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Inversión en infraestructura escolar y sus efectos en el mercado educativo

Authors:
  • Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES)

Abstract

En Latinoamérica (LA) existe un alto porcentaje de estudiantes que asisten a escuelas con insuficiente infraestructura escolar (Duarte et al., 2017). Casi el 40% de estudiantes de 3er grado en LA asisten a escuelas que no cuentan con un adecuado servicio de agua y saneamiento. Un tercio de los estudiantes asiste a escuelas sin conexión a electricidad y sin ningún tipo de espacios de uso múltiple como gimnasios, auditorios, entre otros. En el Perú (MINEDU, 2018),solo el 18.8% de locales públicos de instituciones educativas se encontraban en buen estado, mientras que el porcentaje de locales públicos que requerían reparación total fue de 15.9%. En cuanto a los servicios básicos (electricidad, agua y saneamiento), solo 37.5% de locales públicos contaba con los tres servicios. La presente Investigación evalúa y analiza cuáles son los efectos en el mercado educativo de invertir en la infraestructura de los Colegios Emblemáticos. Asimismo, se estudia cómo la política analizada puede cambiar los incentivos del sector educativo privado en la determinación de sus inputs educacionales, y así, ver cómo se afectan los outputs de interés (matrícula y rendimiento educativo). Investigación ganadora del XXVI Concurso Anual de Investigación CIES 2022 – II, con la cooperación del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), en el marco de la Ley de Presupuesto del Sector Público para el año fiscal 2022 (Ley N° 31365) que dispone una subvención al CIES para el desarrollo de evaluaciones y otros estudios relevantes para la mejora de las políticas públicas, cuya aprobación fue formalizada mediante la Resolución Ministerial N° 144-2022-EF/43.
Inversión en
infraestructura escolar
y sus efectos en el
mercado educativo
Denys Casiano
Fabiola Alba Vivar
Proyecto Mediano - Noviembre 2023
Juan Cisneros
Sarita Oré Quispe
Con el apoyo del
CIES 2022-II
Concurso
Anual de
Investigación
Inversión en infraestructura escolar y sus efectos en el mercado educativo
Proyecto Mediano
La investigación fue ganadora del XXVI Concurso Anual de Investigación CIES 2022 – II, ejecutado
por el CIES y contó con el apoyo del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF).
Elaboración:
Fabiola Alba Vivar y Juan Manuel Cisneros; Analista senior en el Community College Research
Center y docente ordinario auxiliar a tiempo completo de la Universidad Nacional Mayor de San
Marcos, respectivamente; y Sarita Oré Quispe y Denys Casiano, consultores.
Retroalimentación y supervisión técnica:
Desde el MEF, la retroalimentación y supervisión técnica de la evaluación estuvo a cargo de
Jonathan Enríquez y José Luis Díaz de la Dirección de Calidad del Gasto Público, y Karla Ayala de la
Dirección de Gestión de Inversiones.
Supervisión:
Desde el CIES, la supervisión de la evaluación estuvo a cargo de Claudia Zarzosa, Marcelo Rodríguez
y Rodrigo Castillo.
Derechos de propiedad y cita de fuente:
Los derechos de propiedad y autoría sobre el estudio presentado en esta publicación pertenecen al
Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). Este volumen, elaborado en el marco del respeto a los
derechos de autor y propiedad intelectual, celebra diligentemente la labor intelectual de los
investigadores.
Se autoriza la reproducción total o parcial de esta publicación, bajo la condición de que se cite y
referencie la fuente:
El documento debe citarse de la siguiente manera: Ministerio de Economía y Finanzas (2023).
“Inversión en infraestructura escolar y sus efectos en el mercado educativo”. Informe nal. Elaborado
por Fabiola Alba Vivar, Juan Manuel Cisneros, Sarita Oré Quispe y Denys Casiano, Lima, Perú.
3
Contenido
1. Introducción .......................................................................................................... 4
2. Revisión de la literatura ......................................................................................... 6
3. El mercado educativo peruano .............................................................................. 9
4. El Programa de Colegios Emblemáticos ............................................................. 11
5. Datos .................................................................................................................. 15
5.1. Datos de inversión en infraestructura escolar ................................................... 15
5.2. Datos educativos ............................................................................................. 15
6. Metodología ........................................................................................................ 17
6.1. Tratamiento escalonado ................................................................................... 17
6.2. Efectos directos del Programa de Colegios Emblemáticos ............................... 20
6.3. Efectos indirectos o efectos spillover del Programa de Colegios
Emblemáticos ......................................................................................................... 21
7. Estadísticas descriptivas ..................................................................................... 23
8. Resultados .......................................................................................................... 25
8.1. Efectos del Programa de Colegios Emblemáticos ............................................ 25
8.2. Efectos indirectos (spillover effects) ................................................................. 27
9. Mecanismos ........................................................................................................ 34
10. Robustez ......................................................................................................... 36
11. Conclusiones y recomendaciones ................................................................... 38
12. Referencias bibliográficas ............................................................................... 40
13. Anexos ............................................................................................................ 44
13.1. Otras tablas y gráficos ................................................................................... 44
13.2. Detalles del Programa de Colegios Emblemáticos ......................................... 51
13.3. Robustez al tamaño del mercado relevante ................................................... 56
13.4. Event studies donde el evento es el año de inicio de la construcción ............. 58
13.5. Efectos desagregados en matrícula .............................................................. 61
4
1. Introducción
En Latinoamérica, aún existe un alto porcentaje de estudiantes que asisten a
escuelas con insuficiente infraestructura escolar (Duarte et al., 2017). Casi el
40% de estudiantes de tercer grado en América Latina van a escuelas que no
cuentan con un adecuado servicio de agua y saneamiento o suficientes oficinas
administrativas. De igual manera, un tercio de los estudiantes asiste a escuelas
sin conexión a electricidad y sin ningún tipo de espacios de uso múltiple, como
gimnasios, auditorios, entre otros. En Perú, según el Ministerio de Educación
(2018), solo el 18.8% de locales públicos de instituciones educativas se
encontraba en buen estado a la fecha de su estudio, mientras que el porcentaje
de locales públicos que requerían reparación total era de 15.9%. En cuanto a los
servicios básicos (electricidad, agua y saneamiento), solo 37.5% de locales
públicos contaban con los tres servicios.
Proporcionar un entorno de aprendizaje propicio y facilitar prácticas docentes
eficaces depende en gran medida de la funcionalidad de las infraestructuras
escolares. Sin embargo, muchas escuelas entre ellas de países en vías de
desarrollose enfrentan a grandes retos debido a la falta de instalaciones y
recursos. Por ello, varios países han puesto en marcha la mejora de las
infraestructuras escolares (por ejemplo, Estados Unidos, Pakistán, Haití, Burkina
Faso, Camerún, Ghana e Inglaterra). Aun cuando existen resultados diversos
sobre los efectos de tales políticas,1 se sabe mucho menos sobre los efectos que
las grandes inversiones en infraestructura pública pueden tener en el mercado
educativo, especialmente en un contexto con alta participación del sector
privado.
En el año 2009, se creó el Programa Nacional de Recuperación de las
Instituciones Públicas Educativas Emblemáticas y Centenarias (Programa de
Colegios Emblemáticos, en adelante), con el fin de desarrollar labores de
rehabilitación, remodelación y equipamiento de infraestructura educativa pública.
Este programa fue luego absorbido en el 2014 por el Programa Nacional de
Infraestructura Educativa (PRONIED). En una primera instancia y a falta de
información sobre infraestructura escolar—, las escuelas que formaron parte del
programa de infraestructura escolar fueron seleccionadas únicamente con
relación a su antigüedad, trayectoria histórica, número de estudiantes y nivel de
pobreza. Estas escuelas recibieron la denominación de “colegios emblemáticos
y centenarios”. Bajo el PRONIED, y tras conocerse los resultados del Censo de
Infraestructura Educativa (CIE) del 2014, se priorizaron adicionalmente otros
colegios. Según el CIE, 70% de los colegios públicos a nivel nacional requerían
ser reforzados o reconstruidos, y 67% no contaban con agua, desagüe o
electricidad. En base a esta información, el Ministerio de Educación (MINEDU)
estimó que los déficits en infraestructura educativa requerían de una inversión
total de 77,000 millones de soles para solucionar los problemas estructurales de
infraestructura (Ministerio de Educación, 2016).
En suma, la calidad de la infraestructura de las escuelas públicas a nivel nacional
refleja grandes carencias y el cierre de estas brechas es de gran interés para las
1 Para mayor detalle, véase las revisiones de Glewwe y Kremer (2006), Murnane et al. (2014) y Barrett et
al. (2019).
5
políticas públicas. Por otro lado, un fenómeno que se ha visto en las últimas
décadas es la gran proliferación de escuelas privadas. Estas escuelas privadas
tienen características heterogéneas, e incluso se ha documentado la presencia
de escuelas ilegales y/o informales de bajo costo. La matrícula privada en la
educación básica regular (EBR) representa alrededor del 25% a nivel nacional,
llegando a alcanzar el 50% en Lima Metropolitana.
En este contexto, esta investigación analiza cuáles son los efectos en el mercado
educativo de invertir en la infraestructura de los colegios emblemáticos. Nosotros
interpretamos esta política de inversión de infraestructura pública como una
señal de calidad educativa que puede hacer más atractivos a los colegios
públicos. Asimismo, estudiaremos cómo la política analizada puede cambiar los
incentivos del sector educativo privado en la determinación de sus inputs
educacionales, y así ver cómo se afectan los outputs de interés (matrícula y
rendimiento educativo).
En esta investigación, el objetivo general es evaluar los efectos directos e
indirectos del Programa de Colegios Emblemáticos en la matrícula, la
composición del mercado educativo y el aprovechamiento académico de los
estudiantes. Nuestras preguntas de investigación son:
¿Cuál es el efecto directo de la inversión en infraestructura escolar en los
niveles de matrícula y aprovechamiento escolar?
¿Cuáles son los efectos indirectos (o spillover effects) del Programa de
Colegios Emblemáticos en los colegios competidores (privados y
públicos), en términos de niveles de matrícula, permanencia en el
mercado educativo y elección de inputs educacionales?
6
2. Revisión de la literatura
Este estudio aporta a cuatro ramas de la literatura. En primer lugar, contribuimos
a la amplia investigación sobre los efectos directos de la construcción y/o
remodelación de espacios educativos en los resultados de los estudiantes. La
construcción de nuevas escuelas y la mejora de las existentes pueden dar lugar
a resultados diferentes: mientras que la creación de nuevas escuelas aumenta
el número de plazas disponibles, la mejora permite a los alumnos disfrutar de
instalaciones más modernas, en la misma ubicación y normalmente con los
mismos profesores y personal (Lafortune y Schönholzer, 2022). Los estudios
sobre programas de construcción de escuelas han encontrado efectos positivos
en el rendimiento de los estudiantes (Burde y Linden, 2013; Kazianga et al.,
2013; Lafortune y Schönholzer, 2022), niveles de matrícula (Burde y Linden,
2013; Dinerstein et al., 2020; Kazianga et al., 2013), asistencia escolar (Kazianga
et al., 2013) y los logros educativos e ingresos futuros de los estudiantes (Duflo,
2001).
