EFECTOS DEL CONFLICTO ARMADO Y EL CONFLICTO SOCIOECONÓMICO EN EL APRENDIZAJE CIVILIDAD: LA FUNCIÓN DE PRODUCCIÓN EDUCATIVA EN EL CASO …
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 551
Factores asociados al rendimiento en competencia financiera
en PISA 2012
DOLORES MORENO HERRERO [email protected]
MANUEL SALAS VELASCO [email protected]
JOSÉ SÁNCHEZ CAMPILLO [email protected]
Departamento de Economía Aplicada Universidad de Granada
Un mundo globalizado, caracterizado por una mayor complejidad de los mercados y de la economía, requiere que los ciudadanos, y en particular los jóvenes, adquieran más conocimientos –y desarrollen competencias– en temas económico-financieros que las generaciones pasadas. El objetivo de este trabajo es analizar qué factores se asocian al rendimiento en competencia financiera de los jóvenes de 15 años de los dieciocho países que participaron en el programa PISA de la OCDE en 2012, entre ellos España. En PISA, la competencia financiera se define como el conocimiento, las habilidades y la confianza para tomar decisiones financieras responsables. Usando la metodología econométrica de análisis multinivel, los resultados muestran que las diferencias en la competencia financiera de los alumnos vienen explicadas tanto por características individuales de los mismos como por las relativas a sus centros educativos. En el primer caso, la ansiedad ante las matemáticas y la condición de inmigrante afectan negativamente a las puntuaciones alcanzadas en competencia financiera;
mientras que un mayor estatus socioeconómico, y los hábitos y actitudes de los jóvenes ante asuntos de dinero –como tener una cuenta bancaria–, se relacionan positivamente con su nivel de competencia financiera. En el segundo caso, un mayor grado de autonomía y de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación, y la realización de actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela, se relacionan positivamente con el rendimiento en finanzas para la vida. El interés por conocer la manera en la que los centros escolares pueden realizar aportaciones a la promoción de la cultura financiera de los jóvenes es fundamental para garantizar la igualdad de oportunidades en el desarrollo de habilidades financieras. La implementación de contenidos económico-financieros de manera transversal en distintas materias de la enseñanza obligatoria podría contribuir al desarrollo de dichas habilidades. Palabras clave: PISA 2012, competencia financiera, educación financiera, análisis multinivel.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
552 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
1. INTRODUCCIÓN
Las decisiones económicas y financieras de los individuos, ya sean las relacionadas con la
generación de activos o con la gestión de deudas, requieren la capacidad para realizar cálculos,
incluyendo algunos complejos. Tales decisiones se ven condicionadas por diversos factores
como el nivel educativo, la renta, determinadas características de comportamiento como la
actitud ante el riesgo (Hilgert et al., 2003) y la preferencia temporal respecto al consumo y
ahorro de los individuos. Pero sin duda, también se ven influenciadas por el nivel de
conocimientos en materia económico-financiera.
En los últimos años, el interés por la educación financiera de los ciudadanos y por la medición
de los conocimientos económicos y financieros de los individuos es cada vez más importante
(OECD/INFE, 2011). Cualquier familia media ha de decidir cómo equilibrar su presupuesto, si
comprar o no una vivienda, cómo financiar la educación de los hijos y cómo asegurarse un
ingreso para la jubilación. Los individuos y los hogares siempre han sido responsables de la
gestión de sus propias finanzas, pero en los últimos años varios factores han contribuido a
tomar conciencia de la importancia cada vez mayor de la educación financiera para el
bienestar de los ciudadanos. Por un lado, la evolución demográfica, tanto en la Unión Europea
como en otros países de la OECD, unido a los recortes en los sistemas de ayudas públicas,
conlleva a tensiones importantes para la viabilidad financiera de los sistemas públicos de
pensiones (OECD/INFE, 2011), lo que genera gran preocupación. Ello está suponiendo un
desplazamiento del riesgo de los gobiernos a los individuos y una mayor responsabilidad
individual respecto a la financiación de las necesidades en materia de asistencia social y
sanitaria. Por otro lado, la crisis económica actual ha demostrado que muchas familias son
muy vulnerables a los vaivenes de la economía, y es necesario mejorar las competencias
financieras de los ciudadanos para que puedan tomar sus decisiones con mayor previsión,
calibrando el riesgo y el rendimiento de los diferentes activos, tanto financieros como reales.
Todo ello, en un contexto de mayor interconexión global, con una amplia gama de productos y
servicios financieros, cada vez más sofisticados, y grandes cambios en las comunicaciones y en
la forma de realizar las transacciones financieras.
La idea de que la educación financiera afecta al comportamiento de los individuos con relación
al ahorro, y en particular a sus decisiones respecto a la jubilación, no es nueva. Bernheim
(1995, 1998) y Bernheim y Sholz (1992) concluyen que quienes tienen mayor educación formal
son más propensos a realizar una planificación financiera más sofisticada. Asimismo, Lusardi y
Mitchell (2007a, 2007b) han demostrado que la educación financiera tiene efectos positivos en
el nivel de ahorro para la jubilación y que los planificadores tienen significativamente mayor
riqueza para la jubilación que los no planificadores. La literatura reciente ha demostrado que la
alfabetización financiera se asocia con una amplia gama de decisiones financieras, no sólo con
las que afectan a la jubilación, tales como la participación en el mercado de valores, la
diversificación de la cartera, y la tendencia a evitar el sobreendeudamiento (Guiso y Jappelli,
2008; Lusardi y Tufano, 2009; Van Rooij et al., 2011).
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 553
La educación financiera de los jóvenes, y en particular en los centros docentes, viene siendo
considerada como una cuestión prioritaria desde hace tiempo, y en este sentido la Red
Internacional de Educación Financiera (International Network on Financial Education, INFE)
creada por la OCDE en 2008, ha elaborado pautas para la educación financiera en los centros.
Sin embargo, no todos los países abordan de igual forma el objetivo de preparar a sus
estudiantes para un mundo financiero cada vez más complejo (OECD, 2014). Algunos de ellos
han empezado a introducir conocimientos financieros en el currículo escolar, mientras que
otros orientan sus esfuerzos a reforzar la comprensión conceptual de los estudiantes en áreas
clave como las matemáticas con el fin de que los estudiantes sean capaces de aplicar lo
aprendido a diferentes contextos, entre ellos el financiero. La competencia financiera requiere
ciertos conocimientos básicos de aritmética o competencia matemática, y en este sentido, tal
como señala Huston (2010), si una persona tiene problemas con sus capacidades aritméticas,
ello afectará a su competencia financiera. De hecho, Mancebón y Pérez (2014) demuestran
para España que las competencias de índole financiera de los individuos está mediatizada por
la adquisición de conocimientos matemáticos. Estas aportaciones sugieren que la mejora de
las habilidades financieras podría lograrse a través de mejoras en los conocimientos
matemáticos y, por tanto, la impartición de más horas de matemáticas junto a la orientación
de la docencia de esta materia hacia el fomento de una actitud positiva hacia ella por parte de
los alumnos, podría constituir una estrategia adecuada, y fácil de implementar, para
desarrollar las competencias financieras de los alumnos. En cualquier caso, la cuestión de
cómo desarrollar los conocimientos financieros está abierta a debate ya que, según PISA 2012,
en países como Shanghái-China, donde no se ha introducido el conocimiento financiero en el
currículo escolar, sus estudiantes muestran mayor dominio en este ámbito que en cualquier
otro país.
Este trabajo tiene precisamente como objetivo conseguir un mejor entendimiento de los
factores que explican el nivel de conocimientos financieros que han adquirido los jóvenes de18
países, entre ellos España, cuando terminan su enseñanza obligatoria. Los resultados
obtenidos por los estudiantes de 15 años en la prueba de finanzas para la vida pueden estar
determinados por numerosos factores personales y relacionados con su contexto familiar, sin
olvidar variables relacionadas con los procesos de enseñanza-aprendizaje (preparación del
docente, sistema de evaluación, etc.). Pero la variabilidad de los resultados puede también ser
atribuible a características de los centros, como el grado de autonomía, los mecanismos de
selección del alumnado, o los recursos humanos y materiales puestos a su disposición.
