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Resumen:
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La presente Tesis Doctoral contribuye, teórica y empíricamente, a entender hasta qué punto el problema de endogeneidad, uno de los principales problemas observado frecuentemente en los procesos de producción educativos, afecta a la estimación de la eficiencia técnica mediante el Análisis Envolvente de Datos (DEA). Asimismo, esta investigación combina ideas de la literatura de evaluación de impacto con las técnicas de medición de eficiencia no paramétricas con el fin de aportar potenciales soluciones para hacer frente a este problema en aplicaciones empíricas educativas y obtener así estimaciones de la eficiencia más precisas.El Capítulo 1 analiza teóricamente en qué medida la presencia de endogeneidad en el proceso de producción puede afectar a las estimaciones DEA en muestras finitas, de modo que los investigadores que aplican esta técnica conozcan la precisión de sus estimaciones. Para ello, en primer lugar se ilustra desde un punto de vista conceptual el problema de la endogeneidad y sus implicaciones en la estimación de la eficiencia. En segundo lugar, utilizando datos generados en un experimento de Monte Carlo evaluamos cómo diferentes niveles de endogeneidad positiva y negativa pueden afectar al desempeño de DEA. A pesar de que DEA es robusto a la presencia de endogeneidad negativa, la existencia de una endogeneidad positiva y significativa perjudica gravemente el desempeño de DEA. A partir de los resultados hallados previamente, la siguiente pregunta que surge es ¿Cómo podemos hacer frente a este problema en una aplicación empírica cuando sospechamos de la presencia de este tipo de endogeneidad? Esto implica responder dos cuestiones, cómo identificar el problema y cómo enfrentarlo. A partir de las simulaciones de Monte Carlo se propone un método heurístico sencillo que permite identificar correctamente la presencia de inputs endógenos en todos los escenarios simulados. Además, a partir de la técnica de Variables Instrumentales (VI) ampliamente utilizada en econometría, ofrecemos una nueva estrategia que permite abordar efectivamente el problema de endogeneidad en la estimación de la eficiencia técnica, el instrumental Input DEA Adicionalmente a este ejercicio teórico, los capítulos 2 y 3 proporcionan evidencia de dos aplicaciones empíricas en el que el problema de endogeneidad está presente.En el capítulo 2 se aplican las estrategias propuestas en el Capítulo 1 a datos de colegios públicos de educación secundaria en Uruguay. Utilizando el método heurístico detectamos que el nivel socio-económico medio de los colegios está alta y positivamente correlacionado con la eficiencia técnica de los mismos, y por lo tanto aplicamos la estrategia II-DEA para estimar la eficiencia técnica de los colegios controlando por endogeneidad. En el capítulo 3, tomando nuevamente ideas de la literatura de evaluación de impacto, se utilizan datos de un experimento natural en las escuelas de educación primaria en España para estimar la eficiencia de los maestros. En base a la asignación aleatoria de los estudiantes a las clases dentro de los colegios explotamos la variación exógena de la eficiencia técnica entre los maestros para evaluar su desempeño. Esta estrategia nos permite obtener una medida objetiva del verdadero efecto del maestro sobre los logros de los estudiantes y explorar los principales factores que explican la eficiencia de los docentes. Más allá de los resultados concretos de cada contexto educativo analizado (que se discuten en cada capítulo), ambos análisis proporcionan evidencia robusta de que el tomar o no en consideración el problema de endogeneidad conduce a resultados radicalmente diferentes en términos de las recomendaciones de política educativa pública para mejorar la calidad de la enseñanza.
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