Autores:
Nicolás Figueroa, Profesor Asociado, Instituto de economía, PUC.
Fernando Ochoa, estudiante de PhD en economía, NYU.
Desde que el MINEDUC presentó los resultados del SAE la discusión pública se ha centrado en el porcentaje de los alumnos que quedó en su primera preferencia. Esto es un error.
El porcentaje de alumnos aceptados en su primera preferencia solo indica cuan parecidas son las preferencias de los padres. Mientras más semejantes sean, mayor será la competencia por colegios y menos alumnos quedarán en su primera preferencia. Esto se debe a que los colegios tienen cupos limitados, de eso no se puede escapar con ningún sistema. El SAE utiliza el mejor algoritmo conocido para lograr que la mayor cantidad de alumnos quede en el colegio más preferido posible. Esto es cierto también cuando lo comparamos con la asignación descentralizada (el sistema anterior). Una alta competencia por colegios puede tener varias causas. Los padres pueden estar “atreviéndose” a postular a colegios a los que no habrían postulado antes, o simplemente postulando a pocos colegios “bien conocidos” por falta de información. Peor aún, puede reflejar que muy pocos colegios cumplen con sus estándares. Esto muestra lo irrelevante del indicador: ayudar a las familias a postular a más y mejores colegios lo puede empeorar, aun cuando el SAE funciona mejor.
Por otro lado, no existe evidencia disponible para comparar los resultados del SAE con el sistema anterior. Antes, ¿quedaban las familias en los colegios que querían? ¿O simplemente, dados los costos de postulación (colas, entrevistas), se conformaban con postular donde seguro había vacantes?
Lo que sí sabemos de la evidencia internacional es que el mecanismo de asignación utilizado por el SAE ayuda a equiparar las oportunidades de familias de más y menos recursos (Pathak y Sönmez, 2008; Pathak y Sönmez, 2013). Primero, porque en el SAE la “mejor estrategia” que puede seguir una familia es listar los colegios en el orden que los prefieren. Otros sistemas generan que “la mejor estrategia” sea más compleja (e.g. poner primero el más preferido y segundo una “opción segura”). Las familias de altos recursos suelen “postular mejor” (estrategias sofisticadas) que las de menos recursos en esos sistemas. Segundo, las familias de altos recursos también tienden a invertir más tiempo en buscar colegios (visitas, entrevistas) mientras que las familias de menos recursos no tienen el tiempo ni los recursos para hacerlo. Si algo podemos esperar sobre el porcentaje de alumnos asignados a su primera preferencia es que sea más homogéneo que antes.
En un artículo que escribimos junto a otros investigadores antes de la implementación del SAE, hicimos predicciones sobre cuántos alumnos quedarían en su primera y segunda preferencia en la comuna de Maipú (Beyer et al., 2016). Para esto supusimos que a las familias les gustan colegios de “mayor calidad académica” y utilizamos el SIMCE para aproximar ésta. Claramente, a las familias también le preocupan muchas otras cosas (distancia al hogar, deportes, proyecto educativo, etc.) y no podemos saberlo. Por lo tanto, hicimos un ejercicio en donde en un extremo a todas las familias solo le importa el SIMCE (todos tienen las mismas preferencias) y en otro a nadie le importa (preferencias aleatorias). El mundo real está en un punto intermedio. Nuestros cálculos proyectaban que en un mundo en que a nadie le importa el SIMCE, y por lo tanto la competencia entre familias es mínima, un 80% de los alumnos quedaría en su primera preferencia. Esto se debe a que los colegios tienen cupos limitados, de eso no se puede escapar con ningún sistema. Por otro lado, para correlaciones que consideramos razonables (dada la poca evidencia y datos disponibles) esperábamos que alrededor de un 40% quede en su primera preferencia.
Los datos entregados hasta ahora indican que el porcentaje es significativamente mayor al 40%. Hay por lo menos dos interpretaciones posibles. La optimista es que las familias tienen preferencias muy distintas por los colegios, dado que la calidad es similar y priman atributos como la cercanía y el proyecto educativo. La pesimista es que la mayoría de las familias quieren colegios de alta calidad académica. Sin embargo, deben pasar por un proceso costoso para informarse de los colegios disponibles y sus características. Esto genera que postulen a pocos colegios y que no sean capaces de ordenarlos como lo harían si tuvieran más información disponible. Si esto es así, probablemente las más afectadas son las familias de más escasos recursos. Lamentablemente, los datos preliminares muestran muchos alumnos no asignados a ningún colegio en la primera ronda del SAE. Resultado esperable si las listas de colegios en las postulaciones son muy cortas, por lo que constituye evidencia a favor de la segunda opción.
Para medir el desempeño del SAE debemos centrarnos en otras cosas. En primer lugar, analizar qué tan “mal” están postulando las familias y cómo esto varía por nivel socioeconómico. El primer indicador de esto es el número de colegios al que postulan. Listas más cortas reflejan menos información. Para ir más allá, hay que entender qué tan “mala” es la postulación de las familias dado lo que reportan. Por ejemplo, si una familia declara que le importa la calidad académica, analizar si había otros colegios de alta calidad disponibles, a igual o menor distancia de los que postuló. El paso siguiente es pensar en cómo informar mejor a los padres. Lo que significa no solo entregar información ya existente (e.g. SIMCE) de la mejor forma posible. Pero también entender qué otros indicadores son relevantes para las familias y cómo los podemos construir. Disminuir las asimetrías de información entre las familias de altos y bajos recursos es una forma poco costosa y efectiva para emparejar la cancha (Hastings y Weinstein, 2008; Kapor et. al., 2019).
Finalmente, a través de un análisis riguroso, debemos entender qué otros factores pueden generar que los alumnos de menos recursos terminan en colegios de peor rendimiento académico, incluso tras el fin de la selección. ¿Es la poca disponibilidad de buenos colegios cercanos, el copago de esos colegios, una mala postulación o, simplemente, un asunto de preferencias? Este análisis debe iluminar la política pública, indicando como mejorar la plataforma de postulación y sugiriendo alternativas a los padres para orientar sus decisiones. Además, debe ayudarnos a estimar la costo-efectividad de otras políticas como el aumento de la subvención preferencial u ofrecer transporte escolar. Este tipo de análisis es el relevante para entender de dónde proviene el descontento de las familias.
Referencias
- Consideraciones para el nuevo sistema de postulación y admisión a establecimientos educacionales en Chile (con Harald Beyer, Sylvia Eyzaguirre, Nicolás Figueroa, Francisco Gallego and Andrés Hernando). Temas de la Agenda Pública, Centro de Políticas Públicas UC, 2016. https://nanoochoa.github.io/files/CPP_UC_admision.pdf
- Justine S. Hastings, Jeffrey M. Weinstein, Information, School Choice, and Academic Achievement: Evidence from Two Experiments, The Quarterly Journal of Economics, Volume 123, Issue 4, November 2008, Pages 1373–1414, https://doi.org/10.1162/qjec.2008.123.4.1373
- Kapor, A., Neilson, C. A., & Zimmerman, S. D. (2019). Heterogeneous beliefs and school choice mechanisms. American Economic Review, forthcoming.
- Pathak, Parag A., and Tayfun Sönmez. 2008. «Leveling the Playing Field: Sincere and Sophisticated Players in the Boston Mechanism.» American Economic Review, 98 (4): 1636-52. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.98.4.1636
- Pathak, Parag A., and Tayfun Sönmez. 2013. «School Admissions Reform in Chicago and England: Comparing Mechanisms by Their Vulnerability to Manipulation.» American Economic Review, 103 (1): 80-106. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.103.1.80