La organización del trabajo es la siguiente. En la segunda sección se presenta la metodología
de análisis de los datos. Dada la estructura jerárquica que presentan los mismos, variables
individuales (nivel 1) y grupales (nivel 2), se requiere el uso de la modelización multinivel.
Utilizando esta metodología econométrica, se analiza cómo ciertas características socio-
demográficas, prácticas docentes percibidas por los estudiantes, variables relativas a sus
experiencias con asuntos monetarios, y variables relativas a sus centros educativos, influyen
en los resultados obtenidos por los estudiantes de 15 años en la prueba de finanzas para la
vida. A continuación, en la tercera sección, se analizan los principales resultados obtenidos. El
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
554 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
trabajo se cierra con una sección de conclusiones finales y recomendaciones de política
educativa.
2. METODOLOGÍA
2.1. Análisis multinivel
La modelización multinivel asume que los datos que se analizan presentan una estructura
jerárquica; por ejemplo, alumnos (nivel 1) que pertenecen a distintos colegios o centros
educativos (nivel 2). Un modelo estadístico que use las características a nivel individual para
explicar los resultados educativos de los estudiantes, pero que no contemple los efectos de la
institución educativa en la que se encuentran matriculados (efecto colegio o escuela), puede
considerarse insatisfactorio por dos razones. Primera, los test estadísticos de significatividad
están a menudo sesgados. Segunda, si los efectos institucionales son ignorados, el modelo falla
para arrojar luz sobre la influencia de la institución en el proceso educativo (Goldstein, 1995,
1997). Sin embargo, la modelización multinivel incorpora explícitamente efectos
institucionales o de grupo a la hora de explicar la relación entre los resultados de los
estudiantes y factores individuales que determinan el rendimiento.
Consideremos, en primer lugar, un modelo simple en el contexto de la producción educativa.
Denotemos por el rendimiento académico del i-ésimo alumno matriculado en el j-ésimo
centro educativo o escuela; entonces, el modelo se especificaría como (modelo 0):
El modelo anterior, conocido como modelo vacío, indica que el rendimiento individual del
alumno puede dividirse, por un lado, en una contribución específica de colegio ( ) y, por otro,
en una desviación ( ) de la contribución de su colegio. La contribución específica de colegio
( ) es adicionalmente dividida en un valor medio a través de todos los colegios o centros
educativos ( ) y una desviación de la media ( ). A estos a menudo se les denomina
“efectos de grupo” (en nuestro caso, efecto colegio), y que discutiremos más adelante.
En relación con el análisis efectuado hasta ahora deberíamos anotar dos cosas. La primera, que
los centros educativos se asumen que son una muestra aleatoria de la población de escuelas.
Los , los cuales son distribuidos entre centros, se distribuyen normalmente con media 0 y
varianza . Los residuos a nivel de estudiante o individuo ( ) también se distribuyen
normalmente con media 0 y varianza . Con un software específico, como Stata, pueden
obtenerse las estimaciones de los parámetros desconocidos (
). Cada efecto estimado
de colegio ̂ tiene un error de muestreo, y así pueden también computarse intervalos de
confianza.
El modelo anterior puede adaptarse para incorporar predictores de la variable dependiente.
Por ejemplo, el mejor predictor del rendimiento de un alumno es probable que sea, como
probamos en este artículo, su estatus socioeconómico ( ). El modelo, por tanto, se
especificaría ahora como (modelo 1):
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 555
En este modelo, la pendiente de la relación entre y queda constante, mientras que el
intercepto varía entre colegios. Así, y son cantidades fijas; y los errores y son la
parte aleatoria del modelo. Ni que decir tiene que un número mayor de variables explicativas
podrían ser añadidas a este modelo.
Finalmente, consideremos un modelo que permita que la pendiente de la relación entre y
varíe entre colegios así como también el intercepto. Se escribiría como (modelo 2):
Así, la pendiente media global para la población de colegios es , y cada colegio puede
desviarse de ésta por . Los términos y siguen una distribución normal bivariada (hay dos
variables aleatorias en el nivel 2) con media igual a cero. La varianza de mide la variación a
través de las rectas de los colegios en sus interceptos, denotada por var( ) = ; la varianza
de mide la variación a través de las rectas de los colegios en sus pendientes y es denotada
por var( ) = ; y la covarianza entre y mide la covarianza entre el intercepto a nivel de
colegio y la pendiente, y es denotada por cov( , ) = . El rendimiento individual de los
alumnos varía de su recta resumen por la cantidad . En este modelo, conocido como
modelo de pendiente aleatoria, y son cantidades fijas; son coeficientes
aleatorios.
2.2. Datos y variables
PISA 2012 es el primer estudio internacional que evalúa la competencia financiera de los
jóvenes de 15 años. En esta evaluación han participado 18 países, 13 de la OCDE (Australia,
Bélgica, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Francia, Israel, Italia, Nueva
Zelanda, Polonia y República Checa) y 5 países asociados (Colombia, Croacia, Federación Rusa,
Letonia y Shanghai-China). Los alumnos que participaron en esta evaluación contestaron un
cuestionario sobre ellos mismos, sus familias, su instituto y su aprendizaje, y además,
respondieron preguntas sobre su experiencia en cuestiones de dinero. Por su parte, los
directores de los centros escolares cumplimentaron un cuestionario sobre gestión escolar,
entorno de aprendizaje y cuestiones sobre educación financiera en el ámbito escolar.
2.2.1. Variable dependiente
La variable dependiente en las distintas estimaciones econométricas realizadas es el
rendimiento en competencia financiera de los estudiantes evaluados en PISA 2012. Esta
competencia "hace referencia al conocimiento y comprensión de los conceptos y riesgos
financieros, y a las destrezas, motivación y confianza para aplicar dicho conocimiento y
comprensión con el fin de tomar decisiones eficaces en distintos contextos financieros,
mejorar el bienestar financiero de los individuos y la sociedad, y permitir la participación en la
vida económica" (OECD, 2013a, pág. 144). Hicieron la aprueba unos 29.000 alumnos, lo que
representó a 9 millones de adolescentes de 15 años de los países participantes.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
556 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
Tabla 1. Puntuaciones medias en competencia financiera por países (número de observaciones entre paréntesis)*
Australia 526,05 (3293) Italia 466,33 (7068)
Bélgica 541,10 (1093) Letonia 500,60 (970)
Colombia 378,66 (2100) Nueva Zelanda 519,98 (957)
República Checa 513,19 (1207) Polonia 510,13 (1054)
España 484,25 (1108) China 603,38 (1197)
Estonia 529,06 (1088) Federación Rusa 486,27 (1187)
Francia 486,26 (1068) República Eslovaca 470,45 (1055)
Croacia 480,30 (1145) Eslovenia 484,10 (1312)
Israel 476,46 (1006) EE.UU. 491,60 (1133)
* La puntuación media de la OCDE es 500 puntos. Las cifras mostradas en la tabla se han obtenido teniendo en cuenta los pesos
correspondientes.
Fuente: Elaboración propia a partir de la base de datos de PISA 2012
La tabla 1 muestra las puntuaciones medias en competencia financiera por países. Claramente,
las puntuaciones más altas corresponden a Shanghái-China (603) y Flandes-Bélgica (541). A
continuación se sitúan Estonia (529), Australia (526) y Nueva Zelanda (520) con puntuaciones
por encima del promedio OCDE. La puntuación obtenida por España (484) es inferior al
promedio de la OCDE de forma significativa. En el lado opuesto, Colombia (379), Italia (466) y
Eslovaquia (470) obtienen las puntuaciones medias más bajas.
2.2.2. Variables explicativas relativas a prácticas docentes y ambiente de clase (nivel 1)
Los profesores pueden desempeñar un papel importante en la conformación de la actitud de
los estudiantes hacia el aprendizaje, y en animarles a trabajar al máximo de sus capacidades, a
través de las estrategias de enseñanza y de la conducta del profesor en el aula. Aunque no se
dispone de información directa sobre métodos docentes para el desarrollo de competencias
financieras, debido a la muy alta correlación entre las puntuaciones en matemáticas y en
finanzas para la vida (correlación de 0,8074 y estadísticamente significativo al 5% para el
conjunto de países participantes), utilizamos la información facilitada por PISA sobre prácticas
de enseñanza de las matemáticas para explicar los resultados en competencia financiera.
