Exposición al conflicto armado y logro académico en Colombia - Núm. 83, Julio 2019 - Revista Desarrollo y Sociedad - Libros y Revistas - VLEX 830595625

Exposición al conflicto armado y logro académico en Colombia

AutorSandra Milena Munevar Meneses, Adriana Carolina Silva Arias, Jaime Andrés Sarmiento Espinel
Páginas13-53
13
DESARRO. SOC. 71, PRIMER SEMESTRE DE 2013, PP. X-XX, ISSN 0120-3584
Revista
Desarrollo y Sociedad
83
Segundo semestre 2019
PP. 13-54, ISSN 0120-3584
E-ISSN 1900-7760
Exposición al conflicto armado y logro académico
en Colombia
Exposure to armed conflict and academic
achievement in Colombia
Sandra Milena Munevar Meneses1
Adriana Carolina Silva Arias2
Jaime Andrés Sarmiento Espinel3
DOI: 10.13043/DYS.83.1
Resumen
La educación es uno de los canales por los cuales un contexto violento puede
afectar el bienestar social. El objetivo de este artículo es analizar la inciden-
cia del conflicto armado colombiano en el logro académico de los estudian-
tes por establecimiento educativo. En específico, estimamos el efecto de las
acciones armadas en la proporción de estudiantes por nivel de desempeño
en las pruebas Saber 3.º y Saber 9.º del 2016. Se evidencia que a medida que
se intensificaron las acciones armadas, aumentó el porcentaje de estudian-
tes con desempeño académico insuficiente. El efecto fue relativamente más
fuerte en la prueba de lenguaje y en los estudiantes de secundaria. Esta inci-
dencia negativa de las acciones armadas en el logro académico, en especial
en los adolescentes, pudo tener un efecto persistente en las oportunidades y
en el capital humano de largo plazo.
1 Asistente de investigación de la Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Militar Nueva Granada.
Correo electrónico: gesma@unimilitar.edu.co.
2 Docente de la Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Militar Nueva Granada. Correo electrónico:
adriana.silva@unimilitar.edu.co
3 Docente de la Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Militar Nueva Granada. Correo electrónico:
jaime.sarmiento@unimilitar.edu.co
Este artículo fue recibido el 20 de mayo del 2018, revisado el 25 de febrero del 2019 y finalmente
aceptado el 20 de mayo del 2019.

14
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Palabras clave del autor: violencia, enseñanza primaria, enseñanza secundaria,
evaluación del estudiante, Colombia.
Clasificación JEL: I21, I29, D74, C25.
Abstract
Education is one of the channels by which a violent context could affect social
welfare. The purpose of this article is to analyze the incidence of the Colombian
armed conflict on the academic performance of primary and secondary school
students. We estimated the effect of armed actions on the proportion of stu-
dents by performance level in two national standardized tests. We found that
as armed actions intensified, the percentage of students with insufficient aca-
demic performance increased. The effect was relatively stronger in the language
test and among secondary students. The negative impact of armed actions on
academic achievement, especially among young people, could have a persistent
effect on human capital in the long run.
Key words by author: Violence, primary education, secondary education, Stu-
dent evaluation, Colombia.
JEL Classification: I21, I29, D74, C25.
Introducción
El efecto de un aumento en la violencia puede ir más allá de la pérdida de vidas
y la destrucción del capital físico, puesto que también conlleva un ambiente
de riesgo e incertidumbre en las comunidades (Brück, Di Maio y Miaari, 2014).
Algunas investigaciones han establecido que la exposición a repetidos actos
de violencia puede generar retrasos en el desarrollo cognitivo, lo que a su vez
genera menor rendimiento escolar (Buvinic, Das Gupta y Shemyakina, 2013;
Margolin y Gordis, 2000). La literatura señala que estudiar en un ambiente
con alta incidencia de violencia podría disminuir las probabilidades de aprobar
exámenes educativos estatales (Brück, Di Maio y Miaari, 2014).
´
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 15
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Examinar el efecto de un contexto violento en la educación es relevante para
comprender el impacto en el desarrollo económico, dado que los estudiantes
representan el capital humano de largo plazo de un país (Brück, Di Maio y
Miaari, 2014). Las investigaciones dedicadas a estimar la incidencia de un con-
texto de alta intensidad del conflicto armado en la educación han sido escasas
(Akresh y De Walque, 2008).
La literatura acerca de conflicto armado y educación se ha enfocado en ana-
lizar la relación con la asistencia escolar o con los años de educación, siendo
limitados los estudios de las implicaciones de acciones violentas en resulta-
dos de pruebas estandarizadas nacionales (Gómez, 2017). La medida de logro
educativo a partir exámenes nacionales puede ser considerada un indicador
del éxito futuro en la educación posterior y en el ingreso al mercado laboral
(Tobón, Posada y Ríos, 2009).
Este artículo enriquece la literatura existente al estimar el efecto que tiene el
conflicto armado colombiano en el logro educativo en pruebas estandarizadas
en la mitad de la educación básica primaria y secundaria. Esta investigación
permite evidenciar con una novedosa estrategia empírica, los determinantes
del logro educativo en términos de las categorías que reflejan los puntajes
absolutos en cada prueba.
La principal contribución de este artículo es que considera la distribución del
desempeño académico por institución educativa en dos ciclos de la educación
básica en Colombia. Así, en lugar de analizar el efecto de la violencia asociada
al conflicto armado sobre el puntaje promedio por institución, se considera su
efecto sobre la proporción de estudiantes en cada nivel de desarrollo de com-
petencias para los módulos de lenguaje y matemáticas. También, lo novedoso
del estudio es que evalúa el impacto de la violencia en dos niveles interme-
dios de la educación básica y no al final de la educación media como se suele
analizar en la literatura.
A diferencia de lo que hasta ahora se ha hecho en la literatura (Burdick-Will,
2013; Delaney-Black et al., 2002; Deole, 2018; Gómez, 2017; Jarillo, Magaloni,
Franco y Robles, 2016; López, 2012; Orraca, 2018) la estrategia empírica de
este artículo hace posible el análisis desde y entre los niveles de desempeño
absoluto en las pruebas de diferentes grados, áreas e instituciones educativas.
De este modo, si el desempeño de la generación de estudiantes que presenta
una prueba de un área específica es insuficiente, con esta metodología es
posible evidenciarlo.

16
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Es usual en este tipo de investigaciones que la unidad de estudio sean los
estudiantes, de quienes se analiza el puntaje promedio bajo una escala rela-
tiva a los que presentan cada prueba en cada periodo, por lo que los niveles
de desempeño no son comparables. Lo novedoso de esta investigación es que
la unidad de análisis son los establecimientos educativos en lugar de los estu-
diantes, lo que posibilita realizar una investigación, como en este caso, cuando
solo se encuentra la información del desempeño de los estudiantes por insti-
tución educativa, en lugar de en forma individual.
El caso colombiano es relevante de estudio ya que se constituye en el conflicto
armado interno más largo en el mundo (Camacho y Rodríguez, 2013; Silva y
Massey, 2015). De acuerdo con los datos del índice global de terrorismo del
2018, Colombia ocupa el puesto 27 a nivel mundial y el primero en la región
latinoamericana (Institute for Economics & Peace, 2018).
En este artículo, la información de la proporción de estudiantes de las institu-
ciones educativas por nivel de desempeño (insuficiente, mínimo, satisfactorio y
avanzado) en las pruebas estandarizadas Saber 3.º y Saber 9.º del 2016 provino
del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes). Asimismo,
la información de la intensidad de conflicto armado fue medida a través del
número de acciones armadas por municipio y provino del Sistema de Infor-
mación Geográfica y de Ordenamiento Territorial (Sigot). En esta información
se consideran como acciones armadas los hostigamientos, emboscadas, asal-
tos a poblaciones, actos de terrorismo, ataques a instalaciones de la Fuerza
Pública y piratería terrestre de todos los grupos armados ilegales durante los
años previos a la presentación de las pruebas estandarizadas.
La metodología utilizada consiste en estimar los efectos parciales promedio
de la intensidad del conflicto armado colombiano en el desempeño acadé-
mico en lenguaje y matemáticas de los estudiantes de primaria y secundaria
mediante un modelo logístico multinomial fraccionado. Lo anterior, en razón a
que la proporción de estudiantes en un nivel particular de desempeño está
acotada entre 0 y 1, sumado a la escasa posibilidad de observar uno de estos
valores extremos, el efecto de una variable explicatoria tiende a ser no lineal, lo
cual no se modelaría adecuadamente mediante una regresión lineal. También,
un modelo lineal puede generar predicciones por fuera del rango entre 0 y 1,
junto con problemas de heterocedasticidad al tender a reducirse la varianza
de los valores ajustados en los valores extremos.
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 17
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
El modelo logístico multinomial fraccionado es una alternativa de estimación
que considera que los casos límites 0 y 1 ocurren en el mismo proceso que las
otras proporciones dentro de un mismo nivel y que las proporciones de distin-
tos niveles de desempeño están automáticamente correlacionadas (si aumenta
la proporción de estudiantes en un nivel de desempeño, deben compensarse
las proporciones de los otros niveles para mantener la suma de todas las
proporciones en uno). Este modelo es una generalización multivariada del
modelo fraccional propuesto por Papke y Wooldridge (1996).
Para controlar los posibles problemas de endogeneidad de la variable de con-
flicto armado, se aplicó el enfoque de función control propuesto por Nam
(2014), que es más apropiado para cuando la variable dependiente no es
continua. En este caso, consideramos como instrumento la tasa municipal de
capturas por homicidios rezagada un año que se construyó a partir de los repor-
tes oficiales del Observatorio del Delito de la Policía Nacional de Colombia.
Los resultados demostraron que las acciones armadas tuvieron un impacto
negativo en el desempeño académico de los estudiantes de las instituciones
educativas que presentaron las pruebas de primaria y secundaria. Un aumento
de una acción armada en un municipio estuvo relacionado con un menor
porcentaje de estudiantes con desempeño académico satisfactorio y mayor
proporción de estudiantes con nivel insuficiente, tanto en lenguaje como en
matemáticas. Esto implicaría que hechos violentos promovieron un despla-
zamiento del desempeño académico de los estudiantes hacia la parte inferior
de la distribución de puntajes de estas pruebas.
No obstante, parece que el conflicto armado colombiano no impactó de la
misma manera el desempeño en las distintas áreas de conocimiento y para
distintos momentos en la trayectoria educativa. Una acción armada dismi-
nuyó en mayor proporción el logro educativo en lenguaje que en matemáticas.
Además, el efecto de las acciones armadas tuvo efectos más adversos en el
desempeño académico de los estudiantes de noveno grado (mitad de secun-
daria) que en los de tercero (mitad de primaria).
El documento está compuesto por siete partes siendo esta introducción la pri-
mera. En la segunda parte, se revisa la literatura acerca de la relación entre
violencia y logro educativo. En la tercera parte se describen los datos y en la
cuarta parte se presenta la estrategia empírica. En la quinta parte se analizan
los resultados. La sexta parte se dedica a dilucidar, a partir de la literatura, los
posibles mecanismos de transmisión de la violencia al desempeño académico.
En la última sección se presentan las conclusiones.

