Educación Financiera en la Enseñanza Secundaria Obligatoria en España

GESTIÓN Y DIFUSIÓN DE LA INFORMACIÓN
DIRECTRICES PARA ELABORACIÓN
DE PRESENTACIONES POWERPOINT
EN EL SERVICIO DE ESTUDIOS
José Luis Malo de Molina
Director General
JORNADA DE DEBATE (BME/FEF)
Palacio de la Bolsa de Madrid
10 de octubre de 2012
EDUCACIÓN FINANCIERA EN LA ENSEÑANZA
SECUNDARIA OBLIGATORIA EN ESPAÑA*
Laura Hospido y Ernesto Villanueva
División de Investigación
Banco de España
Curso “Mejorando la educación entre todos”
UIMP Santander, 1 de julio de 2014
DIRECCIÓN GENERAL DEL SERVICIO DE ESTUDIOS
* Las opiniones expresadas en esta presentación son las de los autores, y no reflejan necesariamente
las del Banco de España.

ESTRUCTURA DE LA PRESENTACIÓN
2
1. Introducción
2. Programa de Educación Financiera
3. Estimación del impacto del programa
4. Resultados
4.1 Grupos de tratamiento y control: diferencias en observables
4.2 Grupos de tratamiento y control: diferencias en inobservables
4.3 Diferencias en resultados
5. Conclusiones

3
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

1. INTRODUCCIÓN
4
Entorno con productos financieros de creciente complejidad y donde
cada vez la responsabilidad de una buena situación financiera y plan de
futuro recae más en los ciudadanos y menos en los gobiernos.
La preocupación sobre el nivel de preparación de la población para
tomar buenas decisiones financieras va en aumento. Estudios en EUU,
Italia, Alemania, Países Bajos o Francia han mostrado que muchas
familias carecen de los conocimientos financieros básicos (véase
Lusardi y Mitchell, 2014, para una revisión detallada de la literatura).
Para poder equipar a la población con las herramientas necesarias para
tomar buenas decisiones financieras, muchos sistemas educativos han
incorporado Educación Financiera (EF) en la educación secundaria.
Programa BdE-CNMV: programa de EF en 3º de la ESO, promovido por
el Banco de España y la Comisión Nacional del Mercado de Valores,
impartido durante los cursos académicos 2012/13 y 2013/14.

5
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

2. EL PROGRAMA DE EDUCACIÓN FINANCIERA:
OBJETIVOS
6
Programa de Educación Financiera: iniciativa del Plan de Educación
Financiera, impulsada por la CNMV y el BdE, con la colaboración de la
Dirección General del Seguros y Fondos de Pensiones y asesoramiento
del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Sigue recomendaciones de
organismos internacionales como la Comisión Europea, OCDE, o PISA.
Objetivo: proporcionar a los jóvenes los conocimientos y habilidades
necesarios para gestionar sus finanzas personales a lo largo de sus vidas.
Así, más de 43.000 alumnos de secundaria de toda España estudian
conceptos financieros básicos como el ahorro, los ingresos y los gastos, el
presupuesto personal, el consumo inteligente, los principales productos de
ahorro e inversión, las relaciones bancarias, la protección de datos
personales y las ventajas e inconvenientes de distintos medios de pago.

2. EL PROGRAMA DE EDUCACIÓN FINANCIERA:
IMPLEMENTACIÓN
7
El programa se publicitó a través de la web del BdE y www.finanzasparatodos.es
Los centros participan de forma voluntaria. Su participación permite el acceso a
un portal de apoyo a la docencia con guías para impartir el curso, ejercicios y
juegos para resolver en clase. La duración recomendada del curso es 10 horas.

8
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

3. EL IMPACTO DEL PROGRAMA: EXÁMENES
9
Febrero 2013 Marzo-Abril 2013 Mayo 2013
Los alumnos tratados
reciben el curso
Post-test a alumnos
tratados
Post-test a alumnos
controles
Pre-test a alumnos
tratados y controles
Con el objeto de evaluar el impacto del programa, se efectuaron exámenes de
conocimientos financieros a una submuestra de 2.013 alumnos de 3º y 4º de ESO:
 un primer examen antes de que empezase el curso (pre-test),
 otro examen tras su finalización (post-test).
Los exámenes se llevaron a cabo en 26 centros: 20 en Madrid y 6 en Andalucía
(tratados); y en 2 centros de Madrid que no impartieron el curso (controles).
Además se realizaron encuestas a padres, profesores y directores de centro.