En lo que respecta a los programas de mejoramiento de infraestructura escolar,
se observan efectos positivos en la matrícula y una disminución del abandono
escolar (Adukia, 2017); sin embargo, el efecto en el rendimiento de los
estudiantes es ambiguo (Andrabi et al., 2021; Cellini et al., 2010; Hong y Zimmer,
2016; Martorell et al., 2016; Neilson y Zimmerman, 2014).2 Adukia (2017) estudia
cómo el efecto de las mejoras en saneamiento escolar influye en las decisiones
de matrícula educativa en la India. El autor encontró que mejoras en el
saneamiento escolar aumentan la matrícula escolar en 12% y reducen el
abandono escolar en 12.2 puntos porcentuales en el nivel primaria. Neilson y
Zimmerman (2014) estudian el efecto de la remodelación de escuelas primarias
y secundarias en Connecticut, Estados Unidos. Ellos encontraron que, luego de
seis años de funcionamiento de la escuela, existe un aumento de 0.15
desviaciones estándar (σ) en los puntajes en las pruebas estandarizadas de
lectura. Por otro lado, Martorell et al. (2016) no encuentran efectos significativos
sobre los resultados de lectura y matemáticas para estudiantes de tercero a
octavo grado en Texas.
Cellini et al. (2010) comparan zonas escolares de California que aceptan en
referéndum que la emisión de bonos sea utilizada para reparaciones, mejoras y
equipamiento de las escuelas públicas, versus zonas distritales donde no.
Valiéndose de que hubo referéndums con márgenes estrechos, ellos encuentran
resultados mixtos en rendimiento académico. Hong y Zimmer (2016) usan una
estrategia similar para Michigan. Sus resultados muestran que la aprobación de
un bono aumentó el rendimiento en los exámenes de lectura en 0.1 a 0.3 σ luego
de entre uno y tres años del término de la construcción. Por otro lado, mediante
un experimento controlado, Andrabi et al. (2021) analizan un programa en
Pakistán que brinda financiamiento a las escuelas públicas en municipios
tratados para mejorar su infraestructura, contratar más profesores e involucrar a
2 La mejora y el equipamiento de las escuelas pueden mejorar el rendimiento académico a través de distintos
canales (Cellini et al., 2010; Neilson y Zimmerman, 2014). En el caso de los alumnos, puede reducir las
distracciones, minimizar los días de clase perdidos y aumentar el entusiasmo académico. Por parte de los
profesores, puede afectar a las estrategias de enseñanza y mejorar la moral, reduciendo el absentismo y la
rotación. Por último, también puede influir en la participación de los padres en las actividades académicas
de sus hijos en casa.
7
los padres de familia en la gestión del colegio. Cuatro años después de la
intervención, los autores encontraron un aumento de 0.2 σ en el puntaje
ponderado en las pruebas de matemática y lectura en los colegios públicos
tratados. Nuestra investigación se suma a esta literatura que estudia los efectos
directos de la mejora de la infraestructura de las escuelas existentes en la
matrícula y el rendimiento de los estudiantes, en el contexto de un país en
desarrollo.
Una segunda vertiente de la literatura examina los efectos de mercado y los
efectos indirectos de la construcción o mejora de escuelas.3 Dinerstein y Smith
(2021) examinaron una reforma educativa que proporcionó financiación adicional
a las escuelas públicas. Encontraron que esto provocó la salida de las escuelas
privadas (principalmente las de baja calidad) y un aumento de las tasas de
abandono escolar. Neilson y Zimmerman (2014) no encontraron efectos en las
escuelas competidoras, y Andrabi et al. (2021) hallaron una mejora significativa
en las puntuaciones de los exámenes estandarizados de las escuelas públicas y
privadas competidoras, en particular las situadas más cerca de las escuelas
tratadas. Dinerstein et al. (2020) estudiaron un gran programa de construcción
de escuelas públicas en la República Dominicana, y encontraron un efecto
negativo en la matrícula privada y un aumento del abandono escolar. Nuestro
estudio construye sobre estos estudios y complementa esta literatura al
proporcionar evidencia sobre los efectos indirectos de la mejora de la
infraestructura escolar sobre los colegios competidores, en términos de
permanencia en el mercado educativo, matrícula, abandono escolar y calidad
educativa.
La tercera vertiente de la literatura a la que contribuimos examina ampliamente
el mecanismo de la competencia en la generación de efectos indirectos en el
mercado educativo. Desde el enfoque de la elección escolar, la literatura se
centra en los efectos generados en el mercado educativo, tras la apertura de
escuelas concertadas (charter schools), sobre la matrícula y asistencia a la
escuela (Slungaard, 2022), suspensiones (Rossetto y Aniceto, 2020; Slungaard
Mumma, 2022), el rendimiento escolar (Ansari, 2021; Gilraine et al., 2021;
Rossetto y Aniceto, 2020; Slungaard, 2022) y los salarios y productividad de los
profesores (Jackson, 2012). Slungaard (2022) encuentra que, en Massachusetts
y Carolina del Norte, la apertura de colegios concertados genera una reducción
en la matrícula a escuelas públicas tradicionales, pero no cambios en la
asistencia, suspensiones ni el rendimiento de sus estudiantes. Mientras que los
resultados de Ansari (2021) ratifican los mismos resultados en matrícula en India,
los resultados de Gilraine et al. (2021) sí encuentran un aumento de 0.02 σ en el
rendimiento en los exámenes estandarizados en las escuelas públicas de
Carolina del Norte. En el contexto de Brasil, Rossetto y Aniceto (2020)
encontraron que la creación de institutos federales (escuelas secundarias)
provocó una reducción en la tasa de aprobación y aumento en la tasa de
suspensos en las escuelas públicas, lo cual explican que se debe a transferencia
3 Una rama de la literatura analiza los efectos indirectos de la construcción o mejora de escuelas sobre los
precios de la vivienda o la composición de las zonas escolares (Bayer et al., 2007; Black, 1999; Cellini et
al., 2010; Neilson y Zimmerman, 2014).
8
de los mejores alumnos de las escuelas públicas a los institutos federales. Los
efectos indirectos en el mercado de profesores también han sido estudiados.
En principio, las escuelas que compiten dentro de un mismo mercado relevante
tienen los incentivos a responder cuando alguna otra escuela competidora
mejora sustancialmente. Los colegios emblemáticos mejoraron tanto la
infraestructura como equipamiento de las escuelas existentes, pudiendo estos
haberse vuelto más atractivos para los padres de familia y estudiantes. Aunque
el estudio de Neilson y Zimmerman (2014) no halla spillovers en el rendimiento
académico de las escuelas competidoras, Andrabi et al. (2021) encontraron una
mejora de 0.2 σ sobre los resultados de exámenes estandarizados de los
colegios competidores (públicos y privados), siendo las escuelas que están
ubicadas a menor distancia las que mejoran más (0.36 σ). Nuestro estudio
encuentra que la probabilidad de que los colegios privados competidores cierren
aumenta en 4.5 puntos porcentuales cuando se realiza una mayor inversión en
infraestructura escolar pública. Por ende, contribuimos a esta literatura
demostrando que la mejora de la escuela pública puede cambiar la estructura
del mercado educativo, incluso cuando no hay introducción de nuevas escuelas
competidoras.
Por último, este trabajo también se relaciona con la literatura que explora las
preferencias de los padres por las escuelas por ejemplo, Abdulkadiroğlu et al.
(2018) y Beuermann et al. (2023). Complementamos esta literatura mostrando
que las mejoras en la infraestructura escolar pueden provocar cambios en las
preferencias por las escuelas. Los padres de familia pueden valorar más las
instalaciones escolares por las oportunidades recreativas o la mayor seguridad
que proporcionan, o simplemente porque son estéticamente más atractivas
(Cellini et al., 2010).
9
3. El mercado educativo peruano
Durante las décadas de los 70 y 80, hubo una leve expansión de la oferta
educativa pública, pero no la suficiente para contener la alta demanda. El
crecimiento explosivo de la matrícula estatal entre 1950 y 1992 (multiplicándose
por siete durante este periodo), sumado a la crisis económica de finales de los
80, provocó que el sector educativo no tenga el financiamiento requerido para
contener la demanda del servicio (Díaz et al., 1995). A pesar de que a nivel
histórico la participación de la educación estatal se mantuvo entre el 84% y 86%
de la matrícula total (idem) y que, para 1989, el 88.7% de los centros educativos
eran de servicio estatal, el déficit existente a nivel de aulas escolares ascendía
a 40,000 aulas (CIUP, 1992).
En 1996, se liberalizó el mercado educativo privado con la aprobación de la Ley
de Promoción de la Inversión en la Educación (Decreto Legislativo 882, 1996).
Esta ley otorgó beneficios tributarios y permitió la inversión con fines de lucro con
la finalidad de contribuir a modernizar el sistema educativo y ampliar la cobertura.
Estos hechos desencadenaron el aumento en la oferta de colegios privados, así
como la matrícula en estos colegios (Balarin y Escudero, 2019). Sin embargo, el
crecimiento de los colegios privados no vino acompañado de mecanismos de
supervisión (idem), lo que conllevó un deterioro de la calidad educativa a través
del tiempo. Es así como la oferta privada de colegios hoy en día muestra una
gran heterogeneidad: desde colegios de bajo costo y baja calidad hasta colegios
de alto rendimiento y costo dirigidos a las élites socioeconómicas. Notablemente,
Balarin y Escudero (2019) indican que el 63% de la oferta de escuelas privadas
se concentra en el sector de escuelas de pensiones bajas que cobran menos de
200 soles. Asimismo, la falta de supervisión y de regulación permitió incluso la
proliferación de colegios informales (con licencia de funcionamiento, pero que
dan un servicio distinto en locales no autorizados) y colegios ilegales (sin licencia
de funcionamiento). Así, por ejemplo, para el 2020, el MINEDU estimó que, en
Lima Metropolitana, del total de los 13,977 locales escolares, 264 de ellos eran
ilegales (aproximadamente, 3000 alumnos en riesgo) y 1315 eran informales
(alrededor de 42,000 estudiantes en riesgo).4
Pese a estos problemas de calidad educativa en el sector privado, la evolución
de los niveles de matrícula en este tipo de instituciones educativas en las
ciudades principales muestra una tendencia creciente desde el año 2006,
pasando de representar un 26.9% de la matrícula total en ese año a un 36.6%
en el año 2019. En contraste, la matrícula en instituciones educativas públicas
tuvo un comportamiento decreciente hasta el año 2015 (Figura 1). El patrón es
el mismo tanto para el nivel primario como secundario.
4 Ver El Comercio (2020).
10
Figura 1. Evolución de la matriculación por tipo de gestión (en miles) y participación de
colegios públicos sobre la matrícula (en porcentaje)
Elaboración propia.
Nota: El gráfico muestra la evolución de la matrícula total (primaria y
secundaria) en ciudades principales para instituciones educativas de gestión
pública (línea sólida) y privada (línea punteada). En barras se presenta la
evolución de la participación de matrícula pública sobre la matrícula total.
Diversos estudios analizan la lógica de la elección educativa en el país a través
de metodologías cualitativas. Estos estudios coinciden en que existe la idea
predominante de que los servicios privados son mejores y tienen mejor
reputación (Balarin, 2015; Cuenca, 2013; Ramírez y Román, 2018; Sanz, 2014).
Esto último, junto a la caída en calidad de las escuelas públicas y la proliferación
de escuelas privadas con pensiones accesibles, llevó al alza de la matrícula en
escuelas privadas. La educación privada, que antes era privilegio de las elites
económicas, se convirtió en la predilección de las familias de estratos
socioeconómicos medios y bajos, que ahora pueden acceder a escuelas
privadas de bajo costo. Asimismo, la percepción de la educación privada como
medio para obtener un mayor estatus social, junto a la percepción de una mayor
calidad en comparación a la educación pública, influye en la decisión de las
familias, que buscan asegurar las posibilidades de seguir estudios superiores
(Cuenca et al., 2019).