En PISA 2012 se introducen por primera vez tres índices relacionados con las prácticas de
enseñanza de matemáticas según la percepción de los alumnos. Se les pidió a los estudiantes
que informaran con qué frecuencia una serie de situaciones se presentaban durante sus clases
de matemáticas. Dichas prácticas relacionadas con la conducta del profesor se refieren, en
primer lugar a la evaluación formativa; en segundo lugar, a una conducta del profesor
orientada al estudiante; y en tercer lugar, a la instrucción dirigida por el docente.
El primer índice, denominado conducta del profesor: evaluación formativa, se construye en
base a las respuestas individuales sobre la frecuencia con la que el profesor de matemáticas: a)
dice a los estudiantes lo bien que lo están haciendo en la clase de matemáticas; b) da a los
estudiantes retroalimentación sobre sus fortalezas y debilidades en las matemáticas; c) dice a
los alumnos lo que espera de ellos ante un examen, prueba o tarea; d) dice a los estudiantes
lo que necesitan hacer para ser mejores en matemáticas.
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
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El segundo índice, denominado conducta del profesor: orientación al estudiante, se construye a
partir de las respuestas dadas por cada estudiantes sobre la frecuencia con que su profesor de
matemáticas: a) asigna tareas diferentes a los estudiantes según tengan dificultades de
aprendizaje o puedan avanzar más rápido; b) asigna proyectos que requieren al menos una
semana para su realización; c) forma pequeños grupos de trabajo para llegar a soluciones
conjuntas a un problema o tarea; d) pide a los estudiantes que ayuden a planificar los temas o
actividades del aula.
El tercer índice, denominado conducta del profesor: instrucción dirigida por el docente se
construye a partir de las respuestas individuales sobre la frecuencia con la que el profesor en
sus clases de matemáticas: a) establece metas claras para el aprendizaje; b) pide al alumno
que muestre su pensamiento o razonamiento con cierta extensión; c) hace preguntas al
estudiantes para comprobar si se ha comprendido lo que enseña; d) al comienzo de la lección,
presenta un breve resumen de la lección anterior; e) dice al estudiante lo que tiene que
aprender.
Adicionalmente, usamos dos índices elaborados por PISA relacionados con la calidad de la
enseñanza de las matemáticas. El primero de ellos, clima disciplinario, mide si los estudiantes
gozan o no de aulas disciplinadas en sus clases de matemáticas. En concreto, PISA utiliza las
opiniones de los estudiantes sobre el ruido y desorden en las clases, el tiempo de espera del
profesor para que los estudiantes se callen, etc. para construir una medida del clima
disciplinario en el aula. Es evidente que los estudiantes no pueden trabajar bien donde el clima
disciplinario no es el más propicio para el aprendizaje. El segundo índice, apoyo del profesor, se
ha construido tomando como base las respuestas dadas por los estudiantes respecto al interés
y la actitud de ayuda del profesor para facilitar su aprendizaje.
2.2.3. Variables explicativas a nivel de escuela (nivel 2)
Son múltiples los factores que pueden condicionar el rendimiento de los alumnos. Las
características de los centros educativos también pueden causar diferencias en los resultados
en finanzas para la vida. En nuestro análisis econométrico introducimos factores geográficos,
como la ubicación rural o urbana en la que se encuentra el centro (escuela en localidad con
menos de 3.000 habitantes), e indicadores de los recursos humanos y materiales puestos a
disposición de los centros construidos por PISA a partir de las opiniones de los directores de los
centros. En concreto, de estos últimos, introducimos el índice de liderazgo instruccional, el
índice sobre la moral del profesorado, y un tercer índice que mide la calidad de los recursos
educativos escolares. El primero de ellos se construye teniendo en cuenta principalmente si los
docentes promueven o no prácticas de enseñanza basadas en la investigación educativa
reciente. El segundo capta el entusiasmo con el que trabajan los docentes, su moral y orgullo
de pertenencia al centro, y la valoración que hacen del rendimiento académico. Por último, el
índice de calidad de los recursos educativos se calculó a partir de las percepciones de los
directores de posibles factores que dificultaban la enseñanza en su centro, como la escasez de:
equipos de laboratorio de ciencias, libros de texto, materiales en biblioteca y ordenadores para
la enseñanza.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
558 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
Asimismo, y con la finalidad de contrastar si distintos mecanismos de asignación de alumnos a
centros educativos influyen en las diferencias de rendimiento en competencia financiera, se
incluye un índice de selección escolar/políticas de admisión del estudiante. En PISA 2012, este
índice se calculó mediante la asignación de las escuelas a una de tres categorías en función de
la frecuencia con la que dos factores, el rendimiento académico de los estudiantes y la
recomendación de sus escuelas de procedencia, fueron considerados para la admisión de los
estudiantes en su centro actual: (1) los dos factores nunca fueron considerados; (2) al menos
un factor se considera a veces, pero no siempre; y (3) al menos un factor fue siempre
considerado.
Además, la variabilidad de los resultados académicos puede ser atribuible a procesos internos
del centro como el grado de autonomía. En este trabajo, como indicador de este aspecto se
introduce como variable explicativa el índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la
evaluación, que recoge principalmente la mayor o menor descentralización en relación con
aspectos como la elección de los libros de texto, el establecimiento de políticas de evaluación
de los estudiantes o la determinación de los contenidos de las asignaturas. Los valores más
altos indican una mayor responsabilidad del centro (director o profesor) en los aspectos
citados.
Por último, se introduce el índice de actividades extracurriculares de matemáticas en la
escuela, que se construye dependiendo de si la escuela tiene simultáneamente o no: a) clases
adicionales de matemáticas fuera del horario escolar, bien de refuerzo, bien avanzadas; b) club
de matemáticas; c) competiciones de matemáticas; y d) un club centrado en los ordenadores y
nuevas tecnologías.
2.2.4. Variables de características socio-demográficas (nivel 1)
Como tercer bloque de variables explicativas consideradas en nuestro análisis las
características socio-demográficas de los estudiantes. En concreto, se analiza la relación de la
competencia financiera con el género del alumnado, la repetición de curso, el estatus de
inmigración, el índice socioeconómico y cultural, y la ansiedad ante las matemáticas.
En PISA, el índice de estatus económico, social y cultural se considera una combinación de
varios factores de contexto que se resumen en una única variable denominada ESCS
(Economic, Social and Cultural Status). Este índice se construye a partir de ciertos indicadores
que recogen el nivel educativo de los padres del alumno y su ocupación profesional, así como
los recursos tecnológicos, culturales y educativos disponibles en el hogar.
En segundo lugar, la condición de inmigrante del estudiante se ha incorporado en nuestra
estimación econométrica como un grupo de variables dummies: nativo, inmigrante de 2ª
generación, e inmigrante de 1ª generación. Ni que decir tiene que la educación financiera se
considera un componente importante para la integración de los inmigrantes en su nuevo país
de residencia. En muchos países, los hijos de inmigrantes presentan mayor riesgo de obtener
rendimiento bajo en educación que los hijos de nativos, y el bajo rendimiento en esta
competencia en concreto puede contribuir a su no participación completa en la sociedad.
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 559
En tercer lugar, para recoger la ansiedad ante las matemáticas, PISA ha construido un índice
sobre la base de las respuestas de los estudiantes acerca de los sentimientos de estrés y la
impotencia cuando se trata de las matemáticas (OECD, 2013b).
Por último, se ha tenido en cuenta la repetición de curso, ya que existen importantes
diferencias en la tasa de repetición por países, estando de hecho España entre los países con la
tasa de alumnos repetidores más alta de la OCDE.
2.2.5. Variables relativas a experiencias de los estudiantes con asuntos monetarios (nivel 1)
La información acerca de las experiencias en asuntos monetarios y financieros de los
estudiantes de 15 años se recabó en un cuestionario añadido a la evaluación de PISA 2012. En
todos los países, se produjo una importante proporción de observaciones perdidas en
respuestas a cuestiones específicas relacionadas con la experiencia, la actitud y el
comportamiento en finanzas. Esta falta de respuesta se explica, al menos en parte, por el
diseño de esta parte de la encuesta que solo formula cada pregunta a la mitad de la muestra.
