Educación privada y segregación por nivel socioeconómico en la provincia de Buenos Aires, Argentina

Private education and socioeconomic school segregation in the Buenos Aires Province, Argentina

Educação privada e segregação por nível socioeconômico na Província de Buenos Aires, Argentina

Krüger, Natalia

Natalia Krüger

natalia.kruger@uns.edu.ar

IIESS - Universidad Nacional del Sur - CONICET Argentina

Ciencias Económicas

Universidad Nacional del Litoral, Argentina

ISSN: 1666-8359

ISSN-e: 2362-552X

Periodicidad: Semestral

vol. 2, núm. 18, 2021

revistace@fce.unl.edu.ar

Recepción: 03 Noviembre 2021

Aprobación: 09 Enero 2022

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/644/64430976443097005/

DOI: https://doi.org/10.14409/rce.2021.18.e0004

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Resumen: La segregación por nivel socioeconómico es una de las manifestaciones actuales más relevantes de la desigualdad que experimentan los distintos grupos sociales al interior de los sistemas educativos latinoamericanos. Dado que el fenómeno presenta características específicas en cada contexto, es de interés analizarlo en ámbitos subnacionales, donde su estudio es aún escaso. Desde un abordaje cuantitativo, el presente artículo analiza este problema en la educación básica en la provincia de Buenos Aires, Argentina, con énfasis en la distribución del alumnado entre los sectores de gestión estatal y privada. Para ello, se emplean datos de los operativos nacionales de evaluación educativa Aprender para el nivel secundario (noviembre de 2017) y el nivel primario (octubre de 2018), de carácter censal. Se estiman índices sintéticos de segregación y se comparan diversos indicadores del perfil socioeconómico de la población que asiste a cada sector. Los hallazgos indican que existe un grado importante de segregación en ambos niveles educativos y que la participación del sector privado posee un papel sustancial. La distribución del alumnado entre y dentro de ambas redes escolares resulta desigual, lo cual limita la probabilidad de interactuar en la escuela con pares de otros grupos sociales. Los resultados invitan a replicar el estudio en otros contextos; a reflexionar sobre el impacto del fenómeno en la equidad educativa y social; y a continuar indagando en sus causas y posibles caminos para superarlo.

Palabras clave: segregación escolar, sector privado, elección escolar, desigualdad educativa, educación básica.

Abstract: Socioeconomic school segregation is currently one of the most relevant manifestations of inequality experienced by different social groups within Latin American educational systems. Since the phenomenon has specific characteristics in each context, it is of interest to analyze it in sub–national settings, where its study is still scarce. Following a quantitative approach, this paper analyzes the problem in basic education in the Buenos Aires Province, Argentina, with an emphasis on the distribution of students between the public and private sectors. To this end, census data from the national program of educational evaluation Aprender for the secondary level (November 2017) and the primary level (October 2018) are used. Indices of segregation are estimated and various indicators of the socioeconomic profile of the population attending each sector are compared. Findings indicate that there is a significant degree of segregation at both educational levels and that the participation of the private sector plays a substantial role. The distribution of students between and within both school networks is uneven, so that the probability of interacting at school with peers from other social groups is limited. The results invite us to replicate the study in other contexts; to ponder on the impact of the phenomenon on educational and social equity; and to continue investigating its causes and possible ways to overcome it.

Keywords: school segregation, private sector, school choice, educational inequality, basic education.

Resumo: A segregação por nível socioeconômico é uma das manifestações atuais mais relevantes da desigualdade vivenciada por diferentes grupos sociais nos sistemas educacionais latino–americanos. Dado que o fenômeno possui características específicas em cada contexto, é interessante analisá–lo em contextos subnacionais, onde seu estudo ainda é escasso. A partir de uma abordagem quantitativa, este artigo analisa esta problemática na educação básica na Província de Buenos Aires, Argentina, com ênfase na distribuição dos alunos entre os setores de gestão estatal e privada. Para tal, utilizam–se os dados das operações nacionais de avaliação educacional Aprender para o nível secundário (novembro de 2017) e para o nível primário (outubro de 2018), de natureza censitária. São estimados índices sintéticos de segregação e comparados diversos indicadores do perfil socioeconômico da população que atende cada setor. Os achados indicam que há um grau significativo de segregação em ambos os níveis educacionais e que a participação do setor privado desempenha um papel significativo. A distribuição de alunos entre e dentro de ambas as redes escolares é desigual, o que limita a probabilidade de interação na escola com colegas de outros grupos sociais. Os resultados nos convidam a replicar o estudo em outros contextos; refletir sobre o impacto do fenômeno na equidade educacional e social; e continuar investigando suas causas e possíveis formas de superá–lo.

Palavras-chave: segregação escolar, setor privado, escolha da escola, desigualdade educacional, educação básica.

1. Introducción

En sociedades fragmentadas como las latinoamericanas, los logros recientes en términos del acceso masivo a la escuela secundaria se ven matizados por la reconfiguración de distintos mecanismos de diferenciación social en su interior (Gluz, 2019). Como afirman Sen y Kliksberg (2007), la inclusión en condiciones de desigualdad representa una forma de injusticia social y, en este sentido, la segregación escolar por nivel socioeconómico (NSE) es una de las manifestaciones de la inequidad en el sistema educativo argentino. Veleda (2014:3) define a este concepto como «la separación de los alumnos según su nivel socioeconómico en circuitos educativos desiguales por las experiencias de socialización, condiciones de aprendizaje y saberes que los mismos brindan». Se ha hallado que dicho problema resulta importante en Argentina, así como en gran parte de Latinoamérica y otras regiones del mundo (Gasparini, Serio, Jaume y Vázquez, 2011; Murillo y Martínez–Garrido, 2017a; Krüger, 2019). La segregación incide negativamente en las oportunidades educativas de los grupos más vulnerables y dificulta la promoción de la cohesión social y la redistribución del capital sociocultural a través de la educación (Bonal y Bellei, 2018). Según Dubet (en el Prólogo a Veleda, 2012), representa así uno de los mecanismos por los cuales la escuela desempeña un papel propio en la producción de desigualdades escolares.

En Argentina, la dicotomía entre educación de gestión estatal y privada ha tenido un rol relevante en el paulatino proceso de deterioro en la homogeneidad del sistema educativo que se ha registrado desde mediados del siglo pasado —si bien cabe señalar que este no es el único eje de diferenciación y que no existe linealidad en la asociación entre sector de gestión y circuito escolar— (Alcoba, 2014; Di Virgilio y Serrati, 2019). Por ello, es de interés que los estudios empíricos sobre la segregación educativa incorporen esta dimensión intersectorial del fenómeno.

Por otro lado, la multicausalidad de los procesos de segregación escolar determina que su intensidad y dinámica varíen tanto entre países como al interior de un mismo país, en función de las características específicas de los contextos socioeconómicos y los subsistemas educativos. Esto se verifica especialmente en un territorio tan extenso y diverso como el de Argentina, cuyo sistema educativo se encuentra descentralizado. Así, cada provincia administra la provisión de educación básica, bajo un marco de importantes disparidades en la situación socioeducativa de la población y en la configuración de la oferta educativa (Buchbinder, McCallum y Volman, 2019). Como reflejo de ello, tanto Gasparini et al. (2011) como Krüger (2022) han hallado niveles de segregación social escolar divergentes entre regiones y provincias. Asimismo, los datos de los Anuarios Estadísticos Educativos del Ministerio de Educación de la Nación muestran que tanto la proporción de la matrícula que asiste a establecimientos privados como su crecimiento reciente difieren sustancialmente entre provincias. Por ende, cobra importancia el estudio del problema en cada contexto local.

En particular, el caso de la provincia de Buenos Aires es de relevancia por su rol clave en la estructura productiva y social, así como porque en ella habita cerca de un 40 % del alumnado de todo el país en los niveles primario y secundario (según datos del Anuario Estadístico 2018 del Ministerio de Educación de la Nación). Asimismo, se destaca por la alta participación del sector privado en la provisión de educación básica (Feldfeber, Puiggrós, Robertson y Duhalde, 2018). El objetivo del presente trabajo es entonces evaluar, para el contexto de la provincia de Buenos Aires, Argentina, cómo la distribución de la población estudiantil al interior del sistema educativo se encuentra condicionada por su origen social y, en particular, cómo la integración social en la escuela se ve afectada por la diferenciación del perfil del alumnado entre los sectores de gestión estatal y privada. Se mide para ello la segregación escolar por NSE en la educación básica, analizando especialmente el rol del tipo de gestión escolar en la configuración de este fenómeno. Como fuente de información se emplea a los operativos nacionales de evaluación educativa Aprender 2017 y 2018 que presentan algunas ventajas en relación con fuentes alternativas, ya que permiten: i) estudiar en profundidad a la provincia de Buenos Aires, tanto en sus áreas urbanas como rurales; ii) cuantificar la segregación al interior de los sectores estatal y privado; iii) analizar tanto al nivel primario como al secundario; y iv) considerar conjuntamente al NSE y a otros indicadores del capital cultural y resultados educativos no–cognitivos de interés. En estos sentidos, el trabajo realiza aportes originales a la literatura.