A partir de 2014, los intentos de regulación y ordenamiento de la oferta educativa
fueron priorizados por el MINEDU a través de esfuerzos por mejorar la calidad
de la educación pública. No es sorpresa que, dado el estado de la infraestructura
educativa, el MINEDU priorizara el fortalecimiento del PRONIED como uno de
sus ejes para la mejora de la calidad educativa pública (Saavedra y Gutierrez,
2020). En este proyecto, nos enfocamos exclusivamente en los colegios que
fueron atendidos por el Programa de Colegios Emblemáticos desde el 2009
hasta el 2014.
11
4. El Programa de Colegios Emblemáticos
El Programa de Colegios Emblemáticos fue creado en el 2009 para acondicionar,
renovar y equipar escuelas prioritarias existentes en los niveles primario y
secundario (Saavedra y Gutiérrez, 2020). Este programa no aumentó la
capacidad de la escuela, sino que reemplazó y acondicionó las aulas existentes,
y renovó o construyó áreas auxiliares (por ejemplo, campos deportivos,
laboratorios, salas para profesores, etc.). El programa priorizó las escuelas que
tenían una trayectoria histórica destacada, atendían a muchos estudiantes y
estaban en zonas de ingresos medios (MINEDU, 2013). El programa se creó con
20 escuelas de Lima Metropolitana, pero la lista se fue ampliando. Para
mediados de 2011, el número de colegios que formaban parte del programa
ascendió a 238.5 El 71.5% de los colegios participantes ofrece educación
primaria y secundaria, el 24.3% solo secundaria y el 4.2% solo primaria. Estos
colegios están ubicados en todo el territorio nacional. El 74.8% de los colegios
se ubican en ciudades principales.6 Lima es la región con el mayor número de
colegios (45 colegios), seguida por Cajamarca (18 colegios) y Puno (17
colegios). Por otro lado, las regiones con menor número de colegios
incorporados al programa son Madre de Dios, Pasco y Tumbes con tres colegios
cada una (Figura 2).
Con el cambio de Gobierno en julio de 2011, se produjeron algunas
modificaciones en el Programa de Colegios Emblemáticos (PCE). Primero, el
nuevo Gobierno en turno inició un proceso de investigación en materia de
corrupción. Esta investigación fue realizada para todos los programas de todos
los sectores (salud, transporte, educación, etc.) a nivel nacional. Dados los
indicios de corrupción encontrados de manera generalizada, incluyendo en el
PCE, desde enero de 2013 el programa pasó a ser administrado por la Oficina
de Infraestructura Educativa (OINFE) del MINEDU. La OINFE se hizo cargo de
los proyectos de mejora en curso y de los nuevos proyectos, por lo que este
cambio no significó uno real en términos de la operatividad del PCE. El cambio
radicó básicamente en la administración de los recursos públicos para financiar
las construcciones de los colegios emblemáticos, puesto que ahora el
presupuesto del PCE había sido cortado, y toda la financiación de las inversiones
sería financiada con cargo al presupuesto institucional del MINEDU. Durante la
administración de la OINFE, solo se implementaron tres nuevas escuelas
emblemáticas.
El nuevo Gobierno también cambió al ministro de Educación en turno. Es así
que, en octubre de 2013, llegó al MINEDU un ministro ampliamente percibido
como tecnócrata, quien arribó con un discurso que enfatizaba la eficacia y
resultados en aprendizaje (Balarin y Saavedra, 2023). Desde el 2014, el ministro
impulsó reformas e intervenciones a nivel nacional. Es así que, a fines de 2014,
se cierra el PCE para crearse un nuevo programa de infraestructura escolar,
denominado Programa Nacional de Infraestructura Educativa (PRONIED). El
PRONIED comparte el objetivo del PCE; sin embargo, cambia el grupo de
5 El programa atiende a un número pequeño de colegios en relación al total de colegios a nivel nacional.
Por ello, no creemos que existan efectos de equilibrio general.
6 Según la definición del Instituto Nacional de Estadística e Informática, usando información del Censo
Nacionales 2017: XII de Población, VII de Vivienda y III de Comunidades Indígenas.
12
potenciales colegios beneficiarios. El PRONIED deja de limitar sus acciones a
las 238 escuelas emblemáticas y, en su lugar, sigue un enfoque de priorización
de escuelas en función a sus necesidades de infraestructura educativa.7 El cierre
del PCE originado a raíz de cambios en la nueva gestión ministerial delimita
nuestro periodo de análisis. La Figura 3 muestra la línea de tiempo del programa.
Mayor detalle sobre el PCE puede ser encontrado en el Anexo B.
Figura 2. Distribución espacial de los 238 colegios emblemáticos
Elaboración propia.
Nota: El gráfico muestra la distribución espacial de las 238 instituciones
educativas incorporadas al Programa de Colegios Emblemáticos. Con puntos
rojos, se muestran los colegios que tienen alguna primera obra terminada en su
totalidad (tratados), mientras que con azul se muestran los colegios que no
tienen ninguna obra terminada (control), ambos con fecha de corte al año 2014.
7 Adicionalmente, la selección de colegios a ser tratados y su respectivo timing pasa a coordinarse con los
gobiernos subnacionales. A su vez, esto también responde a demandas de la población local.
13
Figura 3. Línea de tiempo del Programa de Colegios Emblemáticos
Elaboración propia.
Nota: La figura muestra la línea de tiempo del inicio, ejecución y cierre del Programa de Colegios
Emblemáticos.
Este estudio se centra en el análisis del PCE, cuya implementación se dio entre
los años 2009 y 2014. El cierre intempestivo del PCE provocó que, al 2014, solo
91 colegios hayan completado su primer proyecto de inversión en infraestructura
(entrega parcial). Esto nos deja con un grupo de colegios emblemáticos que
debieron haber sido tratados bajo el PCE, pero que no fueron atendidos (never
treated). Respecto de las escuelas que completaron su primer proyecto hasta
2014, el 74.6% contaba con educación primaria y secundaria, el 24.9% solo con
educación secundaria y el 0.6% solo con educación primaria. Se intervino un
promedio de 15 escuelas emblemáticas por año (Figura 4).
Figura 4. Evolución de colegios emblemáticos con proyectos finalizados, por año
Nota: Elaboración propia usando información proporcionada por PRONIED del Ministerio de
Educación.
En promedio, cada escuela tuvo nueve proyectos de mejora de infraestructura y
recibió una inversión total de 5.5 millones de soles. Los tipos de proyecto que
fueron ejecutados son diversos, de tipo curricular (laboratorios de cómputo y
14
ciencias, biblioteca y aulas de uso múltiple) y no curricular (infraestructura
deportiva, pabellones, gimnasio, piscina, veredas, áreas verdes, auditorios,
etc.).8 En promedio, cada proyecto de inversión demoró aproximadamente 1.2
años. La Figura 5 muestra el tipo de infraestructura realizada en los colegios
hasta el año 2014. Como se puede apreciar, todos los colegios recibieron el
mismo paquete de proyectos.
Figura 5. Número de obras acumuladas hasta el año 2014 según tipo de
infraestructura
Elaboración propia.
Nota: Este gráfico está construido usando información de los 91 colegios
que recibieron el programa y que cuentan con obras finalizadas.
8 Ver Tabla A1 para el listado completo de tipos de proyectos realizados por el Programa de Colegios
Emblemáticos hasta el año 2014.
15
5. Datos
5.1. Datos de inversión en infraestructura escolar
Para la identificación de los colegios que formaron parte del Programa de
Colegios Emblemáticos, usaremos la información administrativa de dicho
programa y la información provista por el Programa Nacional de Infraestructura
Educativa (PRONIED) del Ministerio de Educación. Dicha información incluye
datos objetivos de los proyectos, así como documentación técnica y legal de las
obras. Esta base contiene asimismo datos sobre el estado de las obras (avance
físico y financiero), fecha de inicio y culminación de las obras, número de
estudiantes beneficiados, y también información financiera del proyecto en
general. Esta información nos permite determinar el momento exacto en el que
los colegios emblemáticos reciben las obras de mejoras e incluso si un colegio
que fue seleccionado no recibe el programa. Estos datos son clave para la
estrategia empírica de este trabajo de investigación.
5.2. Datos educativos
Hacemos uso de dos fuentes con información educativa: (i) Censo Escolar (CE)
y (ii) la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE), ambos recopilados por el
Ministerio de Educación. El CE contiene información de todas las escuelas en
funcionamiento a nivel nacional, tanto públicas como privadas. Esta información
es crucial, pues nos ayuda a determinar qué escuelas salen del mercado y en
qué momento.9 Asimismo, el CE contiene las direcciones de los locales
escolares. Usando la información de geolocalización disponible desde el 2016,
hemos geolocalizado a los colegios para todo nuestro periodo de análisis.
Adicionalmente, para aquellas escuelas cuya geolocalización no era reportada,
usamos Google Maps API para determinar su localización exacta en base a la
dirección declarada en el padrón. Esta información nos permite definir los
mercados relevantes de cada colegio emblemático, basándonos en un criterio
de distancia.
Adicionalmente, el CE tiene información a nivel de colegio sobre la matrícula
escolar según sexo, edad y grado, así como del número de profesores y personal
administrativo/directivo del colegio según género, edad, nivel de educación
alcanzado, tipo de contrato, y si poseen algún rol administrativo/directivo en el
colegio. El CE posee también datos de la infraestructura escolar: acceso a
servicios básicos, número de salones y su condición, y la tenencia de salas de
profesores, biblioteca, laboratorio y edificio administrativo.
Del CE también se puede obtener información de resultados educativos
agregados a nivel de colegio, tales como número de alumnos desaprobados y el
nivel de deserción escolar. Estos resultados educativos serán complementados
con los resultados de la ECE. La ECE es una evaluación a nivel nacional que se
realiza a los estudiantes de segundo grado de primaria para medir sus logros de
9 Para diferenciar salida del mercado del no reporte de información al CE, hemos creado una medida
alternativa de salida del mercado que toma el valor de uno cuando el colegio no figura en el CE por al
menos tres años consecutivos. Esta es una medida más conservadora y nos permite controlar por posibles
errores de reporte. Sin embargo, los resultados son similares, independientemente de la medida de salida
de mercado utilizada.
16
aprendizaje en matemáticas y lectura. Estas variables de desempeño escolar
serán utilizadas como proxy de calidad educativa.
Nuestros resultados principales son la salida del mercado, la matrícula y la
calidad educativa. La información de composición de personal del colegio e
infraestructura nos permitirá analizar los ajustes que realizan las escuelas en sus
inputs educacionales (o mecanismos), que podrían explicar los cambios en las
variables de interés.
17
6. Metodología
El Programa de Colegios Emblemáticos identificó un total de 238 colegios
públicos denominados emblemáticosque debían ser beneficiarios. Estos
colegios tienen características homogéneas entre sí, pero difieren del resto de
colegios públicos tradicionales (ver Tabla 2). Específicamente, estos colegios se
caracterizan por ser aquellos con mayor antigüedad y población estudiantil, y por
ubicarse en zonas de ingresos medios. El cierre del PCE, en el 2014, dejó un
grupo de colegios emblemáticos sin tratamiento, los cuales utilizaremos como
grupo de control. Al 2014, solo 91 colegios emblemáticos habían recibido el PCE.
