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Educación, información y embarazo adolescente en el Perú rural

Jorge Agüero

Universidad de Connecticut, Departamento

de Economía, Estados Unidos

1. Introducción

Las altas tasas de embarazo y maternidad en las adolescentes representan un problema de salud pública y afectan el desarrollo económico de los países de menores ingresos. En particular, el embarazo en las adolescentes genera consecuencias negativas no solo en ellas mismas, sino también en sus hijos (Field y Ambrus, 2008). Este tema es particularmente importante en América Latina, donde las tasas de embarazo de menores de edad son elevadas (U. N. Eclac y Unicef, 2007).

Por ejemplo, en el caso del Perú, la figura 1 muestra que se han logrado importantes reducciones en las tasas de fecundidad para las mujeres entre 20 y 34 años. Sin embargo, tales reducciones no se observan para las mujeres entre 15 y 19 años. Esto es más notorio en el Perú rural, donde el 25 % de las mujeres entre 15 y 19 años están embarazadas (o ya son madres), lo cual duplica el porcentaje de sus pares en zonas urbanas. Además, el 68 % de los embarazos de adolescentes rurales no fueron planeados (Endes, 2012).

Figura 1

Tasa específica de fecundidad por edad: Perú. 1986-2012

Nota: la tasa usa como referencia los cinco años previos a cada encuesta

Elaboración propia sobre la base de las Endes (1986-2012)

Varios autores han resaltado el papel que tiene la educación en la reducción de la tasa de fecundidad (Breierova y Duflo, 2004; Osili y Long, 2008; Duflo, Dupas y Kremer, 2015; Behrman, 2015; Agüero y Ramachandran, 2017). Sin embargo, estos trabajos tienden a enfocarse en el efecto de la educación sobre la tasa de fecundidad total, se centran en países del África subsahariana y carecen de una perspectiva de largo plazo. En este trabajo me enfoco en el papel que tiene la educación sobre la reducción del embarazo adolescente para el caso del Perú rural, analizando la relación entre educación y fecundidad durante los últimos treinta años.

Para lograr este fin, el trabajo tiene dos objetivos. Primero, se desarrolla un modelo teórico que muestra que la probabilidad del embarazo adolescente se puede entender a partir de dos componentes: el conocimiento y el uso de métodos anticonceptivos. En segundo lugar, este modelo es analizado con los datos de la Encuesta Nacional Demográfica y de Salud Familiar (Endes) que cubren casi tres décadas, y se estima el papel que la educación tiene sobre cada uno de estos componentes, evaluando si dicho vínculo ha cambiado en el tiempo.

Los resultados muestran que el acceso a la información sobre los métodos anticonceptivos (modernos) es casi universal y, por tanto, los “retornos” a la educación sobre esta decisión han caído para las nuevas generaciones. Es decir, un mayor nivel de escolaridad no genera un “premio” en términos de conocimientos de anticonceptivos modernos. Es más, mientras el acceso a la información ha aumentado, la tasa de embarazo adolescente se ha mantenido relativamente constante durante el periodo de análisis, lo cual sugiere que el acceso a la información no ha generado mayores cambios en la fecundidad. Este es un hecho interesante porque se contrapone a los hallazgos de estudios recientes, donde la falta de información es identificada como una falla de mercado en otras decisiones de los jóvenes¹.

Esto implica que el tema del embarazo adolescente es más complejo y requiere intervenciones que vayan más allá de la simple provisión de información. En particular, nuestro trabajo muestra que la decisión de usar los métodos modernos (sabiendo de su existencia) es el factor más relevante y que la relevancia de la educación ha aumentado para las nuevas generaciones de jóvenes rurales. Esto implica que las políticas que mantengan a las adolescentes en la escuela tienen un beneficio adicional al reducir el embarazo adolescente.

Sin embargo, a pesar de las mejoras, los niveles de escolaridad en el sector rural son bajos. ¿Qué se puede hacer para que las adolescentes que no están en la escuela utilicen los anticonceptivos que conocen? Esta pregunta es común a varias intervenciones en salud preventiva. Por ejemplo, Viscusi (1990) muestra que, en los Estados Unidos, los fumadores son conscientes de los daños a la salud que ese hábito causa y, por tanto, el consumo de cigarros no es un problema meramente de acceso a la información. Margolis, Hockenberry, Grossman y Chou (2014) muestran que los fumadores que reciben un tratamiento más severo para sus problemas cardíacos son más proclives a dejar de fumar. En México, Agüero y Beleche (2017) encuentran que el lavado de manos aumenta cuando hay choques a la salud, como el de la fiebre porcina del 2009. En estos casos, la evidencia sugiere que el tipo de información es relevante y, en varios casos, se necesita un choque para poder alterar estos comportamientos. El trabajo de Kearney y Levine (2015) sobre la influencia de los medios en las decisiones de las adolescentes en los Estados Unidos provee una posible ruta para el diseño efectivo de políticas para reducir el embarazo adolescente.