El artículo se organiza de la siguiente manera: en la próxima sección se resumen los aportes de la literatura especializada sobre el problema y se lo contextualiza; a continuación, se describe la metodología del estudio, seguida de la presentación y el análisis de los resultados; por último, se realizan consideraciones finales.

2. La segregación escolar por NSE en la literatura internacional y nacional

2.1 Una barrera para la equidad

La creciente preocupación que se evidencia en la investigación económica y educativa internacional y, en particular, en América Latina, acerca del fenómeno de la segregación escolar radica en que el mismo compromete la equidad educativa y reduce el aporte de la educación al desarrollo socioeconómico (Bonal y Bellei, 2018; OCDE, 2019a; Prieto, Marcenaro y Vignoles, 2020). Múltiples estudios dan cuenta de que un sistema educativo segregado reproduce las desigualdades sociales de origen ampliando la brecha en los logros escolares entre la población estudiantil más vulnerable y la más favorecida. Esto puede ocurrir a través de los efectos de pares o bien de la asociación entre el perfil socioeconómico del alumnado de una escuela y la cantidad y calidad de sus recursos materiales y humanos o el tipo de prácticas docentes y de gestión implementadas (Alegre y Ferrer, 2010; Van Ewijk y Sleegers, 2010; Fernández, Bertrán, Ibarra y González, 2013; Benito, Alegre y González, 2014; Gibbons y Telhaj, 2016; Danhier, 2018; Krüger, 2018, 2020; Palardy, 2020). Asimismo, la segregación reduciría la capacidad de la escuela para favorecer la cohesión social, el desarrollo de los y las estudiantes como sujetos en un marco de diversidad, la redistribución del capital sociocultural y la equidad en las trayectorias laborales posteriores (Gorard, 2009; Agirdag, Avermaet y Houtte, 2013; Gorard, Hordosy y Huat See, 2013; Valenzuela, Bellei y De los Ríos, 2014; Veleda, 2014; Palardy, Rumberger y Butler, 2015; Mickleson, 2018; Behtoui y Strömberg, 2020; Cristia y Pulido, 2020; Gutiérrez, Jerrim y Torres, 2020). En definitiva, la segregación constituye un obstáculo para el ejercicio pleno del derecho a la educación.

2.2 El papel de la elección escolar y la oferta privada

La literatura ha identificado un complejo entramado de factores causales de la segregación escolar, cuya relevancia depende de las características específicas de cada sistema educativo y de su contexto socioeconómico. Cuestiones exógenas al sector educativo, como el nivel de cohesión social y de igualdad en la distribución del ingreso, la configuración del espacio urbano o las preferencias de la población, atraviesan el campo educativo e influyen en el grado en que se reproducen las desigualdades de origen en su interior (Terigi, Perazza y Vaillant, 2009; Bellei, 2013; Gvirtz y Beech, 2014; Tiramonti, 2014). Asimismo, se han señalado distintos factores endógenos a los sistemas educativos que inciden en la distribución del estudiantado, vinculados a la calidad, cantidad y distribución de los recursos, así como al grado de mercantilización de la educación y al margen de autonomía concedido a las escuelas y familias en la asignación del alumnado, entre otros aspectos (Jenkins, Micklewright y Schnepf, 2008; Maroy y Van Zanten, 2009; Alegre y Ferrer, 2010; Valenzuela et al., 2014; Santos y Elacqua, 2016; Vázquez, 2016; Murillo, Martínez–Garrido y Graña, 2020; Palardy, 2020; Zancajo y Bonal, 2020). En particular, gran parte de la evidencia apunta a que la promoción de la libertad para la elección escolar realizada en muchos países durante las últimas décadas ha incidido negativamente sobre la equidad, mientras que existe menos consenso en relación con sus efectos sobre la eficiencia o la calidad educativa (Hsieh y Urquiola, 2006; Musset, 2012; OCDE, 2019a y 2019b; Bonal y Zancajo, 2020).

Una de las formas en las que se favorece la elección escolar es mediante el fomento de la participación del sector privado a través de la normativa y/o el aporte de recursos estatales (Veleda, 2014). Debido a que los perfiles socioeconómicos de quienes escogen las redes de gestión pública y privada suelen ser muy diferentes, distintos estudios concluyen que el mayor peso del sector privado en la provisión de educación se asocia a mayores niveles de segregación social (Vázquez, 2016; Alegre, 2017; Katzman, 2018; Bonal y Zancajo, 2020; Murillo et al., 2020).

2.3 Evidencia para América Latina

Las investigaciones sistemáticas de la segregación del alumnado por NSE en la región son relativamente recientes y escasas. Sin embargo, existe suficiente evidencia empírica disponible para afirmar que los sistemas educativos latinoamericanos se encuentran entre los más segregados del mundo. Aunque la configuración y la dinámica del fenómeno son heterogéneas entre países, distintos estudios, basados en fuentes de información diversas, coinciden en dicha conclusión general (Arcidiácono et al., 2014; Valenzuela et al., 2014; Santos y Elacqua, 2016; Vázquez, 2016; Krüger, 2019; Cristia y Pulido, 2020; Murillo et al., 2020). Entre ellos, algunos trabajos ponen el foco en la diferenciación del perfil del alumnado entre las redes de gestión pública y privada. Por ejemplo, Arcidiácono et al. (2014), a partir de las encuestas de hogares, hallan que en promedio la segregación escolar público–privada se incrementó en la región durante los años noventa y la primera década del presente siglo, tanto en el nivel primario como en el secundario. Con datos de PISA 2015 para el nivel secundario, Krüger (2019) y Vázquez (2016) indican que, si bien la segregación total responde principalmente a la distribución desigual de la población estudiantil entre escuelas al interior de cada sector (segregación intrasectorial), el componente de segregación intersectorial no es despreciable. De hecho, según Krüger (2019), este último explicaría en promedio cerca de un 25 % del nivel total, una proporción mayor a la registrada en otras regiones de comparación. Asimismo, la integración social al interior del sector privado es menor a la que prevalece en el sector público. Este último resultado coincide con lo hallado por Murillo et al. (2020) para el nivel primario, a partir de los datos del TERCE de la OREAL/UNESCO, quienes además sostienen que existe una asociación positiva entre el grado de privatización de la matrícula y el nivel de segregación.

Estos análisis cobran relevancia a la luz del creciente e importante peso de la educación privada en América Latina y el Caribe (Verger, Moschetti y Fontdevila, 2017; Katzman, 2018; Cristia y Pulido, 2020; Murillo et al., 2020). Según datos del Instituto de Estadísticas de la UNESCO para el año 2019, en el nivel primario y secundario se registra una privatización de la matrícula cercana al 20 %, cifra que supera al promedio mundial y al de la mayoría de las demás regiones.

2.4. Evidencia para Argentina

Distintas estimaciones de la segregación escolar por NSE disponibles ubican al país en una posición intermedia dentro de la región latinoamericana, pero aun así con valores muy superiores a los registrados en otras regiones del mundo, tanto desarrolladas como en desarrollo (Krüger, 2018, 2019; OCDE, 2019a; Cristia y Pulido, 2020; Murillo et al., 2020). Los niveles altos de segregación persisten pese a una leve reducción durante la primera década del presente siglo (Krüger, 2019).

A su vez, en relación con la segregación público–privada, se ha hallado que: i) cerca del 30 % de la segregación total es explicada por el componente intersectorial, según la información de PISA 2018 (OCDE, 2019a); ii) dicho componente se ha incrementado entre los años 90 y la primera década del siglo XXI, tanto en el nivel primario como en el secundario (Gasparini et al., 2011; Arcidiácono et al., 2014); iii) la distribución del alumnado entre ambos tipos de gestión resulta en el país más desigual que en otros sistemas educativos (Arcidiácono et al., 2014; Krüger, 2019); y iv) la segregación dentro del sector privado supera a la segregación dentro del sector estatal, tanto en el nivel primario como en el secundario (Murillo y Martínez–Garrido, 2017a; Krüger, 2019).