18
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
I. Revisión de la literatura
El efecto de los conflictos armados en el capital humano puede ser persis-
tente, especialmente si los hechos violentos ocurren en edades tempranas
(León, 2012). La población más joven es el grupo con mayor vulnerabilidad
ante actos de violencia en una comunidad (Brown y Velásquez, 2017; Guerra
y Dierkhising, 2011). La población en edad escolar es la más afectada por altos
índices de criminalidad, destrucción de propiedades, deterioro de las condi-
ciones económicas y desplazamiento forzado (Justino, 2011). La exposición al
conflicto armado a edades tempranas puede tener un impacto negativo en el
logro educativo a corto plazo (Brück, Di Maio y Miaari, 2014), con secuelas en
edades adultas, entre ellas, menores ingresos, trampas de pobreza y resultados
negativos futuros en el mercado laboral (Buvinic, Das Gupta y Shemyakina,
2013; Justino, 2011; Margolin y Gordis, 2000; Shemyakina, 2011).
Para el caso colombiano, algunas investigaciones han demostrado un efecto
negativo de la violencia sobre la acumulación de capital humano. Entre los
distintos factores, se considera que el conflicto armado induce a los hogares
a desplazarse forzadamente a otros lugares, lo que puede generar un rezago
en la escolaridad de los niños (Ibáñez, 2009). En este sentido, la exposición
a acciones armadas puede disminuir los años de educación de los individuos
(Fergusson, Ibáñez y Riaño-Rodríguez, 2015). Igualmente, el conflicto armado
genera condiciones socioeconómicas adversas en los hogares. Al parecer, en
niños mayores de once años se pueden presentar mayores probabilidades
de desertar de sus estudios e ingresar tempranamente al mercado laboral
(Rodríguez y Sánchez, 2012).
Estudios anteriores han establecido que en ambientes con una alta incidencia
de violencia pueden disminuir las probabilidades de aprobar exámenes educa-
tivos estatales (Brück, Di Maio y Miaari, 2014; Orraca, 2018). Existe evidencia
de una relación negativa entre la violencia de la comunidad y el logro educa-
tivo medido a través de pruebas estandarizadas (Ratner et al., 2006).
En el cuadro 1 se presentan las investigaciones para Colombia que han conside-
rado la relación de la violencia con el desempeño en exámenes estandarizados
nacionales. Rodríguez y Sánchez (2010) analizaron el efecto causal del con-
flicto armado en el logro educativo de los estudiantes que están por finalizar
bachillerato y que presentaron las pruebas Saber 11. En el estudio encuentran
que un aumento en el número de ataques por grupos armados disminuyó los
resultados en las pruebas en 0,75 desviaciones estándar.
´
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 19
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Por su parte, Vargas, Gamboa y García (2014), al utilizar también información de
las pruebas Saber 11, encontraron que el conflicto en Colombia puede generar
una selección positiva en términos de habilidad y esfuerzo de los estudiantes
vinculados al sistema educativo, aumentando la equidad de oportunidades en
el desempeño académico. Utilizando la misma fuente de información, Gómez
(2017) analizó la relación entre el conflicto armado y el desempeño de los
estudiantes de último grado de secundaria y encontró que la intensidad del
conflicto tuvo un impacto negativo, aunque no tan pronunciado, en los resul-
tados de la prueba de lenguaje. Por otro lado, Giraldo y Ojha (2017) estudiaron
la incidencia que tiene la calidad de la educación en la violencia municipal.
Los resultados muestran que un mayor logro educativo municipal reduce en
cinco desviaciones estándar el total de secuestros por cada 100.000 habitantes.
Cuadro 1. Revisión de la literatura de violencia y desempeño académico en Colombia
Autores Información Medida de desempeño
académico
Medida de Violencia Periodo de
estudio
Resultado
Rodríguez
y Sánchez
(2012)
Saber 11 Puntaje en prueba
estandarizada
Número de
ataques armados
por grupos ilegales
1996-2003 Disminuye en 0,75
desviaciones estándar
el puntaje total
Vargas,
Gamboa
y García
(2014)
Saber 11 Puntaje en prueba
estandarizada en
matemáticas y
lenguaje
Ataques
guerrilleros, índice
de intensidad del
conflicto
1997-2010 El contagio geográfico
del conflicto no fue
relevante en los
puntajes promedio
Gómez
(2017)
Saber 11 Puntaje en prueba
estandarizada en
matemáticas y
lenguaje
Número de
víctimas por el
conflicto armado
2002 Disminuye en 0,21
el puntaje promedio
en español. En
matemáticas no se
evidenciaron efectos
Giraldo
y Ojha
(2017)
Saber 11 Calidad de la
educación municipal
obtenida mediante
el puntaje promedio
en las pruebas
estandarizadas
Secuestros,
homicidios,
ataques terroristas,
robos, presencia
de grupos armados
ilegales, tasa de
crímenes por
100.000 habitantes
2007-2013 Un aumento de una
desviación estándar
en los resultados
municipales de las
pruebas disminuyó
en cinco desviaciones
estándar el total
de secuestros por
100.000 habitantes.
Aunque este aumento
no fue suficiente para
reducir los demás
crímenes
Fuente: elaboración propia.

20
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
II. Datos
La información del nivel de desempeño provino de los resultados del área de
lenguaje y matemáticas por colegio en las pruebas Saber 3.º y 9.º del 2016. Se
utilizaron estos dos niveles de educación con el propósito de analizar los cono-
cimientos en la mitad de la trayectoria educativa de primaria (tercer grado)
y secundaria (noveno). La base de datos se obtuvo del Icfes. Esta información
se complementó con la Encuesta de Educación Formal (EDUC) del 2015 del
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).
Con los resultados de las pruebas Saber 3.º y Saber 9.º se generaron un conjunto
de indicadores de desempeño académico que permiten conocer el estado de
las capacidades de los estudiantes, con representatividad a nivel nacional de
los establecimientos educativos en Colombia (Icfes, 2016b). Las característi-
cas de las pruebas no permiten evaluar la totalidad de las competencias pero
sus resultados son indicadores importantes de la capacidad de los estudiantes
para continuar aprendiendo a lo largo de la vida y transferir sus aprendizajes
a distintas situaciones (Icfes, 2016b).
La prueba Saber 3.º evalúa aquellas competencias que pueden medirse a través
de pruebas estandarizadas a estudiantes que están en grado tercero, es decir,
a la mitad de la educación primaria para las áreas de lenguaje y matemáticas
(Icfes, 2016b). Por su parte, la prueba Saber 9.º realiza una evaluación de las
competencias básicas a los estudiantes en la mitad de la educación secun-
daria (noveno grado) para las áreas de lenguaje, matemáticas, competencias
ciudadanas y ciencias naturales. Aunque estas pruebas no abarcan la totalidad
de contenidos ni de estándares definidos para cada área, son un indicador del
avance en el proceso de formación en educación básica y permiten establecer
los niveles de desempeño, las fortalezas y las debilidades de los estudiantes
(Icfes, 2016b). El logro educativo medido a través de pruebas estandarizadas
presenta ventajas en cuanto a la comparabilidad, transparencia y simplifica-
ción en el monitoreo de la calidad de la educación (Sarmiento Espinel, Silva
Arias y Van Gameren, 2015; Tobón et al., 2009).
En particular, se analizó la proporción de estudiantes de las instituciones
educativas en Colombia en cada nivel de desempeño de la prueba en forma
ascendente: insuficiente, mínimo, satisfactorio y avanzado. La información
se limitó a las instituciones que presentaron ambas pruebas de conoci-
mientos: lenguaje y matemáticas. La muestra final de Saber 3.º y 9.º incluyó
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 21
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
respectivamente el 60% y 68% del total de establecimientos educativos que
presentaron al menos un módulo de alguna de las dos pruebas. La muestra de
Saber 3.º y Saber 9.º está compuesta por 7.038 y por 6.279 establecimientos
educativos, respectivamente.
Adicionalmente, se recopiló información de algunas características de los
municipios colombianos en los que se encontraban ubicados los estable-
cimientos educativos para el año 2015. La información de contexto socio-
económico provino del Panel de Municipios del Centro de Estudios sobre
Desarrollo Económico (CEDE).
En este artículo la intensidad del conflicto armado se midió mediante el número
de acciones armadas. Los datos del número de acciones armadas provienen de
la Vicepresidencia de la República y se obtuvieron del Sigot para los años
2013, 2014 y 2015. Las acciones armadas incluyen: hostigamientos, embosca-
das, asaltos a poblaciones, actos de terrorismo, ataques a instalaciones de la
Fuerza Pública y piratería terrestre de todos los grupos armados ilegales. Esta
información se encuentra disponible anualmente, lo cual restringe las posi-
bilidades de análisis de la ocurrencia de un hecho violento con la proximidad
de la fecha de presentación de la prueba.
La tasa de capturas por homicidio se construyó a partir de los reportes oficia-
les del Observatorio del Delito de la Policía Nacional de Colombia. La infor-
mación se registra por número de capturas diarias y por tipo de delito. Para
este artículo se consideraron las capturas por homicidios a nivel municipal
por año. A partir de esta misma fuente de información se consolidaron los
registros diarios de homicidios por municipio en los años 2013, 2014 y 2015.
La tasa se elaboró mediante el cociente de asesinos capturados por la policía
con respecto al número total de homicidios por año.
La tasa de homicidios por 100.000 habitantes se construyó con el consolidado
por año y municipio del número de hechos diarios reportados por la Policía
Nacional sobre el total de la población municipal para el 2015 utilizando las
proyecciones poblacionales del DANE.
En el cuadro 2 se presentan los estadísticos descriptivos de la variable depen-
diente, la fracción de estudiantes en las categorías de desempeño de la prueba
(insuficiente, mínimo, satisfactorio y avanzado) para la muestra de institucio-
nes educativas colombianas.