Este es un escenario ideal para implementar un modelo de diferencias en
diferencias.
Dado que el proceso de construcción implica diferentes etapas, hay tres formas
posibles de definir el momento del tratamiento. Podríamos definirlo como el
momento en que las escuelas iniciaron su proceso de construcción; cuando el
primer proyecto de construcción se terminó y estuvo disponible para los
estudiantes, y cuando todos los proyectos de construcción en las escuelas se
finalizaron y estuvieron disponibles para los estudiantes. Dado que el momento
en que la infraestructura está disponible para los alumnos es el más importante
para el resultado de matrícula y el rendimiento escolar de los alumnos,
preferimos esta definición en vez del inicio del proceso de construcción. Además,
preferimos el momento en el que la primera obra de infraestructura está
disponible para los estudiantes en lugar de cuando todos los proyectos de
construcción están terminados porque, al 2014, solo siete escuelas tenían todas
sus obras de construcción totalmente terminadas. Sin embargo, dado que las
escuelas pueden ser forward looking (Dinerstein et al., 2020), también
analizaremos el momento en que comenzó la construcción como el evento
relevante para el resultado de la escolarización (véase el Anexo D).
Dado que la implementación del PCE fue de manera escalonada, nosotros
aplicaremos un modelo de diferencias en diferencias escalonado, usando la
metodología de Borusyak et al. (2023), que permite la existencia de efectos
heterogéneos y dinámicos.
6.1. Tratamiento escalonado
Una cuestión metodológica central en nuestro análisis es el hecho de que los
colegios emblemáticos podrían no haber sido tratados por el Programa de
Colegios Emblemáticos siguiendo un orden aleatorio. Entender qué impulsó el
orden en que los colegios fueron tratados es importante, dado que este tipo de
decisión pudo no haber sido ortogonal a otros factores que podrían afectar
nuestros resultados educativos de interés (matrícula y resultados académicos).
Abordaremos esta preocupación de varias maneras que nos llevan a creer que
el vínculo entre el timing de la remodelación de los colegios y los resultados de
interés es causal.
18
En primer lugar, revisamos la normatividad en relación con el Programa de
Colegios Emblemáticos. El PCE fue creado mediante un decreto de urgencia10 y
modificado mediante resoluciones ministeriales. Ninguna de estas normas hace
alusión a criterios de priorización entre escuelas. Por el contrario, la norma
requiere con rango y fuerza de leyque todos los colegios emblemáticos sean
tratados con urgencia. En segundo lugar, tuvimos conversaciones con el equipo
técnico del PRONIED sobre los principales factores que determinaron que
algunos colegios hayan sido tratados antes que otros. Estas conversaciones
sugieren que las consideraciones educativas, en particular las tasas de matrícula
y el rendimiento escolar, nunca se tuvieron en cuenta en el timing en el que las
escuelas eran tratadas por el PCE. Más bien, los factores de importancia fueron
de índole técnica.
El principal factor fue la preparación de los expedientes técnicos de las
remodelaciones/construcciones. El expediente técnico es un documento que
contiene los estudios de ingeniería, las especificaciones técnicas de las obras y
el presupuesto definitivo de las obras. Idealmente, toda obra de construcción
debe tener este documento listo antes del inicio de las obras; sin embargo,
durante nuestro periodo de análisis encontramos que el 40% de los colegios no
contaba con expediente técnico aprobado. El hecho de que haya obras sin
expediente técnico se justifica por el carácter de urgencia de la norma, que
permitía que se inicie la construcción de las obras saltándose algunos
procedimientos del proceso de inversión pública. Asimismo, al 2014, solo el 25%
de los colegios contaba con expediente técnico.
Un segundo factor citado fue el saneamiento físico-legal del predio del colegio,
dado que el MINEDU no puede construir en terrenos que no se encuentren
debidamente registrados a su nombre. El saneamiento físico-legal de un terreno
es un procedimiento jurídico y técnico que se realiza ante la Superintendencia
Nacional de los Registros Públicos (SUNARP), a través del cual se solicita
corregir y precisar las áreas, linderos y medidas perimétricas de un predio en
base a un levantamiento topográfico y georreferenciación previamente realizada.
Siendo que los colegios emblemáticos fueron construidos en los años 50, una
situación particular recurrente es que la delimitación de las áreas del terreno del
colegio y propiedades colindantes tengan traslape en algunas zonas. Otra
situación potencial es que los colegios hayan sido construidos en propiedades
de comunidades campesinas, la Iglesia o particulares. Incluso cuando estos
terrenos han sido donados al MINEDU, demostrar la posesión del terreno ante
la SUNARP puede ser complicado. De acuerdo con un estudio del Banco
Mundial, al 2015, solo 32% de los colegios públicos a nivel nacional contaban
con el debido saneamiento legal de sus predios. Además, este estudio indica
que habría un 10% de colegios que podrían tener saneado su terreno en el corto
plazo (medio año); mientras que un 20% y 38%, en el mediano plazo (hasta un
año) y largo plazo (más de un año), respectivamente, debido a complicaciones
de tenencia de terrenos.
10 Los decretos de urgencia dictan medidas extraordinarias para atender situaciones imprevisibles. El
Gobierno sustentó la creación del Programa de Colegios Emblemáticos indicando que es “necesario
efectuar trabajos de intervención urgente en las instituciones educativas públicas emblemáticas y
centenarias del Programa, a fin de proteger la integridad física de los alumnos y docentes, así como asegurar
el normal desarrollo de las actividades educativas”.
19
Una tercera manera de abordar la preocupación sobre el timing no aleatorio de
la remodelación de los colegios es mediante pruebas estadísticas, usando los
datos disponibles. Para ello, estimamos a nivel de colegio: (a) los determinantes
de tener un colegio tratado entre el 2010 y 2014, y (b) los determinantes de tener
un colegio tratado en los primeros años, es decir, entre el 2010 y 2011. En este
análisis, incluimos como potencial determinante la tenencia de expediente
técnico aprobado. Además, para verificar que los patrones educativos anteriores
al inicio del programa no predicen dónde se desarrollan primero las obras de
construcción del programa, también controlamos por niveles de las variables
educativas y su evolución (2006-2008) antes del inicio del programa.
Específicamente, controlamos por las variables en niveles y crecimiento de la
tasa de deserción escolar, tasa de alumnos aprobados, número de profesores y
matrícula. Lamentablemente, debido a falta de datos, no podemos controlar por
si el terreno está saneado o no. Finalmente, en algunas regresiones, también
controlamos por efectos fijos de distrito.
Los resultados de estas regresiones se muestran en la Tabla 1. Los resultados
corroboran la evidencia que recogimos de nuestras conversaciones con el
equipo del PRONIED. Primero, vemos que contar con expediente técnico incidió
positivamente en la probabilidad de tratamiento al 2014 (columna 1) y al 2011
(columna 6). La correlación entre tener el expediente técnico aprobado y ser
tratado es alta. De hecho, tener el expediente técnico se relaciona con un
incremento en 76% en la probabilidad de ser tratado al 2014 (columna 1). Los
patrones de crecimiento (2006-2008) en las variables de índole educativa
parecen no tener incidencia en qué escuelas son tratadas en el periodo de
análisis (columna 2) o en cuáles son tratadas primero (columna 7), puesto que
estos coeficientes son de magnitudes cercanas a cero y no significativas. Estos
resultados no cambian con la inclusión de las variables educativas en niveles
(columnas 3 y 8).
Tabla 1. Timing del Programa de Colegios Emblemáticos
20
Algo que podría preocuparnos es que los colegios que fueron tratados al principio
puedan haber sido seleccionados debido a las condiciones para oportunidades
de corrupción. Esta es una preocupación válida en la medida que el periodo de
análisis del estudio tiene un trasfondo de corrupción generalizada en el país. De
hecho, luego del término de la gestión presidencial en el 2011, se realizó una
investigación de corrupción de la gestión presidencial en relación con todos los
procesos que implicaban grandes adquisiciones y licitaciones. Uno de los varios
programas analizados fue el PCE. Esta investigación analizó todas las
potenciales situaciones de corrupción que podrían provenir de individuos
particulares, de empresas privadas, así como de funcionarios del Gobierno
central y local. Tras un análisis exhaustivo, se encontraron indicios de corrupción
entre empresas privadas y funcionarios del Gobierno central. Es decir, no hubo
participación del personal de los colegios ni de los gobiernos locales, sino que
esto ocurrió a nivel del MINEDU y las empresas contratistas. El informe de la
Comisión Investigadora Multipartidaria brinda el listado de empresas contratistas
con indicios de haber cometido actos de corrupción en el PCE. El 25% de los
colegios emblemáticos tratados tuvo como empresa contratista a una empresa
con indicios de haber cometido actos de corrupción. Las columnas 4 y 9 de la
Tabla 1 controlan por el hecho de tener una empresa contratista con indicios de
ser corrupta. Como se aprecia, esta variable no incidió en el timing de las obras
de construcción. Estos resultados se mantienen tras la inclusión de efectos fijos
de distrito (columnas 5 y 10).
Adicionalmente, en la sección 8, realizamos un análisis de estudio de eventos
para todas las nuevas variables de interés. Nuestro análisis vía estudio de
eventos muestra que no existen tendencias previas al tratamiento.
6.2. Efectos directos del Programa de Colegios Emblemáticos
Para responder a nuestra primera pregunta sobre los “efectos directos” del
programa en las escuelas tratadas, estimaremos el modelo de diferencias en
diferencias escalonado a nivel de escuela, como se observa a continuación:
 = + + 1[×]+ (1)
Donde,  es la variable de interés a nivel de colegio s en el periodo t: matrícula,
test estandarizados (ECE), personal docente (CE) e inversión en infraestructura
escolar (CE); β es el coeficiente de interés; y son los efectos fijos de colegio
y año, respectivamente; 1[×] es la función indicadora que toma el
valor de 1 cuando el programa se encuentra activo en el colegio s;  es el
término de error. Para esta estimación, haremos uso del estimador de Borusyak
et al. (2023), el cual es robusto a la presencia de efectos de tratamiento
heterogéneos y dinámicos que la reciente literatura ha demostrado para el caso
del análisis vía efectos fijos. Asimismo, este estimador es ideal cuando el
tratamiento es escalonado como en nuestro caso.
Una ventaja de usar la estrategia de diferencias en diferencias es que no requiere
una asignación aleatoria para el grupo de tratamiento. Sin embargo, una
amenaza a nuestra estrategia empírica es si la apertura de los colegios
21
renovados está correlacionada con otros shocks a las variables dependientes
que estamos analizando. En concreto, una preocupación sería que exista otro
programa o intervención que pueda haberse ejecutado en el mismo periodo y en
los mismos lugares que los colegios emblemáticos tratados, lo que también
podría tener un impacto en nuestros resultados de interés. Sin embargo,
sabemos que, durante el periodo analizado, no se desarrollaron otras políticas
educativas que hayan acompañado al PCE en los colegios emblemáticos u otros
programas en zonas circundantes a estos que puedan haber afectado el
mercado educativo.
Asimismo, emplearemos la técnica de estudio de eventos para visualizar los
resultados de manera dinámica y mostrar los efectos del tratamiento antes del
tratamiento para validar el supuesto de tendencias paralelas. Para esta
estimación, haremos uso del estimador de Borusyak et al. (2023).