3. EL IMPACTO DEL PROGRAMA: SELECCIÓN
10
Sobre la base de los datos recogidos, nuestro estudio estima en qué
medida impartir un curso de EF con apoyo de una página web con material
didáctico incrementó la nota en un examen de conocimientos financieros.
Esta evaluación no es tarea fácil. Requiere:
 medidas objetivas del desempeño
 información sobre características comparables tanto de los grupos que
han recibido el curso como de los que no lo han recibido
 información sobre los colegios que eligen impartir EF frente a los que
escogen no impartir la asignatura
Por lo tanto, es difícil distinguir el papel de:
(i) el efecto de impartir el curso de EF – impacto del programa
(ii) diferencias observables entre colegios que la imparten y los que no –
selección en variables observables
(iii) variables inobservables que inducen a determinados colegios a
presentarse voluntarios – selección en variables inobservables

3. EL IMPACTO DEL PROGRAMA: METODOLOGÍA
11
La evaluación consiste en comparar el resultado en el examen final de los
estudiantes de EF (“tratados”) con el resultado hipotético que estos mismos
estudiantes hubieran obtenido si no hubieran recibido el curso, suponiendo
que en ese caso habrían adquirido conocimientos financieros a través de
otras asignaturas o canales.
La adquisición de conocimientos en ausencia del “tratamiento” se infiere
utilizando un grupo de “control”, formado por estudiantes que no cursan la
materia pero sí realizan los exámenes.
Para equiparar la nota del grupo de control con la que hubiera obtenido el
grupo que recibió la clase, en el hipotético caso de que no lo hubiera hecho,
es muy importante que las características de los dos grupos sean similares.
Utilizaremos la información disponible sobre características observables de
los alumnos, sus padres y los colegios para reponderar las observaciones
del grupo de control de modo que aproximemos mejor el contrafactual de
qué les hubiera ocurrido a los tratados sin no hubieran recibido el curso.

3. EL IMPACTO DEL PROGRAMA: METODOLOGÍA
12
: indicador de pertenencia del alumno i al grupo tratado
: nota en el examen final, en términos de resultados potenciales sería
: vector de regresores (incluyendo una constante)
Impacto del programa:
Observable Inobservable (tiene que ser estimado)
Bajo los supuestos de independencia condicionada y soporte común:
donde es la “propensión al tratamiento” estimada
con un logit; tenemos que
para , y .

3. EL IMPACTO DEL PROGRAMA: MUESTRA
13
Para nuestro análisis debemos descartar los alumnos de 4º de la ESO,
porque no representan un buen grupo de control para los alumnos de 3º al
haber cursado materias adicionales durante el curso de diferencia.
Más aún, dentro del grupo de alumnos de 3º, los que cursaron EF en
Andalucía poseen características muy diferentes a las del grupo de control.
Así, el grupo tratado en dicha comunidad no contiene ningún colegio
privado frente a un 40% entre los controles, por lo que en base a esta
característica los dos grupos en ningún caso podrán hacerse comparables.
En suma, la muestra que utilizamos en la evaluación de los conocimientos
financieros adquiridos por los alumnos que reciben el curso debe limitarse a
1.233 alumnos de 3º de la ESO en Madrid (981 tratados y 242 controles).
Variable dependiente: usamos varias medidas del desempeño en el test.
1) Nota estandarizada que tiene en cuenta el porcentaje de alumnos que
contestan correctamente cada pregunta
2) Suma simple de respuestas correctas en las 30 preguntas del examen.