22
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Los estudiantes de tercer grado se ubicaron en promedio en los dos niveles
superiores de la prueba de matemáticas, avanzado (40,8%) y satisfactorio
(25,9%). En lenguaje la proporción promedio de estudiantes que se ubicaron
en el nivel superior de la prueba es menor, siendo la diferencia con matemá-
ticas de aproximadamente nueve puntos porcentuales. Según las capacidades
esperadas por el Icfes (2015) para cada nivel de desempeño, los estudiantes
que presentaron el Saber 3.º suelen tener un mejor desempeño en el uso de
operaciones con números naturales que en comprensión lectora.
Cuadro 2. Fracción promedio de estudiantes en cada nivel de desempeño por institución
educativa. Pruebas Saber 3.º y 9.º
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Niveles de desempeño
Insuficiente 0,130 0,120 0,141 0,177
(0,165) (0,157) (0,157) (0,170)
Mínimo 0,224 0,213 0,359 0,467
(0,162) (0,161) (0,181) (0,185)
Satisfactorio 0,334 0,259 0,425 0,266
(0,172) (0,152) (0,206) (0,179)
Avanzado 0,312 0,408 0,075 0,090
(0,271) (0,292) (0,123) (0,158)
Número de observaciones 7.038 7.038 6.279 6.279
Fuente: Icfes (2016). Cálculos de los autores. Errores estándar en paréntesis.
Para la muestra de colegios que presentaron la prueba Saber 9.º, en promedio
el 46,7% de los estudiantes se encontró en el nivel mínimo en matemáticas.
Para ese caso, los estudiantes respondieron correctamente solo las preguntas
de menor dificultad de la prueba (Icfes, 2015). Además, fue bajo el promedio
de colegios cuyos estudiantes han logrado responder las preguntas de mayor
dificultad, ya que en promedio solo el 9,0% en lenguaje y el 7,5% en mate-
máticas de los estudiantes de las instituciones educativas se ubicaron en el
nivel avanzado de desempeño. En noveno se presentó un menor logro educa-
tivo de los estudiantes en el área de matemáticas que en el área de lenguaje.
Aún más bajo fue el desempeño en ambas áreas si se compara con los resul-
tados de grado tercero.
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 23
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
En el cuadro 3 se muestran los estadísticos descriptivos de las variables selec-
cionadas en la especificación econométrica. Como variables explicativas se
incluyeron variables relacionadas con la violencia municipal en el periodo
anterior, así como otras variables relacionadas con los establecimientos edu-
cativos y variables del contexto municipal, rezagadas un año.
En cuanto a las variables que controlan la diversidad de características pro-
pias de los establecimientos educativos y de su contexto, se incluyó el número
de estudiantes que presentaron la prueba, la relación del número de alumnos
por profesor, el porcentaje de estudiantes por nivel socioeconómico (1, 2, 3,
4), área (rural/urbana), sector (oficial/no oficial). Estas variables se han uti-
lizado en otros trabajos, como los de Rodríguez y Sánchez (2010) y Vargas,
Gamboa y García (2014).
Cuadro 3. Estadísticos descriptivos
Saber 3.º Saber 9.º
Media/
frecuencia
Desv.
estándar
Media/
Frecuencia
Desv.
estándar
Información de establecimientos
Número de estudiantes participantes
Lenguaje 30,760 31,077 45,727 42,931
Matemáticas 30,724 31,179 45,725 42,941
Relación alumno/docente 25,481 22,904
Nivel socioeconómico
1 0,155 0,124
2 0,344 0,426
3 0,344 0,290
4 0,157 0,160
Área
Urbana 0,734 0,745
Rural 0,266 0,255
Sector
Oficial 0,497 0,632
No oficial 0,503 0,368
(Continúa)

24
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro 3. Estadísticos descriptivos
Saber 3.º Saber 9.º
Media/
frecuencia
Desv.
estándar
Media/
Frecuencia
Desv.
estándar
Información de establecimientos
Número de acciones armadas 0,101 0,486 0,086 0,424
ln(tasa de capturas por homicidio) -0,617 0,657 -0,589 0,661
ln(tasas de homicidios por 100.000 hab.) -1,488 0,652 -1,486 0,658
Información municipal
Índice de gestión municipal 78,114 16,863 77,980 16,667
Índice de ruralidad 0,192 0,248 0,207 0,256
ln(ingresos totales) 12,986 2,169 12,857 2,217
ln(Índice pobreza municipal -IPM) 3,080 0,384 3,075 0,375
Región
Andina 0,533 0,559
Caribe 0,249 0,217
Pacífica 0,178 0,189
Orinoquía 0,025 0,023
Amazonía 0,015 0,012
Número de establecimientos 7.038 6.279
Fuente: Icfes (2016), EDUC-DANE (2015), Vicepresidencia de la República (2015), CEDE (2015) y Policía
Nacional (2015). Cálculos de los autores.
Respecto a las variables del contexto municipal que pudieron incidir en el
rendimiento académico de los estudiantes de las instituciones educativas se
incluyó el índice de gestión municipal, el índice de ruralidad (Gómez, 2017),
el logaritmo de los ingresos totales (Rodríguez y Sánchez, 2012) y el loga-
ritmo del índice de la pobreza municipal. Como medida de la intensidad del
conflicto armado se utilizó el número de acciones armadas de grupos armados
ilegales del año anterior (2015). Con el propósito de evaluar si el efecto del
conflicto armado en el logro educativo es menor a medida que transcurre el
tiempo (Orraca, 2018), también consideramos la incidencia del conflicto dos
y tres años antes, 2014 y 2013, respectivamente.
La medición del efecto de la violencia en el logro educativo puede presentar
posibles problemas de endogeneidad debido a que la violencia está asociada
a la exclusión social y el desempeño académico puede ser resultado de la
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 25
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
pobreza (Rodríguez y Sánchez, 2012). Con el propósito de controlar los pro-
blemas de endogeneidad, se incorporó en el análisis la tasa de capturas por
homicidios como variable rezagada que instrumentaliza la violencia de con-
texto (Rodríguez y Sánchez, 2012; Vargas, Gamboa y García, 2014). Siguiendo
a Rodríguez y Sánchez (2012), esta variable es una proxy de la efectividad de
la fuerza pública para contrarrestar la violencia. En este sentido, las capturas
de la Policía Nacional pueden influenciar el número de ataques terroristas, sin
influenciar la calidad de la educación en los colegios. Estas detenciones sirven
para demostrar la presencia de la fuerza pública y la presencia estatal en los
municipios, desincentivando, en principio, la criminalidad a nivel municipal.
Además, la tasa de capturas por homicidios no está afectada por caracterís-
ticas municipales al depender de las decisiones de una institución nacional
como la Policía Nacional (Vargas, Gamboa y García, 2014).
Las decisiones de educación a nivel de la oferta y la demanda no deberían
verse afectadas por el instrumento propuesto. En cuanto a la oferta educa-
tiva, el presupuesto para la educación pública es asignado a los gobiernos
municipales de acuerdo con una regla de repartición que incluye el tamaño
de la población y otras variables del contexto socioeconómico del municipio.
Con respecto a la demanda educativa de los hogares, la tasa de capturas no
es fácilmente observable por las familias, por lo que no se esperaría que afec-
tara las decisiones referentes a la educación de la población en edad escolar
(Rodríguez y Sánchez, 2012).
III. Estrategia empírica
Este artículo incluye una muestra de instituciones educativas que presentaron
la prueba, donde cada institución i puede tener estudiantes en cuatro nive-
les de desempeño (1: insuficiente, 2: mínimo, 3: satisfactorio, 4: avanzado).
Entonces, la variable dependiente Yij representa la fracción de estudiantes de
la i -ésima institución que están en el nivel j -ésimo. Esta variable en sí cumple
con una condición de naturaleza limitada dado que
01≤≤
yij . Otra restricción
es que la suma de todas las proporciones por institución debe ser igual a uno
yij
j=
=
1
4
1
. Lo anterior implica que en el caso de estudio hay una interdepen-
dencia negativa entre la proporción de estudiantes en cada nivel de desem-
peño para cada establecimiento educativo (Buis, 2017).