6.3. Efectos indirectos o efectos spillover del Programa de Colegios
Emblemáticos
En un segundo paso, para evaluar los “efectos indirectos” del programa,
ampliamos nuestra muestra para incluir a las escuelas que se encuentran
alrededor de las escuelas que fueron seleccionadas para recibir el programa y
consideramos que potencialmente pueden ser afectadas. Para este análisis,
primero definimos los mercados relevantes de los colegios elegibles por el
Programa de Colegios Emblemáticos. Por mercado relevante, se entiende a
aquel que incluye a todos los colegios entre los cuales existe una competencia
cercana o que, desde la perspectiva del consumidor, son cercanos sustitutos.
Siguiendo la literatura, definiremos mercado relevante usando un criterio de
distancia (Allende, 2019; Ansari, 2021; Dinerstein et al., 2020; Slungaard, 2022).
El mercado relevante de los 238 colegios identificados por el programa estará
compuesto por todas escuelas ubicadas dos kilómetros alrededor.
Resaltamos que esta definición es un proxy de mercados relevantes, ya que
asume que las escuelas competidoras se encuentran ubicadas geográficamente
muy cerca y que los estudiantes típicamente eligen escuelas cercanas a ellos.11
Para este análisis, incluiremos únicamente a los colegios que forman parte de
los mercados relevantes de los colegios que fueron parte de la selección del
programa. Aquellas escuelas competidoras que se encuentran alrededor de las
escuelas emblemáticas que culminaron la construcción son las escuelas
“tratadas”, mientras que aquellas escuelas competidoras que se encuentran
alrededor de las escuelas emblemáticas que fueron seleccionadas, pero no
recibieron el programa, son las escuelas que pertenecen al grupo “control”.
La Figura 6 muestra un ejemplo gráfico sobre cómo se construyen los mercados
relevantes para la región de Apurímac usando una distancia de dos kilómetros.
Como se puede apreciar, en esta región existen cuatro colegios que formaron
11 En nuestro caso, dado que no contamos con la dirección del hogar de los estudiantes para estos años,
hacemos el supuesto de que la mayoría de los estudiantes eligen escuelas cercanas a su domicilio. En la
sección 10, realizamos un análisis de robustez a diferentes definiciones de mercado relevante.
22
parte del Programa de Colegios Emblemáticos. Sin embargo, solo dos de estos
colegios fueron tratados hasta el 2014. Nuestra muestra final incluye 161
mercados relevantes, cada uno de los cuales contiene un promedio de 56
escuelas que compiten entre sí. Asimismo, dado que estamos explorando el
canal de competencia entre escuelas, imponemos un requisito adicional. En
principio, analizaremos mercados relevantes que contienen al menos cinco
escuelas privadas dentro del mercado relevante. Al poner esta restricción,
excluimos los tres mercados de la región de Madre de Dios. Adicionalmente,
estamos retirando del análisis todos aquellos mercados relevantes que se
traslapan entre sí.
Figura 6. Ejemplos de mercados relevantes: Apurímac (Buffer = 2 km)
Elaboración propia.
Aquí también haremos uso de la estrategia empírica de diferencias en diferencias
escalonadas usando el estimador de Borusyak et al. (2023). Bajo esta
metodología, explotaremos la variación exógena en el tiempo de la
implementación escalonada del Programa de Colegios Emblemáticos, donde la
asignación del tratamiento se realiza a nivel de mercado relevante. En este caso,
la especificación econométrica por estimar es la siguiente:
 = + + + 1 ×+ (2)
Esta especificación es similar a la ecuación 1, con la diferencia de que
1 × es la función indicadora que toma el valor de 1 cuando el
colegio emblemático en el mercado relevante es es tratado. En otras palabras,
23
la función indicadora toma el valor de 1 cuando la escuela j en el mercado
relevante es expuesta al PCE (es decir, el colegio emblemático es tratado);
es el coeficiente de interés; asimismo, incluimos una variable que controla
por las tendencias a nivel de mercado.
7. Estadísticas descriptivas
La Tabla 2 muestra las estadísticas descriptivas de las tres muestras analizadas
para el periodo previo al inicio del Programa de Colegios Emblemáticos (2006-
2009): (i) las escuelas emblemáticas, (ii) las escuelas privadas competidoras y
(iii) las escuelas públicas competidoras. El panel A muestra el porcentaje de
escuelas que salen del mercado y el nivel de matrícula anual promedio. Aquí se
aprecia que las escuelas privadas competidoras son más propensas a
abandonar el mercado y tienen niveles de matrícula más bajos. Así, la matrícula
promedio en las escuelas competidoras privadas es de 87 alumnos, mientras
que en las escuelas emblemáticas y escuelas competidoras públicas es de 1049
y 483, respectivamente.
En el panel B, se muestran los resultados académicos de los alumnos y los
resultados en las pruebas estandarizadas de matemáticas y lectura de los
estudiantes de segundo grado de primaria. La tasa media de abandono escolar
es del 5.3% en los colegios públicos tradicionales, y menor en los colegios
emblemáticos y privados (3.8 y 2.4%, respectivamente). Las escuelas
emblemáticas y competidoras privadas tienen puntuaciones medias en
matemáticas de aproximadamente 0.35 σ y 0.25 σ, mientras que las escuelas
públicas tradicionales tienen una media de 0 σ. En cuanto a las puntuaciones en
lectura, las escuelas privadas muestran las puntuaciones más altas (0.5 σ),
seguidas de las escuelas emblemáticas (0.23 σ) y las escuelas públicas
tradicionales (-0.08 σ).
El panel C muestra las características del personal en las escuelas. El número
de profesores y personal administrativo de colegios emblemáticos casi duplica al
de profesores de centros privados y otros centros públicos. El porcentaje de
profesoras se acerca al 50% en todas las muestras. Asimismo, es más probable
que los profesores de los colegios públicos tradicionales asuman
adicionalmente a sus labores cargos directivos y/o administrativos en los
centros educativos. Del total de profesores que únicamente tienen labores de
enseñanza, casi 100% tienen estudios superiores (pedagógicos y no
pedagógicos). Asimismo, vemos que el porcentaje que tiene contratos de largo
plazo es mayor en los colegios públicos.
Finalmente, el panel D muestra las variables de infraestructura. Las escuelas
emblemáticas son las que tienen mayor acceso a los servicios básicos de agua,
electricidad y alcantarillado (93%), seguidas de las escuelas privadas (92%) y
las escuelas públicas tradicionales (85%). A su vez, las escuelas emblemáticas
tienen casi tres veces más aulas que las escuelas privadas y públicas
tradicionales. Sin embargo, las aulas de las escuelas privadas son las que se
encuentran en mejores condiciones. En términos de acceso a espacios auxiliares
o complementarios, tales como salas de profesores, bibliotecas, laboratorios y
edificios administrativos, son los colegios emblemáticos, seguidos de los
colegios privados, los que tienen mayor acceso a estos.
24
Tabla 2. Estadísticas descriptivas
Cabe resaltar que nuestra estrategia de identificación no requiere que los
colegios del grupo de control y tratamiento tengan los mismos niveles en las
variables dependientes y covariables, sino que se basa en el supuesto de
tendencias paralelas que investigamos gráficamente más adelante. Como
veremos en la siguiente sección, el grupo de control y tratamiento tienen una
evolución similar antes del inicio de la intervenciónen nuestras variables de
interés. Si bien aún podrían existir variables no observables que evolucionen de
manera distinta, es tranquilizador saber que a nivel de variables observables no
encontramos indicios de violación de este supuesto.
Para fines descriptivos, se presentan las estadísticas de las escuelas tratadas y
de control durante el periodo previo al programa para cada una de las muestras
analizadas (Tablas A2, A3 y A4). La Tabla A2 muestra que las escuelas
emblemáticas tratadas son mayores en términos de matrícula e infraestructura,
pero iguales en todas las demás características. La Tabla A3 muestra que las
escuelas privadas de los mercados tratados tienen un mayor número de alumnos
matriculados y mejores resultados en las pruebas de matemáticas y lectura.
También hay diferencias en el personal docente y la infraestructura; sin embargo,
estas diferencias son económicamente triviales. Por último, la Tabla A4 también
muestra que las escuelas públicas tradicionales de los mercados tratados y de
control presentan únicamente pequeñas diferencias en términos de
infraestructura y personal docente.
25
8. Resultados
8.1. Efectos del Programa de Colegios Emblemáticos
En la Tabla 3, mostramos los efectos del programa sobre los niveles de matrícula
y resultados educativos. Los resultados indican que no hay efectos en la
matrícula, lo cual es coherente con el hecho de que el programa no tenía como
objetivo aumentar la capacidad escolar. La Figura 7 muestra el correspondiente
gráfico de estudio de eventos (event study). En el panel A, se observa que hay
una tendencia negativa que se inicia un año antes de la finalización de las obras
de remodelación. Este efecto es significativo en el periodo -1; sin embargo, la
matrícula vuelve rápidamente a los niveles anteriores al inicio de las obras de
remodelación tras el primer año de finalización de la primera obra. Asimismo,
vemos que el efecto en la matrícula es significativo y positivo en los periodos 3 y
4.
La construcción de la primera obra tarda, en promedio, 1.2 años. De acuerdo con
nuestras conversaciones con funcionarios del MINEDU, durante este periodo de
construcción, el Programa de Colegios Emblemáticos trasladó temporalmente a
parte de sus alumnos a espacios provistos por otros colegios públicos cercanos
(aulas o espacios abiertos con aulas temporales). Es importante resaltar que,
pese a que estos alumnos fueron localizados físicamente en otros colegios
públicos, estos alumnos fueron registrados y atendidos por el colegio
emblemático.12 Esto significa que, a pesar de esto, muchos alumnos
abandonaron dichas escuelas temporalmente, aunque cabe resaltar que no
podemos identificar si los mismos estudiantes que dejaron la escuela volvieron
o fueron reemplazados por otros.
Tabla 3. Efectos del programa sobre la matrícula y resultados educativos
Asimismo, la Tabla 3 muestra los efectos sobre la deserción escolar (columna 2)
y las pruebas estandarizadas de matemáticas y lectura para los alumnos de
segundo grado de primaria (columnas 3-4). No encontramos un efecto en la
deserción escolar. Este resultado difiere del efecto encontrado (12.2 p.p. en las
escuelas primarias en India (Adukia, 2017). La Figura 7 (panel B) muestra los
12 Conversaciones con personal del MINEDU sugieren evidencia anecdótica de que los padres de familia
prefieren que sus hijos no sean reubicados temporalmente fuera de las inmediaciones del colegio
emblemático durante la etapa de remodelación. De hecho, a partir del 2015, el PRONIED tomando en
consideración la demanda de los padresinició la construcción de aulas temporales en campos abiertos
de los colegios emblemáticos durante el periodo de remodelación. Estas preferencias de los padres
explicarían por qué, durante nuestro periodo de análisis (2006-2014), la matrícula de estos colegios cae.
26
correspondientes gráficos de estudio de eventos. No observamos tendencias
previas en las tasas de deserción, lo que valida nuestros resultados posteriores
al tratamiento.
Por otro lado, no encontramos efectos en ninguna prueba estandarizada, tanto
en lectura como en matemáticas, para los alumnos de segundo grado (Tabla 3).