Luego de esta introducción, el artículo está dividido en cinco secciones adicionales. En la siguiente sección, se presenta el modelo que permite encontrar las decisiones relevantes relacionadas con el embarazo adolescente. Las bases de datos se presentan en la sección tres, seguida por la descripción del modelo econométrico en la sección cuatro. Los resultados se describen en la sección cinco, y las conclusiones y recomendaciones de política cierran el documento.

2. Embarazo adolescente y comportamiento sexual

En esta sección, se presenta un modelo simple que permite separar la decisión del embarazo adolescente en términos del conocimiento y del uso de métodos anticonceptivos modernos². Esta descomposición representa una alternativa a estudios previos donde los componentes eran más bien maritales y no provenían de decisiones sobre los comportamientos. Por ejemplo, Nathanson y Kim (1989) se enfocan en la maternidad fuera del matrimonio y dejan de lado el tema del conocimiento y uso de métodos anticonceptivos (modernos). Ignorar el tema de información sobre métodos anticonceptivos se contradice con las estrategias de políticas públicas en salud. Por ejemplo, la Ley General de Salud en el Perú tiene como parte de su estrategia para la reducción del embarazo adolescente la provisión de información acerca de métodos anticonceptivos. Para poder entender el alcance de este tipo de políticas, nuestro modelo incorpora el acceso y uso de la información.

En particular, la probabilidad del embarazo adolescente (el cual, para propósitos de este trabajo, incluye la maternidad adolescente) se puede expresar como el resultado de tres decisiones, como se muestra en la figura 2. En primer lugar, está la decisión de ser sexualmente activa³. Para aquellas que lo son, la siguiente decisión está en el conocimiento o no de métodos anticonceptivos modernos. Finalmente, para las que los conocen, está la decisión de usarlos. Dependiendo de estos tres nodos, se puede estimar la probabilidad de embarazo adolescente.

Figura 2

Diagrama de decisiones respecto al embarazo adolescente

Elaboración propia

Estimar el efecto de cada una de estas decisiones sobre la probabilidad de embarazo adolescente es costoso debido al número de nodos y probabilidades condicionadas⁴. Sin embargo, el modelo que introducimos permite reducir el número de decisiones a solo dos probabilidades bajo ciertos supuestos. Formalmente, definimos Pr(emb = 1) como la probabilidad de que una adolescente esté embarazada (o de que ya sea madre). Para ir directamente a la esencia del modelo, ignoremos por ahora el nodo referente al conocimiento de los métodos modernos. En este caso, la probabilidad de que una adolescente esté embarazada se puede descomponer en tres probabilidades condicionadas, como se muestra en la ecuación (1):

Los dos primeros elementos capturan la probabilidad de quedar embarazada para las adolescentes sexualmente activas. En este caso, su probabilidad de embarazo depende de haber tenido sexo sin protección, Pr(ssp = 1), o de haberse protegido usando métodos anticonceptivos modernos, Pr(ssp = 0). El tercer elemento viene dado por la probabilidad de quedar embarazada para aquellas que no son sexualmente activas. Biológicamente, esta probabilidad es cero, lo cual reduce el modelo a los dos primeros elementos de la ecuación (1).

Esta ecuación puede simplificarse aún más. Los anticonceptivos modernos tienen una alta tasa de eficacia. Según la Organización Mundial de la Salud, el condón para hombres es efectivo en el 85 % de los casos; el diafragma, en el 84 %; y el Depo-Provera, en el 97 % (WHO, 2010). Esto implica que podemos establecer que Pr(emb = 1|ssp = 0) se aproxima a cero. Adicionalmente, desde el trabajo de Rosenzweig y Shultz (1989), varios estudios muestran que la eficacia de estos métodos no depende de los niveles de escolaridad. Por lo tanto, se puede asumir, sin pérdida de generalidad, que Pr(emb = 1|ssp = 0) = a₀, donde a₀ es una constante tal que a₀→0.

