¿Cuánto influye el gasto por alumno?

Autor: José M. LACASA

Durante el último mes se han escuchado múltiples interpretaciones de los resultados del Informe PISA 2003. Los expertos no se han puesto de acuerdo, pero parece que la opinión mayoritaria que se ha transmitido a la sociedad –al menos, la opinión de los que son capaces de gritar más alto en el mundo educativo– es que el responsable es el gasto educativo, ya sea en su modalidad “gasto por alumno”, ya en la de “porcentaje del PIB gastado en Educación”.

Sin embargo, un somero análisis de las correlaciones entre algunos factores socioeconómicos que pueden influir en esos resultados desmiente a muchas de esas voces –¿cuántas de ellas ideológicamente interesadas?– y busca los culpables en otros campos.

Primero, dan parte de razón a Alejandro Tiana, cuya primera valoración (muy criticada, por cierto) hacía referencia al nivel socioeconómico español: desde el punto de vista de un experto en Educación, la apreciación es correcta, aunque algo obvia; que la diga un secretario general de Educación es lo que comienza a ser criticable.

De hecho, los factores que más se correlacionan con mejores resultados en el Informe PISA tienen que ver con distintas aproximaciones de la cohesión social y económica de la sociedad, característica fundamental de los países desarrollados. Por eso tienen correlaciones próximas a –0,75 los dos índices de desigualdad socioeconómica o ser un país en vías de desarrollo (en el caso de la OCDE, México y Turquía). O próximas a 0,75 el estatus socioeconómico de los padres de los alumnos.

En el siguiente nivel de correlación, cercano a 0,5 (es decir, que influyen, pero no tanto), se encuentran variables tan conocidas en el mundo del análisis educativo como el PIB per cápita (se ha utilizado el PIB en paridad de poder de compra o PPC), o los progenitores con título universitario. También se suma otro muy conocido en EEUU pero que se incorpora ahora a Europa: el porcentaje de familias monoparentales, una medida de la estabilidad familiar.

Con algo menos de relación se encuentran otros dos clásicos (sólo nos falta la cacareada ratio profesor/alumno, que ningún estudio serio considera ya): el gasto educativo por alumno y el porcentaje de estudiantes en centros públicos. Sin embargo, se da la circunstancia que este último factor –con una influencia pequeña por sí solo–, al ser independiente de factores socioeconómicos, participa en el “modelo de éxito” conceptual descrito anteriormente y que hemos relacionado con la alta puntuación en Matemáticas del Informe PISA. Curiosamente, es el único que tiene que ver con la política educativa…

Analizando las variables conjuntamente: ¿Cuál es el modelo de éxito?

Los datos representados en el gráfico muestran sólo correlaciones simples, algunas de ellas dependientes entre sí (como las desigualdades socioeconómicas, muy relacionadas entre sí y con el status socioeconómico de los padres o el PIB per cápita). Por ello, por sí mismas no explican el modelo que se puede relacionar con resultados altos en la prueba de Matemáticas.

Por ello, y utilizando estos resultados en Matemáticas como variable dependiente, se han averiguado cuáles son, entre el resto de variables, las que más contribuyen a elevar los resultados (técnicamente, cuales son las variables independientes que contribuyen a una R2 más alta –un 0,81 en este caso– en una regresión múltiple). Dicho de otra forma: ¿cuales son los factores independientes entre sí que se relacionan con los resultados educativos más altos? Pues son, tras una primera aproximación, los siguientes: el menor índice de desigualdad socioeconómica, ser un país desarrollado (es decir, eliminando México y Turquía), tener un menor porcentaje de alumnos en centros públicos y un mayor porcentaje de alumnos cuyos padres tienen un título universitario.

¿Qué significan las correlaciones?

La correlación es un instrumento matemático-estadístico para especificar de un modo preciso el grado en que dos variables están relacionadas. Dicha correlación tiene un valor absoluto comprendido siempre entre 0 y 1: el 0 es que no hay correlación, y el 1 es que el grado de correlación entre ambas variables es máximo. Dicho valor puede ser de signo positivo (a más de una, más de la otra; a menos de una, menos de la otra) o negativo (a más de una, menos de la otra y viceversa). En el gráfico adjunto se ha comparado cada variable independientemente con los resultados de los test de matemáticas de PISA 2003 (país a país, no alumno a alumno).