La información brindada por los índices de segregación es corroborada al comparar el perfil socioeconómico del alumnado entre ambos tipos de gestión: trabajos como los de Gasparini et al. (2011), Donaire (2014), Krüger (2014) y Narodowski, Gottau y Moschetti (2016) indican que el estudiantado del sector privado proviene en promedio de un contexto social más favorecido 1 y que desde hace décadas se registra un pasaje persistente de las clases medias y altas hacia dicho sector.

En el marco de la libertad otorgada a las familias para elegir el tipo de educación para sus hijas e hijos, y pese a la fuerte tradición construida históricamente respecto a la educación pública, una proporción significativa de la matrícula asiste actualmente al sector privado en el país: 26,8 % en el nivel primario y 29,2 % en el nivel secundario, según datos del Anuario Estadístico Educativo 2019 del Ministerio de Educación de la Nación.

La distribución actual de la matrícula en la educación básica es el resultado de un proceso de privatización iniciado en las primeras décadas del siglo pasado (Gasparini et al., 2011) y protagonizado desde fines de los noventa por el alumnado de nivel primario (Feldfeber et al., 2018). Las principales explicaciones ofrecidas para el mismo, sobre las cuales no hay aún consenso, se vinculan con: la mejora en el poder adquisitivo de la población; las valoraciones y preferencias de las familias en relación con los servicios brindados y las condiciones de socialización; la discontinuidad en el calendario escolar en el sector estatal ocasionada por la conflictividad laboral; el rol de la legislación en la validación de los servicios privados; la desregulación de la oferta privada y los aportes financieros desde el Estado; y la complementación de ambos tipos de servicio para cubrir la creciente demanda ante un presupuesto estatal restringido (Gamallo, 2011; Bottinelli, 2013; Narodowski et al., 2016; Vázquez, 2016; Narodowski, Moschetti y Gottau, 2017; Vergel et al., 2017; Feldfeber et al., 2018). La mayoría de las investigaciones señala la dificultad de desentrañar las causas del fenómeno de privatización, ya que el mismo no es lineal y depende de un complejo entramado de factores tanto exógenos como endógenos al sistema educativo y, entre estos últimos, a una combinación de presiones desde la oferta y la demanda.

2.5 El caso de la provincia de Buenos Aires

Una breve descripción de los principales indicadores socioeconómicos y educativos de la provincia permite apreciar las dificultades que enfrenta la administración de su sistema educativo para lograr los objetivos de calidad y equidad: según el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) la población proyectada para el año 2018 era de unos 17 millones de personas y representaba un 39 % de la población nacional; un 35 % de la población se encontraba en el 2018 bajo la línea de la pobreza y el coeficiente de Gini era de 0,426, uno de los más altos del país, según la Dirección Nacional de Asuntos Provinciales del Ministerio de Hacienda; la tasa de escolarización del grupo etario de 4 y 17 años de edad, que comprende a más de 4 millones de personas, es cercana al 97 % (Espinoza, 2019); y, si bien la proporción del gasto público total asignada al sector educativo es relativamente alta, finalmente el gasto per cápita en el sector estatal es sustancialmente menor al de otras jurisdicciones (según datos del Ministerio de Educación de la Nación del año 2017).

Por otro lado, el 36 % de la matrícula de nivel primario y el 33 % de la matrícula de nivel secundario asiste al sector privado, y ambas cifras se encuentran entre las más altas del país, según los Anuarios Estadísticos Educativos de 2018. Al igual que a nivel nacional, la ley provincial 13688 (2007) otorga a las familias la libertad para elegir la institución escolar de sus hijos e hijas. Dicha libertad, sin embargo, no es irrestricta. Dentro del sector estatal, la asignación de las vacantes se realiza respetando un orden que prioriza la cercanía del domicilio al establecimiento educativo, entre otros criterios, 2 lo cual puede contribuir a reforzar el vínculo entre la segregación escolar y la residencial. Las escuelas de gestión privada, por su parte, tienen la posibilidad de seleccionar a su alumnado, más allá del rol evidente que juega la capacidad de pago de la cuota estipulada. En este sentido, los subsidios estatales que recibe una proporción de las escuelas 3 y que cubren distintas porciones de sus costos salariales, contribuyen a que sea muy variable el monto que deben pagar las familias. Cabe esperar, entonces, que se observe una distribución desigual del estudiantado tanto entre los sectores estatal y privado como al interior de cada uno de ellos.

De hecho, las estimaciones de Krüger et al. (2022) ubican a la provincia entre los primeros puestos según su nivel total de segregación escolar por NSE, tanto en el nivel primario como en el secundario, especialmente cuando se considera la situación del segmento más vulnerable de la población estudiantil.

De todas formas, las investigaciones sobre la temática en la provincia son muy escasas, y la misma ha sido abordada principalmente desde una perspectiva cualitativa. Trabajos como los de Veleda (2009, 2014) y Martínez, Villa y Seoane (2009) realizan aportes de interés para conocer en profundidad los modos en que la normativa educativa y las estrategias de escolarización de la población contribuyen a reproducir la estratificación social en el seno de la escuela. Sin embargo, el rol que juega la dicotomía público–privada en los procesos de segregación aún no ha sido estudiado exhaustivamente.

3. Métodos

3.1 Datos

Se emplean los datos de los operativos nacionales de evaluación de la calidad educativa Aprender, administrados por el Ministerio de Educación de la Nación de manera censal a quienes cursan sexto año del nivel primario (octubre de 2018) y el último año del secundario (noviembre de 2017) correspondientes a la provincia de Buenos Aires. A pesar de que se trata de un diseño censal, en la práctica la participación no es universal: en el nivel primario, participaron 5287 escuelas y 210395 estudiantes (el 96 % y el 75 % del total, respectivamente); en el nivel secundario, se cubrió a 3597 escuelas y 106876 estudiantes (el 93 % y el 60 % del total, respectivamente).

3.2 Variables

Además de evaluar los aprendizajes, el Ministerio de Educación recaba información acerca de las características socioeconómicas de los hogares y la trayectoria educativa del estudiantado a través de cuestionarios de contexto que son respondidos por los y las participantes al momento de la aplicación de las pruebas. Estos son los datos de interés para el presente estudio.

Aquí se trabaja, entre otras variables, con el indicador de NSE de los hogares (isocioa), construido por los equipos técnicos del ministerio a través de un análisis de componentes principales. Dicho índice incorpora variables como el nivel educativo del padre y la madre; el hacinamiento en el hogar; la cantidad de dispositivos tecnológicos; y la percepción de la prestación no contributiva Asignación Universal por Hijo (solo en el nivel secundario). Toma tres posibles valores, definidos a nivel de todo el país: bajo (estudiantes con puntajes inferiores a una desviación estándar de la media); medio (estudiantes con puntajes entre menos una y una desviación estándar de la media); alto (estudiantes con puntajes que superan una desviación estándar de la media) (Secretaría de Evaluación Educativa, 2017). En la provincia de Buenos Aires, el 13,4 % del alumnado de nivel primario pertenece a la categoría de NSE bajo y el 18,2 % a la categoría de NSE alto; mientras que los valores respectivos son del 14 % y del 18,8 % en el nivel secundario.

Debido a que el porcentaje de valores perdidos en la principal variable de interés es del 18,2 % en el nivel primario y del 5,4 % en el nivel secundario, se decidió imputar las observaciones faltantes. Para ello, se realizó una imputación múltiple multivariada por cadena de ecuaciones (StataCorp, 2015), estimando 20 conjuntos de datos imputados para el nivel primario y 10 para el secundario. Se empleó el comando mi impute chained del software Stata 14.

Asimismo, para minimizar los errores al estimar la composición social de cada centro educativo, se optó por excluir aquellas escuelas con 5 o menos estudiantes respondientes, eliminando solo un 0,8 % de las observaciones en el nivel primario y un 1,1 % en el nivel secundario.

3.3 Estrategia metodológica

Se adopta un diseño de investigación de tipo cuantitativo y correlacional. La primera etapa de la estrategia metodológica implica describir y comparar el perfil socioeconómico de la población estudiantil de los circuitos escolares estatal y privado a través de diversos indicadores de interés disponibles en la base de datos, que se detallan en el próximo apartado. Para evaluar la asociación entre el tipo de gestión escolar y las características de los y las estudiantes, se realiza la prueba Chi–cuadrado de Pearson tomando como mínimo aceptable un nivel de significancia del 5 %. Para estos análisis se utiliza el software IBM SPSS Statistics 19.