Similarmente, la probabilidad de embarazo sin protección es alta y tampoco depende del nivel de educación⁵. De esta manera, se puede considerar que Pr(emb = 1|ssp = 1) = a₁, donde a₁ es una constante tal que a₁→1. Aplicando estos límites para a₀ y a₁ y sustituyendo estos valores en la ecuación (1), se muestra que la probabilidad del embarazo adolescente es proporcional a la probabilidad de tener sexo sin protección, lo cual genera la siguiente simplificación:

Ahora reincorporamos la decisión de conocer o no métodos modernos. Siguiendo la estructura de la figura 2, la probabilidad de tener sexo sin protección, Pr(ssp=1), se puede descomponer, a su vez, en dos probabilidades condicionadas, según el conocimiento de métodos modernos (cmm):

El hecho de que el uso de estos métodos solo se puede lograr si se les conoce hace que Pr(ssp = 1|cmm = 0) = 1. En este caso y utilizando el teorema de Bayes, la ecuación (2) se reduce a lo siguiente:

Adicionalmente, remplazando (2’) en (1’) se obtiene

La ecuación (3) establece que la probabilidad de embarazo adolescente es proporcional a la suma de dos probabilidades. Primero, depende de la probabilidad de tener sexo sin protección a pesar de conocer métodos anticonceptivos: Pr(ssp = 1 ∩ cmm = 1). Segundo, depende de la probabilidad de conocer dichos métodos: Pr(cmm = 1).

Una vez identificados estos dos factores, se busca estimar el papel que tiene la escolaridad sobre dichas probabilidades. Este papel se puede encontrar al diferenciar ambos lados de la ecuación (3) respecto a la educación:

El efecto global de la educación sobre el embarazo adolescente es negativo dado que es proporcional a dos efectos con el mismo signo. El primer efecto negativo se debe a que, a mayor educación, se reduce el sexo sin protección para aquellas que conocen de métodos anticonceptivos. Esto ocurre debido al aumento del costo de oportunidad de tener un hijo para las personas con más educación. El segundo efecto es negativo porque la educación facilita el acceso a la información y este vínculo entra negativamente como se muestra en la ecuación (4). El siguiente paso es estimar cada una de estas derivadas utilizando las encuestas de hogares. Los detalles de estas encuestas se describen en la siguiente sección.

3. Tres décadas de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar

La fuente principal de información proviene de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (Endes), que es una encuesta de corte transversal y representativa en todo el país (y por regiones), la cual se ha aplicado en varios países en desarrollo desde mediados de la década de 1980. En estas encuestas, las mujeres entre 15 y 49 años responden preguntas que incluyen la historia de los nacimientos de sus hijos, fecundidad, características sociodemográficas (estado civil, empleo, ocupación) y otros temas que se agregan a cada nueva encuesta.

En el Perú, las Endes se han aplicado en 1986, 1991/92, 1996, 2000 y anualmente desde el 2004. Hasta el 2012, el Perú formó parte del programa Demographic and Health Surveys (DHS), pero a partir del 2013 la Endes se ha administrado separadamente de este programa. Esta separación implica que el Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú no tiene que adherirse a las regulaciones del programa DHS y, por tanto, es libre de cambiar el cuestionario y el muestreo de la encuesta. Por esta razón, para mantener la mayor consistencia en nuestro análisis, en este trabajo utilizamos todas las Endes hasta el 2012⁶. Restringiendo la muestra a las mujeres rurales entre 15 y 19 años, el número final de observaciones en todos estos años es de 14 069⁷.

Relevante para este estudio es el hecho de que la Endes recoge información sobre el número de hijos nacidos vivos de una mujer y si está embarazada (emb = 1). Consistente con el modelo de la sección 2, la encuesta contiene información sobre el conocimiento de métodos anticonceptivos modernos como la píldora, los inyectables y el condón masculino⁸, así como métodos tradicionales (abstinencia, retiro y otros). Para este trabajo nos centramos en el conocimiento de métodos modernos e independientemente de si la respuesta fue espontánea o si se debió preguntar a la mujer sobre su conocimiento del método. Esto último se debe a que las primeras Endes diferenciaban por el tipo de respuesta, lo cual desapareció en las últimas metodologías; así se logra tener una mayor consistencia entre encuestas⁹. Siguiendo las variables descritas en el modelo de la sección anterior, aquellas con conocimiento de métodos modernos tendrán (cmm = 1) y cero en caso contrario.