Sin embargo, estos resultados pueden ser una medida limitada de los resultados
académicos de las escuelas emblemáticas, ya que las mejoras en las
instalaciones escolares pueden tener mayores efectos en otras asignaturas
como ciencias, donde los laboratorios, por ejemplo, pueden hacer una
contribución importante (Cellini et al., 2010). Asimismo, este resultado es
solamente para las escuelas de nivel primario y no secundario, debido a la falta
de pruebas estandarizadas a ese nivel durante el periodo de análisis. En suma,
estos resultados se alinean con lo sugerido por Mbiti et al. (2019), quienes
muestran que aumentar los recursos en las escuelas por sí mismo tiene efectos
limitados en los resultados educativos debido a que hay complementariedades
con otro tipo de inputs, como por ejemplo la calidad de los docentes.
Figura 7. Efectos dinámicos sobre la matrícula y el rendimiento académico
Panel A: Matrícula
Panel B: Deserción escolar (%)
Panel C: Matemática z-score
Panel D: Lectura z-score
Elaboración propia.
27
8.2. Efectos indirectos (spillover effects)
Luego de estimar los efectos directos del programa, estimamos los efectos
indirectos en las escuelas cercanas o mercado relevante. Para estos resultados,
estimamos los efectos en los buffers de dos kilómetros de distancia alrededor de
las escuelas seleccionadas para el programa. Para esta estimación, seguimos el
modelo propuesto en la ecuación (2) detallada en la sección 6. La Tabla 4
muestra los efectos indirectos sobre la salida del mercado y la matrícula. El panel
A muestra los efectos calculados en la muestra de escuelas privadas; mientras
que el panel B, en la muestra de los colegios públicos tradicionales. No
encontramos que tener una escuela emblemática mejorada lleve a las escuelas
competidoras a salir del mercado (columna 1). En la Figura 8 (panel A), se
muestran los resultados dinámicos y vemos que las escuelas privadas
responden saliendo del mercado únicamente durante el primer año.
Tabla 4. Efectos indirectos sobre la salida del mercado y la matrícula
En contraste, en términos de matrícula, observamos lo contrario. En la Tabla 4,
mostramos los resultados tanto condicionales a las escuelas que no cierran
como al total de la muestra (incondicional). Los resultados son similares
sugiriendo que los efectos en matrícula provienen de las escuelas
sobrevivientes. En la Figura 8 (panel B), observamos que existen efectos
negativos y significativos en la matrícula de las escuelas privadas y públicas
alrededor de las escuelas beneficiadas por el programa. Es decir, al comparar
colegios competidores en mercados que tienen un colegio emblemático tratado
con otros mercados que tienen un colegio emblemático no tratado, lo que
encontramos es que la matrícula en estos primeros mercados cae en
comparación a los colegios ubicados en los mercados de control. Asimismo,
observamos que estos efectos son mayores para las escuelas públicas. En neto,
vemos que la proporción de la matrícula pública cae 1.9 p.p. (Tabla 5). Esta caída
28
ocurre desde el primer periodo postratamiento y se va incrementando con el
pasar del tiempo (Figura 9).
Figura 8. Efectos indirectos en matrícula y salida de escuelas
Panel A: Salida de escuelas
Panel B: Matrícula
Elaboración propia.
Tabla 5. Efectos indirectos en la proporción de la matrícula pública
Figura 9. Efectos dinámicos indirectos en la proporción de matrícula pública
29
En la Figura 10, mostramos los efectos heterogéneos en la salida de las escuelas
por distintos grupos de escuelas privadas (panel A) y públicas (panel B). Vemos
que únicamente hay efectos significativos en el grupo de escuelas privadas de
nivel primaria de menor rendimiento (medido a través del z-score en lectura).
Figura 10. Efectos heterogéneos sobre la salida de escuelas, por grupo
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
Elaboración propia.
En la Figura 11 (panel A), mostramos los efectos heterogéneos en la matrícula
por distintos grupos de escuelas privadas. Vemos que los efectos negativos que
observamos son relativamente similares para todos los grupos, sugiriendo que
no existe heterogeneidad en los resultados que observamos y que el efecto de
reducción en la matrícula se da de manera general. La única excepción es para
las escuelas de menor rendimiento, donde el efecto negativo es mayor. En
contraste, la Figura 11 (panel B) muestra los efectos heterogéneos para las
escuelas públicas alrededor de las escuelas emblemáticas. Observamos que, en
este caso, hay diferencias en términos de niveles de competencia, donde los
efectos son liderados por las regiones de alta competencia y la ciudad de Lima.
Figura 11. Efectos heterogéneos sobre la matrícula, por grupo
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
Elaboración propia.
30
Asimismo, estudiamos los efectos del mercado en los resultados educativos. La
Tabla 6 muestra los efectos indirectos en las tasas de deserción escolar y en las
pruebas estandarizadas de lectura y matemáticas de los alumnos de segundo
grado. Como se ve en la columna 1, con un nivel de confianza del 95%, no
encontramos efectos sobre las tasas de deserción escolar en las escuelas
privadas o públicas. Además, hay una reducción significativa en las
puntuaciones que obtienen los alumnos de segundo grado en la prueba
estandarizada de lectura en los colegios públicos competidores del nivel
primario. Este efecto negativo en los colegios públicos es de 0.11 σ. Asimismo,
hay también efectos negativos significativos en las pruebas de matemáticas en
los colegios privados. Este efecto negativo es de una magnitud similar. Es
importante notar que las pruebas estandarizadas a tan temprana edad (segundo
grado) son también un buen proxy de capital humano proveniente de las familias.
Por ello, nosotros interpretamos estos resultados como evidencia sugestiva de
reordenamiento de estudiantes entre escuelas, más que como un resultado de
deterioro de calidad educativa en las escuelas competidoras. En la Figura 12,
validamos el supuesto de tendencias paralelas para los colegios cercanos. No
encontramos pruebas de violación de las tendencias paralelas.
Tabla 6. Efectos indirectos en los resultados de alumnos de escuelas competidoras
31
Figura 12. Efectos dinámicos indirectos en los resultados de alumnos de escuelas
competidoras
Panel A: Deserción escolar (%)
Panel B: Matemática z-score
Panel C: Lectura z-score
Elaboración propia.
32
En la Figura 13 (panel A), mostramos los efectos heterogéneos en deserción
escolar, por distintos grupos de escuelas privadas, y no encontramos mayores
diferencias. En contraste, la Figura 13 (panel B) muestra los efectos
heterogéneos para las escuelas públicas. Observamos que, en este caso, hay
diferencias en términos de niveles de competencia, donde los efectos son
liderados por escuelas secundarias, las regiones de baja competencia y en
ciudades que no son de Lima. Es decir, los efectos en deserción escolar son más
altos en aquellos lugares donde hay menos escuelas y menos posibilidades de
cambiarse a otra escuela del mismo mercado.
Figura 13. Efectos heterogéneos sobre la deserción escolar, por grupo
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
Elaboración propia.
33
En la Figura 14 (paneles A y C), vemos los efectos heterogéneos en los
resultados de las pruebas estandarizadas por distintos grupos de escuelas
privadas. No encontramos mayores diferencias, excepto en las regiones de baja
competencia, donde se ve un resultado positivo y significativo. Por el contrario,
la Figura 14 (paneles B y D) muestra que no existen efectos heterogéneos para
las escuelas públicas. Se ha de notar que estos resultados son exclusivos para
las escuelas de nivel primario, dado que solo contamos con las pruebas ECE a
ese nivel.
Figura 14. Efectos heterogéneos sobre los resultados académicos, por grupo
Panel A: Lectura z-score para escuelas privadas
Panel B: Lectura z-score para escuelas públicas
Panel C: Matemática z-score para escuelas
privadas
Panel D: Matemática z-score para escuelas
públicas
Elaboración propia.
34
9. Mecanismos
En esta sección, exploramos dos mecanismos que nos ayuden a comprender los
resultados que hemos obtenido. Primero, exploramos si los colegios responden
a este shock ajustando sus inputs educativos como los docentes. La Tabla 7
muestra los resultados para todas las muestras que analizamos.13 Por un lado,
observamos que, en las escuelas emblemáticas que reciben el programa, no hay
efectos significativos en la composición de personal del colegio, bajo niveles
convencionales de confianza. Tampoco observamos ningún efecto significativo
a nivel de mercado. Esto nos sugiere que los colegios no respondieron ajustando
el personal docente.
Tabla 7. Efectos en el personal administrativo y profesores
Segundo, en la Tabla 8,14 exploramos si las escuelas alteraron los inputs en
términos de infraestructura. En el primer panel, observamos que efectivamente
las condiciones de infraestructura de las escuelas emblemáticas que reciben el
programa mejoran (proporción de aulas en buenas condiciones). Cuando vemos
los efectos a nivel de mercado, observamos que las escuelas reaccionan
alterando sus inputs. Por un lado, disminuye la proporción de aulas en buenas
condiciones. Por el lado de los colegios públicos, vemos que estos disminuyen
el número de aulas. Sin embargo, estos efectos a nivel de mercado no son
económicamente significativos.
13 La Figura A1 muestra los efectos dinámicos de estos resultados, los cuales confirman la validez del
supuesto de tendencias paralelas.
14 La Figura A2 muestra los efectos dinámicos de estos resultados. Resaltamos que hay tendencias previas
en algunos resultados que no son estadísticamente significativos para las escuelas públicas.
35
Tabla 8. Efectos en variables de infraestructura
36
10. Robustez
Nosotros usamos un criterio de distancia para la definición de mercados
relevantes. Esta definición asume que los estudiantes hacen su elección de
escuela sobre un conjunto de colegios (choice set) ubicados alrededor de sus
viviendas. Haciendo uso de la Encuesta Nacional de Programas Presupuestales
(ENAPRES) para el periodo 2011-2019, estimamos las distancias que los
estudiantes recorren desde sus casas hasta el colegio. La ENAPRES cuenta con
información del tiempo que le lleva a los estudiantes trasladarse a la escuela y
el medio de transporte utilizado. La Tabla 9 muestra nuestro cálculo de distancias
(en km) recorridas del domicilio al colegio, asumiendo diferentes velocidades
para cada tipo de transporte (Velásquez, 2023). Esta tabla muestra estas
estadísticas desagregadas por tipo de ciudad (principales y no principales). En
general, los estudiantes se desplazan en promedio 1.77 km. Además, este
desplazamiento es mayor en las ciudades principales (2.46 km) que en las
ciudades no principales (1.68 km). Basándonos en estos resultados, definimos
que el tamaño del mercado relevante es de 2 km. Esta definición es coherente
con las definiciones de Accinelli (2018) para las zonas de bajos ingresos de Lima,
y Allende (2019).15
Tabla 9. Distancia de la casa a la escuela por tipo de ciudad, en kilómetros
En el Anexo C, se muestran los análisis de eventos para los resultados
principales usando diferentes tamaños de mercado relevante. Como se puede
apreciar, los resultados para las diferentes definiciones muestran los mismos
patrones, aunque con ligeras diferencias en magnitudes dada la inclusión de
15 Accinelli (2018) calcula el grado de competencia que enfrenta cada colegio de educación primaria y
encuentra que cada colegio tiene en promedio otros 10 colegios compitiendo con ellos en solo un kilómetro
de distancia. Asimismo, Allende (2019) encuentra que, en todo el Perú, la distancia promedio entre la
ubicación de la familia y la escuela elegida es de tres kilómetros.
37
nuevas observaciones. En general, concluimos que nuestra especificación
preferida es robusta a otras distancias y además es conforme a las medidas
promedio que se muestran en la Tabla 8.
38
11. Conclusiones y recomendaciones
El Programa de Colegios Emblemáticos se creó con el objetivo de equipar,
acondicionar y renovar la infraestructura existente de los colegios emblemáticos.