La segunda etapa consiste en medir los niveles de segregación escolar por NSE y evaluar las brechas entre ambos sectores de gestión, así como el aporte de la segregación intersectorial. Para ello, se emplea el software Stata 14. Se contemplan dos dimensiones de la segregación (Massey y Denton, 1988): la igualdad o similitud y la exposición. La similitud hace referencia a qué tanto se asemeja la presencia de cierto grupo de estudiantes en cada escuela o sector a su presencia en la población estudiantil general. Es decir, considera la homogeneidad en la distribución de cada colectivo de estudiantes. Para visualizar y cuantificar dicha dimensión, se trazan curvas de segregación y se estima el Índice de Raíz Cuadrada (Hutchens, 2004). La exposición hace referencia a la posibilidad que tiene quien pertenece a cierto grupo de interactuar con personas de otro grupo en su escuela, o a su contacto potencial con otros sectores sociales. Para su cuantificación, se estima el Índice de Aislamiento (Lieberson, 1981).

En ambos casos, la metodología requiere realizar una división dicotómica de la población estudiantil, para evaluar en qué medida la minoría se encuentra segregada en relación con la mayoría. Aquí se emplea el índice de NSE anteriormente descripto, considerando alternativamente como grupos minoritarios al alumnado de NSE bajo y de NSE alto. Es decir, interesa conocer no solo el grado de segregación de la población más vulnerable, sino también el de los grupos más favorecidos. Asimismo, cabe señalar que la estimación de cada índice se realiza para los niveles primario y secundario por separado, y que se estima una réplica por cada valor imputado del NSE, promediando los resultados.

Las curvas de segregación son una forma simple de visualizar la magnitud del problema de segregación y realizar comparaciones entre ámbitos o momentos del tiempo. Para su construcción, se ordena en forma creciente a las escuelas a partir de la proporción de su alumnado perteneciente a la minoría; se representa en el eje . a la fracción acumulada de la población de estudiantes de dicho grupo y en el eje . a la fracción acumulada de estudiantes de la mayoría. La línea de equidad representa un escenario sin segregación y, a medida que la segregación crece, la curva se aleja de dicha línea (Allen y Vignoles, 2007). Puede ocurrir que dos líneas de segregación se corten, y para ello distintos índices ofrecen medidas sintéticas que garantizan la comparabilidad.

Entre ellos, el Índice de Raíz Cuadrada satisface la mayoría de los requisitos deseables para un índice de segregación (Allen y Vignoles, 2007) y, aunque su interpretación no es tan directa, presenta la ventaja de cumplir con la propiedad de descomposición aditiva, para dividirlo en dos componentes, en este caso intra e intersectorial. Su fórmula es la siguiente:

(1)

Donde el subíndice . identifica al centro educativo, . al grupo minoritario y . al grupo mayoritario; X. y X. representan, respectivamente, la cantidad total de estudiantes pertenecientes a la minoría y a la mayoría, mientras que x1i y x2i representan la cantidad de cada grupo en la escuela .. El valor del índice puede leerse como la suma del alejamiento de cada escuela de la igualdad distributiva (Jenkins et al., 2008). Así, toma valor 0 en ausencia de segregación y 1 cuando la segregación es máxima. Puede desagregarse de esta forma:

(2)

Donde:

(3)

(4)

El componente de segregación intrasectorial, es la suma ponderada de la segregación al interior de cada sector g (en este caso de gestión estatal y privada), donde los ponderadores reflejan el peso relativo de cada sector; mientras que el componente intersectorial indica qué proporción de la segregación total es explicada por la distribución desigual del alumnado entre ambos circuitos educativos.

El Índice de Aislamiento se calcula como:

(5)

Donde yi es la cantidad total de estudiantes en el centro i. Su valor indica la probabilidad de que una persona de la minoría elegida al azar se encuentre en su escuela con otra del mismo grupo. En un escenario de segregación máxima, su valor sería 1 y, en el otro extremo, su valor sería igual a la proporción que el grupo minoritario representa sobre el total poblacional. Existe así una relación positiva del valor del índice respecto del peso relativo del grupo minoritario, que debe tenerse en cuenta al realizar comparaciones entre ámbitos o en el tiempo.

4. Resultados

4.1 Comparación del perfil socioeconómico del alumnado entre los sectores de gestión estatal y privada

Como primera aproximación al análisis de la segregación en la provincia de Buenos Aires, en este apartado se presentan diversos indicadores que permiten caracterizar la composición social estudiantil de cada sector de gestión.

A partir de la distribución del índice de NSE (Tabla 1) se observa que en ambos niveles educativos el grupo de estudiantes más vulnerables se encuentra sobrerrepresentado en el sector estatal y subrepresentado en el sector privado. Por ejemplo, en el nivel primario, el grupo de NSE bajo representa un 13,4 % de la población estudiantil total, pero constituye un 19,2 % de la población del sector estatal y un 2,2 % de la población del sector privado. Lo contrario sucede para el grupo de NSE alto, mientras que el grupo intermedio se encuentra distribuido de forma más igualitaria.

Esta configuración resulta de que el acceso al sector privado para quienes poseen menor NSE es restringido: solo un 6,5 % de este grupo asiste a dicho sector en el nivel primario, y un 11,9 % en el secundario, mientras que quienes poseen el mayor NSE lo hacen en un 74,3 % y un 72,5 %, respectivamente. Cuanto mejor es el contexto social de origen, entonces, mayor propensión por parte de las familias a elegir el sector privado para proveer la educación de sus hijos e hijas.

Tabla 1.

Distribución del índice de NSE del alumnado por sector de gestión

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires. Nota: la asociación entre la variable de NSE y el tipo de gestión es estadísticamente significativa al nivel del 1 %.

En las tablas siguientes (Tablas 2, 3 y 4), se resumen los valores de distintos factores personales y familiares seleccionados que permiten completar la caracterización del alumnado de cada sector. Su elección responde a que la literatura de Economía de la Educación en el país cuenta con múltiples estudios que dan cuenta de su influencia en los resultados académicos cognitivos y no–cognitivos (Krüger, 2018; Dari, Quiroz y Cervini, 2019; Alderete y Formichella, 2020; Quiroz, Dari y Cervini, 2020).

La información de contexto proveniente del Operativo Aprender permite confirmar que las condiciones de demanda educativa que posee el estudiantado del sector estatal son menos favorables que las de quienes asisten al sector privado.

Tanto en el nivel primario como en el secundario, en el sector estatal hay una mayor presencia de estudiantes cuyos progenitores son inmigrantes, no conviven en el mismo hogar o tienen un bajo nivel educativo (Tabla 2).

Tabla 2.

Indicadores familiares vinculados al NSE del alumnado de cada sector de gestión

|  | Primario |  | Secundario
|  | Estatal | Privado | Total |  | Estatal | Privado | Total
Madre inmigrante |  | 14,7 | 8,3 | 12,4 |  | 11,6 | 6,2 | 9,3
Padre inmigrante |  | 17,1 | 9,5 | 14,3 |  | 11,0 | 5,8 | 8,0
No convive con madre |  | 3,7 | 1,8 | 3,0 |  | 6,8 | 3,9 | 5,5
No convive con padre |  | 22,1 | 15,5 | 19,4 |  | 24,9 | 20,2 | 22,8
Nivel educativo madre: hasta secundario incompleto |  | 42,1 | 17,5 | 32,7 |  | 50,5 | 25,0 | 39,6
Nivel educativo madre: superior |  | 25,4 | 55,3 | 36,8 |  | 21,4 | 50,2 | 33,7
Nivel educativo padre: hasta secundario incompleto |  | 45,9 | 24,8 | 37,5 |  | 59,8 | 35,6 | 49,1
Nivel educativo padre: superior |  | 22,7 | 47,9 | 32,7 |  | 14,6 | 39,2 | 25,5

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires. Notas: i) para cada indicador, se consigna el porcentaje del alumnado en cada sector que presenta dicha característica; ii) en todos los casos, la asociación entre la variable de contexto y el tipo de gestión es estadísticamente significativa al nivel del 1 %.

Asimismo, en el sector estatal es mayor la proporción de alumnas y alumnos cuyos hogares presentan condiciones de vivienda deficientes o escasez de recursos materiales y educativos, indicando posiblemente un menor capital cultural y económico (Tabla 3).

Tabla 3.

Indicadores del hogar vinculados al NSE del alumnado de cada sector de gestión

|  | Primario |  | Secundario
|  | Estatal | Privado | Total |  | Estatal | Privado | Total
Hogar sin conexión a Internet |  | 19,1 | 4,8 | 13,5 |  | 17,2 | 4,4 | 11,7
Hogar sin computadora |  | 30,6 | 10,2 | 22,3 |  | 19,0 | 5,7 | 13,0
Hogar sin Acondicionador de Aire |  | 48,6 | 19,6 | 36,7 |  | 50,1 | 22,8 | 38,1
Hogar sin agua potable |  | 9,6 | 3,9 | 7,4 |  | 15,2 | 10,1 | 13,0
Hogar con hacinamiento |  | 9,5 | 2,0 | 6,8 |  | 6,6 | 1,6 | 4,5
Hogar sin libros |  | 22,4 | 6,2 | 16,3 |  | 8,5 | 2,2 | 5,9
Hogar con más de 100 libros |  | 9,9 | 19,5 | 13,5 |  | 14,6 | 27,3 | 20,0

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires. Notas: i) para cada indicador, se consigna el porcentaje del alumnado en cada sector que presenta dicha característica; ii) en todos los casos, la asociación entre la variable de contexto y el tipo de gestión es estadísticamente significativa al nivel del 1 %.