Debido al elevado número de valores perdidos en gran parte de las variables, únicamente nos
ha sido posible incluir en el análisis información relativa, por un lado a la tenencia de una
cuenta bancaria (= 1) y, por otro, una variable de lo que nosotros entendemos que mide la
ignorancia financiera (= 1 si el estudiante no tenía ni idea de lo que era una tarjeta de débito
de prepago). Esto se ha hecho en el apartado 3.2.2.
3. RESULTADOS
3.1. Resultados del modelo vacío
Este apartado muestra los resultados de la estimación del modelo multinivel vacío o nulo. Los
resultados nos permiten obtener la proporción de la varianza del nivel de adquisición de la
competencia financiera del alumnado que se debe a factores asociados con las características
de los centros educativos (varianza entre centros) y la que es debida a las características a nivel
de individuo (variación de resultados dentro de un mismo centro: varianza dentro de los
centros).
La tabla 2 muestra el porcentaje de la varianza del rendimiento en finanzas para la vida del
alumnado de 15 años explicada por las diferencias entre los centros y dentro de los centros en
cada país participante. La última columna muestra la variación de rendimiento de los alumnos
entre centros expresada como porcentaje de la varianza total de cada país. La variabilidad
dentro de los centros se obtiene restándole a 100 el porcentaje atribuido a la variabilidad
entre centros. Se observa que España es el país con la menor variabilidad entre centros,
seguido de Estonia y Polonia, con valores estimados del 16,0%, 19,8% y 20,1%
respectivamente. Los resultados relativos a España apuntan, por tanto, a una mayor equidad
de nuestro sistema educativo, indicando que en todos los centros pueden encontrarse
alumnos con bajo, medio y alto rendimiento en competencia financiera. Valores similares se
obtienen en Estonia y Polonia, con valores muy por debajo del promedio de la OCDE (37%), lo
que corrobora que los resultados educativos del alumnado dependen en mayor medida de las
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
560 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
características y de las circunstancias propias de los estudiantes, que de las características de
los centros educativos a los que acuden.
En el extremo opuesto se encuentran Eslovenia, República Eslovaca y Francia, donde la
proporción de la varianza del nivel de adquisición de la competencia financiera del alumnado
se debe principalmente a factores asociados a las características de los centros educativos
(variación de resultados entre centros), con unos valores estimados del coeficiente de
partición de la varianza por encima del 50%. Las características de los centros educativos
pueden causar diferencias en los resultados. De hecho, estas diferencias, como más adelante
confirman los resultados del análisis multinivel, reflejan, en parte, los distintos mecanismos de
selección que tienen estos países para asignar los alumnos a los centros educativos.
Tabla 2. Variabilidad del rendimiento del alumnado dentro y entre centros
Varianza entre centros Varianza dentro de centros
Coeficiente de partición de la varianza (ICC)
Australia 2515,262 7650,103 0,247
Bélgica 4075,626 5186,604 0,440
Colombia 3123,127 7842,582 0,285
Rep. Checa 3588,583 3867,899 0,481
España 1181,805 6188,216 0,160
Estonia 1181,071 4775,772 0,198
Francia 6058,068 4923,300 0,552
Croacia 2641,092 4584,341 0,366
Israel 5785,928 7097,964 0,449
Italia 3412,063 4019,793 0,459
Letonia 1369,098 4384,956 0,238
N. Zelanda 3235,321 10218,170 0,240
Polonia 1329,490 5281,344 0,201
China 3124,287 3856,487 0,448
Fed. Rusa 2350,411 5303,719 0,307
R. Eslovaca 6150,831 4785,905 0,562
Eslovenia 4365,888 3246,436 0,574
EE.UU. 2396,122 7373,853 0,245
ICC: Coeficiente de correlación intra-clase. En todos los países resulta estadísticamente significativo al 5%. Las cifras
mostradas en la tabla se han obtenido teniendo en cuenta los pesos correspondientes.
Fuente: Elaboración propia a partir de la base de datos de PISA 2012
3.2. Resultados del modelo multinivel de pendiente aleatoria
3.2.1. Resultados del modelo sin las variables relativas a asuntos monetarios
Los resultados del modelo de pendiente aleatoria se muestran en la tabla 3. En relación con los
índices relativos a las prácticas de enseñanza de las matemáticas (según la percepción de los
estudiantes), en todos los países analizados las puntuaciones en competencia financiera se ven
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 561
reducidas cuando los alumnos perciben que su profesor lleva a cabo una enseñanza orientada
al estudiante, asignando tareas diferentes a estudiantes según sus habilidades u organizando
pequeños grupos de trabajo para solucionar problemas. En todos los casos, los valores
obtenidos se interpretan como una reducción del rendimiento en competencia financiera
asociada a una variación de un punto en el índice de enseñanza orientada a los estudiantes,
destacando Nueva Zelanda, Croacia y Polonia. Dado que a priori esta conducta del profesor
podría considerarse beneficiosa para el aprendizaje de las matemáticas, y con el fin de explicar
el resultado obtenido contrario a dicha hipótesis, se ha realizado un análisis descriptivo (no
mostrado en este trabajo) en el que se observa que, en general, los alumnos con habilidad
matemática alta (puntuaciones iguales o superiores a 500 en la prueba PISA 2012 de
matemáticas) dan valoraciones inferiores a la media de su país en ese índice, mientras que los
alumnos de habilidad matemática baja (con menos de 500 puntos) otorgan valores superiores
a la media en este índice. En definitiva, los resultados sugieren que, a pesar de contar con
países culturalmente distintos y con sistemas educativos diferentes, en todos ellos la
valoración que hacen los estudiantes de esta conducta de sus docentes depende de la
habilidad matemática de los alumnos. Sin embargo, la instrucción dirigida por el docente
presenta resultados desiguales según los países. En concreto, este tipo de instrucción hace que
se reduzca la puntuación en competencia financiera de forma significativa en la República
Checa, China y Croacia; y por el contrario, tiene un impacto positivo y significativo en
Eslovenia, Polonia, Bélgica, Israel, Letonia y en Australia. Por último, la evaluación formativa
solo tiene un efecto positivo y significativo en los resultados de finanzas para la vida en
Francia, y en menor medida en Italia; mientras que esta práctica reduce el rendimiento en
competencia financiera de los alumnos de Israel, EE.UU., Rusia, Polonia, Letonia y Eslovenia.
En segundo lugar, y respecto a las variables relacionadas con el ambiente de clase y el apoyo
del profesor, de nuevo según la percepción de los estudiantes, los resultados de la estimación
econométrica mostrados en la tabla 3 revelan, por un lado, que un clima de aprendizaje
positivo en el aula contribuye favorablemente al desarrollo de competencias financieras. En
concreto, destaca el caso de Israel con un coeficiente de 19,02; que se interpreta como el
aumento del rendimiento en competencia financiera asociado a una variación de un punto en
el clima disciplinario. Por otro lado, el coeficiente estimado asociado a la variable de apoyo del
profesor es positivo y estadísticamente significativo en Nueva Zelanda, Croacia, República
Checa y Estonia. Sin embargo, se relaciona negativamente con la competencia financiera en
Eslovenia, España e Israel, donde los alumnos con una menor habilidad para las matemáticas
son los que más valoran el apoyo de su profesor.
En tercer lugar, y centrándonos en factores controlables por las escuelas, la política de
admisión de los centros, medida por el índice de selección escolar, es una variable que se
relaciona positivamente con el rendimiento en la competencia financiera en cinco países de
Europa del Este (Croacia, Eslovenia, República Eslovaca, Letonia y República Checa) y también
en China. Este resultado apunta a que estamos ante sistemas educativos estratificados, menos
equitativos y más exclusivos. Por su parte, el índice de responsabilidad escolar sobre el
currículo y la evaluación tiene un efecto desigual según los países, con una incidencia positiva y
significativa sobre las puntuaciones de competencia financiera en España, Israel y la República
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
562 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
Checa pero, por el contrario, presenta un efecto negativo en Nueva Zelanda y en Croacia. En
cuanto a las actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela, éstas contribuyen
positivamente a elevar la puntuación en competencia financiera en la mitad de los países
participantes; en concreto, en Eslovenia, China, Croacia, Italia, Israel, República Eslovaca y
España. Por último, la calidad de los recursos escolares resulta positiva y altamente
significativa en Australia, EE.UU. y Colombia; en estos países, por tanto, el dinero sí importa.