14
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

15
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

4.1. RESULTADOS: DIFERENCIAS EN OBSERVABLES
16
Tratados Controles Controles reponderados
Variables incluidas en el logit Chica 0,49 0,28 0,52
Repetidor/a 0,12 0,18 0,13
Colegio privado 0,18 0,40 0,18
Nota media en el pre-test 5,09 5,16 5,09
Nota media en el pre-test x colegio privado 6,01 7,34 5,98
Madre trabaja 0,65 0,48 0,65
Nivel educativo de la madre:
Primaria 0,04 0,04 0,03
Secundaria 0,37 0,25 0,41
Universidad (estudios medios) 0,24 0,16 0,24
Universidad (estudios superiores) 0,24 0,31 0,18
Ocupación de la madre:
Alta cualificación 0,27 0,35 0,27
Media cualificación 0,46 0,25 0,43
Baja cualificación 0,14 0,15 0,14
Variables no incluidas en el logit Nota media en el post-test 5,24 4,74 4,88
Padre trabaja 0,78 0,65 0,75
Nivel educativo del padre:
Primaria 0,04 0,04 0,04
Secundaria 0,34 0,23 0,37
Universidad (estudios medios) 0,20 0,12 0,16
Universidad (estudios superiores) 0,27 0,37 0,27
Ocupación del padre:
Alta cualificación 0,36 0,43 0,34
Media cualificación 0,31 0,14 0,25
Baja cualificación 0,20 0,18 0,25
Cuadro 1: Diferencias entre alumnos tratados y controles.

17
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

4.2. RESULTADOS: DIFERENCIAS EN INOBSERVABLES
18
Normalized inverse
probability weighted
Nearest neighbor propensity
score matching
Nota
estandarizada
Respuestas
correctas
Nota
estandarizada
Respuestas
correctas
Tratamiento 0,0048 0,0032 0,0023 -0,0121
(0,1370) (0,1751) (0,0499) (0,0754)
Nota media 5,11
D.E. nota 1,18
Media respuestas correctas 6,92
D.E. respuestas correctas 1,30
Observaciones 1.223
Cuadro 2: Efecto del curso de EF sobre las notas en el pre-test.
Notas: las dos primeras columnas son estimaciones MCO de una regresión de las notas pre-
test en el tratamiento, reponderada por los pesos . Las columnas 3 y 4 se han obtenido
aplicando un estimador matching. Las notas se miden en una escala de 0 a 10. Errores
estándar robustos y agrupados a nivel de colegio en paréntesis. Los regresores incluidos en el
logit son chica, repetidor, colegio privado, nota pre-test, colegio privado x nota pre-test, estado
laboral, educación y ocupación de la madre.

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1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

4.3. RESULTADOS: DIFERENCIAS EN DESEMPEÑO
20
Normalized inverse
probability weighted
Nearest neighbor propensity
score matching
Sin
regresores
(sr)
Con
regresores
(cr)
Tratamiento 0,3569 0,3493 0,3630
(0,2108) (0,0981) (0,0912)
Nota media 5,14
D.E. nota 1,27
Observaciones 1.223
Cuadro 3: Efecto del curso de EF sobre las notas estandarizadas
en el post-test.
Notas: las dos primeras columnas son estimaciones MCO de una regresión de
las notas post-test en el tratamiento, reponderada por los pesos .
La columna 3 se ha obtenido con un estimador matching. Las notas se miden
en una escala de 0 a 10. Errores estándar robustos y agrupados a nivel de
colegio en paréntesis. Los regresores incluidos en el logit son chica, repetidor,
colegio privado, nota pre-test, colegio privado x nota pre-test, estado laboral,
educación y ocupación de la madre. La columna 2 incluye esas variables en la
regresión.

21
Figura 1: Función de distribución estimada de las notas
estandarizadas en el pre-test.0
.25
.5
.75
1
0 2 4 5.2 6 8 10
Tratados
Controles
Controles reponderados

22
Figura 2: Función de distribución estimada de las notas
estandarizadas en el post-test.
0
.25
.5
.75
1
0 2 4 5 6 8 10
Tratados
Controles
Controles reponderados

