propensity score con soporte comúnPropensity score con soporte común
Propensity score con soporte común
20
heteroscedasticidad, autocorrelación y sesgo de selección para mejorar la robustez del modelo.
Los resultados de ambas metodologías se presentan a continuación.
Cuadro 5. Resultados de las diferencia media en el puntaje TVIP de tratados y controles
El cuadro anterior muestra resultados positivos del programa a partir de los diferentes
métodos de emparejamiento. Además muestra que las diferencias en el puntaje del Test para
beneficiarios y no beneficiarios son mayores en niños de 3 a 6 años que de 7 a 9 años. Esto
podría llevarnos a pensar que el subsidio de nutrición y salud de FA podría tener un mayor
impacto en el desarrollo cognitivo que el subsidio de educación.
De los algoritmos escogidos, se escoge la estimación por kernel como la más robusta por
contar con una menor varianza, usar más información y porque el método tiene ventajas
cuando los controles están distribuidos de forma asimétrica alrededor del tratamiento (Bernal
& Peña, 2010). El resultado encontrado por esta metodología para niños de 3 a 6 años es
importante para argumentar a favor de políticas enfocadas en los primeros años de vida, que
es cuando el ser humano es más receptivo al aprendizaje y cuando empiezan a aparecer
diferencias en el desarrollo de las personas por sus condiciones de vida. Sin embargo,
ninguno de los resultados encontrados es estadísticamente significativo.
6.1.Discusión de resultados
A partir de los resultados encontrados en este documento, se puede concluir que no es
posible argumentar a favor del programa en un mayor desarrollo cognitivo para sus
Tratados Controles Diferencia (ATT) P-Valor Tratados Controles Coeficiente FA P- ValorPara niños de 3 a 6 años
Vecino más cercano 97.5 93.96 3.54 0.43 35 58(4.46)
5 Vecinos más cercanos 99.07 93.96 5.11 0.24 35 58 4.4 0.85(3.86) (19.39)
Kernel 98.68 93.96 4.72 0.28(3.82)
Para niños de 7 a 9 años
Vecino más cercano 100.66 100.06 0.6 0.90 21 15(11.16)
5 Vecinos más cercanos 100.66 96.78 3.88 0.59 21 15 1.15 0.79(2.9) (5.58)
Kernel 102.92 100.67 2.24 0.81 21 13(9.55)
* Significativa al 10% ***Sifgnificativa al 10%
Nota 2: la regresión por MCO mide el efecto de participar en el programa FA, teniendo en cuenta los mismos controles individuales incluídos en el modelo probit para encontrar la probabilidad de participación.
Método Puntaje Promedio prueba TVIP MCOSoporte Común
** Significativa el 5%Nota 1: Para encontrar los errores estandar se utilizó el método de bootstrapping.
21
beneficiarios al no encontrar un impacto significativo. Trabajos similares, como el de
Attanasio et. al (2012) han encontrado resultados parecidos por otras metodologías, en las
cuales tampoco se muestran efectos significativos del programa en el desarrollo cognitivo.
Es importante considerar algunas de las limitaciones del trabajo expuesto en la sección
anterior. Una primera restricción es que el modelo estimado por MCO intuitivamente puede
tener problemas de endogeneidad. Estos problemas son corregidos por la estimación no
paramétrica del método de emparejamiento y dado que ambos modelos incluyen los mismos
controles individuales, es posible comparar los resultados de ambas metodologías. Sin
embargo, para la metodología de Propensity Score, el total de la muestra se reduce a medida
que se incluyen controles que intuitivamente deben ser considerados. Esto lleva a que la
región de soporte común del modelo cuente con pocas observaciones, lo cual a su vez no
permite evaluar el programa para una población más amplia (aunque el tamaño del soporte
sea significativo). A su vez, como se mencionó anteriormente, las diferencias de la población
participante y no participante en regiones urbanas y rurales no permiten comparar ambos sub-
grupos. Esto limita el análisis al no poder encontrar las diferencias medias en el puntaje del
Test para población urbana y rural.