Estas características de los hogares del sector se traducen luego en una situación menos propicia para desarrollar trayectorias educativas exitosas entre quienes asisten al sector estatal: una mayor proporción de jóvenes han sido padres o madres; es más frecuente que trabajen, tanto dentro como fuera del hogar; no han asistido al nivel inicial o lo han hecho de forma más tardía; presentan una mayor tasa de repitencia o adeudan materias de años previos. En su tiempo libre, quienes asisten al sector estatal reciben en menor medida apoyo en su estudio y realizan en menor medida actividades como deporte o asistencia a clases de idioma extranjero. Y todo ello afecta también a las expectativas en relación con la trayectoria posterior al nivel secundario, ya que la asistencia al sector estatal se asocia a una mayor propensión a considerar que no se va a continuar estudiando y que se va a trabajar (Tabla 4).

Tabla 4.

Indicadores personales vinculados al NSE del alumnado de cada sector de gestión

|  | Primario |  | Secundario
|  | Estatal | Privado | Total |  | Estatal | Privado | Total
Tiene hijos |  | – | – | – |  | 4,0 | 1,5 | 3,0
Siempre realiza tareas en el hogar |  | 18,6 | 10,8 | 15,5 |  | 29,2 | 16,1 | 23,6
Ayuda a sus familiares en su trabajo |  | 46,7 | 36,9 | 43,0 |  | 35,7 | 24,6 | 31,0
Trabaja fuera de casa para persona externa |  | 8,8 | 3,4 | 6,8 |  | 26,4 | 15,1 | 21,6
No asistió a nivel inicial o solo lo hizo desde sala de 4 |  | 36,1 | 22,9 | 30,9 |  | 43,4 | 30,3 | 37,9
Repitió al menos una vez |  | 12,9 | 2,9 | 9,1 |  | 31,9 | 10,8 | 23,1
Tiene materias previas |  | – | – | – |  | 42,9 | 28,9 | 37,0
Asiste a clases de apoyo |  | – | – | – |  | 15,7 | 25,8 | 19,9
No realiza deporte en tiempo libre |  | 21,6 | 17,8 | 20,1 |  | 42,1 | 38,1 | 40,4
No estudia idioma en tiempo libre |  | 67,7 | 57,8 | 63,6 |  | 89,8 | 78,7 | 84,9
Espera estudiar luego del secundario |  | – | – | – |  | 32,0 | 45,1 | 37,6
Espera solo trabajar luego del secundario |  | – | – | – |  | 7,9 | 2,3 | 5,5

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires. Notas: i) para cada indicador, se consigna el porcentaje del alumnado en cada sector que presenta dicha característica; ii) en todos los casos, la asociación entre la variable de contexto y el tipo de gestión es estadísticamente significativa al nivel del 1 %.

Aún sin asumir una relación lineal y automática entre el contexto social de origen y los logros educativos, la literatura especializada indica que las condiciones de demanda educativa menos favorables en el sector estatal permiten esperar −independientemente de la influencia misma del tipo de gestión−, peores resultados académicos en dicho sector. 4 Esto se comprueba a través de los resultados de las pruebas Aprender: en ambos niveles educativos se registran menores puntajes promedio en las pruebas de Lengua y Matemática; también es mayor el porcentaje de alumnos que alcanza un resultado calificado como «básico o por debajo del básico». Esta situación podría estar contribuyendo a configurar un círculo vicioso de deterioro en los resultados alcanzados por quienes asisten al sector estatal, vinculado a una migración de las clases medias y medias altas en busca de, entre otros factores, mejores logros educativos para sus hijas e hijos.

4.2 Medición de la segregación escolar por NSE

Para ofrecer un primer panorama del problema de la segregación escolar por NSE en la provincia, se presentan las curvas de segregación para cada nivel educativo, sector de gestión y grupo de NSE considerado como minoritario (Figuras 1 y 2):

Figura 1.
Curvas de segregación para el nivel primario por sector de gestión y grupos de NSE

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2018, provincia de Buenos Aires

Figura 2.
Curvas de segregación para el nivel secundario por sector de gestión y grupos de NSE

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017, provincia de Buenos Aires.

Esta herramienta permite visualizar que, en ambos niveles educativos, la distribución de los grupos minoritarios dista de ser homogénea entre escuelas y sectores, ya que las curvas de segregación se alejan en todos los casos de la línea de equidad. A su vez, se observa que en el caso de la minoría de NSE bajo, la segregación en el sector estatal resulta menor que en el sector privado, mientras que la tendencia es menos clara para la minoría de NSE alto. También alcanza a vislumbrarse que en el sector estatal la segregación es más alta cuando se considera como minoría al grupo de NSE alto, mientras que en el sector privado sucede lo contario.

A continuación, los valores estimados del Índice de Raíz Cuadrada permiten precisar estos resultados:

Tabla 5.

Índice de Raíz Cuadrada y descomposición entre sectores de gestión, por nivel educativo y grupos de NSE

|  |  |  | Primario |  |  | Secundario
|  |  |  | NSE bajo | NSE alto |  |  | NSE bajo | NSE alto
H total |  | 0,230 | 0,226 |  |  | 0,269 | 0,219
H intra–sectorial | Sector estatal | H |  | 0,087 | 0,153 |  |  | 0,120 | 0,190
W |  | 0,698 | 0,391 |  |  | 0,578 | 0,323
Contr. |  | 0,061 (48,8 %) | 0,060 (47,0 %) |  |  | 0,070 (39,5 %) | 0,061 (38,8 %)
Sector privado | H |  | 0,325 | 0,132 |  |  | 0,324 | 0,157
W |  | 0,197 | 0,510 |  |  | 0,329 | 0,616
Contr. |  | 0,064 (51,2 %) | 0,068 (53,0 %) |  |  | 0,107 (60,5 %) | 0,097 (61,2 %)
Total |  | 0,125 (54,3 %) | 0,128 (56,5 %) |  |  | 0,176 (65,4 %) | 0,158 (72,2 %)
H inter– sectorial |  | 0,105 (45,7 %) | 0,098 (43,5 %) |  |  | 0,093 (34,6 %) | 0,061 (27,8 %)

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires. W: ponderador del sector g; Contr.: contribución del sector g (Wg*Hg).

Si bien los valores de este índice suelen ser menores que los de otros índices alternativos, aun cuando la segregación es moderada (Allen y Vignoles, 2007; Murillo y Martínez–Garrido, 2017b), las estimaciones para la provincia de Buenos Aires confirman que la segregación escolar por NSE es un problema relevante (Tabla 5). Considerando a la minoría de NSE bajo, los valores totales del índice son en ambos niveles mayores al promedio nacional (0,192 para el primario y 0,226 para el secundario), y la provincia se ubica en el cuarto puesto entre las 24 jurisdicciones del país. En el caso de la minoría de NSE alto, los valores totales también superan al promedio nacional (0,206 para el primario y 0,203 para el secundario), y la provincia se ubica en el séptimo y el noveno lugar, respectivamente (datos de elaboración propia con base en Aprender 2017 y 2018).

De cualquier forma, el principal interés del presente estudio es indagar en la relación entre el tipo de gestión escolar y la segregación por NSE, por ello el Índice de Raíz Cuadrada resulta especialmente adecuado.

Un primer resultado en este sentido es que la distribución desigual del alumnado entre ambos sectores de gestión (componente intersectorial) explica entre un 28 y un 46 % de la segregación total, dependiendo del nivel y el grupo minoritario considerado (Tabla 5). Estas proporciones son relevantes si se las contrasta con los hallazgos de trabajos previos para Argentina y otros países: 5 Vázquez (2016) estima valores inferiores al 10 % para la mayoría de los participantes de PISA 2015, con la excepción de algunos países latinoamericanos; mientras que Krüger (2014) estima que la segregación entre ambos sectores explica entre un 11 y un 26 % de la segregación total en Argentina con datos de PISA 2009.