26
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
De esta forma, la variable a explicar es la proporción de estudiantes en cada
nivel de desempeño de las instituciones educativas. Lo anterior, debido a que
para las pruebas Saber 3.º y 9.º solo estaban disponibles los porcentajes de
estudiantes por nivel de desempeño para cada colegio, en lugar de estudiante
por estudiante (Icfes, 2016a, 2016b). Así, dado que la variable dependiente es
un porcentaje para cada nivel de desempeño por colegio se estimó un modelo
logístico multinomial fraccional (Buis, 2017). Además, con el fin de tener en
cuenta la posible endogeneidad del conflicto armado, se utilizó el método pro-
puesto por Nam (2014) que realiza una estimación del modelo en dos etapas
mediante una función de control.
Dado que nuestro principal interés es evaluar la incidencia del número de accio-
nes armadas en la proporción de estudiantes por nivel de desempeño, se estimó
el efecto parcial promedio (APE por su abreviatura en inglés) a través de la dis-
tribución poblacional de la heterogeneidad no observada (Wooldridge, 2005).
La estimación del modelo se realizó en dos etapas. En la primera etapa de la
estimación se recuperaron los residuales de estimar la variable endógena, en
este caso el número de acciones armadas, en función de todas las variables
exógenas consideradas, adicionando la variable instrumental (tasa municipal
de capturas por homicidios) que no se incluyó en la ecuación de la siguiente
etapa. En la segunda etapa los residuales de la primera etapa sirven para
controlar por los factores no observables, resolviendo de forma apropiada el
problema de endogeneidad al incluirlos en el modelo de interés.
En el anexo A.1 se especifica detalladamente el modelo logístico multino-
mial fraccional que se estimó en este artículo, en el que se proporcionan los
elementos de cómo se estiman los efectos parciales promedio de las accio-
nes armadas en una variable dependiente que no es continua, en este caso
la fracción de estudiantes por nivel de desempeño, y que además corrige los
problemas de endogeneidad. Esta novedosa aplicación empírica que plantea
una aplicación del modelo propuesto por Nam (2014) se constituye en uno de
los aportes de este artículo. Esta metodología podría ser replicada para otros
análisis en los que el logro educativo, o cualquier otra variable dependiente
de interés, corresponda a porcentajes de niveles de desempeño académico por
institución educativa.
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 27
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
IV. Resultados
A partir de un modelo logístico multinomial fraccional se estimaron para
las pruebas Saber 3.º y Saber 9.º el efecto de acciones armadas asociadas al
conflicto armado sobre la fracción de estudiantes por institución educativa en
los niveles de desempeño de la prueba. Las estimaciones se realizaron para cada
prueba por separado. Esto con el propósito de analizar si la violencia afectó
el rendimiento académico de forma diferenciada, de acuerdo con el momento
de la trayectoria educativa del estudiante.
Con respecto a los resultados de la primera etapa de estimación, se encontró
que los municipios donde existió una mayor efectividad de capturas por homi-
cidios por parte de la Policía Nacional hay una disminución del número de
acciones armadas. En la segunda etapa de la estimación, en términos genera-
les los coeficientes estuvieron acordes con la literatura. Asimismo, el residual
de la primera etapa fue significativo en varios de los niveles de desempeño de
las dos pruebas. Lo anterior da cierta evidencia de que la variable utilizada
de intensidad del conflicto armado es endógena.
Los coeficientes estimados de la segunda etapa del modelo, controlados por
la posible endogeneidad del conflicto armado, se presentan en el cuadro A.1
del anexo. Para analizar el efecto del conflicto en el logro educativo se calculó
el APE de un cambio en el número de acciones armadas sobre cada nivel de
desempeño. En el cuadro 4 se presentan los efectos sobre el logro educativo
cuando se considera el número de acciones armadas como variable explica-
tiva endógena.
De esta forma, los resultados demostraron que la incidencia del conflicto
armado en el logro académico no operó de la misma manera para las distintas
áreas de conocimiento y grados educativos. Además, estos efectos parciales
varían de los obtenidos con el modelo en que se considera el número de
acciones armadas como variable explicativa exógena (cuadro A.2 del anexo).
Al estimar el modelo con la tasa de capturas como instrumento, fue mayor el
impacto del conflicto en los niveles de desempeño. En específico, los efectos
parciales muestran que la intensidad del conflicto armado repercutió en los
niveles de desempeño de los estudiantes de los colegios analizados, dado que
en ambas pruebas fue más alta la proporción de estudiantes en los niveles
insuficiente y mínimo.

28
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro 4. Efectos parciales promedio de las acciones terroristas sobre la fracción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º cuando
se considera endógeno el conflicto armado
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Niveles de desempeño
Insuficiente 0,032 ** 0,028 ** 0,016 0,029 *
(0,013) (0,013) (0,015) (0,016)
Mínimo 0,029 ** 0,025 * 0,055 *** 0,015
(0,014) (0,015) (0,017) (0,021)
Satisfactorio -0,034 * -0,033 ** -0,045 ** -0,029
(0,018) (0,016) (0,021) (0,019)
Avanzado -0,027 -0,021 -0,026 ** -0,015
(0,024) (0,025) (0,013) (0,020)
Número de establecimientos 7.038 7.038 6.279 6.279
Fuente: Icfes (2016), Vicepresidencia de la República (2015). Cálculos de los autores. Para la estimación se
consideró la tasa de capturas por homicidios rezagada a nivel municipal como variable instrumental. Errores
estándar bootstrap en paréntesis con 500 repeticiones. * p
Para la prueba Saber 3.º se encontró que un aumento de las acciones arma-
das en el municipio aumentó la proporción de estudiantes que presentaron
un desempeño deficiente. En promedio aumentó la proporción de estudiantes
con desempeño insuficiente en 3,1 y 2,8 puntos porcentuales en lenguaje y
matemáticas. Además, aumentó la proporción de estudiantes con desempeño
mínimo en promedio 2,9 y 2,5 puntos porcentuales en lenguaje y matemáticas,
respectivamente. Asimismo, el aumento de la intensidad del conflicto armado
disminuyó la proporción de estudiantes que se ubicaron en el nivel de desem-
peño satisfactorio de la prueba, reduciendo la proporción de estudiantes en
3,4 y 3,3 puntos porcentuales en lenguaje y matemáticas, respectivamente.
En la prueba Saber 9.º fue mayor el efecto de las acciones armadas en el
desempeño académico en lenguaje. Una acción armada adicional aumentó en
promedio 5,5 puntos porcentuales la proporción de estudiantes con desempeño
mínimo. Paralelamente, se presentó una disminución de 4,5 y 2,6 puntos por-
centuales en los niveles de satisfactorio y avanzado, respectivamente. En mate-
máticas, el efecto del conflicto armado aumentó en 2,9 puntos porcentuales la
proporción de estudiantes con el nivel más bajo de desempeño en la prueba.
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 29
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
En el anexo se presentan otras estimaciones en las que incorporamos la inten-
sidad del conflicto armado con dos y tres años de rezago a la fecha de las
pruebas Saber 3.º (cuadro A.3) y Saber 9.º (cuadro A.4). Estas estimaciones
siguen demostrando la incidencia negativa del conflicto armado en los nive-
les de desempeño académico de los estudiantes, aunque los efectos adversos
fueron más fuertes a medida que fueron más lejanos de la fecha de presenta-
ción de las pruebas. Estos resultados son distintos a los mostrados por Orraca
(2018) para el caso mexicano. Para el caso colombiano, el mayor impacto del
conflicto armado a medida que el año de presentación de la prueba fue más
lejano puede deberse a que la intensidad del conflicto armado ha ido en des-
censo, diferente al caso mexicano que la violencia ha ido en aumento (Ramírez-
de-Garay y Díaz Román, 2017). Este resultado puede deberse también a que los
efectos emocionales y psicológicos de exponerse al conflicto armado pudieron
ser persistentes en el tiempo. Por otro lado, este hallazgo puede demostrar que
las clases que pudieron ser canceladas debido al conflicto armado a inicios de
la educación primaria, pero sobre todo en los cursos iniciales de la educación
secundaria, tuvieron un mayor efecto en el logro educativo de los estudiantes
a lo largo de su trayectoria educativa.
Estos efectos negativos del conflicto armado en los niveles de desempeño
académico en la educación básica podrían incidir en el capital humano a
largo plazo, y en general, en el bienestar de la sociedad. Así, estos resultados
permiten medir los efectos del conflicto armado en el desempeño académico
de los niños y jóvenes, como un aspecto clave para entender algunos de los
costos sociales de la violencia.
V. Posibles mecanismos de transmisión
El efecto de la exposición a contextos de conflicto armado en los niños puede
evaluarse desde diferentes niveles. Individualmente, los niños que han presen-
ciado o han sido víctimas de hechos violentos tienen una mayor probabilidad
de obtener menores puntajes en las pruebas estandarizadas de matemáticas y
lenguaje (Delaney-Black et al., 2002; Jarillo et al., 2016). El conflicto armado
puede tener efectos directos e indirectos en el desempeño educativo, ya sea
por las heridas físicas o el miedo de las víctimas, pero también por el riesgo
e inseguridad para toda la comunidad (Schuck, 2017). Estos altos niveles de
miedo pueden estar ligados con problemas emocionales o comportamientos

30
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
negativos que afectan la participación y el desempeño de los estudiantes en
actividades educativas (Delaney-Black et al., 2002; Gorman–Smith y Tolan,
1998; Jarillo et al., 2016; Schuck, 2017).
El conflicto armado también puede tener efectos directos por el riesgo e
inseguridad para toda la comunidad (Schuck, 2017). Para Henrich, Schwab-
Stone, Fanti, Jones y Ruchkin (2004) la correlación entre el conflicto armado
y el desempeño académico se conecta con síntomas de depresión o cambios
comportamentales. Esos síntomas tienen un efecto significativo y negativo en
los resultados educativos no solo en los niños que han sido víctimas directas
de la violencia, ya que impacta incluso cuando son testigos de esta (Ratner
et al., 2006). Los ambientes de persistente conflicto armado reducen signifi-
cativamente el acceso y la calidad de las oportunidades de aprendizaje en los
hogares, escuelas y comunidades (Jarillo et al., 2016).
A nivel del hogar, en contextos de altos niveles de intensidad del conflicto
armado los padres se enfocan en garantizar la seguridad de sus hijos, lo cual
conlleva a dedicar menos tiempo en ayudar a las tareas escolares (Caudillo
y Torche, 2014). En algunos casos, los padres sienten miedo de enviar a sus
hijos a las escuelas, e incluso, los niños pueden abandonar definitivamente el
colegio (Jarillo et al., 2016).
A nivel local, contextos de conflicto armado en la comunidad han sido aso-
ciados a una disminución en la asistencia escolar (Delaney-Black et al., 2002),
lo cual impacta en las calificaciones, disminuye el aprendizaje y, por ende, el
puntaje en los exámenes de competencias. Además, una alta incidencia del
conflicto armado en la comunidad puede interferir en las rutinas escolares por
la interrupción temporal de clases y el cierre de las escuelas (Orraca, 2018).
De igual forma, el conflicto armado puede disminuir la calidad de las escue-
las por el daño en la infraestructura, la ausencia de profesores o de material
educativo (Rodríguez y Sánchez, 2010).
VI. Conclusiones
Este artículo analizó el efecto del conflicto armado sobre los niveles de de-
sempeño de tercero y noveno grado de las instituciones educativas colombia-
nas. Estudiar esta relación es relevante debido a la alta y creciente incidencia
de conflictos armados en el mundo, la importancia que la educación tiene en
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 31
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
el bienestar de los individuos y las posibles trampas de pobreza intergenera-
cional para los hogares con mayor vulnerabilidad social.
Aunque investigaciones previas han analizado la incidencia de la violencia en la
educación, esta investigación complementa la literatura en algunos aspectos.
Por primera vez se utilizó como variable dependiente la fracción de estudiantes
por nivel de desempeño académico y no solo el puntaje promedio alcanzado por
instituciones educativas en pruebas estandarizadas. Nuestra estrategia meto-
dológica es novedosa, ya que estimamos un modelo multinomial fraccionado
que considera los posibles problemas de endogeneidad entre conflicto armado
y logro educativo en niveles intermedios de la educación básica.
Este estudio amplía las posibilidades para que en futuras investigaciones se
utilicen las proporciones por niveles de desempeño para realizar comparacio-
nes con distintos grupos de referencia. Por ejemplo, entre pruebas presentadas
en distintos momentos de la trayectoria educativa de los estudiantes como
Saber 3.º, Saber 5.º, Saber 7.º, Saber 9.º y Saber 11, así como para diferentes
periodos de presentación de las pruebas.
Así, este es uno de los primeros estudios que estima el efecto de la violencia a
lo largo de la trayectoria educativa en lugar de en el momento de finalizar la
secundaria, lo que permitió evidenciar que el conflicto armado afectó nega-
tivamente los niveles de desempeño de los estudiantes que estuvieron más
avanzados en la trayectoria educativa y en los contextos que por más tiempo
se encontraron expuestos al conflicto armado.
En específico, a partir de la estimación de los APE se encontró que los con-
textos de alta intensidad del conflicto armado incidieron negativamente en
el desempeño educativo de los estudiantes que estaban en la mitad de sus
estudios de primaria y secundaria. En general, en contextos de alta inciden-
cia del conflicto armado, una mayor proporción de estudiantes no superaron
los requerimientos mínimos establecidos para aprobar el examen. Esto indica
que el conflicto armado impacta negativa y directamente los niveles de de-
sempeño en las pruebas. No obstante, estos contextos de conflicto armado
no parecieron influir de la misma manera en el desempeño de los estudian-
tes en los diferentes niveles de educación, pues afectaron en mayor grado a
los de una trayectoria educativa más avanzada, a los de secundaria (noveno
grado) más que a los de primaria (tercer grado). Además, el conflicto armado
afectó negativamente más los conocimientos en lenguaje que en matemáticas.