Por esta razón, el presente documento debe servir como base para ampliar el análisis
del impacto del programa en el desarrollo cognitivo de niños en primera infancia en futuros
trabajos. Una de las formas en las que se podría proceder es medir la evolución del desarrollo
cognitivo de los participantes en dos periodos. Esto será posible cuando esté disponible la
segunda ronda de los datos recolectados por la ELCA para el 2013. A partir de la información
captada para los años 2010 y 2013 se podrá estimar un modelo por dobles diferencias
emparejadas que permita evaluar si el desarrollo cognitivo de los participantes mejora con la
exposición al programa. Los resultados positivos encontrados en este estudio son un buen
indicio de que el programa puede lograr mejorar el desarrollo de los niños y es posible que en
el largo plazo se encuentren los efectos significativos esperados.
7. Conclusiones y recomendaciones
El presente documento sirve como base para evaluar uno los impactos de largo plazo
de FA. A lo largo del análisis se encuentra que es importante considerar las diferencias
regionales de la población. A partir de los gráficos y tablas expuestas en el cuarto apartado, es
posible afirmar que para la muestra recolectada por la ELCA no parece haber diferencias en el
puntaje de la prueba TVIP según género, pero sí en regiones de zonas urbanas.
22
Este trabajo encuentra que el Programa Familias en Acción tiene impactos positivos,
pero no significativos en el desarrollo cognitivo de niños en primera infancia. También
muestra que los resultados son mejores para niños beneficiarios de 3 a 6 años que de 7 a 9
años. Esto podría indicar que el subsidio de nutrición y salud puede tener un mayor impacto
que el subsidio de educación en las habilidades cognitivas de los niños.
Sin embargo, a partir de los resultados (no significativos) encontrados en este estudio,
no es posible concluir que el programa logre un mayor puntaje en la prueba TVIP para sus
beneficiarios. Es necesario tener en cuenta que los efectos del programa en este aspecto
pueden no ser inmediatos y que para comprobar que el programa logre mejorar las habilidades
cognitivas de los niños será necesario un estudio que tenga en cuenta la evolución de sus
participantes en el largo plazo.
Es importante considerar que los niños participantes en FA pueden tener desventajas
iniciales con respecto a niños no participantes. Generalmente, y como se evidencia en la
cuarta sección de este estudio en el cuadro que presenta las características de ambas
poblaciones anterior, anterior al emparejamiento, los beneficiarios de FA tienen una peor
calidad de vida (medida en este documento por el acceso a los servicios) y padres con menos
años de educación. Es por esta razón que el programa enfrenta un reto importante al intentar
lograr las mismas oportunidades para estos niños en el largo plazo. Aún si el programa ha
demostrado tener efectos positivos en la asistencia escolar de los niños, esto no significa
necesariamente que pueda mejorar las habilidades escolares de los mismos. Para esto será
necesario mejorar el sistema educativo tanto por el lado de la demanda, como por el de la
oferta, haciendo inversiones en infraestructura y personal calificado que ayude a los niños a
mejorar su desarrollo.
La mayor restricción que enfrenta este trabajo es que según la muestra y metodología
escogidas no es posible encontrar un soporte común en el que se incluyan niños de zonas
rurales. Esto limita el análisis al no poder examinar si existen diferencias en el impacto del
programa en zonas urbanas y rurales. Por esta razón, es necesario encontrar otras
metodologías que permitan evaluar el impacto del programa según zona para la muestra de la
ELCA. A partir de los resultados encontrados en este documento, que indican que FA podría
lograr los efectos significativos esperados en el largo plazo, y con ayuda de otros estudios
complementarios, será posible argumentar que el programa le está apostando en el largo plazo
a lograr una inversión en capital humano para sus beneficiarios.