En cuarto lugar, la moral del profesorado, variable clave para el logro de los objetivos de
aprendizaje en cualquier sistema educativo, tiene un efecto positivo y significativo en las
puntuaciones en competencia financiera de los estudiantes de gran parte de los países
participantes (EE.UU., Federación Rusa, Australia, Polonia, Italia, Bélgica e Israel). Por su parte,
el liderazgo instruccional no resulta significativo en la mayoría de los países; únicamente
muestra un efecto positivo en la competencia financiera de los estudiantes letones, mientras
que en Israel, Australia, Italia y España reduce la puntuación en competencia financiera.
En quinto lugar, los alumnos escolarizados en centros rurales y ciudades pequeñas obtienen
puntuaciones inferiores en competencia financiera a los de ciudades más grandes, aunque
únicamente esta diferencia resulta estadísticamente significativa al 5% en Eslovenia, y al 10%
en Croacia, Letonia y Federación Rusa.
En sexto lugar, y como era de esperar, el estatus socioeconómico, medido por el índice social
económico y cultural (ESCS), se relaciona positiva y significativamente con el rendimiento de
los estudiantes en competencia financiera en todos los países participantes, encontrándose
diferencias de dicho impacto por países. Este valor se interpreta como el aumento del
rendimiento en competencia financiera asociado a una variación de un punto en el ESCS. El
impacto de este índice en los resultados se considera una medida de la equidad de los
sistemas educativos: a mayor impacto del índice, menor equidad en el sistema educativo. En
concreto, en Nueva Zelanda, Australia y en Israel se observa una mayor asociación entre el
rendimiento en competencia financiera y este índice. Además, y al haber estimado un modelo
de pendiente aleatoria donde se ha hecho interactuar esta variable individual con el segundo
nivel, los resultados de la estimación multinivel nos permiten afirmar que no hay un efecto fijo
de país, sino que el impacto del ESCS cambia según colegios en cada país (al haber obtenido
una estimación de la varianza de ESCS estadísticamente significativa en todos los países).
En séptimo lugar, y al tratarse de la primera evaluación que realiza PISA de la competencia
financiera, cabe preguntarse si hay diferencias de rendimiento entre chicos y chicas. En
promedio, las puntuaciones de chicos y chicas en conocimientos financieros en PISA 2012 se
hallan muy próximas (OCDE, 2014); sin embargo, los resultados de nuestro análisis
econométrico demuestran que en ocho países el coeficiente estimado asociado a la variable
del género es negativo y estadísticamente significativo (al 5%), lo que viene a indicar la
existencia de diferencias estadísticamente significativas a favor de los chicos en competencia
financiera. Entre estos países se encuentran Bélgica, República Checa, España (donde la
diferencia es de casi 11 puntos a favor de ellos), Croacia, Israel, Italia y Eslovenia. La excepción
viene dada por Letonia, donde las chicas obtienen mayor puntuación media que ellos (11
puntos). Este patrón con respecto al género está en línea con el observado para los
estudiantes cuyo rendimiento es comparable en competencias matemática y lectora, entre los
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 563
que se observa un mejor rendimiento de los chicos que el de las chicas en 11 de los 18 países
participantes. Nuestros resultados también coinciden con los obtenidos por Atkinson y Messy
(2012) en el estudio piloto llevado a cabo por la Red Internacional Educación Financiera (INFE)
de la OCDE en 14 países, donde los hombres obtienen puntuaciones significativamente más
altas en alfabetización financiera que las mujeres.
En octavo lugar, la brecha entre las puntuaciones de estudiantes nativos y de inmigrantes
muestra que los hijos de inmigrantes tienden a obtener rendimientos significativamente
inferiores a los de los hijos de nativos. En la mayoría de los países, las diferencias son
estadísticamente significativas y favorables a los hijos de nativos, sobre todo en relación con
los de primera generación, destacando China, República Eslovaca, Letonia y Polonia. La
condición de inmigrante de segunda generación afecta a las puntuaciones alcanzadas en
competencia financiera en sentido negativo entre los inmigrantes de Colombia, Francia y
Rusia. En este análisis, la excepción la constituye Australia donde la media obtenida por los
alumnos inmigrantes supera a la obtenida por los alumnos nativos.
En noveno lugar, la ansiedad ante las matemáticas es un factor que está asociado al
rendimiento en competencia financiera, al igual que sucede con el rendimiento en
matemáticas. En 17 de los 18 países participantes el coeficiente estimado resulta negativo y
estadísticamente significativo. El mayor efecto se observa en Nueva Zelanda, Letonia, Estonia y
Polonia con más de 30 puntos, mientras que dicho efecto es menor en España o Israel. Estos
resultados están en línea con los obtenidos en promedio para los países de la OCDE en
matemáticas, ya que más ansiedad en matemáticas se asocia con una puntuación de 34 puntos
menos en este dominio, el equivalente a casi un año de escuela. Además, en el modelo se ha
incorporado la ansiedad de forma multiplicativa con el género, de forma que en Estonia y en
Croacia el ser mujer compensa el efecto negativo que ejerce la ansiedad en las puntuaciones
en competencia financiera.
Para terminar, debemos resaltar que existen diferencias de rendimiento en competencia
financiera según la repetición de curso. Entre los países de la OCDE existen políticas diversas
con respecto a la repetición de curso. Es de todos conocido que en España la tasa de alumnos
repetidores es de las más altas de la OCDE. El 32,3% de los alumnos españoles que
participaron en la evaluación de la competencia financiera estaban matriculados en tercero o
en segundo de la ESO; es decir, habían repetido uno o dos cursos académicos. Este porcentaje
es el mayor de los países participantes en la evaluación de la competencia financiera, y más de
2,5 veces superior al promedio de la OCDE (12,0%). En Israel y Nueva Zelanda, apenas un 5%
de alumnos se encontraban en esta situación. En general, nuestro análisis muestra que los
alumnos que han repetido curso tienen peores resultados que los no repetidores. Con la
excepción de Israel, Nueva Zelanda y Rusia, las diferencias observadas entre las puntuaciones
de alumnos que no han repetido curso y los repetidores son importantes y significativas,
superando los 25 puntos. La mayor brecha, de en torno a 100 puntos, se observa en Francia y
en Eslovenia.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
564 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
3.2.2. Resultados del modelo con las variables relativas a asuntos monetarios
En esta sección analizamos la relación entre las experiencias de los estudiantes relacionadas
con asuntos monetarios (financieros), tales como la tenencia de una cuenta bancaria o el
conocimiento de productos financieros, y su rendimiento en la evaluación de finanzas para la
vida, controlando por el resto de variables incorporadas en la estimación antes comentada
(tabla 4). En general, para estas últimas se sigue confirmando el signo y la significatividad de
los coeficientes, por lo que nos centramos en esta sección solo en comentar los resultados
relativos a las variables relativas a asuntos económicos.
En primer lugar, con respecto a la relación entre el rendimiento en finanzas para la vida y tener
una cuenta bancaria, se observa que en la mitad de los países tener una cuenta bancaria está
asociado a obtener puntuaciones más altas en la prueba de educación financiera. En concreto,
los estudiantes que son titulares de una cuenta bancaria obtienen 90 puntos más que los que
no disponen de ella en Nueva Zelanda, y 30 puntos en Eslovenia, mientras que en España (17
puntos) es mucho menor. Las diferencias más altas observadas en Nueva Zelanda y Eslovenia
pueden deberse, en parte, a que en estos países los jóvenes de 15 años no necesitan el
permiso de los padres para abrir una cuenta bancaria. La relación positiva observada entre ser
titular de una cuenta bancaria y los resultados de la prueba de competencia financiera puede
ser interpretada de diversas maneras. Por un lado, tener conocimientos y destrezas financieras
puede despertar la curiosidad entre los alumnos por los productos financieros (Otto, 2013).
Por otro lado, disponer de una cuenta bancaria permite a los estudiantes familiarizarse con
cuestiones financieras (Sherraden et al., 2011), al tiempo que fomenta determinados hábitos
de ahorro con beneficios a largo plazo en la edad adulta (Friedline et al., 2011).