Condicionado en el conocimiento de un método moderno, la adolescente sexualmente activa puede tener sexo con o sin protección. Aquellas que tienen sexo, pero no usan métodos modernos, a pesar de conocerlos (ssp = 1 ∩ cmm = 1), son clasificadas como adolescentes que tienen sexo sin protección aun cuando estén usando métodos tradicionales. Adicionalmente, la Endes captura el nivel de escolaridad de la mujer. Este es medido por el número de años que aprobó al momento de la encuesta.

Tabla 1

Promedios de las principales variables, por edad de la mujer: Perú rural

1 Incluye embarazo.

Nota: la muestra incluye a todas las mujeres rurales entre 15 y 19 años al momento de la encuesta.

Elaboración propia, según las Endes 1986-2012. En el texto encontrará las definiciones de cada variable.

En la tabla 1, se presentan las estadísticas básicas de estas cuatro variables para la muestra que abarca todas las Endes desde 1986 hasta el 2012. Revela que cerca del 24 % de las adolescentes rurales son madres (o están embarazadas) al momento de la encuesta. Casi un 90 % de ellas ha oído hablar de por lo menos un método anticonceptivo moderno, y el porcentaje de mujeres que los conoce, pero no los usa, es de solo 17 %. Todas estas probabilidades aumentan con la edad, como se observa en las columnas 2 a la 6. En la siguiente sección, se describe el modelo econométrico que permite estimar la ecuación (4) a partir de los datos de la Endes señalados arriba.

4. Modelo econométrico

Para estimar el poder predictivo de la escolaridad sobre cada uno de los componentes de la ecuación (4), utilizamos un modelo de probabilidad lineal¹⁰ descrito en la siguiente ecuación:

donde y_ict es una variable binaria para la adolescente i en la cohorte c obser­vada en la encuesta del año t. En particular, se consideran tres variables según el modelo de la sección 2: probabilidad de estar embarazada (emb = 1), conocer métodos anticonceptivos modernos (cmm = 1) y haber tenido sexo sin protección a pesar de conocer dichos métodos anticonceptivos (ssp = 1 ∩ cmm = 1). Para cada de una de estas variables, la regresión controla por efectos fijos por cohortes (definidos por el año de nacimiento) y por año de la encuesta, µχ y µ_t, respectivamente. Esto permite controlar por variables no observables que cambien por cohorte y por año de la encuesta. De esta manera se puede controlar por el “ciclo de vida” descrito en la tabla 1, donde las probabilidades estudiadas aumentan con la edad. Además, la regresión incluye tendencias lineales por cohortes (µ_tc), con el fin de controlar por variables que cambien en el tiempo para cada cohorte. Nótese que, dados los años de las encuestas, estas tendencias son relevantes para las adolescentes entrevistadas desde el 2004. Adicionalmente, los errores estándares se estiman de manera robusta a cualquier tipo de heterocedasticidad y se corrigen por conglomerados para cada unidad primaria de muestreo de la encuesta.

El parámetro de interés viene dado por β_t, el cual se estima para cada encuesta (y para cada variable dependiente). Esto permite no solo entender la relación de las variables con la escolaridad, pero también evaluar si dicha relación fluctúa en el tiempo. Así, esta metodología nos permite ver si la relevancia de la educación para reducir el embarazo de la mujer rural joven de hoy es la misma que la de la cohorte de sus madres en la generación anterior. De esta manera, estos parámetros b_t capturan los “retornos a la educación” en el sentido de Mincer, como se utiliza en la literatura de la economía laboral.

Es importante notar que el análisis empírico de este trabajo es deliberadamente descriptivo. Debido a la naturaleza de la fuente de variación no es posible asignar una interpretación causal a β_t. Por el contrario, el objetivo del trabajo es establecer regularidades empíricas sobre el papel de la educación en cada una de las probabilidades de interés. Estas regularidades proveen relaciones de comportamiento que caracterizan el proceso del embarazo adolescente y en ese sentido muestran el valor de este enfoque.

Sin embargo, es posible aproximarse a una interpretación “más causal” del parámetro de interés cuando se comparan los cambios de β_t en el tiempo. Al estimar la ecuación (5) como una probabilidad lineal, el estimado por mínimos cuadrados ordinarios de β_t puede ser expresado como la suma de dos componentes: el verdadero valor de β_t más el sesgo que proviene por la posible presencia de variables omitidas. Sin embargo, si se asume que el sesgo es constante en el tiempo, entonces, al comparar los estimados de dos años, dicho sesgo es eliminado. Así, para dos periodos t y k, ∆β = β_t - b_k, tendría un carácter más causal que la estimación de corte trasversal. La aplicación de esta metodología en el contexto rural del Perú en los últimos 30 años se presenta en la siguiente sección.