Este programa no aumentó la capacidad de la escuela, sino que reemplazó y
acondicionó las aulas existentes y áreas auxiliares. Durante el periodo de
análisis, los colegios emblemáticos recibieron una fuerte inversión de recursos
(en promedio 5.5 millones de soles) para implementar un paquete estandarizado
de obras de infraestructura.
Antes del inicio del programa, los colegios emblemáticos mostraban mayor
tenencia de áreas auxiliares (salas de profesores, bibliotecas, laboratorios y
edificios administrativos) que los otros colegios públicos y privados alrededor.
Sin embargo, el porcentaje de aulas en buenas condiciones era menor al de las
escuelas privadas. Nuestros resultados confirman que el Programa de Colegios
Emblemáticos mejoró la condición de las aulas existentes, sin aumentar el
número total de aulas. Sin embargo, no hay cambios en la tenencia de otras
áreas auxiliares. Este resultado era esperado, puesto que el programa priorizó
colegios que tenían una mayor cantidad de áreas auxiliares. Lamentablemente,
nuestros resultados no pueden dar cuenta de las posibles mejoras en las
infraestructuras existentes, pues no existe información del estado de las
edificaciones. Si bien en el 2013 con la ejecución del Primer Censo de
Infraestructura Educativahubo un primer avance en este aspecto, a la fecha
no se cuenta con mayor información que permita el seguimiento del estado de la
infraestructura escolar. Es crucial contar con evaluaciones técnicas de la
infraestructura escolar nacional que se realicen de manera continua, para así
guiar las políticas educativas.
Nuestros resultados no muestran una alteración importante en la plana docente.
La mejora y el equipamiento de las escuelas por sí mismos pueden
aumentar la valoración que las familias tienen en relación a las escuelas
emblemáticas, debido a las oportunidades recreativas o la mayor seguridad que
proporcionan, o simplemente porque son estéticamente más atractivas.
Asimismo, esta mejora y equipamiento podría mejorar los resultados académicos
de los estudiantes debido a cambios que se originan en los estudiantes,
profesores y/o familias (Cellini et al., 2010; Neilson y Zimmerman, 2014). Por el
lado de los estudiantes, ellos podrían aumentar sus niveles de concentración y
motivación en clase, así como disminuir su tasa de absentismo. Los profesores,
por su lado, podrían ganar motivación y mejorar sus estrategias de enseñanza
(por ejemplo, a través del uso de los nuevos laboratorios), así como disminuir su
absentismo y rotación. Finalmente, las familias podrían también involucrarse
más en las actividades escolares de sus hijos en casa .
Nosotros no contamos con medidas de valorización, preferencias o reputación
de los colegios por parte de los padres, por lo que no podemos evaluar los
efectos del programa en estos resultados. En cuanto a medidas de
aprovechamiento escolar, contamos con los puntajes de las pruebas
estandarizadas de matemáticas y lenguaje tomadas a los estudiantes de
segundo grado de primaria. Aun con las limitaciones que esta medida pueda
39
tener,16 cuando comparamos el desempeño entre los estudiantes de los colegios
emblemáticos tratados y los del grupo de control, no encontramos impactos en
ninguna de las pruebas. Este resultado se alinea a los resultados de Martorell et
al. (2016), quienes tampoco encontraron resultados en los estudiantes de
primaria. Esto puede deberse a la existencia de fuertes complementariedades
en los inputs educacionales en los países en vías de desarrollo (Mbiti et al.,
2019). Es por ello que nuestra recomendación se orienta a que la inversión en
los colegios emblemáticos esté acompañada de una mejora en la calidad
docente.
Por otro lado, el Programa de Colegios Emblemáticos está generando efectos
indirectos en los colegios con los que se compite y que se encuentran en los
alrededores. En términos de matrícula, encontramos que en los mercados donde
los colegios emblemáticos son tratados (en comparación a otros mercados
donde hay algún colegio emblemático no tratado), la proporción de la matrícula
pública disminuye en aproximadamente 2 p.p. Además, encontramos un
aumento en la tasa de deserción escolar en los colegios públicos, y peores
resultados en las pruebas estandarizadas de los colegios públicos y privados.
Cabe resaltar que los exámenes estandarizados son realizados en segundo de
primaria, por lo que esperamos que esto sea un indicador de nivel
socioeconómico más que de resultado académico per se.
Finalmente, analizamos si los colegios competidores responden al shock
generado por el Programa de Colegios Emblemáticos ajustando sus inputs
educativos (docentes e infraestructura escolar). No encontramos ajustes en
términos de personal educativo, y los efectos que encontramos en infraestructura
educativa no son económicamente relevantes. Por ende, los ajustes en docentes
e infraestructura no son mecanismos plausibles que expliquen los resultados.
16 Las pruebas estandarizadas de la ECE pueden no estar midiendo los resultados del programa
adecuadamente, debido a que únicamente permiten medir los efectos en estudiantes que a lo más estudiaron
dos años en los colegios emblemáticos, pudiendo aún existir un efecto a más largo plazo (por ejemplo,
durante secundaria). Asimismo, los efectos del programa podrían verse mejor reflejados en medidas de
conocimientos en áreas como ciencias, donde los nuevos laboratorios pueden tener un rol más importante.
40
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44
13. Anexos
13.1. Otras tablas y gráficos
Tabla A1. Tipos de proyectos ejecutados en el Programa de Colegios Emblemáticos
Tipo de obra Descripción
Campos/infraestructuras deportivas
Losas deportivas o pista atlética. Construcción o
refaccionamiento de duchas, vestidores,
graderías. También contempla la iluminación y
cerco de mallas de los campos deportivos,
refaccionamiento de partes del estadio (i.e.
tribunas,
camerinos) o construcción de un nuevo estadio,
coliseo o polideportivo o gimnasio.
Salones y ambientes de uso múltiple
Refaccionamiento o construcción de aulas.
Construir aulas de usos múltiples (talleres de
canto, taller de música, taller de aretes, aula
audiovisual, etc.).
Laboratorios
Instalar laboratorios de cómputo, química, física o
biología.
Pabellones Construir o refaccionar pabellones de salones.
Patios y áreas verdes
Construir o refaccionar patios, y espacios verdes
como jardines, campos de grass o árboles.
Servicios higiénicos
Refaccionar o reconstruir los servicios higiénicos.
Biblioteca
Renovar o instalar nueva biblioteca.
Áreas administrativas Construir o refaccionar áreas administrativas.
Infraestructura del exterior
Refaccionamiento o reconstrucción de las
siguientes infraestructuras: fachada, puerta
principal, cerco perimétrico o muros de
contención, casetas de vigilancia, casetas de
control, cerco eléctrico de seguridad o rejas de
seguridad, área de parqueo de autos. También
incluye el refaccionamiento o construcción de
veredas peatonales
en los exteriores del colegio y construcción de
puente peatonal exterior.
Comedor y cocina
Área de comedor o cafetín para los estudiantes y
personal de la I.E., e instalar un espacio de
cocina.
Auditorio
Construir auditorio o anfiteatro.
Áreas de salud
Instalar tópicos de salud o departamentos de
psicología.
Piscina
Construir piscina semiolímpica.
Sistema eléctrico
Renovar el sistema de media tensión o
subestación eléctrica.
45
Tipo de obra Descripción
Tanque de agua y conexión de agua y desagüe
Construir o refaccionar conexión de agua y
desagüe. Instalar tanques cisterna o tanque
elevado.
Otros
Instalar aire acondicionado, parroquia/capilla;
refaccionar pisos; instalar elevadores; construir o
refaccionar sistema de drenaje.
46
Tabla A2. Tabla de balance para colegios emblemáticos
47
Tabla A3. Tabla de balance para colegios privados
48
Tabla A4. Tabla de balance para colegios públicos
49
Figura A1. Efectos sobre el personal administrativo y profesores
Panel A: Personal administrativo
Panel B: Número de profesores
Panel C: Profesores mujeres (%)
Panel D: Profesores con cargos directivos (%)
Panel E: Profesores con educación superior (%)
Panel F: Profesores con contrato de largo plazo
(%)
Elaboración propia.
50
Figura A2. Efectos dinámicos sobre variables de infraestructura
Panel A: Acceso a servicios básicos
Panel B: Número de aulas
Panel C: Aulas en buenas condiciones (%)
Panel D: Áreas auxiliares
Elaboración propia.
51
13.2. Detalles del Programa de Colegios Emblemáticos
El Programa de Colegios Emblemáticos fue creado en el año 2009 a través del
Decreto de Urgencia (DU) N.° 004-2009 en un contexto de crisis internacional.
Se le exonera de la realización de procesos de selección, así como de la Fase
de preinversión del ciclo de proyectos del Sistema Nacional de Inversión Pública
(SNIP) para agilizar su ejecución. La lista de colegios a ser parte del programa
fue construida de manera progresiva entre el 2009 y 2011. El programa se inició
en el 2009 con un total de 20 colegios identificados en Lima Metropolitana.
Posteriormente, se emitieron resoluciones ministeriales del sector de educación
en las que se incorporaron 218 colegios. La Tabla B1 muestra el detalle de la
incorporación de colegios al programa según región y año. En el 2009, se
incorporaron un total de 45 colegios; en el 2010, 129 colegios, y en el 2011, 64
colegios. La Tabla B2 muestra la lista de los 238 colegios emblemáticos y su
norma de incorporación. La Figura B1 muestra la distribución geográfica.
Tabla B1. Incorporación de colegios emblemáticos al Programa de Colegios
Emblemáticos
Región
Año
2010
2011
Total
Amazonas
5
0
7
Ancash
4
5
9
Apurímac
1
1
4
Arequipa
5
1
7
Ayacucho
2
4
6
Cajamarca
14
3
18
Callao
2
2
5
Cusco
6
2
10
Huancavelica
4
0
5
Huánuco
5
0
6
Ica
4
3
7
Junín
9
3
12
La Libertad
8
4
13
Lambayeque
7
5
13
Lima
11
13
45
Loreto
5
3
10
Madre de Dios
2
0
3
Moquegua
2
2
5
Pasco
0
3
3
52
Región
Año
2010
2011
Total
Piura
7
2
10
Puno
11
4
17
San Martín
8
2
11
Tacna
2
1
4
Tumbes
2
0
3
Ucayali
3
1
5
Total
129
64
238
Elaboración propia.
53
Figura B1. Distribución geográfica de los colegios emblemáticos, según fecha de
incorporación al Programa de Colegios Emblemáticos y año
Elaboración propia.
Con la finalización del segundo Gobierno de Alan García en julio de 2011, el
Pleno del Congreso de la República dispuso en septiembre de 2011 conformar
una Comisión Investigadora Multipartidaria encargada de investigar su gestión,
con la finalidad de identificar y verificar la existencia de indicios de infracciones,
irregularidades y/o posibles actos de corrupción durante el período 2006-2011.
La Comisión Investigadora Multipartidaria evaluó todos los programas de todos
los sectores (salud, transporte, educación, etc.) a nivel nacional. Uno de los
varios programas evaluados fue el Programa de Colegios Emblemáticos. El
informe de la Comisión17 concluyó que el DU N.° 004-2009 permitió la evasión
de controles y el incremento considerable de los montos involucrados en la
reconstrucción y rehabilitación de las instituciones educativas priorizadas,
contraviniendo la Ley de Contrataciones del Estado y otras normas orientadas a
garantizar el adecuado uso de los recursos públicos. Se indicó también que solo
se alcanzó el 21.8% de la meta establecida para inversión en infraestructura
educativa durante el periodo 2009-2011, pero el presupuesto total utilizado fue
del 100%. Así también, se encontraron vínculos e indicios de colusión entre
empresas privadas y funcionarios del Gobierno central que habrían ocasionado
perjuicio económico al estado.