En segundo lugar, resulta interesante observar si existen diferencias en el rendimiento en
competencia financiera entre los estudiantes que tienen unos conocimientos mínimos de los
productos financieros formales y los que no los tienen. Como se observa en la tabla 4, existe
una relación negativa y estadísticamente significativa en la mitad de los países considerados
entre el rendimiento en finanzas para la vida y el indicador de ignorancia financiera definido
previamente. En concreto, este efecto se observa con mayor intensidad principalmente en la
República Eslovaca, donde la variable introducida para captar la ignorancia financiera de los
alumnos reduce hasta 122 puntos la puntuación en competencia financiera. También resulta
importante este efecto en Nueva Zelanda, en Bélgica, Estonia y Australia.
4. CONCLUSIONES
Unos mercados financieros cada vez más sofisticados (nuevos productos, pagos on-line, etc.),
junto con un aumento de la esperanza de vida que obliga a que los individuos planifiquen su
futuro asegurándose de que tienen suficientes ahorros para la jubilación, exigen una mayor
competencia en temas económicos y financieros. La importancia de la competencia financiera
se reconoce también cada vez más en el ámbito escolar. PISA 2012 es el primer estudio
internacional a gran escala que evalúa la competencia financiera de los jóvenes de 15 años.
Intenta medir hasta qué punto una muestra representativa de alumnos procedentes de 18
países de la OCDE y asociados tienen el conocimiento y la comprensión necesarias para tomar
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 565
decisiones en el ámbito de las finanzas cotidianas y para planificar diversos aspectos de su
futuro. Los datos cuantitativos proporcionados por el proyecto PISA nos han permitido
comparar a los alumnos españoles con los del resto de países participantes, observándose una
brecha entre las puntuaciones de los países con mejor rendimiento, como Shanghái-China
(603) y Flandes-Bélgica (541), y España (484).
En un primer análisis exploratorio de las puntuaciones de alfabetización financiera, y tras
estimar un modelo multinivel (modelo vacío), se calcula el coeficiente de partición de la
varianza (ICC), resultando estadísticamente significativo en todos los países que participan en
PISA financiera, con diferencias importantes entre ellos. Por ejemplo, en Eslovenia más del
57% de la variabilidad de las puntuaciones en competencia financiera se debe a la diferencia
entre escuelas (también destacan Eslovaquia y Francia con un ICC superior al 55%). Por el
contrario, países como España, Estonia, Polonia y Letonia muestran un ICC inferior al 24%. En
particular, en España solo el 16% de la variabilidad de los resultados de PISA financiera es
debida a la diferencia entre centros educativos.
En un análisis más pormenorizado de las variables predictoras del rendimiento en finanzas
para la vida, se ha estimado un modelo multinivel de pendiente aleatoria. Aunque son
múltiples los factores que condicionan el rendimiento de los alumnos, se observa que, en
general, en todos los países hay dos variables de características individuales que afectan a las
puntuaciones alcanzadas en competencia financiera en sentido negativo: la ansiedad ante las
matemáticas y la condición de inmigrante; por el contrario, el estatus socioeconómico, como
era de esperar, se relaciona positivamente con el rendimiento de los estudiantes y la
competencia financiera en todos los países participantes, especialmente en Nueva Zelanda,
Australia e Israel. Adicionalmente, un buen clima de aprendizaje en el aula tiene un efecto
positivo en las puntuaciones en competencia financiera. Por último, se observa en la mitad de
los países considerados, entre ellos España, una relación positiva y estadísticamente
significativa entre el rendimiento en finanzas para la vida y el tener una cuenta bancaria;
también, en la mitad de los países se observa una relación negativa entre el rendimiento en
finanzas para la vida y la ignorancia financiera, aunque para España no ha mostrado
significatividad el coeficiente.
En cuanto a las variables a nivel de escuela, la política de admisión de los centros, medida por
el índice de selección escolar, es una variable que se relaciona positivamente con el
rendimiento en la competencia financiera en los países de Europa del Este y también en China.
Por último, el índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación, y el relativo a
las actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela tienen un efecto desigual según
los países, si bien en España ambos tienen una incidencia positiva y significativa sobre las
puntuaciones de competencia financiera.
El interés por conocer la manera en la que los centros escolares pueden realizar aportaciones a
la promoción de la cultura financiera de los jóvenes es fundamental. Un número gradual de
países están ya elaborando nuevos currículos y aplicando estrategias de aprendizaje centradas
en este campo. La implementación de contenidos económico-financieros de manera
transversal en distintas materias de la enseñanza obligatoria podría contribuir de esta manera
al desarrollo de la competencia financiera.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
566 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
REFERENCIAS
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FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 567
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Tabla 3. Estimación del modelo multinivel de pendiente aleatoria (solo se muestran los coeficientes estimados)
Australia Bélgica Colombia Rep. Checa España Estonia Francia Croacia Israel
Variables de alumno (nivel 1)
Relativas a prácticas docentes y ambiente de clase
Conducta del profesor: evaluación formativa
-4,703
1,487
1,084
-2,931
3,477
-7,205
9,025 ** 4,145
-16,446 **
Conducta del profesor: orientación al estudiante
-17,972 ** -16,342 ** -13,648 ** -13,338 ** -17,214 ** -9,946 ** -12,072 ** -22,692 ** -13,269 **
Conducta del profesor: instrucción dirigida por el docente
5,446 * 11,209 ** -5,197
-16,461 ** 0,562
0,284
3,738
-7,054 * 10,395 **
Clima disciplinario 11,808 ** 12,655 ** 5,981
8,546 ** 4,508
2,830
7,445 ** 11,592 ** 19,029 **
Apoyo del profesor 3,635
-2,364
3,341
9,982 ** -6,338 ** 7,070 * -2,517
10,304 ** -10,205 *
Características sociodemográficas
Edad 34,548 ** 13,488
22,168 * -16,351
14,799
23,485 ** -8,702
27,178 ** -8,920
Género (mujer=1) 3,721
-18,754 ** -8,779
-24,896 ** -10,787 ** -1,368
-6,770
-21,585 ** -15,861 **
Ansiedad ante las matemáticas -22,164 ** -7,859
-30,701 ** -15,507 ** -9,938 ** -34,531 ** -17,193 ** -22,223 ** -12,048 **
(Ansiedad matemáticas)*(género) 1,309
-3,922
15,822 * -7,873
-2,065
13,572 ** -1,370
10,262 ** 7,357
Índice de estatus económico, social y cultural
33,925 ** 11,249 ** 16,385 ** 24,401 ** 14,900 ** 15,546 ** 21,229 ** 19,074 ** 31,255 **
Repetición de curso -48,499 ** -62,015 ** -37,635 ** -64,389 ** -68,275 ** -33,875 ** -97,291 ** -32,907 * -25,405
Nativo c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
Inmigrante de 2ª generación 23,772 ** -21,706 * -94,092 ** -12,215
12,165
-12,891
-27,243 ** -4,168
15,225
Inmigrante de 1ª generación -5,813
-52,582 ** 24,664 * -44,370 * -30,703 ** -29,144 ** -59,717 ** 14,314
-3,166
Variables de escuela (nivel 2)
Índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación
-1,898
-7,960
-0,517
9,281 * 9,673 ** 3,669
3,506
-14,902 ** 9,626 **
Liderazgo instruccional -11,557 ** 4,754
1,816
-1,333
-5,472 ** 0,572
-0,829
-1,547
-11,856 **
Selección escolar/políticas de admisión del estudiante
0,176
0,452
-7,430
12,655 ** 1,656
4,041
5,651
51,239 ** 0,425
Actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela
1,673
1,018
3,569
-0,140
5,288 * -2,219
3,787
11,737 ** 9,072 **
Calidad de los recursos educativos escolares
11,684 ** 7,926
7,583 ** -5,829
-2,557
-6,603 * -1,283
-1,274
5,020
Moral del profesorado 5,344 ** 9,436 * 3,081
2,777
1,261
5,948
2,516
3,835
9,006 *
Escuela en localidad con menos de 3.000 habitantes
-8,637
-10,813
-4,423
-20,317
-5,098
7,010
-23,660
-13,636 * 2,420
Constante -27,521
355,559 ** 119,811
758,836 ** 279,188 * 151,950
653,445 ** -122,019
607,709 **
var (ESCS) 274,16 ** 15,05 ** 20,70 ** 99,55 ** 12,29 ** 207,67 ** 178,01 ** 61,87 ** 35,82 **
var (cons) 1151,79 ** 1184,11 ** 1085,22 ** 1339,80 ** 535,45 ** 553,48 ** 1148,68 ** 992,00 ** 1384,43 **
cov (ESCS, cons) -95,01
-133,51 ** 149,88
124,44
-29,38
-132,91
77,88
46,70
-222,70 **
var (residual) 5263,10 ** 3855,55 ** 5812,83 ** 2923,95 ** 3603,89 ** 3600,02 ** 3703,72 ** 3116,43 ** 5466,18 **
Número de observaciones 1918
670
1206
622
689
705
613
723
573
Log pseudolikelihood -39667,9 ** -16083,2 ** -122732,1 ** -10365,9 ** -83427,0 ** -2561,8 ** -116812,0 ** -11510,0 ** -21420,1 **
c.r.: categoría referencia n.c.: variable no considerada (por problemas en la estimación) **,* Signicatividad al 5% y 10% respect. La estimación se ha realizado teniendo en cuenta los pesos correspondientes.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
568 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
Tabla 3. Estimación del modelo multinivel de pendiente aleatoria (solo se muestran los coeficientes estimados). Continuación
Italia Letonia N. Zelanda Polonia China Fed. Rusa R. Eslovaca Eslovenia EE.UU.