5. Resultados

5.1 Tendencias: 1986-2012

En la figura 3, se muestra la evolución de las tres variables de interés durante casi tres décadas. La proporción de madres adolescentes no ha variado mucho desde 1986 (línea sólida y medida en el eje izquierdo). La proporción ha fluctuado entre 21 y 27 % en todo el periodo, pero se observa una reducción desde mediados de la década de los noventa, aunque a una tasa muy lenta.

Figura 3

Evolución de las principales variables (proporción): adolescentes rurales 1986-2012

Nota: la muestra se basa en las mujeres rurales entre los 15 y 19 años al momento de la encuesta

Elaboración propia, según las Endes 1986-2012

El modelo propuesto en la sección 2 sugiere que hay dos probabilidades cruciales para entender este comportamiento. Como se aprecia en la línea negra punteada de la figura 5.3 (medida en el eje vertical derecho), las jóvenes rurales han aumentado considerablemente su conocimiento acerca de los métodos anticonceptivos modernos. En 1986, menos del 55 % de la muestra conocía alguno de estos métodos. Para la siguiente generación de adolescentes rurales, el conocimiento es casi universal, con una tasa de 97 % en el 2012. Este incremento sugiere que esta variable tiene un menor poder predictivo en la probabilidad de embarazo adolescente. Por el contrario, la variable que sí tiene un comovimiento con la proporción de madres adolescentes es la de la probabilidad de tener sexo sin protección para aquellas que sí conocen de estos métodos modernos. En estos 30 años, los niveles de educación de las jóvenes rurales han aumentado considerablemente, como se registra en la figura 4. Las adolescentes de hoy tienen casi el doble de años de escolaridad que sus madres. En 1986, menos de la tercera parte de estas mujeres había acabado la primaria. En el 2012, casi el 100 % de las mujeres entre 15 y 19 años en el sector rural tienen al menos primaria completa y 20 % de ellas ha terminado la secundaria, contra menos del 2 % de 1986. Este incremento acelerado en los niveles de educación es consistente con los hallazgos de otros trabajos basados en otras fuentes de datos (Boyd, 2013).

Figura 4

Evolución de los indicadores de educación de las jóvenes rurales: 1986-2012

Nota: la muestra se basa en las mujeres rurales entre los 15 y 19 años al momento de la encuesta.

Elaboración propia, según las Endes 1986-2012

Sin embargo, dicho incremento puede reducir el premio a la educación en la medida en que ser educada pasa a ser una característica menos escasa aún en el sector rural. De hecho, diversos trabajos han mostrado una reducción en el retorno a la educación respecto a los ingresos en América Latina (López-Calva y Lustig, 2010; Busso, Cristia, Hincapie, Messina y Ripani, 2017). En la siguiente subsección se explora esta hipótesis a través del modelo de regresión.

5.2 Análisis de regresión

Los resultados de estimar la ecuación (5) sobre el papel de la educación en las tres probabilidades de interés para la muestra de adolescentes rurales se presentan en las figuras 5 a la 7. En cada figura, se muestran los estimados de β_t (pequeños círculos) para cada año de la Endes, así como los intervalos de confianza al 95 % (área sombreada).

En la figura 5, se muestran los retornos a la educación sobre la probabilidad de ser madre adolescente. En cada año de la Endes, se encuentra una relación negativa, es decir, las adolescentes con más educación tienen menor probabilidad de quedar embarazadas o de ser madres, y esta relación es estadísticamente diferente de cero. Así, en 1985, cada año adicional de educación estaba asociado con una reducción de 1,3 puntos porcentuales en la probabilidad de embarazo adolescente. Esto equivale a una reducción del 6 % en la probabilidad para ese año. En otras palabras, la probabilidad de que una joven con nueve años de educación (lo esperado para alguien de 15 años con un progreso normal en el colegio) quede embarazada es 24 % menor que la de una joven promedio que, en 1985, tenía solo cinco años de educación.

Figura 5

Relación entre escolaridad y embarazo adolescente: 1986-2012

Nota: cada círculo representa el efecto marginal de un año adicional de educación, para cada año de la encuesta, sobre la probabilidad de ser madre adolescente, y son estimados a partir de un modelo de probabilidad lineal. La regresión incluyó las variables de educación, efectos fijos por cohorte (año de nacimiento), año de la encuesta y tendencias lineales por cohorte. El intervalo de confianza al 95 %, robusto a cualquier tipo de heterocedasticidad y corregido por conglomerados para cada unidad primaria de muestreo, se presenta en el área sombreada.