32
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Para el diseño de políticas públicas es necesario dilucidar algunos de los cana-
les de transmisión por medio de los cuales el incremento en la intensidad del
conflicto armado afectaría negativamente el desempeño académico de los
estudiantes. Un posible mecanismo de transmisión es debido a que en las áreas
de alta intensidad de conflicto armado aumenta el ausentismo de profeso-
res y se reduce el número de profesores calificados (Monteiro y Rocha, 2017).
Por otro lado, en los municipios con alta incidencia de conflicto armado la
infraestructura de las instituciones educativas es precaria y en algunos casos
resulta con daños por las incursiones armadas, lo que afecta el logro educa-
tivo de los estudiantes (Vargas, Gamboa y García, 2014). Además, en entornos
de alta intensidad del conflicto armado disminuye la asistencia escolar de los
niños, y especialmente de los jóvenes, para resguardar la vida e integridad de
los menores y para disminuir la probabilidad de ser reclutados forzadamente
por los actores del conflicto (Shemyakina, 2011; Swee, 2015; Vargas, Gamboa
y García, 2014). Igualmente, encontrarse en un contexto de conflicto armado
puede afectar los niveles de concentración y las habilidades cognitivas
(Sharkey, 2010).
En síntesis, este artículo contribuye a la literatura de los costos sociales de la
violencia ya que evidencia una relación negativa entre la intensidad del con-
flicto armado y los niveles de desempeño académico, pero que fue diferente a
través de la trayectoria educativa de los estudiantes. Esto implicaría que estos
niños y jóvenes probablemente podrían recibir menores salarios futuros y caer
en las trampas de pobreza. Por tanto, se considera relevante diseñar políticas
efectivas que aseguren que los estudiantes residentes en zonas de alta inten-
sidad del conflicto armado reciban atención integral para que puedan igualar
las oportunidades educativas y de bienestar futuro. De esta forma, analizar
los efectos del conflicto armado en el desempeño académico es crucial para
entender el impacto de la violencia en el desarrollo económico, debido a que
los estudiantes representan gran parte del capital humano de un país.
Agradecimientos
Este artículo se deriva del proyecto de investigación INV-ECO 2324 “Inciden-
cia del conflicto armado en la educación de los colombianos” financiado por
la Vicerrectoría de Investigaciones de la Universidad Militar Nueva Granada,
vigencia 2017. Los autores agradecen los valiosos comentarios y observacio-
nes de dos revisores anónimos asignados por la revista.
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 33
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Referencias
1. Akresh, R., & De Walque, D. (2008). Armed conflict and schooling:
Evidence from the 1994 Rwandan genocide (Policy Research Working
Paper No. 4606). Washington, DC: World Bank. Recuperado de http://
documents.worldbank.org/curated/en/368931468144008432/pdf/
WPS4606.pdf.
2. Brown, R., & Velásquez, A. (2017). The effect of violent crime on the
human capital accumulation of young adults. Journal of Development
Economics, 127, 1-12. doi: 10.1016/j.jdeveco.2017.02.004
3. Brück, T., Di Maio, M., & Miaari, S. H. (2014). Learning the hard way:
The effect of violent conflict on student academic achievement (IZA
Discussion Paper No. 8543). Bonn: Institute for the Study of Labor (IZA).
Recuperado de http://ftp.iza.org/dp8543.pdf.
4. Buis, M. L. (2017). FMLOGIT: Stata module fitting a fractional multinomial
logit model by quasi maximum likelihood (Stata Statistical Software
Component No. S456976). Boston, MA: Boston College Department
of Economics. Recuperado de https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/
s456976.html.
5. Burdick-Will, J. (2013). School violent crime and academic achie-
vement in Chicago. Sociology of Education, 86(4), 343–361. doi:
10.1177/0038040713494225
6. Buvinic, M., Das Gupta, M., & Shemyakina, O. N. (2013). Armed conflict,
gender and schooling. The World Bank Economic Review, 28(2), 311-319.
doi: 10.1093/wber/lht032
7. Camacho, A., & Rodríguez, C. (2013). Firm exit and armed conflict
in Colombia. Journal of Conflict Resolution, 57(1), 89-116. doi:
10.1177/0022002712464848
8. Caudillo, M. L., & Torche, F. (2014). Exposure to local homicides and
early educational achievement in Mexico. Sociology of Education, 87(2),
89-105. doi: 10.1177/0038040714523795
´

34
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
9. Delaney-Black, V., Covington, C., Ondersma, S., Nordstrom-Klee, B.,
Templin, T., Ager, J., . . . Sokol, R. (2002). Violence exposure, trauma, and
iq and/or reading deficits among urban children. Archives of Pediatrics &
Adolescent Medicine, 156(3), 280-285. doi: 10.1001/archpedi.156.3.280
10. Deole, S. S. (2018). Human capital consequences of violence in schools:
Estimating the impact of violence in schools on education outcomes in
Brazil. Review of Development Economics, 22(1), 287-310. doi: 10.1111/
rode.12342
11. Fergusson, L., Ibáñez, A. M., & Riaño-Rodríguez, J. F. (2015). Conflict,
educational attainment and structural transformation: la violencia in
Colombia (Documento CEDE No. 35). Bogotá: Centro de Estudios sobre
Desarrollo Económico (CEDE). Recuperado de https://economia.uniandes.
edu.co/components/com_booklibrary/ebooks/dcede2015-35.pdf.
12. Giraldo, A., & Ojha, M. (2017). The effect of quality of education on
violence: Evidence from Colombia. Vniversitas Económica, 17(10). Recu-
perado de https://ideas.repec.org/p/col/000416/015765.html.
13. Gómez, S. C. (2017). Civil conflict and educational achievement: The
Case of the Colombian secondary school exit examination. Colombia
Internacional (92), 73-103. doi: 10.7440/colombiaint92.2017.03
14. Gorman–Smith, D., & Tolan, P. (1998). The role of exposure to commu-
nity violence and developmental problems among inner-city youth.
Development and Psychopathology, 10(1), 101-116.
15. Guerra, N., & Dierkhising, C. (2011). Los efectos de la violencia comu-
nitaria sobre el desarrollo del niño. En R. Tremblay, M. Boivin & R.
Peters (eds.), Enciclopedia sobre el Desarrollo de la Primera Infancia.
Recuperado de http://www.enciclopedia-infantes.com/violencia-social/
segun-los-expertos/los-efectos-de-la-violencia-comunitaria-sobre-el-
desarrollo-del.
16. Henrich, C. C., Schwab-Stone, M., Fanti, K., Jones, S. M., & Ruchkin, V.
(2004). The association of community violence exposure with middle-
school achievement: A prospective study. Journal of Applied Develop-
mental Psychology, 25(3), 327-348. doi: 10.1016/j.appdev.2004.04.004
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 35
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
17. Ibáñez, A. M. (2009). Forced displacement in Colombia: Magnitude and
causes. The Economics of Peace and Security Journal, 4(1), 48-54. doi:
10.15355/epsj.4.1.48
18. Institute for Economics & Peace. (2018). Global Terrorism Index 2018:
Measuring and understanding the impact of terrorism. Sídney: Institute for
Economics & Peace. Recuperado de http://visionofhumanity.org/reports.
19. Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes). (2015).
Guía de Interpretación y Uso de Resultados de las pruebas Saber 3.º,
5.º y 9.º. Recuperado de http://www.icfes.gov.co/item/2186-guias-de-
preguntas-saber-3-5-y-9.
20. Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes). (2016a).
Saber 3.º. Lineamientos para las aplicaciones muestral y censal 2016.
Recuperado de http://www.icfes.gov.co/item/2186-guias-de-preguntas-
saber-3-5-y-9.
21. Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes). (2016b).
Saber 9.º. Lineamientos para las aplicaciones muestral y censal 2016.
Recuperado de http://www.icfes.gov.co/item/2186-guias-de-preguntas-
saber-3-5-y-9.
22. Jarillo, B., Magaloni, B., Franco, E., & Robles, G. (2016). How the Mexican
drug war affects kids and schools? Evidence on effects and mechanisms.
International Journal of Educational Development, 51, 135-146. doi:
10.1016/j.ijedudev.2016.05.008
23. Justino, P. (2011). Violent conflict and human capital accumula-
tion. (IDS Working Papers, No. 379), 1-17. doi: 10.1111/j.2040-
0209.2011.00379_2.x
24. Koch, S. F. (2015). On the performance of fractional multinomial
response models for estimating Engel Curves. Agrekon, 54(1), 28-52.
doi: 10.1080/03031853.2014.974628
25. León, G. (2012). Civil conflict and human capital accumulation: The long-
term effects of political violence in Peru. Journal of Human Resources,
47(4), 991-1022. doi: 10.3368/jhr.47.4.991