El análisis de la segregación al interior de cada sector de gestión muestra que, cuando se considera al estudiantado más vulnerable, el mismo se encuentra claramente más segregado en el sector privado, siendo dichos valores especialmente altos (Tabla 5); esto es coherente con los resultados de Krüger (2014) y Murillo y Martínez–Garrido (2017b). Lo opuesto ocurre para los grupos más favorecidos, aunque aquí las brechas ya no son tan pronunciadas, lo cual se condice con lo hallado por Murillo y Martínez–Garrido (2017b) para Argentina, pero no así con algunas estimaciones de Krüger (2014). Sin embargo, una vez ponderados los valores del índice de cada sector, la contribución del sector privado a la segregación intrasectorial total resulta en ambos casos superior a la del sector estatal, especialmente en el nivel secundario.

Por último, si bien el valor total del índice muestra que en ambos niveles educativos la segregación resulta mayor cuando se toma como minoría al grupo de estudiantes más vulnerables, un análisis desagregado por sectores indica que la situación es diferente en cada circuito. En el sector estatal, en ambos niveles educativos quienes poseen un alto NSE experimentan mayor segregación que quienes poseen un bajo NSE. En el sector privado, en cambio, el grupo de menor NSE que logra acceso es el que se encuentra socialmente menos integrado al resto (Tabla 5). Estos resultados son coherentes con los hallazgos de Krüger (2014) para Argentina y Murillo y Martínez–Garrido (2017b) para distintos países de América Latina, incluyendo Argentina.

El análisis de la dimensión de similitud puede complementarse con el de la exposición, a través del Índice de Aislamiento:

Tabla 6.

Índice de Aislamiento por sector de gestión, nivel educativo y grupos de NSE

|  |  |  | Primario |  |  | Secundario
|  |  |  | NSE bajo | NSE alto |  |  | NSE bajo | NSE alto
S total |  | 0,244 | 0,420 |  |  | 0,270 | 0,429
S sector estatal |  | 0,263 | 0,160 |  |  | 0,305 | 0,119
S sector privado |  | 0,075 | 0,493 |  |  | 0,193 | 0,494

Elaboración propia con base en datos de Aprender 2017 y 2018, provincia de Buenos Aires.

Los valores de este índice (Tabla 6) reflejan que, tanto en el nivel primario como en el secundario, quienes provienen de un origen social más favorecido tienen una alta probabilidad de encontrarse en la escuela solo con pares de su mismo grupo. Dicha probabilidad, del 42–43 %, supera ampliamente a la proporción de la población estudiantil de la provincia que este sector minoritario representa (18–19 %). Si bien en menor medida, quienes provienen de un origen vulnerable también enfrentan cierto aislamiento, ya que solo representan un 13–14 % de la población estudiantil, pero las chances de interactuar con pares del mismo grupo ascienden al 24 y 27 %, según el nivel.

Estos resultados sugieren que, especialmente a los grupos vulnerables que asisten al sector estatal como a los grupos de mayor NSE que asisten al sector privado, su experiencia escolar no les ofrecerá amplias oportunidades de compartir tiempo con compañeros y compañeras de otro origen social. Esto se debe tanto a que tienen una gran presencia relativa dentro de dichos sectores, como a su tendencia a concentrarse en ciertas escuelas en función de su contexto socioeconómico de pertenencia.

Conclusiones

El presente estudio analizó la segregación escolar por NSE en la provincia de Buenos Aires, Argentina, enfatizando el papel de las brechas por tipo de gestión y empleando una fuente de datos de reciente acceso que permite explorar el fenómeno en profundidad para este nivel de desagregación. Un primer hallazgo es que el problema resulta relevante en ambos niveles educativos, tomando como referencia los antecedentes nacionales e internacionales. El sistema educativo provincial se encuentra entre los puestos de mayor segregación en el país, tanto para el alumnado más vulnerable como para quienes tienen un origen social más favorecido. Esto implica que las experiencias escolares tienden a desarrollarse en un marco de relativo aislamiento social, en el cual se ve restringida la interacción entre los distintos grupos sociales durante su paso por la escuela.

Por otro lado, se halló que una proporción significativa de la segregación a nivel global se explica por la distribución desigual de la población estudiantil entre los sectores de gestión estatal y privada. De hecho, la caracterización del estudiantado de ambos sectores permitió confirmar que quienes asisten a escuelas privadas tienen en general mejores indicadores de demanda educativa, lo cual se refleja en las mejores trayectorias y logros académicos que suelen registrarse para dicho circuito escolar. Es decir que, el origen socioeconómico implica una inserción diferencial en el sistema educativo para los distintos colectivos de alumnos, siendo el sector privado más accesible o atractivo para los grupos mejor posicionados. La dicotomía público–privado constituye así un eje de análisis clave para comprender en qué medida la escuela representa (o no) un ámbito de intercambio o interacción entre la población proveniente de distintos contextos socioeconómicos.

Asimismo, si bien la segregación entre ambos sectores resulta relevante, no lo es tanto como la segregación al interior de cada sector y, aquí, la contribución del sector privado supera a la del sector estatal. Se observa que es especialmente alta la segregación que experimentan los grupos de menor NSE que acceden al sector privado, los cuales tienden a concentrarse en ciertas escuelas, probablemente aquellas subsidiadas por el gobierno que cobran cuotas a su alcance. De todas formas, no debe ignorarse que, aún en el sector estatal donde la asignación estudiantil se encuentra más regulada y cuya tradición es más igualitaria y democrática, se observan niveles no despreciables de segregación según el origen social.

Cabe en este punto señalar algunas limitaciones del trabajo, vinculadas principalmente a la fuente de información empleada: por un lado, la cobertura no universal del relevamiento, pese a su diseño censal, podría distorsionar los niveles de segregación si las exclusiones se concentran en ciertos grupos de nivel socioeconómico; por otro lado, el hecho de que los indicadores de contexto surgen del autoreporte del alumnado puede derivar en sesgos en la medición de las variables de interés, especialmente en el nivel primario. No obstante, se trata de la única fuente de datos disponible para analizar en profundidad el problema de la segregación escolar en el caso de la provincia de Buenos Aires, y la riqueza de la información provista permite aportar evidencia inédita que apunta a la vigencia y relevancia de dicho proceso. Asimismo, se muestra que tanto a través de una distribución desigual del alumnado entre los sectores de gestión estatal y privada como del aislamiento que experimentan los distintos grupos al interior del sector privado, este último cumple un papel importante en la configuración del fenómeno.

Estas dinámicas atentan contra los objetivos de garantizar una educación integral, inclusiva y de calidad para toda la población, compromiso asumido por la Provincia en la ley de educación provincial 13688 (2007). El acceso al sistema educativo formal no garantiza actualmente una experiencia democrática, que permita a todos los sectores sociales beneficiarse de efectos de pares positivos, intercambiar capital social y cultural y socializarse en un ámbito heterogéneo y diverso. Sin embargo:

pese a los efectos negativos sobre la cohesión social, la experiencia escolar de los alumnos y la calidad educativa, la segregación se encuentra naturalizada en Argentina no solo por la sociedad −ella misma polarizada− sino por la propia política educativa que no ha problematizado la cuestión, ni ha diseñado medidas específicas para disminuirla. (Veleda, 2014:4)

Se espera entonces que la investigación en torno a esta temática pueda contribuir a visibilizar el problema para posicionarlo entre las prioridades de la agenda de política educativa, así como aportar conocimiento sobre el mismo para orientar el diseño de medidas para enfrentarlo. A futuro, será de interés replicar el estudio en otras provincias o incluso municipios, así como complementar el análisis cuantitativo con un enfoque cualitativo para indagar en los motivos detrás de la elección escolar de las familias argentinas.

Referencias bibliográficas

Agirdag, O.; Van Houtte, M. y Van Avermaet, P. (2013). School Segregation and Math Achievement: A Mixed–Method Study on the Role of Self–Fulfilling Prophecies. Teachers College Record, 115 (3), 1–50. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.706.5666yrep=rep1ytype=pdf

Alcoba, M. (2014). La dimensión social del logro individual: desigualdad de oportunidades educativas y laborales en Argentina. México: FLACSO–México.