Variables de alumno (nivel 1)
Relativas a prácticas docentes y ambiente de clase
Conducta del profesor: evaluación formativa
3,239 * -9,397 ** -9,834
-9,577 ** 5,828
-10,251 ** -0,177
-9,103 ** -12,952 **
Conducta del profesor: orientación al estudiante
-15,650 ** -7,785 ** -33,013 ** -19,757 ** -15,976 ** -7,551 ** -17,253 **
-7,042 ** -12,758 **
Conducta del profesor: instrucción dirigida por el docente
0,991
10,378 ** 10,889
14,769 ** -5,599 * -2,625
-1,208
16,150 ** 2,324
Clima disciplinario 6,700 ** -2,133
2,216
2,831
9,913 ** 4,567
-1,689
5,327 ** 7,775 **
Apoyo del profesor 0,576
0,015
10,800 ** -4,636
-0,266
n,c,
-4,524
-6,547 ** 6,338
Características sociodemográficas
Edad 13,415 ** 21,921 ** 13,144
14,292 * 4,849
5,043
15,655
-3,474
38,034 **
Género (mujer=1) -18,003 ** 11,441 ** -0,231
-5,275
-8,816 * -2,225
-11,891 * -21,122 ** -5,205
Ansiedad ante las matemáticas -17,559 ** -34,920 ** -37,738 ** -30,519 ** -14,895 ** -29,401 ** -20,468 **
-11,794 ** -19,371 **
(Ansiedad matemáticas)*(género) 3,854
10,442 * 7,398
-1,757
-3,210
3,163
-7,095
6,986
-2,949
Índice de estatus económico, social y cultural
8,917 ** 15,829 ** 53,607 ** 17,761 ** 7,944 ** 24,788 ** 20,655 **
7,795 ** 25,570 **
Repetición de curso -42,542 ** -35,980 ** -23,785
-67,267 ** -41,393 ** -35,721
-56,711 **
-99,242 ** -64,321 **
Nativo c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
Inmigrante de 2ª generación -10,352
-2,697
-2,614
n,c,
-25,106
-30,891 ** 12,383
-12,325
-9,037
Inmigrante de 1ª generación -9,697
-93,636 ** -30,081 ** -63,426 ** -111,612 ** -46,281 ** -104,953 **
-50,336 ** 11,191
Variables de escuela (nivel 2)
Índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación
-2,460
1,926
-15,636 ** 1,279
-6,858
0,508
-6,638
-4,506
-0,745
Liderazgo instruccional -7,636 ** 9,211 ** 4,780
n,c,
4,688
-9,017 * 4,967
-5,826
0,083
Selección escolar/políticas de admisión del estudiante
-0,101
9,488 ** -1,639
6,448
24,092 ** 1,768
29,307 **
32,073 ** -2,945
Actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela
11,028 ** -1,414
-0,827
-6,017 * 11,890 ** -2,665
7,655 * 14,555 ** 0,027
Calidad de los recursos educativos escolares 0,560
0,080
6,892
-2,544
-1,612
5,349
-9,000
2,216
9,663 **
Moral del profesorado 5,697 ** 3,759
-0,134
6,700 ** 4,487
12,296 ** 0,312
4,528
12,863 **
Escuela en localidad con menos de 3.000 habitantes
14,897
-17,369 * n,c,
-10,726
n,c,
-21,182 * 1,993
-80,901 ** -5,889
Constante 262,454 ** 133,701
338,722 * 313,573 ** 438,949 ** 448,978 ** 143,735
435,786 ** -93,987
var (ESCS) 25,19 ** 72,63 ** 60,42 ** 0,18 ** 102,44 ** 4,08 ** 47,49 **
0,46 ** 163,04 **
var (cons) 1792,83 ** 870,25 ** 253,68 ** 416,22 ** 1182,96 ** 1058,72 ** 2479,42 **
2229,86 ** 582,51 **
cov (ESCS, cons) -212,52 ** 129,42
123,80
8,76 ** 129,17
-65,68
169,66
32,00 ** -140,49
var (residual) 3359,39 ** 2947,48 ** 6857,96 ** 3148,82 ** 2937,97 ** 4122,48 ** 3543,03 **
2322,51 ** 4554,40 **
Número de observaciones 4078
603
503
664
773
743
646
754
604
Log pseudolikelihood -118110,7 ** -2835,4 ** -10549,7 ** -87517,6 ** -23848,1 ** -262022,7 ** -10849,8 **
-2932,1 ** -796946,0 **
c.r.: categoría referencia n.c.: variable no considerada (por problemas en la estimación) **,* Signicatividad al 5% y 10% respect. La estimación se ha realizado teniendo en cuenta los pesos correspondientes.