36
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
26. López, S. F. (2012). Estimación del efecto colegio en Colombia:
1980-2009. Estudios Gerenciales, 28, 49-68. doi: 10.1016/S0123-
5923(12)70193-6
27. Margolin, G., & Gordis, E. B. (2000). The effects of family and community
violence on children. Annual Review of Psychology, 51(1), 445-479. doi:
10.1146/annurev.psych.51.1.445
28. Monteiro, J., & Rocha, R. (2017). Drug battles and school achievement:
Evidence from Rio de Janeiro’s favelas. Review of Economics and Statis-
tics, 99(2), 213-228. doi: 10.1162/REST_a_00628
29. Mullahy, J. (2015). Multivariate fractional regression estimation of
econometric share models. Journal of Econometric Methods, 4(1),
71-100. doi: 10.1515/jem-2012-0006
30. Mullahy, J., & Robert, S. A. (2010). No time to lose: Time constraints and
physical activity in the production of health. Review of Economics of the
Household, 8(4), 409-432. doi: 10.1007/s11150-010-9091-4
31. Nam, S. (2014). Multiple fractional response variables with continuous
endogenous explanatory variables (Job Market Paper). East Lansing, MI:
Department of Economics, Michigan State University. Recuperado de
https://msu.edu/~namsu/research.html.
32. Orraca, P. (2018). Crime exposure and educational outcomes in
Mexico. Ensayos Revista de Economía, 37(2), 177-212. doi: 10.29105/
ensayos37.2-3
33. Papke, L. E., & Wooldridge, J. M. (1996). Econometric methods for frac-
tional response variables with an application to 401(k) plan participation
rates. Journal of Applied Econometrics, 11(6), 619-632. doi: 10.1002/
(SICI)1099-1255(199611)11:618>3.0.CO;2-1
34. Ramírez-de-Garay, D., & Díaz Román, M. P. (2017). Los efectos de la
política de prevención del crímen y la violencia en México. Revista CIDOB
d’Afers Internacionals (116), 101-128. doi: 10.24241/rcai.2017.116.2.101
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 37
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
35. Ratner, H. H., Chiodo, L., Covington, C., Sokol, R. J., Ager, J., & Delaney-
Black, V. (2006). Violence exposure, IQ, academic performance, and
children’s Perception of safety: Evidence of protective effects. Merrill-
Palmer Quarterly, 52(2), 264-287.
36. Rodríguez, C., & Sánchez, F. (2010). Books and guns: The quality of schools
in conflict zones (Documento CEDE No. 38). Bogotá: Centro de Estudios
sobre Desarrollo Económico (CEDE). Recuperado de https://economia.
uniandes.edu.co/components/com_booklibrary/ebooks/dcede2010-38.pdf.
37. Rodríguez, C., & Sánchez, F. (2012). Armed conflict exposure, human
capital investments, and child labor: Evidence from Colombia. Defence and
Peace Economics, 23(2), 161-184. doi: 10.1080/10242694.2011.597239
38. Sarmiento Espinel, J. A., Silva Arias, A. C., & Van Gameren, E. (2015).
Quality differences of higher education and its determinants in a less-
developed country. Journal of Higher Education Policy and Management,
37(2), 204-221. doi: 10.1080/1360080X.2015.1019118
39. Schuck, A. M. (2017). Evaluating the impact of crime and discipline on
student success in postsecondary education. Research in Higher Educa-
tion, 58(1), 77-97. doi: 10.1007/s11162-016-9419-x
40. Sharkey, P. (2010). The acute effect of local homicides on children’s
cognitive performance. Proceedings of the National Academy of Sciences,
107(26), 11733-11738. doi: 10.1073/pnas.1000690107
41. Shemyakina, O. (2011). The effect of armed conflict on accumulation of
schooling: Results from Tajikistan. Journal of Development Economics,
95(2), 186-200. doi: 10.1016/j.jdeveco.2010.05.002
42. Silva, A. C., & Massey, D. (2015). Violence, networks, and international
migration from Colombia. International Migration, 53(5), 162-178. doi:
10.1111/imig.12169
43. Sivakumar, A., & Bhat, C. (2002). Fractional split-distribution model
for statewide commodity-flow analysis. Transportation Research
Record: Journal of the Transportation Research Board, 1790, 80-88. doi:
10.3141/1790-10

38
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
44. Swee, E. L. (2015). On war intensity and schooling attainment: The case of
Bosnia and Herzegovina. European Journal of Political Economy, 40(Part
A), 158-172. doi: 10.1016/j.ejpoleco.2015.08.001
45. Tobón, D., Posada, H. M., & Ríos, P. (2009). Determinants of the perfor-
mance of the schools in Medellin in the high-school graduation-year
test (Icfes). Cuadernos de Administración, 22, 311-333.
46. Vargas, J. F., Gamboa, L. F., & García, V. (2014). El lado oscuro de la
equidad: violencia y equidad en el desempeño escolar. Desarrollo y
Sociedad (74), 309-334. doi: 10.13043/DYS.74.7
47. Wooldridge, J. M. (2005). Unobserved heterogeneity and estimation
of average partial effects. En D. W. K. Andrews & J. H. Stock (eds.),
Identification and inference for econometric models: Essays in honor of
Thomas Rothenberg (pp. 27-55). Cambridge: Cambridge University Press.
48. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel
data. Cambridge: MIT Press.
49. Wooldridge, J. M. (2015). Control function methods in applied econo-
metrics. Journal of Human Resources, 50(2), 420-445. doi: 10.3368/
jhr.50.2.420
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 39
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Anexos
A.1. Modelo multinomial fraccional con
variable explicativa endógena
En este artículo se estima un modelo de respuesta fraccional múltiple, espe-
cíficamente un modelo logístico multinomial fraccional (Buis, 2017). Este
método de estimación fue propuesto por Sivakumar y Bhat (2002) y es una
generalización multivariada del modelo de propuesto por Papke y Wooldridge
(1996), la cual ha sido utilizada también en los estudios de Mullahy y Robert
(2010) y Koch (2015). Con el fin de tener en cuenta la endogeneidad del con-
flicto armado, se utilizó el método propuesto por Nam (2014), una estimación
en dos etapas mediante una función de control.
Supóngase que se tiene una muestra aleatoria de instituciones educativas
que presentaron la prueba y que cada institución i puede tener estudiantes
en cuatro niveles de desempeño (1: insuficiente, 2: mínimo, 3: satisfactorio,
4: avanzado). Entonces, la variable dependiente Yij representa la fracción de
estudiantes de la i-ésima institución que están en el nivel j -ésimo.
Para un conjunto de variables explicatorias xi y un efecto no observado
a
i,
considérese la siguiente especificación:
Ey aG
aj
ij ii ji i
| xx,,,,,
=+
()
=β12
34
(1)
01
()
Gj. (2)
Gj
j
.
()
=
=
1
1
4
(3)
Donde y son las restricciones de naturaleza limitada y suma unitaria, res-
pectivamente. Así, la estimación del modelo logístico multinomial fraccionado
permite el uso de proporciones sin mayores transformaciones en los datos y
los resultados a obtener son fácilmente interpretables (Mullahy, 2015; Papke
y Wooldridge, 1996).
Como se mencionó, estudios previos han señalado la posible existencia
de endogeneidad entre conflicto armado y logro educativo (Gómez, 2017;

40
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Rodríguez y Sánchez, 2012; Vargas et al., 2014). Siguiendo a Nam (2014),
se emplea una aproximación de función control para controlar por la posi-
ble existencia de endogeneidad. Básicamente, esta técnica es un método de
variables instrumentales (Wooldridge, 2015). A diferencia del método usual de
estimación en dos etapas, en la primera etapa se recupera los residuales
de estimar la variable endógena en función de todas las variables exógenas
consideradas, adicionando las que no se incluyeron en la ecuación de inte-
rés (instrumentos). Intuitivamente, estos residuales sirven para controlar en
la segunda etapa por los no observables, resolviendo de forma apropiada el
problema de endogeneidad al incluirlos en la regresión de interés.
Supóngase ahora que hay una variable explicatoria endógena ci que puede
estar correlacionada con el efecto no observado ai. Ahora se puede expresar
el modelo de media condicional como:
Ey aEyc aGca
ij ii ij iiijii i
|| α xzz,,
,,
=
=++
()
1δ j=12
34
,,, (4)
El conjunto de variables explicatorias exógenas es expresado a través del vec-
tor zzz
iii
=
()
12
, , donde la variable estrictamente exógena
i2 es excluida de
(4). Se asume para la variable endógena una forma lineal reducida de todas
las variables en
z
i:
cii
i
=+ +
Ψ
zπν
(5)
La naturaleza de la endogeneidad de ci se modela a través de la correlación
entre la variable no observada ai y el error de la forma reducida i:
ae
ii
i
=+
ρν (6)
En esta ecuación, indica qué tanto está correlacionado ci con ai, y por ende,
si se debe considerar a ci como una variable endógena o no. Debido a que se
asume que (ai, i) es independiente de
zi
, ei no está correlacionado con ci. El
supuesto de independencia condicional implica que De De
ii
ii
z,
()
=
()
. Enton-
ces, una ecuación apropiada para este caso sería:
Ey Ey cHc
ij iijiii jjiijji
||,,νζ++ην xz z
=
=
()
1θ, j=12
34
,,, (7)
01
()
Hj. (8)
Hj
J
.
()
=
=
1
1
4
(9)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 41
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
En el caso que se escoja el logit multinomial como forma funcional de
H
j, (7)
se podría escribir como:
E
c
c
ji jji
ki kki
k
y
exp
exp
ij i
i1
i1
ζην
ζην
x
z
z
=++
()
++
()
=
θ
θ
1
4, j=12
34
,,, (10)
Donde se escoge uno de los niveles de desempeño como referencia, el nivel
insuficiente en este trabajo ζ,η
111
()
=0.
El procedimiento propuesto por Nam (2014) para estimar el modelo de res-
puesta fraccional con variable explicatoria endógena es: 1) obtener los resi-
duales i de estimar (5) por mínimos cuadrados ordinarios (MCO). 2) Estimar
(10) por el método de cuasi máxima verosimilitud (CMV), reemplazando i por
i. En el caso de que el coeficiente que acompaña al residual sea estadística-
mente distinto de cero es porque existía presencia de endogeneidad, la cual
es corregida con la estimación.
Nuestro principal interés es evaluar la incidencia del número de acciones arma-
das en la proporción de estudiantes por nivel de desempeño. En específico,
el efecto parcial de c sobre
Eyca
j
,,
z
,
∂
Eyca c
j,, /z
. En términos generales,
Wooldridge (2005) señala que en este tipo de situación, el efecto señalado no
es identificable porque a no es observado. Sin embargo, podría más bien calcu-
larse el efecto parcial promedio a través de la distribución de a, es decir, el
APE. Siguiendo a Nam (2014) y Wooldridge (2010), para unos niveles fijos de
las variables explicatorias
cz
0
1
0
,
()
, el APE de c para el desempeño j evaluado
en estos niveles sería:
E
Gc a
cE
Hc
c
a
jj j
v
jj
jj
∂α
∂ζ ην
0
1
00
1
0
++
()
=++
()
zzδθ
(11)
Dado que no se ha asumido alguna distribución particular de , (11) puede
estimarse al promediar a través de la muestra:
1
0
1
0
1
4
0
1
0
N
c
c
jjj
k
kkk
j
k
exp
exp
ˆˆ
ˆ
ˆˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ζην
ζην
η
η
++
()
++
()
=
z
z
θ
θ
eexp
exp
k
kkk
k
kkk
c
c
=
=
++
()
++
()
1
4
0
1
0
1
4
0
1
0
ˆˆ
ˆ
ˆˆ
ˆ
ζη
ν
ζη
ν
z
z
θ
θ
+
i
N
1
(12)
ˆ
ˆ
ˆ