23
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24
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25
Anexo
1. Descripción del Test de Vocabulario en Imágenes Peabody (TVIP)
El Test de Vocabulario en Imágenes Peabody (Peabody Picture Vocabulary Test) fue
creado en 1959 y desde entonces ha sido usado por profesores y psicólogos en el sistema
educativo para conocer las aptitudes de los niños y su inteligencia verbal (Dunn, Padilla,
Lugo, & Dunn, 1986). La prueba, adaptada al idioma español, pretende medir el alcance del
vocabulario receptivo y evaluar el conocimiento y entendimiento de la lengua hispana.
Además, se prueban las habilidades escolares, el rendimiento escolar y la inteligencia
entendida como la capacidad de resolver problemas.
El Test consta de varios ítems, en los cuales se muestra al evaluado una lámina con
cuatro ilustraciones diferentes. La tarea consiste en encontrar la imagen que mejor ilustre el
significado de una palabra expresada oralmente por en evaluador. Esta prueba se ha
convertido en una herramienta popular para medir las aptitudes de niños en las escuelas no
sólo porque se ha demostrado su correlación con otras pruebas de inteligencia (Bernal & Van
der Werf, 2010), si no por su fácil administración y corta duración (entre 10 y 20 minutos,
aunque el test no se cronometra, pues mide la capacidad y no la rapidez). Las categorías
descriptivas de la prueba se resumen en las siguiente tabla.
Tabla 2: categorías descriptivas según puntaje (estandar) en la prueba TVIP
Fuente: Citado en Bernal & Van der Werf (2009)
2. Modelos. Estimación de la probabilidad de participación modelo probit y efecto de
Familias en Acción MCO para niños menores de 6 años.
26
Estimación Pr(FA) modelo probit(1)
VARIABLES FA
edad 0.199(0.147)
1 si hombre 0.538(0.858)
1 si padre tiene titulo técnico -0.623**(0.254)
1 si padre hizo toda la secundaria -0.0900(0.219)
1 si padre hizo algunos años secundaria -0.0617(0.205)
1 si padre tiene toda la primaria 0.00882(0.196)
1 si padre tiene toda la secundaria -0.247(0.253)
orden en el hogar 0.0553(0.0373)
1 si vive en Bogota -0.237(0.312)
1 si vive en Pacífica 0.0231(0.173)
1 si Oriental -0.0724(0.203)
1 si Atlantica 0.0252(0.172)
1 si hogar tiene acueducto 0.00217(0.180)
grado educativo que cursa -0.0773(0.0538)
1 si el establecimiento al que asiste es oficial 0.432**
(0.181)Cuartos en el hogar para dormir 0.0365
(0.0561)edad*hombre -0.127
(0.198)1 si es hijo de jefe del hogar 0.195*
(0.116)1 si es nieto del jefe del hogar -0.0610
(0.142)1 si tiene gas natural 0.217**
(0.107)1 si hogar tiene telefono 0.116
(0.119)1 si hay recolección de basura -0.142
(0.180)
Observations 112Standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
27
Modelo MCO(1)
VARIABLES estandar
FA 4.409(14.14)
edad -113.9(86.11)
orden en el hogar -0.973(2.109)
1 si hombre -38.22(23.13)
1 si vive en Bogotá 67.69**(17.05)
1 si vive en Pacífica 50.77(45.44)
1 si vive en Oriental 9.551(12.36)
1 si vive en Atlántica 0(0)
Cuartos en el hogar -11.44(15.35)
Cuartos oara dormir -6.347(13.58)
1 si padre estudio toda la primaria 14.12(33.14)
1 si padre hizo algunos años de secundaria 48.30(38.91)
1 si padre hizo toda la secundaria -4.766(29.15)
1 si no tiene ningun titulo de educación -42.86(48.13)
edad^2 11.75(7.746)
1 si vive en Casa 11.76(17.45)
1 si tiene gas natural en la casa -11.34(15.10)
1 si tiene recolección de basura 7.642(19.45)
1 si tiene telefono 83.85(45.20)
1 si el establecimiento al que asiste es oficial 23.81(40.34)
Constant 404.1(280.2)
Observations 32R-squared 0.918Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1