Las recomendaciones finales del informe incluyen la derogatoria del DU N.° 004-
2009 y la solicitud al MINEDU para que este haga uso de los procedimientos de
selección y contratación regulares normados por la Ley de Contrataciones del
Estado en las obras vinculadas con los colegios emblemáticos que aún
estaban pendientes de ejecución. Es así como, desde enero de 2013, la
construcción de colegios pasa a ser administrada por la Oficina de Infraestructura
17 Informe de investigación Caso: Colegios Emblemáticos-Sector: Educación, presentado por la Comisión
Investigadora Multipartidaria en julio de 2012.
54
Educativa (OINFE), usando presupuesto institucional del MINEDU.18 Del 2013 al
2014, la OINFE se encargó de la ejecución de los proyectos de inversión en los
colegios emblemáticos.
El 31 de octubre de 2013, Jaime Saavedra inició su gestión como ministro de
Educación. Esta nueva gestión eliminó el PCE, y creó en su lugar otro
programa de infraestructura educativa, denominado Programa Nacional de
Infraestructura Educativa (PRONIED). El PRONIED fue creado en septiembre de
2014,19 y tiene como propósito ampliar, mejorar, sustituir y/o dotar de nueva
infraestructura educativa a nivel nacional, de manera concertada y coordinada
con otros niveles gubernamentales. Este programa incluye además el
mantenimiento de infraestructura y/o equipamiento de instituciones educativas
públicas de educación básica, así como de educación superior pedagógica,
tecnológica y técnico-productiva, con el fin de cerrar brechas en infraestructura
educativa en todos los niveles gubernamentales.
18 Octagésima Sétima Disposición Complementaria Final de las Disposiciones Complementarias de la
Ley N.° 29951 (Ley de Presupuesto del Sector Público para el Año Fiscal 2013).
19 Resolución Ministerial N.° 393-2014-MINEDU, publicada el 27 de agosto de 2014.
55
Tabla B2. Lista de instituciones educativas incorporadas al Programa de Colegios
Emblemáticos entre 2009-2011
56
13.3. Robustez al tamaño del mercado relevante
Efectos indirectos (spillover effects)
Figura C1. Efectos dinámicos indirectos sobre la salida de escuelas para diferentes mercados
relevantes
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
Figura C2. Efectos dinámicos indirectos sobre la matrícula para diferentes mercados
relevantes
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
57
Figura C 3. Efectos dinámicos indirectos sobre el abandono escolar para diferentes mercados
relevantes
Panel A: Escuelas privadas
Panel B: Escuelas públicas
Figura C4. Efectos dinámicos indirectos sobre el logro de estudiantes para diferentes
mercados relevantes
Panel A: Lectura z-score para escuelas privadas
Panel B: Lectura z-score para escuelas públicas
Panel C: Matemática z-score para escuelas
privadas
Panel D: Matemática z-score para escuelas
públicas
58
13.4. Event studies donde el evento es el año de inicio de la
construcción
Efectos directos
Figura D1. Efectos dinámicos directos en matrícula considerando el año de inicio de obra
Panel B: Matrícula
Elaboración propia.
Figura D2. Efectos dinámicos directos en resultados de alumnos considerando el año
de inicio de obra
Panel A: Deserción escolar (%)
59
Panel B: Matemática z-score
Panel C: Lectura z-score
Elaboración propia.
Efectos indirectos (spillover effects)
Figura D1. Efectos dinámicos indirectos en matrícula y salida de escuelas considerando el año
de inicio de obra como tratamiento
Panel A: Salida de escuelas
Panel B: Matrícula
Elaboración propia.
60
Figura D2. Efectos dinámicos indirectos en resultados de alumnos considerando el año
de inicio de obra
Panel A: Deserción escolar (%)
Panel B: Matemática z-score
Panel C: Lectura z-score
Elaboración propia.
61
13.5. Efectos desagregados en matrícula
Tabla E1. Efectos indirectos en matrícula, desagregado por tipo de matrícula
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In this paper, we explore the political economy of education reforms in Peru through an analysis of the recent history of education policies in the country. Starting in 1995, arguably the inception point for quality-oriented reforms, we follow policy developments in three selected areas-curriculum, teachers and assessment-up to 2020, the year when the study was conducted. Through a detailed reconstruction of policies and policy changes that was based on documentary analysis and in-depth interviews with key stakeholders, we analyse the changing nature of agendas throughout this period and the factors that may explain changes and continuities.
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Este artículo presenta los principales hallazgos de una investigación que buscó analizar la situación futura de la escuela pública en Lima Metropolitana, a la luz de los cambios económicos y socio-demográficos del país y, particularmente, del proceso de migración de estudiantes hacia la escuela privada. El creciente traslado de la matrícula de estudiantes de la educación básica pública a la privada es el resultado de un conjunto de decisiones que las familias toman sobre la base de un ideal alrededor de la buena calidad de la oferta privada. En el artículo, se reconstruye este ideal, desde una perspectiva histórica, una aproximación conceptual y desde la participación del Estado; y, junto con ello, se muestra la heterogeneidad de la oferta privada de educación, tomando como caso de estudio Lima Metropolitana. Los resultados indican que, en el año 2021, la matrícula privada representará el 75% de la matrícula total de Lima. Con ello, la oferta estatal atendería a los grupos más pobres de la ciudad.
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We estimate the equilibrium effects of a public school grant program administered through school councils in Pakistani villages with multiple public and private schools and clearly defined catchment boundaries. The program was randomized at the village-level, allowing us to estimate its causal impact on the market. Four years after the start of the program, test scores were 0.2 sd higher in public schools. We find evidence of an education multiplier: test scores in private schools were also 0.2 sd higher in treated markets. Consistent with standard models of product differentiation, the education multiplier is greater for those private schools that faced a greater threat to their market power. Accounting for private sector responses increases the program's cost effectiveness by 85 percent and affects how a policymaker would target spending. Given that markets with several public and private schools are now pervasive in low-and middle-income countries, prudent policy requires us to account for private sector responses to public policy, both in their design and in their evaluation.
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The study on which this paper is based set out to explore what was happening in the lowfee private schooling sector in Perú—a growing and un-explored area of public education in the country and in many parts of the developing world—and, more specifi cally, at how parents from poor backgrounds make decisions and navigate the low-fee private schooling market. The project ended up being much more comprehensive than I had originally envisaged, partly because the very little available information on low-fee private schooling in Perú required mapping privatization trends at a broader level, but also because, as I went along, a number of issues, notably with regard to the regulation of the private school market, began to emerge that were relevant not only to low-fee private schooling, but to the phenomenon of private education as a whole. While the project kept a focus on poor families who send their children to low-fee private schools, it developed into an exploration of the much broader phenomenon of ‘privatization by default’ that has taken place in the country over the past two or three decades. This paper will focus on these two aspects of educational privatization: how the process of default privatization has taken place in an extremely weak regulatory context, and how families from poor backgrounds make decisions about sending their children to low-fee private schools. Framing the case study are a set of more conceptual refl ections drawn from the literature on how markets in education work and how some of the trends identifi ed in more institutionalized—better regulated, publicly funded—educational markets might deepen in a much more weakly institutionalized context like that of Peru (Balarin 2008). The study’s fi ndings challenge uncritical accounts of low-fee private education which portray it as an area of hope and greater opportunities for poor families, and raises serious questions with regard to the way in which this form of privatization might be intensifying educational segregation while misleadingly capitalizing on the hopes and dreams of the poor.
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To explore whether schools’ causal impacts on test scores measure their overall impact on students, we exploit plausibly exogenous school assignments and data from Trinidad and Tobago to estimate the causal impacts of individual schools on several outcomes. Schools’ impacts on high-stakes tests are weakly related to impacts on important outcomes such as arrests, dropout, teen motherhood, and formal labor-market participation. To examine if parents’ school preferences are related to these causal impacts, we link them to parents’ ranked lists of schools and employ discrete-choice models to infer preferences for schools. Parents choose schools that improve high-stakes tests even conditional on peer quality and average outcomes. Parents also choose schools that reduce criminality and teen motherhood, and increase labor-market participation. School choices among parents of low-achieving students are relatively more strongly related to schools’ impacts on non-test-score outcomes, while the opposite is true for parents of high-achieving students. These results suggest that evaluations based solely on test scores may be misleading about the benefits of school choice (particularity for low-achieving students), and education interventions more broadly.
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We develop a framework for difference-in-differences designs with staggered treatment adoption and heterogeneous causal effects. We show that conventional regression-based estimators fail to provide unbiased estimates of relevant estimands absent strong restrictions on treatment-effect homogeneity. We then derive the efficient estimator addressing this challenge, which takes an intuitive “imputation” form when treatment-effect heterogeneity is unrestricted. We characterize the asymptotic behavior of the estimator, propose tools for inference, and develop tests for identifying assumptions. Our method applies with time-varying controls, in triple-difference designs, and with certain non-binary treatments. We show the practical relevance of our results in a simulation study and an application. Studying the consumption response to tax rebates in the United States, we find that the notional marginal propensity to consume is between 8 and 11 percent in the first quarter — about half as large as benchmark estimates used to calibrate macroeconomic models — and predominantly occurs in the first month after the rebate.
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The rapid expansion of charter schools has fueled concerns about their impact on traditional public schools. I estimate the effect of charter openings on traditional public schools in Massachusetts and North Carolina by comparing schools near actual charter sites to those near proposed sites that were never occupied. I find charter openings reduced public school enrollment by around 5 percent and reduced White enrollment in North Carolina. I find no impact on student achievement, and my 95 percent confidence intervals rule out effects larger than ± 0.05 standard deviations. I find no effects on attendance or suspensions. (JEL H75, I21, I28, J15)
Article
We study school facility investments using administrative records from Los Angeles. Exploiting quasi-random variation in the timing of new facility openings and using a residential assignment instrument, we find positive impacts on test scores, attendance, and house prices. Effects are not driven by changes in class size, peers, teachers, or principals, but some evidence points toward increased facility quality. We evaluate program efficiency using implied future earnings and housing capitalization. For each dollar spent, the program generated $1.62 in household value, with about 24 percent coming directly through test score gains and 76 percent from capitalization of non-test-score amenities. (JEL H75, H76, I21, I26, J31, R31, R53)
Article
School policies that cause a large demand shift between public and private schooling may cause some private schools to enter or exit the market. We study how the policy effects differ under a fixed versus changing market structure in the context of a public school funding reform in New York City. We find evidence of a reduction in private schools in response to the reform. Using a model of demand for and supply of private schooling, we estimate that 20 percent of the reform’s effect on school enrollments came from increased private school exit and reduced private school entry. (JEL H75, I21, I22, I28)
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While school choice may enhance competition, incentives for public schools to raise productivity may be muted if public education is imperfectly substitutable with alternatives. This paper estimates the aggregate effect of charter school expansion on education quality while accounting for the horizontal differentiation of charter programs. Our research design leverages variation following the removal of North Carolina’s statewide cap to compare test score changes for students who lived near entering charters to those farther away. We find learning gains that are driven by public schools responding to increased competition from non-horizontally differentiated charter schools, even before those charters actually open. (JEL H75, I21, I28)