42
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
El valor de (12) depende de dónde se evalúa, es decir, de los valores que toman
las variables explicatorias. En este trabajo se promedió otra vez sobre la muestra
para obtener el APE. Por otro lado, se utilizó el método Bootstrap para ajustar
los errores estándar de (12) y así ajustar la estimación del modelo.
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Nivel de desempeño: mínimo
Número de estudiantes -0,001 *** -0,001 *** 0,000 0,000
(0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
Relación alumno/
docente -0,003 ** -0,004 *** -0,004 *** -0,003 **
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
Nivel socioeconómico
2 0,196 *** 0,203 *** 0,392 *** 0,359 ***
(0,050) (0,051) (0,046) (0,044)
3 0,598 *** 0,628 *** 0,830 *** 0,872 ***
(0,062) (0,065) (0,060) (0,056)
4 0,674 *** 0,740 *** 1,033 *** 1,461 ***
(0,094) (0,093) (0,088) (0,085)
Área (ref. urbana)
Rural -0,094 ** -0,062 0,006 -0,030
(0,043) (0,046) (0,042) (0,035)
Sector (ref. oficial)
No oficial 0,390 *** 0,370 *** -0,059 0,228 ***
(0,045) (0,045) (0,046) (0,041)
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,140 -0,132 0,021 -0,150
(0,109) (0,111) (0,127) (0,110)
ln(tasa de homicidios
por 100.000 hab.) 0,050 * 0,017 -0,022 -0,034
(0,026) (0,029) (0,028) (0,023)
(Continúa)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 43
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,005 *** 0,003 * 0,010 *** 0,007 ***
(0,002) (0,002) (0,001) (0,001)
Índice de ruralidad -0,096 -0,200 * 0,148 0,040
(0,104) (0,108) (0,091) (0,079)
ln(ingresos totales) -0,056 *** -0,044 *** -0,039 *** -0,041 ***
(0,015) (0,014) (0,013) (0,012)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,158 * -0,164 ** -0,289 *** -0,155 *
(0,081) (0,084) (0,082) (0,082)
Región
Caribe -0,230 *** -0,121 * -0,262 *** -0,240 ***
(0,063) (0,064) (0,064) (0,062)
Pacífica -0,077 -0,006 -0,096 * -0,108 **
(0,052) (0,057) (0,053) (0,045)
Orinoquía 0,000 0,187 ** 0,190 ** 0,211 ***
(0,080) (0,091) (0,091) (0,079)
Amazonía 0,080 0,200 * 0,343 *** 0,232 *
(0,109) (0,112) (0,123) (0,130)
Constante 1,401 *** 1,328 *** 1,315 *** 1,057 ***
(0,381) (0,376) (0,346) (0,333)
2
0,045 0,034 -0,091 0 ,111
(0,113) (0,117) (0,131) (0,113)
Nivel de desempeño: satisfactorio
Número de estudiantes -0,003 *** -0,003 *** 0,001 ** 0,001 **
(0,001) (0,001) (0,000) (0,000)
Relación alumno/
docente -0,003 ** -0,006 *** -0,005 *** -0,003
(0,002) (0,002) (0,002) (0,002)
(Continúa)

44
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Nivel socioeconómico
2 0,219 *** 0,119 * 0,729 *** 0,595 ***
(0,064) (0,064) (0,066) (0,081)
3 0,977 *** 0,744 *** 1,811 *** 1,588 ***
(0,078) (0,080) (0,085) (0,097)
4 1,533 *** 1,155 *** 2,903 *** 2,866 ***
(0,106) (0,109) (0,114) (0,123)
Área (ref. urbana)
Rural -0,076 -0,064 -0,092 * -0,043
(0,058) (0,055) (0,053) (0,052)
Sector (ref. oficial)
No oficial 0,827 *** 0,777 *** 0,259 *** 0,632 ***
(0,056) (0,055) (0,057) (0,058)
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,396 *** -0,389 *** -0,294 * -0,324 **
(0,144) (0,149) (0,166) (0,165)
ln(tasa de homicidios
por 100.000 hab.) 0,051 0,057 -0,018 -0,074 **
(0,034) (0,035) (0,034) (0,034)
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,004 * 0,000 0,011 *** 0,011 ***
(0,002) (0,002) (0,002) (0,002)
Índice de ruralidad -0,298 ** -0,248 * 0,058 0,002
(0,134) (0,139) (0,119) (0,127)
ln(ingresos totales) -0,071 *** -0,042 ** -0,080 *** -0,089 ***
(0,019) (0,019) (0,018) (0,017)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,271 ** -0,183 * -0,334 *** -0,225 **
(0,110) (0,110) (0,107) (0,114)
(Continúa)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 45
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Región
Caribe -0,277 *** -0,167 * -0,485 *** -0,290 ***
(0,085) (0,087) (0,084) (0,089)
Pacífica 0,043 0,001 -0,121 * -0,074
(0,072) (0,073) (0,068) (0,068)
Orinoquía -0,011 0,197 * 0,185 * 0,326 ***
(0,112) (0,112) (0,103) (0,120)
Amazonía -0,061 0,049 0,266 * 0,294
(0,146) (0,144) (0,160) (0,181)
Constante 2,133 *** 1,762 *** 1 ,310 *** 0,224
(0,498) (0,489) (0,459) (0,488)
2
0,297 ** 0,320 ** 0,157 0,328 **
(0,151) (0,155) (0,167) (0,166)
Nivel de desempeño: avanzado
Número de estudiantes -0,003 *** -0,005 *** 0,002 *** 0,002 **
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
Relación alumno/
docente -0,007 *** -0,010 *** -0,013 *** -0,008 **
(0,002) (0,002) (0,003) (0,004)
Nivel socioeconómico
2 0,087 -0,081 1,256 *** 0,566 ***
(0,083) (0,078) (0,142) (0,162)
3 1,024 *** 0,616 *** 2,879 *** 1,712 ***
(0,101) (0,099) (0,167) (0,185)
4 2,030 *** 1,321 *** 4,797 *** 3,552 ***
(0,124) (0,130) (0,191) (0,199)
Área (ref. urbana)
Rural -0,067 0,028 0,023 0,053
(0,074) (0,067) (0,088) (0,087)
Sector (ref. oficial)
No oficial 1,415 *** 1,444 *** 0,574 *** 1,214 ***
(0,068) (0,071) (0,091) (0,094)
(Continúa)

46
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,403 ** -0,328 * -0,588 ** -0,409
(0,179) (0,182) (0,269) (0,299)
ln(tasa de homicidios
por 100.000 hab.) 0,050 0,023 0,026 -0,057
(0,042) (0,043) (0,056) (0,056)
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,003 0,002 0,016 *** 0,010 ***
(0,002) (0,003) (0,003) (0,003)
Índice de ruralidad -0,310 * -0,291 * -0,170 -0,663 ***
(0,178) (0,165) (0,199) (0,224)
ln(ingresos totales) -0,105 *** -0,079 *** -0,128 *** -0,113 ***
(0,024) (0,022) (0,029) (0,029)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,531 *** -0,387 *** -0,464 *** -0,370 **
(0,133) (0,132) (0,169) (0,174)
Región
Caribe -0,052 0,115 -0,259 * 0,128
(0,106) (0,106) (0,144) (0,149)
Pacífica 0,228 *** 0,146 * -0,033 0,152
(0,085) (0,088) (0,107) (0,113)
Orinoquía 0,092 0,348 *** 0,092 0,707 ***
(0,142) (0,128) (0,178) (0,204)
Amazonía 0,048 0,234 0,236 0,521
(0,197) (0,186) (0,291) (0,463)
Constante 2,899 *** 2,888 *** -0,990 -0,631
(0,598) (0,588) (0,736) (0,786)
2
0,309 * 0,259 0, 610 ** 0,475
(0,187) (0,187) (0,278) (0,313)
(Continúa)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 47
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Número de
establecimientos 7.038 7.038 6.279 6.279
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Nivel de desempeño: mínimo
Número de estudiantes -0,001 *** -0,001 *** 0,000 0,000
(0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
Relación alumno/
docente -0,003 ** -0,004 *** -0,004 *** -0,003 **
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
Nivel socioeconómico
2 0,196 *** 0,203 *** 0,392 *** 0,359 ***
(0,050) (0,051) (0,046) (0,044)
3 0,598 *** 0,628 *** 0,830 *** 0,872 ***
(0,062) (0,065) (0,060) (0,056)
4 0,674 *** 0,740 *** 1,033 *** 1,461 ***
(0,094) (0,093) (0,088) (0,085)
Área (ref. urbana)
Rural -0,094 ** -0,062 0,006 -0,030
(0,043) (0,046) (0,042) (0,035)
Sector (ref. oficial)
No oficial 0,390 *** 0,370 *** -0,059 0,228 ***
(0,045) (0,045) (0,046) (0,041)
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,140 -0,132 0,021 -0,150
(0,109) (0,111) (0,127) (0,110)
ln(tasa de homicidios
por 100.000 hab.) 0,050 * 0,017 -0,022 -0,034
(0,026) (0,029) (0,028) (0,023)
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,005 *** 0,003 * 0,010 *** 0,007 ***
(0,002) (0,002) (0,001) (0,001)
(Continúa)

