Eficiencia técnica y redes neuronalesun modelo para el cálculo del valor añadido en educación

Resumen

La extensa literatura acerca de la función de producción educativa ha mostrado como este proceso es muy distinto al de otros bienes y servicios. Así, una mala especificación funcional del modelo educativo puede suponer la obtención de conclusiones erróneas a la hora de recomendar políticas de gasto educativo. Este hecho ha generado un debate, todavía no cerrado, acerca de la verdadera importancia de la escuela. Por otro lado, en los últimos años se han aplicado Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en distintas áreas de la investigación económica como alternativa a los métodos estadísticos y econométricos. En esta tesis se realiza una revisión de la técnica de RNAs y se propone su utilización para la medición de la eficiencia técnica en cualquier sector productivo. La superioridad de la técnica sobre los métodos tradicionales es ilustrada en dos ejemplos teóricos. Además, con el objetivo de superar las limitaciones de las estimaciones econométricas tradicionales en el proceso productivo de las escuelas, esta tesis propone, por primera vez en la literatura, un modelo en dos etapas en valor añadido. En la primera etapa, se utilizan RNAs para predecir el rendimiento académico del alumno a partir de sus características individuales. A partir de estas predicciones se calculan distintos outputs escolares en valor añadido que van a permitir estimar, en una segunda etapa, la importancia de cada factor productivo escolar sobre diferentes tipos de alumno. Finalmente, el modelo permite el cálculo de la eficiencia escolar en todas las dimensiones de output señaladas. Las bondades de este modelo son comprobadas con los datos españoles del Third International Mathematics and Science Study (TIMSS) que muestran que la escuela si importa pero que la política de café para todos no es eficiente en la educación no universitaria. Del modelo propuesto se derivan conclusiones relevantes para la asignación del gasto público educativo.