Alderete, M. V. y Formichella, M. M. (2020). Análisis de la primera brecha digital y su vínculo con el fracaso escolar en la provincia de Buenos Aires. Anales de la Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política 2020. https://www.aaep.org.ar

Alegre, M.A. (2017). Políticas de elección y asignación de colegio: ¿qué efectos tienen sobre la segregación escolar. Instituto Catalán de Evaluación de Políticas Públicas. http://www.ivaluacat/documents/1/30_10_2017_12_11_24_Que_funciona_07_segregacionescolar_301017.pdf

Alegre, M. A. y Ferrer, G. (2010). School regimes and education equity. Some insights based on PISA 2006. British Educational Research Journal, 36(3), 433– 462. https://doi.org/10.1080/01411920902989193

Allen, R. y Vignoles, A. (2007). What should an index of school segregation measure? Oxford Review of Education, 33(5), 643–668. https://doi.org/10.1080/03054980701366306

Arcidiácono, M.; Cruces, G.; Gasparini, L.; Jaume, D.; Serio, M. y Vázquez, E. (2014). La segregación escolar público–privada en América Latina. Serie Políticas Sociales (195), CEPAL, Santiago, Naciones Unidas. http://www.cepal.org/es/publicaciones

Behtoui, A. y Strömberg, I. (2020). Compensatory school effects and social capital. Social Sciences, 9(11), 193. https://doi.org/10.3390/socsci9110193

Bellei, C. (2013). El estudio de la segregación socioeconómica y académica de la educación chilena. Estudios Pedagógicos, 39(1), 325–345. https://doi.org/10.4067/S0718–07052013000100019

Benavides, M.; León, J. y Etesse, M. (2014). Desigualdades educativas y segregación en el sistema peruano. Una mirada comparativa de las pruebas PISA 2000 y 2009. Avances de Investigación 15, GRADE. http://www.grade.org.pe

Benito, R; Alegre, M.A. y González, I. (2014). School Segregation and Its Effects on Educational Equality and Efficiency in 16 OECD Comprehensive School Systems. Comparative Education Review, 58(1), 104–134. https://doi.org/10.1086/672011

Bonal, X. y Bellei, C. (Eds.) (2018). Understanding School Segregation: Patterns, Causes and Consequences of Spatial Inequalities in Education. Londres: Bloomsbury Academic. https://doi.org/10.1086/672011

Bonal, X. y Zancajo, A. (2020). Elección de Escuela, Movilidad y Segregación Escolar del Alumnado Vulnerable en Barcelona. REICE: Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 18(4), 197–218. https://doi.org/10.15366/reice2020.18.4.008

Bottinelli, L. (2013). El debate sobre el crecimiento reciente de la educación privada. Serie: La Educación en Debate, No. 11. Buenos Aires: DiNIECE. En: http://www.bnm.me.gov.ar/giga1/documentos/EL006493.pdf

Buchbinder, N.; McCallum, C. y Volman, V. (2019). El estado de la educación en la Argentina. Argentinos por la Educación. https://cms.argentinosporlaeducacion.org/media/reports/El_estado_de_la_educacion_Argentina.pdf

Cristia, J. y Pulido, X. (2020). La educación en América Latina y El Caribe: segregada y desigual. En Busso, M. y Messina J. (Eds.): La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada. BID. http://dx.doi.org/10.18235/0002629

Danhier, J. (2018). How big is the handicap for disadvantaged pupils in segregated schooling systems? British Journal of Educational Studies, 66(3), 341–364. https://doi.org/10.1080/00071005.2017.1322682

Dari, N.; Quiroz, S. y Cervini, R. (2019). Repitencia escolar y desempeño en ciencias en Argentina. Estudio multinivel con base en datos de PISA 2015. Revista de Educación, 16, 55–79. https://fh.mdp.edu.ar/revistas/index.php/r_educ/article/view/3074

Di Virgilio, M. M. y Serrati, P. (2019). Zoom Educativo. 3/ Las Desigualdades Educativas en Clave Territorial. Buenos Aires: UEICEE–Ministerio de Educación e Innovación GCABA–OEI. https://panorama.oei.org.ar/las–desigualdades–educativas–en–clave–territorial/

Donaire, R. (2014) ¿Quiénes acceden a la educación privada en Argentina? Espacios en Blanco. Revista de Educación, 24, 151–171 http://hdl.handle.net/11336/35684

Espinoza, J. (2019). El estado de la escuela. Datos e indicadores 2019. DGCyE. Provincia de Buenos Aires. https://abc.gob.ar/estado–de–la–escuela–2019

Feldfeber, M.; Puiggros, A.; Robertson, S. y Duhalde, M. (2018). La privatización educativa en Argentina. CABA: Confederación de Trabajadores de la Educación de la República Argentina – CTERA. https://ei–ie–al.org/sites/default/files/docs/investigacion_argentina_0.pdf

Fernández Nistal, M.T.; Bertran, A.M.; Ibarra, R. y Hernández, C. (2013). Prácticas educativas y creencias de profesores de secundaria pertenecientes a escuelas de diferentes contextos socioeconómicos. Perfiles educativos, 35(139), 40–59. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185–26982013000100004&lng=es&nrm=iso

Formichella, M.M. (2011). ¿Se debe el mayor rendimiento de las escuelas de gestión privada en la Argentina al tipo de administración? Revista de la CEPAL, 105, 151–166. http://hdl.handle.net/11362/11519

Gamallo, G. (2011). Mercantilización del bienestar. Hogares pobres y escuelas privadas. Revista de Instituciones, Ideas y Mercados, 55, 189–233. http://baseries.flacso.org.ar/uploads/productos/0854_02.pdf

Gasparini, L.; Jaume, D.; Serio, M. y Vázquez, E. (2011). La segregación entre escuelas públicas y privadas en Argentina. Reconstruyendo la evidencia. Desarrollo Económico, 51(202–203), 189– 219. http://www.jstor.org/stable/23612381

Gibbons, S. y Telhaj, S. (2016). Peer effects: evidence from secondary school transition in England, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 78(4), 548–575. https://doi.org/10.1111/obes.12095

Gluz, N. (2019). ¿Masificación o democratización? Debates en torno a las transformaciones del nivel secundario. En A. M. Ezcurra (comp.): Derecho a la educación: expansión y desigualdad: tendencias y políticas en Argentina y América Latina. Buenos Aires: Sáenz Peña.

Gorard, S. (2009). Does the index of segregation matter? The composition of secondary schools in England since 1996. British Educational Research Journal, 35(4), 639–652. https://doi.org/10.1080/01411920802642389

Gorard, S.; Hordosy, R. y Huat–See, B. (2013). Narrowing Down the Determinants of Between School Segregation: An Analysis of the Intake to All Schools in England, 1989–2011, Journal of School Choice: International Research and Reform, 7(2), 182–195, DOI:10.1080/15582159.2013.791182

Gutiérrez, G.; Jerrim, J. y Torres, R. (2020). School segregation across the world: Has any progress been made in reducing the separation of the rich from the poor? The Journal of Economic Inequality, 18(2), 157–179. https://doi.org/10.1007/s10888–019–09437–3

Gvirtz, S. y Beech. J. (2014). Educación y cohesión social en América Latina: una mirada desde la micropolítica escolar. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 22(44), 1–24. http://dx.doi.org/10.14507/epaa.v22n44.2014

Hsieh, C. y Urquiola, M. (2006). The effects of generalized school choice on achievement and stratification: Evidence from Chile's voucher program. Journal of public Economics, 90(8–9), 1477–1503. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2005.11.002

Hutchens, R. (2004). One measure of segregation. International Economic Review, 45, 555–578. https://doi.org/10.1111/j.1468–2354.2004.00136.x

Jaume, D. (2013). Un estudio sobre el incremento de la segregación escolar en Argentina. Documentos de Trabajo del CEDLAS, 143. www.cedlas.econo.unlp.edu.ar.

Jenkins, S.; Micklewright, J. y Schnepf, S. (2008). Social segregation in secondary schools: How does England compare with other countries? Oxford Review of Education, 34(1), 21–37. https://doi.org/10.1080/03054980701542039

Kaztman, R. (2018). Reflexiones en torno a las metástasis de las desigualdades en las estructuras educativas latinoamericanas. Cadernos Metrópole, 20(43), 823–839. https://doi.org/10.1590/2236–9996.2018–4309

Krüger, N. (2014). Más allá del acceso: segregación social e inequidad en el sistema educativo argentino. Cuadernos de Economía, 33(63), 513- 542.https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v33n63.45344

Krüger, N. (2018). An evaluation of the intensity and impacts of socioeconomic school segregation in Argentina. En Bonal, X. y Bellei, C. (Eds.): Understanding School Segregation: Patterns, Causes and Consequences of Spatial Inequalities in Education. Londres: Bloomsbury Academic.

Krüger, N. (2019). La segregación por nivel socioeconómico como dimensión de la exclusión educativa: 15 años de evolución en América Latina. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 27(8). http://dx.doi.org/10.14507/epaa.27.3577

Krüger, N. (2020). Efectos compañero en contextos escolares altamente segregados. REICE, 18(4), 171-196. https://doi.org/10.15366/reice2020.18.4.007

Krüger, N., McCallum, A., & Volman, V. (2022). La dimensión federal de la segregación escolar por nivel socioeconómico en Argentina. Perfiles Educativos, 44(176), pp.22-44. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2022.176.60281

Lieberson, S. (1981). An asymmetrical approach to segregation. En Ceri Peach (ed.): Ethnic segregation in cities, Londres, Croom–Helm, p. 61–83.