48
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Información municipal
Índice de ruralidad -0,096 -0,200 * 0,148 0,040
(0,104) (0,108) (0,091) (0,079)
ln(ingresos totales) -0,056 *** -0,044 *** -0,039 *** -0,041 ***
(0,015) (0,014) (0,013) (0,012)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,158 * -0,164 ** -0,289 *** -0,155 *
(0,081) (0,084) (0,082) (0,082)
Región
Caribe -0,230 *** -0,121 * -0,262 *** -0,240 ***
(0,063) (0,064) (0,064) (0,062)
Pacífica -0,077 -0,006 -0,096 * -0,108 **
(0,052) (0,057) (0,053) (0,045)
Orinoquía 0,000 0,187 ** 0,190 ** 0,211 ***
(0,080) (0,091) (0,091) (0,079)
Amazonía 0,080 0,200 * 0,343 *** 0,232 *
(0,109) (0,112) (0,123) (0,130)
Constante 1,401 *** 1,328 *** 1,315 *** 1,057 ***
(0,381) (0,376) (0,346) (0,333)
2
0,045 0,034 -0,091 0 ,111
(0,113) (0,117) (0,131) (0,113)
Nivel de desempeño: satisfactorio
Número de estudiantes -0,003 *** -0,003 *** 0,001 ** 0,001 **
(0,001) (0,001) (0,000) (0,000)
Relación alumno/
docente -0,003 ** -0,006 *** -0,005 *** -0,003
(0,002) (0,002) (0,002) (0,002)
Nivel socioeconómico
2 0,219 *** 0,119 * 0,729 *** 0,595 ***
(0,064) (0,064) (0,066) (0,081)
3 0,977 *** 0,744 *** 1,811 *** 1,588 ***
(0,078) (0,080) (0,085) (0,097)
(Continúa)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 49
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Nivel socioeconómico
4 1,533 *** 1,155 *** 2,903 *** 2,866 ***
(0,106) (0,109) (0,114) (0,123)
Área (ref. urbana)
Rural -0,076 -0,064 -0,092 * -0,043
(0,058) (0,055) (0,053) (0,052)
Sector (ref. oficial)
No oficial 0,827 *** 0,777 *** 0,259 *** 0,632 ***
(0,056) (0,055) (0,057) (0,058)
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,396 *** -0,389 *** -0,294 * -0,324 **
(0,144) (0,149) (0,166) (0,165)
ln(tasa de homicidios
por 100.000 hab.) 0,051 0,057 -0,018 -0,074 **
(0,034) (0,035) (0,034) (0,034)
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,004 * 0,000 0,011 *** 0,011 ***
(0,002) (0,002) (0,002) (0,002)
Índice de ruralidad -0,298 ** -0,248 * 0,058 0,002
(0,134) (0,139) (0,119) (0,127)
ln(ingresos totales) -0,071 *** -0,042 ** -0,080 *** -0,089 ***
(0,019) (0,019) (0,018) (0,017)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,271 ** -0,183 * -0,334 *** -0,225 **
(0,110) (0,110) (0,107) (0,114)
Región
Caribe -0,277 *** -0,167 * -0,485 *** -0,290 ***
(0,085) (0,087) (0,084) (0,089)
Pacífica 0,043 0,001 -0,121 * -0,074
(0,072) (0,073) (0,068) (0,068)
(Continúa)

50
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Orinoquía -0,011 0,197 * 0,185 * 0,326 ***
(0,112) (0,112) (0,103) (0,120)
Amazonía -0,061 0,049 0,266 * 0,294
(0,146) (0,144) (0,160) (0,181)
Constante 2,133 *** 1,762 *** 1,310 *** 0,224
(0,498) (0,489) (0,459) (0,488)
2
0,297 ** 0,320 ** 0,157 0,328 **
(0,151) (0,155) (0,167) (0,166)
Nivel de desempeño: avanzado
Número de estudiantes -0,003 *** -0,005 *** 0,002 *** 0,002 **
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
Relación alumno/
docente -0,007 *** -0,010 *** -0,013 *** -0,008 **
(0,002) (0,002) (0,003) (0,004)
Nivel socioeconómico
2 0,087 -0,081 1,256 *** 0,566 ***
(0,083) (0,078) (0,142) (0,162)
3 1,024 *** 0,616 *** 2,879 *** 1,712 ***
(0,101) (0,099) (0,167) (0,185)
4 2,030 *** 1,321 *** 4,797 *** 3,552 ***
(0,124) (0,130) (0,191) (0,199)
Área (ref. urbana)
Rural -0,067 0,028 0,023 0,053
(0,074) (0,067) (0,088) (0,087)
Sector (ref. oficial)
No oficial 1,415 *** 1,444 *** 0,574 *** 1,214 ***
(0,068) (0,071) (0,091) (0,094)
(Continúa)
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 51
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.1. Estimación modelo logístico multinomial fraccionado de la proporción de
estudiantes por nivel de desempeño en las pruebas Saber 3.º y 9.º de las
instituciones educativas en Colombia
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Contexto de violencia municipal (2015)
Número de acciones
armadas -0,403 ** -0,328 * -0,588 ** -0,409
(0,179) (0,182) (0,269) (0,299)
ln(tasas de homicidios
por 100.000 hab.) 0,050 0,023 0,026 -0,057
(0,042) (0,043) (0,056) (0,056)
Información municipal
Índice de gestión
municipal 0,003 0,002 0,016 *** 0,010 ***
(0,002) (0,003) (0,003) (0,003)
Índice de ruralidad -0,310 * -0,291 * -0,170 -0,663 ***
(0,178) (0,165) (0,199) (0,224)
ln(ingresos totales) -0,105 *** -0,079 *** -0,128 *** -0,113 ***
(0,024) (0,022) (0,029) (0,029)
ln(índice de pobreza
municipal [IPM]) -0,531 *** -0,387 *** -0,464 *** -0,370 **
(0,133) (0,132) (0,169) (0,174)
Región
Caribe -0,052 0,115 -0,259 * 0,128
(0,106) (0,106) (0,144) (0,149)
Pacífica 0,228 *** 0,146 * -0,033 0,152
(0,085) (0,088) (0,107) (0,113)
Orinoquía 0,092 0,348 *** 0,092 0,707 ***
(0,142) (0,128) (0,178) (0,204)
Amazonía 0,048 0,234 0,236 0,521
(0,197) (0,186) (0,291) (0,463)
Constante 2,899 *** 2,888 *** -0,990 -0,631
(0,598) (0,588) (0,736) (0,786)
2
0,309 * 0,259 0,610 ** 0,475
(0,187) (0,187) (0,278) (0,313)
Número de
establecimientos 7.038 7.038 6.279 6.279
Errores estándar bootstrap en paréntesis con 500 repeticiones. * p

52
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.2. Modelo sin instrumentalizar. Efectos parciales promedio de las acciones
terroristas en los niveles de desempeño de las pruebas Saber 3.º y 9.º
Saber 3.º Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas Lenguaje Matemáticas
Niveles de desempeño
Insuficiente 0,009 *** 0,011 *** 0,004 0,011 ***
(0,003) (0,004) (0,004) (0,004)
Mínimo -0,005 -0,001 -0,010 * 0,007 *
(0,004) (0,004) (0,005) (0,004)
Satisfactorio -0,002 -0,006 0,001 -0,024 ***
(0,005) (0,005) (0,006) (0,006)
Avanzado -0,002 -0,004 0,005 0,006
(0,008) (0,007) (0,005) (0,004)
Número de
establecimientos 7.038 7.038 6.279 6.279
Fuente: Icfes (2016), Vicepresidencia de la República (2015). Errores estándar bootstrap en paréntesis con
500 repeticiones. * p
Cuadro A.3. Modelo con dos y tres años de rezago de la intensidad del conflicto armado.
Efectos parciales promedio de las acciones terroristas en los niveles de
desempeño de la prueba Saber 3.º
Saber 3.º
Lenguaje Matemáticas
Número de acciones
armadas 2013 2014 2013 2014
Niveles de desempeño
Insuficiente 0,130 *** 0,07 *** 0,117 *** 0,082 ***
(0,037) (0,023) (0,037) (0,022)
Mínimo 0,029 0,027 0,117 *** 0,06 ***
(0,035) (0,024) (0,039) (0,023)
Satisfactorio -0,063 -0,003 -0,108 ** -0,044 *
(0,046) (0,028) (0,042) (0,025)
Avanzado -0,095 -0,094 ** -0,126 ** -0,099 **
(0,060) (0,039) (0,063) (0,041)
Número de
establecimientos 5.652 5.652 5.652 5.652
Fuente: Icfes (2016), Vicepresidencia de la República (2015). Cálculos de los autores. Para la estimación 2013
(2014) se consideró la tasa de capturas por homicidios del 2013 (2014) a nivel municipal como variable
instrumental. Errores estándar bootstrap en paréntesis con 500 repeticiones. * p
Sandra Munevar Meneses, Adriana Silva Arias y Jaime Sarmiento Espinel 53
DESARRO. SOC. 83, BOGOTÁ, SEGUNDO SEMESTRE DE 2019, PP. 13-53, ISSN 0120-3584, E-ISSN 1900-7760, DOI: 10.13043/DYS.83.1
Cuadro A.4. Modelo con dos y tres años de rezago de la intensidad del conflicto armado.
Efectos parciales promedio de las acciones terroristas en los niveles de
desempeño de la prueba Saber 9.º
Saber 9.º
Lenguaje Matemáticas
Número de acciones
armadas 2013 2014 2013 2014
Niveles de desempeño
Insuficiente 0,226 *** 0,043 ** 0,236 *** 0,085 ***
(0,050) (0,022) (0,049) (0,023)
Mínimo 0,072 0,075 *** 0,115 ** 0,086 ***
(0,045) (0,023) (0,050) (0,030)
Satisfactorio -0,273 *** -0,109 *** -0,25 *** -0,118 ***
(0,068) (0,030) (0,056) (0,027)
Avanzado -0,025 -0,008 -0,100 ** -0,053 *
(0,030) (0,017) (0,048) (0,029)
Número de
Establecimientos 4.948 4.948 4.948 4.948
Fuente: Icfes (2016). Vicepresidencia de la República (2015). Cálculos de los autores. Para la estimación 2013
(2014) se consideró la tasa de capturas por homicidios del 2013 (2014) a nivel municipal como variable
instrumental. Errores estándar bootstrap en paréntesis con 500 repeticiones. * p

VLEX utiliza cookies de inicio de sesión para aportarte una mejor experiencia de navegación. Si haces click en 'Aceptar' o continúas navegando por esta web consideramos que aceptas nuestra política de cookies. ACEPTAR