El retorno a la educación se ha más que triplicado desde entonces. Un año adicional de educación está asociado, en promedio entre 1991 y 2012, con una reducción de cuatro puntos porcentuales de ser madre adolescente. Este aumento en el premio a la educación ocurre a pesar del incremento en los niveles de escolaridad en el sector rural.

¿Qué factores están detrás de este incremento? La descomposición generada a partir del modelo de la sección 2 sugiere que la probabilidad de conocer métodos anticonceptivos modernos es un factor por considerar. La figura 6 muestra la asociación estadística entre la educación y dicha probabilidad, la cual es positiva y diferente de cero. Sin embargo, el retorno a la educación es cada vez más pequeño: pasa de casi siete a menos de dos puntos porcentuales entre 1985 y el 2012, respectivamente. Esta reducción es consistente con la universalización en el conocimiento de la existencia de métodos modernos, donde casi todas las adolescentes están informadas sobre estos métodos anticonceptivos.

Figura 6

Escolaridad y conocimiento de anticonceptivos modernos: 1986-2012

Nota: cada círculo representa el efecto marginal de un año adicional de educación, para cada año de la encuesta, sobre la probabilidad de conocer métodos anticonceptivos modernos y son estimados a partir de un modelo de probabilidad lineal. La regresión incluyó las variables de educación, efectos fijos por cohorte (año de nacimiento), año de la encuesta y tendencias lineales por cohorte. El intervalo de confianza al 95 %, robusto a cualquier tipo de heterocedasticidad y corregido por conglomerados para cada unidad primaria de muestreo, se presenta en el área sombreada.

Un segundo factor, derivado a partir del modelo teórico, proviene de la falta de uso de métodos modernos, a pesar de conocerlos. En la figura 7, se aprecia que hay una relación negativa respecto de la escolaridad: a mayor educación, las adolescentes que ya conocen los métodos anticonceptivos tienen menor probabilidad de tener sexo sin protección. Los resultados muestran además que el retorno a la educación se ha incrementado con el tiempo. En 1985, cada año adicional de educación estaba asociado con una reducción de 3,6 % de tener sexo sin protección. Para el 2012, la relación es mucho más alta, en términos absolutos.

Figura 7

Relación entre la escolaridad y la probabilidad conjunta de conocer anticonceptivos modernos, pero no usarlos: 1986-2012

Nota: cada círculo representa el efecto marginal de un año adicional de educación, para cada año de la encuesta, sobre la probabilidad de conocer, pero no usar métodos anticonceptivos modernos, y son estimados a partir de un modelo de probabilidad lineal. La regresión incluyó las variables de educación, efectos fijos por cohorte (año de nacimiento), año de la encuesta y tendencias lineales por cohorte. El intervalo de confianza al 95 %, robusto a cualquier tipo de heterocedasticidad y corregido por conglomerados para cada unidad primaria de muestreo, se presenta en el área sombreada

6. Discusión y conclusiones

Los principales hallazgos de este trabajo son la identificación de las deci­siones que afectan el embarazo adolescente. Mientras que el papel de la educación ha caído respecto al conocimiento de los métodos anticonceptivos modernos, su influencia ha crecido con respecto al uso.

¿Por qué ha caído el efecto de la educación sobre el conocimiento de métodos modernos? Como se mostró en la figura 3, el conocimiento de los anticonceptivos modernos es ahora casi universal aun entre las adolescentes del sector rural. Asumamos que en los ochenta, el “premio” a la educación sobre el conocimiento se debía a esto: 1) que las educadas podían reducir sus “costos de búsqueda” de información acerca de los métodos para prevenir el embarazo, o 2) una mayor demanda debido a su mayor costo de oportunidad respecto a sus ingresos futuros. En cualquiera de estos casos, las políticas que provean información a todas las adolescentes, al margen de sus niveles de educación, reducirán los premios de la escolaridad. Además, si más adolescentes permanecen en la escuela, sobre todo cuando se introducen políticas de educación sexual, los retornos a la educación deben seguir cayendo.