Maroy, C. y Van Zanten, A. (2009). Regulation and competition among schools in six European localities. Sociologie du Travail, 51(1), 67–79. https://doi.org/10.1016/j.soctra.2009.01.005

Martínez, M.E.; Villa, A. y Seoane, V. (2009). Manteniendo la distancia: mercado escolar y desigualdad social (cap. 2) y Culturas escolares y distinción social (cap. 3). En: M.E. Martínez, A. Villa y V. Seoane (comp.): Jóvenes, elección escolar y distinción social: investigaciones en Argentina y Brasil. Buenos Aires: Prometeo Libros.

Massey, D. y Denton, N. (1988). The dimensions of residential segregation. Social Forces, 67(2), 281–315. https://doi.org/10.1093/sf/67.2.281

Mickelson, R. (2018). Effects of School Ethnic and Socioeconomic Composition on Outcomes for US Students and Society: A Synthesis of Social Science Research. En X. Bonal y C. Bellei (Eds): Understanding School Segregation: Patterns, Causes and Consequences of Spatial Inequalities in Education. London: Bloomsbury.

Murillo, F. y Martínez–Garrido, C. (2017a). Estimación de la magnitud de la segregación escolar en América Latina. Magis, Revista Internacional de Investigación en Educación, 9(19), 11–30. doi: 10.11144/Javeriana.m9–19.emse

Murillo, F. y Martínez–Garrido, C. (2017b). Segregación social en las escuelas públicas y privadas en América Latina. Educação & Sociedade, 38(140), 727–750. https://doi.org/10.1590/ES0101–73302017167714

Murillo, F.; Martínez–Garrido, C. y Graña, R. (2020). Escuelas públicas para pobres, escuelas privadas para ricos: relación entre educación privada y segregación escolar de carácter socio–económico en América Latina. Runae, 11–22. https://revistas.unae.edu.ec/index.php/runae/article/view/426

Musset, P. (2012). School Choice and Equity: Current Policies in OECD Countries and a Literature Review, OECD Education Working Papers, 66, OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/5k9fq23507vc–en

Narodowski, M.; Gottau, V. y Moschetti, M. (2016). Quasi–State monopoly of the education system and socio–economic segregation in Argentina. Policy Futures in Education, 14(6), 687–700. https://doi.org/10.1177/1478210316645016

Narodowski, M.; Moschetti, M. y Gottau, V. (2017). El crecimiento de la educación privada en Argentina: ocho explicaciones paradigmáticas. Cadernos de pesquisa, 47(164), 414–441. https://doi.org/10.1590/198053143853

OCDE (2019a). PISA 2018 Results (Volume II): Where All Students Can Succeed, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b5fd1b8f–en.

OCDE (2019b). Balancing School Choice and Equity: An International Perspective Based on PISA, PISA, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/2592c974–en

Palardy, G. (2020). The impact of socioeconomic segregation in U.S. high schools on achievement, behavior, and attainment and the mediating effects of peers and school practices. En J.E. Hall, A. Lindorff, y P. Sammons (Eds.): International perspectives in educational effectiveness research (p. 109–132). Cham, Swizerland: Springer.

Palardy, G.; Rumberger, R. y Butler, T. (2015). The effect of high school socioeconomic, racial, and linguistic segregation on academic performance and school behaviors. Teachers College Record 117(12), 1–53 https://eric.ed.gov/?id=EJ1080053

Prieto–Latorre, C.; Marcenaro–Gutierrez, O. y Vignoles, A. (2020). School Segregation in Public and Semiprivate Primary Schools in Andalusia. British Journal of Educational Studies, DOI: 10.1080/00071005.2020.1795078

Quiroz, S.; Dari, N. y Cervini, R. (2018). Nivel socioeconómico y brecha entre educación secundaria pública y privada en Argentina. Los datos de PISA 2015. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 16(4), 79–97. https://doi.org/10.15366/reice2018.16.4.005

Quiroz, S.; Dari, N. y Cervini, R. (2020). Oportunidad de Aprender y Segmentación Socioeconómica en Argentina–PISA 2015. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 18(3), 93–112. https://doi.org/10.15366/reice2020.18.3.005

Santos, H. y Elacqua, G. (2016). Segregación socioeconómica escolar en Chile: elección de la escuela por los padres y un análisis contrafactual teórico. Revista CEPAL, 119, 133–148. https://doi.org/10.18356/bd46ae92–es

Secretaría de Evaluación Educativa (2017). Aprender 2016, Medición del Nivel Socioeconómico. Serie de Documentos Técnicos, N°4, Ministerio de Educación y Deportes de la Nación, Bs. As. https://www.argentina.gob.ar/educacion/doctecnicos–aprender2016

Sen, A. y Kliksberg, B. (2007). Primero la gente. Una mirada desde la ética del desarrollo a los principales problemas del mundo globalizado. Barcelona, España: Deusto.

StataCorp (2015). Stata: Release 14. Statistical Software. College Station, TX: StataCorp LP

Terigi, F.; Perazza, R. y Vaillant, D. (2009). Segmentación urbana y educación en América Latina: el reto de la inclusión escolar. Madrid, España: FIECC

Tiramonti, G. (2014). Las pruebas PISA en América Latina: resultados en contexto. Avances en Supervisión Educativa, 20. https://avances.adide.org/index.php/ase/article/view/96/0

Valenzuela, J.P.; Bellei, C. y De Los Ríos, D. (2014). Socioeconomic school segregation in a market–oriented educational system. The case of Chile. Journal of Education Policy, 29(2), 217–241. https://doi.org/10.1080/02680939.2013.806995

Valenzuela, J.P.; Bellei, C. y De Los Ríos, D. (2010). The effect of peer socioeconomic status on student achievement: A meta–analysis. Educational Research Review, 5, 134–150. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2010.02.001

Van Ewijk, R., & Sleegers, P. (2010). The effect of peer socioeconomic status on student achievement: A meta-analysis. Educational Research Review, 5, 134-150. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2010.02.001

Vázquez, E. (2016). Segregación escolar por nivel socioeconómico. Midiendo el fenómeno y explorando sus determinantes. Económica, 121–184. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/57965

Veleda, C. (2009). Autonomía institucional y justicia distributiva en la normativa educativa. Estudio comparado de las provincias de Chaco, Tucumán y Buenos Aires. Documento de trabajo N° 27. CIPPEC. https://www.cippec.org/publicacion/autonomia–institucional–y–justicia–distributiva–en–la–normativa–educativa/

Veleda, C. (2012). La segregación educativa. Entre la fragmentación de las clases medias y la regulación atomizada. Buenos Aires: La Crujía.

Veleda, C. (2014). Regulación estatal y segregación educativa en la provincia de Buenos Aires. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 22 (42). http://dx.doi.org/10.14507/epaa.v22n42.2014

Verger, A.; Moschetti, M. y Fontdevila, C. (2017). La privatización educativa en América Latina: Una cartografía de políticas, tendencias y trayectorias. Education International. En: https://download.ei–ie.org/Docs/WebDepot/Privatizacion %201–Abril.pdf

Zancajo, A. y Bonal, X. (2020). Education markets and school segregation: a mechanism–based explanation. Compare: A Journal of Comparative and International Education, 1–18. https://doi.org/10.1080/03057925.2020.1858272

Referencias

Instituto de Estadísticas de la UNESCO: data.uis.unesco.org Consultado el 29/4/2021.

Notas

1 No obstante, como advierten Di Virgilio y Serrati (2019), la relación entre tipo de gestión y NSE debe ser complejizada, ya que hay tanto grupos de las clases altas o medias–altas que eligen el sector estatal, como grupos de las clases bajas y medias–bajas que acceden al sector privado.

2 Art. 130 del Reglamento General de las Instituciones Educativas de la provincia de Buenos Aires.

3 En el año 2015, un 72 % de las escuelas primarias y un 79 % de las escuelas secundarias privadas recibía subvenciones (datos del Observatorio Educativo de la Universidad Pedagógica Nacional).

4 Distintos trabajos sugieren que las brechas de resultados entre ambos sectores se deben principalmente a las diferencias en el perfil socioeconómico de su alumnado, ya que las ventajas y desventajas de origen se potencian a través del efecto de pares y la asociación con los distintos tipos de recursos escolares (Formichella, 2011; Quiroz, Dari y Cervini, 2018).

5 Solo a modo de contar con algunas referencias, ya que los valores no son estrictamente comparables entre bases de datos o para definiciones alternativas de los grupos minoritarios.