FACTORES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN COMPETENCIA FINANCIERA EN PISA 2012
CAPÍTULO 3: PRODUCCIÓN EDUCATIVA Y EFICIENCIA 569
Tabla 4. Estimación del modelo multinivel de pendiente aleatoria con variables relativas a asuntos monetarios (solo se muestran los coeficientes estimados)
Australia Bélgica Colombia Rep. Checa España Estonia Francia Croacia Israel
Variables de alumno (nivel 1)
Relativas a prácticas docentes y ambiente de clase
Conducta del profesor: evaluación formativa
-7,721
3,624
-6,739
-2,705
0,897
-12,088 ** 8,611
-2,760
-20,720 **
Conducta del profesor: orientación al estudiante
-17,615 ** -14,517 ** -10,603
-14,323 ** -14,844 ** -12,175 ** -13,726 ** -18,765 ** -14,959 **
Conducta del profesor: instrucción dirigida por el docente
8,453 * 8,773
-3,143
-21,755 ** -4,245
-0,316
2,513
-8,106
16,110 **
Clima disciplinario 11,438 ** 13,976 ** 10,673 * 9,414 ** 7,206
2,354
8,202 ** 14,039 ** 21,778 **
Apoyo del profesor 3,899
-0,009
4,011
10,537
-2,955
13,698 ** -1,834
15,243 ** -19,455 **
Características sociodemográficas
Edad 31,713 ** 11,352
39,988 ** -46,129 ** 17,840
12,105
-7,919
16,694
-3,876
Género (mujer=1) -6,379
-4,021
-19,947
-28,145 ** -6,353
0,009
3,809
-27,023 ** -19,441 *
Ansiedad ante las matemáticas -19,844 ** 0,027
-56,358 ** -3,946
-15,398 * -36,094 ** -14,171 ** -14,446 ** -17,037 **
(Ansiedad matemáticas)*(género)
-1,672
-7,583
44,566 ** -27,346 ** -3,524
23,592 ** -14,393
2,812
2,979
Índice de estatus económico, social y cultural
36,100 ** 7,524
16,548 ** 21,046 ** 11,137 ** 10,408 * 15,511 ** 24,414 ** 31,749 **
Repetición de curso -56,550 ** -61,700 ** -37,103 ** -64,797 ** -57,775 ** -35,967 ** -95,964 ** -61,739 ** 9,532
Nativo c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
Inmigrante de 2ª generación 11,780
-15,755
-16,636
-42,670
-13,466
-16,522
10,648
12,212
Inmigrante de 1ª generación -2,471
-53,871 * 26,506
32,552
-38,856 ** 2,938
-34,534 * 16,213
9,309
Relativas a asuntos monetarios
Tenencia de una cuenta bancaria 15,696 * 6,376
4,318
19,927 ** 18,664 ** 4,399
7,511
11,473
-0,657
Ignorancia financiera -19,072 ** -26,181 ** n,c,
37,504
-2,335
-25,530 ** n,c,
-54,371
n,c,
Variables de escuela (nivel 2)
Índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación
-2,862
-4,363
3,902
5,361
8,563
8,433 * 10,642 ** -15,889
13,844 **
Liderazgo instruccional -5,916
6,058
-6,217
4,566
-5,068
1,011
1,273
-0,010
-9,177
Selección escolar/políticas de admisión del estudiante
-4,257
0,616
-9,782
16,563 ** 3,351
4,052
8,253
55,550 ** 1,682
Actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela
1,296
-5,367
4,854
-2,979
3,389
-3,007
1,349
11,475 ** 3,430
Calidad de los recursos educativos escolares
13,399 ** -0,265
8,898 ** 1,435
-4,613
-9,841 ** 4,283
0,031
5,715
Moral del profesorado 6,800 * 10,384 * 12,369 ** -0,602
0,046
14,382 ** -0,473
1,264
13,287 **
Escuela en localidad con menos de 3.000 habitantes
1,314
7,512
13,669
-13,571
-24,186
-1,233
-26,646
-18,418 ** -10,882
Constante 26,227
410,556 * -149,151
1232,440 ** 220,559
338,128 * 633,231 ** 39,853
548,719 **
var (ESCS) 1012,06 ** 62,85 ** 21,70 ** 18,69 ** 48,04 ** 668,32 ** 2,31 ** 0,53 ** 131,96 **
var (cons) 1097,67 ** 1276,98 ** 6,79 ** 1552,27 ** 778,86 ** 688,74 ** 1126,82 ** 1126,82 ** 455,63 **
cov (ESCS, cons) -68,32
-283,30
-12,14
-93,48
-193,43
-282,33
51,03 ** 24,53 ** 173,22
var (residual) 4754,18 ** 3402,91 ** 6050,95 ** 2365,90 ** 3279,71 ** 2904,41 ** 3669,55 ** 3123,13 ** 4785,87 **
Número de observaciones 842 302 498 287 282 319 325 336 262
Log pseudolikelihood -17521,8 ** -7208,4 ** -50681,8 ** -4818,2 ** -33953,0 ** -1133,9 ** -62241,4 ** -5378,0 ** -9636,1 **
c.r.: categoría referencia n.c.: variable no considerada (por problemas en la estimación) **,* Signicatividad al 5% y 10% respect. La estimación se ha realizado teniendo en cuenta los pesos correspondientes.
INVESTIGACIONES DE ECONOMÍA DE LA EDUCACIÓN NÚMERO 10
570 CHAPTER 3: EDUCATIONAL PRODUCTION AND EFFICIENCY
Tabla 4. Estimación del modelo multinivel de pendiente aleatoria con variables relativas a asuntos monetarios (solo se muestran los coeficientes estimados). Continuación
Italia Letonia N. Zelanda Polonia China Fed. Rusa R. Eslovaca Eslovenia EE.UU.
Variables de alumno (nivel 1)
Relativas a prácticas docentes y ambiente de clase
Conducta del profesor: evaluación formativa
1,434
-8,520
-0,518
-18,429 ** 8,995
-20,484 ** -5,585
-13,204 ** -9,091
Conducta del profesor: orientación al estudiante
-20,051 ** -11,357 ** -35,495 ** -19,786 ** -19,991 ** -14,504 ** -9,658
-8,763 ** -13,647 **
Conducta del profesor: instrucción dirigida por el docente
4,497
11,894
17,357 * 24,289 ** -2,305
8,358
-7,143
21,047 ** 9,314 *
Clima disciplinario 8,083 ** -3,664
-3,856
-0,945
14,364 ** 3,805
-14,255 ** 12,501 ** 11,220 **
Apoyo del profesor -1,007
-3,924
6,619
-1,914
-2,480
3,219
-3,435
-2,630
3,722
Características sociodemográficas
Edad 14,533 * 19,919
31,771 ** 9,625
8,201
9,787
-5,774
5,405
26,603
Género (mujer=1) -14,593 ** 8,498
-2,912
-13,336 * -25,648 ** -4,555
-10,195
-7,596
-22,542 **
Ansiedad ante las matemáticas -14,566 ** -23,451 ** -35,282 ** -37,295 ** -14,131 ** -23,637 ** -21,946 ** -11,543 * -9,686
(Ansiedad matemáticas)*(género) -4,110
-1,172
5,509
11,256
-6,679
1,345
-8,213
2,018
-11,291
Índice de estatus económico, social y cultural
7,842 ** 9,536 * 49,540 ** 11,774 ** 7,081 * 27,611 ** 26,935 ** 5,443
23,087 **
Repetición de curso -45,771 ** -33,058 * -43,706 ** -91,025 ** -68,352 ** -36,502
-92,826 ** -93,433 ** -58,740 **
Nativo c,r,
c,r,
c,r,
n,c,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
c,r,
Inmigrante de 2ª generación -7,020
-18,384
31,680
n,c,
-21,878
-29,821 ** n,c,
-9,060
-3,513
Inmigrante de 1ª generación -12,653
-93,713 ** -25,191 * n,c,
-201,033 ** -38,762 * -191,820 ** -78,900 ** 14,900
Relativas a asuntos monetarios
Tenencia de una cuenta bancaria
6,309
90,072 ** 17,374 * 18,040 ** 10,024
-14,204
29,695 ** 13,337
Ignorancia financiera -14,707 * -7,491
-49,034 ** -4,830
-8,343
-12,520
-122,208 **
-45,920 *
Variables de escuela (nivel 2)
Índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación
-3,497
3,327
-4,156
3,740
-7,697
1,157
-3,428
-2,365
-5,066
Liderazgo instruccional -8,394 ** 6,545
8,479
0,620
6,539
-14,747 ** 8,713
-4,515
2,351
Selección escolar/políticas de admisión del estudiante
-1,633
18,970 ** 1,997
2,462
15,055 ** 7,936
33,474 ** 25,606 ** -1,460
Actividades extracurriculares de matemáticas en la escuela
10,351 ** -4,573
-5,871
-4,948
10,168 ** 0,593
9,012
9,309 ** -1,917
Calidad de los recursos educativos escolares
0,972
-0,837
4,100
-2,819
-3,252
4,223
-5,922
5,004
9,635 **
Moral del profesorado 6,300 ** 10,268 * 10,461
12,851 ** 8,529 ** 17,707 ** 6,397
2,337
13,984 **
Escuela en localidad con menos de 3.000 habitantes
23,558
-7,110
-60,274 ** -6,010
n,c,
-11,184
22,643
-97,088 ** -32,075 **
Constante 255,292 ** 158,039
-24,746
394,369 ** 411,050
354,350 * 480,730
291,986
98,253
var (ESCS) 32,10 ** 4,55 ** 0,60 ** 1,32 ** 190,80 ** 205,22 ** 36,35 ** 9,97 ** 12,64 **
var (cons) 1746,41 ** 362,06 ** 115,30 ** 331,39 ** 990,13 ** 1352,42 ** 2823,63 ** 1705,85 ** 108,32 **
cov (ESCS, cons) -226,77
-40,60
8,32
-20,95
176,61
-526,82 ** 320,37
-130,44
37,00
var (residual) 2984,64 ** 3457,26 ** 5774,07 ** 3035,55 ** 2826,36 ** 3025,56 ** 3026,51 ** 2375,56 ** 4467,99 **
Número de observaciones 1719 260 229 286 360 342 286 388 283
Log pseudolikelihood -53028,7 ** -1202,7 ** -4608,5 ** -36277,0 ** -11053,6 ** -117020,0 ** -4709,5 ** -1552,8 ** -364044,5 **
c.r.: categoría referencia n.c.: variable no considerada (por problemas en la estimación) **,* Signicatividad al 5% y 10% respect. La estimación se ha realizado teniendo en cuenta los pesos correspondientes.