De hecho, hay evidencia que sugiere que ambos mecanismos están detrás de estos patrones. En primer lugar, el Ministerio de Educación lanzó en 1996 el Programa Nacional de Educación Sexual, el cual se consolidó en 1998. El objetivo de este programa fue hacer que la educación sexual fuera obligatoria en la primaria y secundaria. Así, en el 2000, el 80 % de las escuelas secundarias y el 28 % de las escuelas primarias habían implementado el programa (Ali, Cleland y Shah, 2003). En segundo lugar, también en la década de los noventa, el gobierno peruano lanzó un ambicioso plan con campañas de información para prevenir la infección por el VIH, en la cual, por ejemplo, se utilizaron personajes mediáticos para promover el uso de condones. Según Ali et al., esta campaña se orientó a los jóvenes (2003, p. 661) y se facilitó el acceso a condones. Ambos programas de salud reproductiva fueron capaces de promover el conocimiento de las jóvenes rurales y eliminar o reducir el “retorno” a la educación respecto al conocimiento de los métodos anticonceptivos modernos.

¿Qué factores pueden explicar el incremento de la importancia de la educación respecto al uso de los métodos modernos? Dado que el conocimiento sobre anticonceptivos modernos es ubicuo, uno podría esperar que esto se tradujera en un mayor uso. Sin embargo, nuestros resultados sugieren que esto solo ocurre para las adolescentes educadas, lo cual implica que la función de producción presenta importantes complementariedades entre información y capital humano. Complementariedades similares en salud y en educación han sido encontradas en estudios recientes que utilizan intervenciones controladas aleatoriamente (Glewwe, Kremer y Moulin, 2009; Chong, Gonzalez-Navarro, Karlan y Valdivia, 2013).

El paso del conocimiento al uso de la información es un problema comúnmente observado en otras áreas de salud preventiva. Nuestros resultados muestran que las adolescentes educadas pueden sacar ventaja de la información disponible y pueden hacer esa transición. Pero en el sector rural, a pesar de las grandes mejoras, los niveles de educación son todavía bajos y muchas adolescentes no van a la escuela. Los trabajos de Margolis et al. (2014) y Agüero y Beleche (2017) sugieren que el tipo de información es relevante y que, a veces, es necesario recibir choques de salud o de información para poder alterar los comportamientos.

En ese sentido, es necesario explorar diferentes formas sobre cómo inducir al uso de métodos modernos, dado que su conocimiento es universal, sobre todo para aquellas jóvenes fuera de la escuela. El trabajo de Kearney y Levine (2015) sobre el impacto que el programa de la cadena MTV llamado 16 and Pregnant tiene en la reducción del embarazo adolescente es una posible estrategia. Dicho estudio sugiere dos posibles enfoques. Primero, los mensajes tienen que estar alineados con el público objetivo para poder tener un efecto. Segundo, el programa de televisión, al seguir la vida de las adolescentes embarazadas, logra mostrar de manera cruda y directa los costos (y posibles beneficios) de tal decisión. En este sentido, es posible que las adolescentes cuyo comportamiento se vio afectado por el programa de televisión tenían información sesgada sobre los costos del embarazo adolescente. La exposición al programa pudo reducir dicho sesgo. Queda pendiente, entonces, explorar si estos sesgos están presentes en las adolescentes rurales y qué tipo de intervención puede cambiarlos, a fin de diseñar estrategias efectivas en la reducción del embarazo adolescente.

Referencias

Agüero, J. M., y Beleche, T. (2017). Health shocks and their long-lasting impact on health behaviors: Evidence from the 2009 H1N1 pandemic in Mexico. Journal of Health Economics, (54), 40-55.

Agüero, J. M., y Ramachandran, M. (2017). “The intergenerational effects of increasing parental schooling: Evidence from Zimbabwe”, University of Connecticut.

Angrist, J. D., y Pischke, J. S. (2008). Mostly harmless econometrics: an empiricist’s companion. Nueva Jersey: Princeton University Press.

Ali, M. M., Cleland, J., y Shah, I. H. (2003). Trends in reproductive behavior among young single women in Colombia and Peru: 1985–1999. Demography, 40(4), 659-673.

Behrman, J. A. (2015). The effect of increased primary schooling on adult women’s HIV status in Malawi and Uganda: Universal Primary Education as a natural experiment. Social science & medicine, 127, 108-115.

Breierova, L., y Duflo, E. (2004). The impact of education on fertility and child mortality: Do fathers really matter less than mothers? (documento de trabajo 10513 del National Bureau of Economic Research). doi:10.3386/w10513

Boyd, C. (2013). La transformación de las mujeres jóvenes rurales en el Perú. Análisis a partir de los censos nacionales (1961-2007) (documento de trabajo 10 del programa Nuevas Trenzas). Recuperado de http://repositorio.minedu.gob.pe/handle/123456789/1577

Busso, M., Cristia, J., Hincapie, D., Messina, J., y Ripani, L. (2017). Learning better: public policy for skills development. S. l.: Inter-American Development Bank.

Chong, A., Gonzalez-Navarro, M., Karlan, D., y Valdivia, M. (2013). Effectiveness and spillovers of online sex education: evidence from a randomized evaluation in colombian public schools (documento de trabajo 18776 del National Bureau of Economic Research).

Dinkelman, T., y Martínez, A. C. (2014). Investing in schooling in Chile: The role of information about financial aid for higher education. Review of Economics and Statistics, 96(2), 244-257. https://doi.org/10.1162/REST_a_00384

Duflo, E., Dupas, P., y Kremer, M. (2015). Education, HIV, and early fertility: experimental evidence from Kenya. The American Economic Review, 105(9), 2757-2797. doi:10.3386/w20784

Field, E., y Ambrus, A. (2008). Early marriage, age of menarche, and female schooling attainment in Bangladesh”, Journal of Political Economy, 116(5): 881-930. doi:10.1086/593333

Flórez, C., y Soto, V. E. (2013). Factores protectores y de riesgo del embarazo adolescente en Colombia. Colombia: Profamilia.

Glewwe, P., Kremer, M., y Moulin, S. (2009). Many children left behind? Textbooks and test scores in Kenya. American Economic Journal: Applied Economics, 1(1), 112-135. doi:10.3386/w13300

Heckman, J., y Smith, J. (2004). The determinants of participation in a social program: evidence from a prototypical job training program. Journal of Labor Economics, 22(2): 243-298. doi:10.3386/w9818

Jensen, R. (2010). The (perceived) returns to education and the demand for schooling. The Quarterly Journal of Economics, 125(2), 515-548. https://doi.org/10.1162/qjec.2010.125.2.515

Kearney, M. S., y Levine, P. B. (2015). Media influences on social outcomes: The impact of MTV’s 16 and pregnant on teen childbearing. The American Economic Review, 105(12), 3597-3632. doi:10.3386/w19795

Khan, S., Mishra, V., Arnold, F., y Abderrahim, N. (2007). Contraceptive trends in developing countries (reporte comparativo 16 del Programa DHS). Calverton, Maryland, USA: Macro International Inc.

López-Calva, L. F., y Lustig, N. C. (Eds.). (2010). Declining inequality in Latin America: a decade of progress? Washington D. C.: Brookings Institution Press.

Margolis, J., Hockenberry, J., Grossman, M., y Chou, S. Y. (2014). Moral hazard and less invasive medical treatment for coronary artery disease: the case of cigarette smoking (N.^o w20373). National Bureau of Economic Research. doi:10.3386/w20373

Ministerio de la Mujer y Desarrollo Social. (2010). Una aproximación a la situación de la mujer en el Perú (documento de trabajo). Recuperado de http://www.crolimacallao.org.pe/pdf/libros/Aproximacion%20situacion%20de% 20la%20muje-%20MIMDES%202010.pdf

Nathanson, C. A., y Kim, Y. J. (1989). Components of change in adolescent fertility, 1971-1979. Demography, 26(1), 85-98. Recuperado de http://www.jstor.org/stable/2061496

Osili, U. O., y Long, B. T. (2008). Does female schooling reduce fertility? Evidence from Nigeria. Journal of Development Economics, 87(1), 57-75. doi:10.3386/w13070

Rosenzweig, M. R., y Schultz, T. P. (1989). Schooling, information and nonmarket productivity: contraceptive use and its effectiveness. International Economic Review, 30(2), 457-477. doi:10.2307/2526657

U. N. Eclac y Unicef. (Enero del 2007). Teenage motherhood in Latin America and the Caribbean. Trends, problems and challenges. Challenges, (4).

Viscusi, W. K. (1990). Do smokers underestimate risks? Journal of Political Economy, 98(6), 1253-1269. Recuperado de https://discoverarchive.vanderbilt.edu/bitstream/handle/1803/6387/Do%20 Smokers%20Underestimate%20Risks.pdf?sequence=1

World Health Organization (2010). Medical eligibility criteria for contraceptive use (4.^a ed.). World Health Organization. Recuperado de http://whqlibdoc.who.int/publications/2010/9789241563888_eng.pdf