23
Suma
total
Cálculo
numérico
No cálculo
numérico
Ahorro Relaciones
bancarias
Consumo
inteligente
Tratamiento - sr 0,4102 0,2423 0,5073 0,4207 0,4956 -0,1340
(0,2406) (0,2180) (0,2636) (0,1643) (0,2798) (0,5143)
Tratamiento - cr 0,3943 0,2247 0,4925 0,3957 0,4842 -0,1493
(0,1291) (0,1896) (0,1000) (0,2198) (0,1243) (0,1374)
Nota media 6,91 7,09 6,81 7,04 6,72 7,67
D.E. nota 1,43 1,69 1,55 1,79 1,60 2,88
Observaciones 1.223
Cuadro 4: Efecto del curso de EF sobre la suma de respuestas correctas
en el post-test.
Notas: estimaciones MCO de una regresión de las notas post-test en el tratamiento,
reponderada por los pesos . Las notas se miden en una escala de 0 a 10. Errores
estándar robustos y agrupados a nivel de colegio en paréntesis. Los regresores
incluidos en el logit son chica, repetidor, colegio privado, nota pre-test, colegio privado
x nota pre-test, estado laboral, educación y ocupación de la madre. La fila “Tratamiento
– cr” incluye esas variables también en la regresión.

24
Suma
total
Cálculo
numérico
No cálculo
numérico
Ahorro Relaciones
bancarias
Consumo
inteligente
Tratamiento - sr 0,4102 0,2423 0,5073 0,4207 0,4956 -0,1340
(0,2406) (0,2180) (0,2636) (0,1643) (0,2798) (0,5143)
Tratamiento - cr 0,3943 0,2247 0,4925 0,3957 0,4842 -0,1493
(0,1291) (0,1896) (0,1000) (0,2198) (0,1243) (0,1374)
Nota media 6,91 7,09 6,81 7,04 6,72 7,67
D.E. nota 1,43 1,69 1,55 1,79 1,60 2,88
Observaciones 1.223
Cuadro 4: Efecto del curso de EF sobre la suma de respuestas correctas
en el post-test.
Notas: estimaciones MCO de una regresión de las notas post-test en el tratamiento,
reponderada por los pesos . Las notas se miden en una escala de 0 a 10. Errores
estándar robustos y agrupados a nivel de colegio en paréntesis. Los regresores
incluidos en el logit son chica, repetidor, colegio privado, nota pre-test, colegio privado
x nota pre-test, estado laboral, educación y ocupación de la madre. La fila “Tratamiento
– cr” incluye esas variables también en la regresión.

25
Colegios privados Resto de colegios
Tratamiento – sin regresores 0,0065 0,5159
(0,2380) (0,1424)
Tratamiento – con regresores 0,0058 0,4953
(0,1741) (0,0869)
Nota media 4,66 5,25
D.E. nota 1,42 1,19
Observaciones 278 1.041
Cuadro 5: Efecto del curso de EF sobre las notas estandarizadas
en el post-test por tipo de colegio.
Notas: estimaciones MCO de una regresión de las notas post-test en el
tratamiento, reponderada por los pesos . Las notas se miden en una
escala de 0 a 10. Errores estándar robustos y agrupados a nivel de colegio
en paréntesis. Los regresores incluidos en el logit son chica, repetidor,
colegio privado, nota pre-test, colegio privado x nota pre-test, estado laboral,
educación y ocupación de la madre. La fila “Tratamiento – con regresores”
incluye esas variables también en la regresión.

26
Todos los colegios Colegios privados Resto
Características de los estudiantes:
Chica 0,49 0,37 0,52
Repetidor 0,13 0,06 0,14
Madre trabaja 0,72 0,77 0,71
Padre trabaja 0,87 0,97 0,85
Madre universitaria 0,54 0,83 0,48
Padre universitario 0,55 0,86 0,48
Características de los profesores:
Años de experiencia del profesorado 17,24 21,75 16,07
Implementación del programa de EF:
Impartieron al menos 7 de los 9 temas 0,90 0,88 0,91
Duración del curso en horas (mediana) 10 10 12
Empleo del portal online 0,80 0,63 0,85
Hicieron evaluación 0,43 0,00 0,55
Número de estudiantes tratados 981 182 799
Cuadro 6: Implementación del programa por tipo de colegio.

27
1. Introducción
4. Resultados
5. Conclusiones

5. RESUMEN
28
Evaluación del impacto de un programa de educación financiera
que tuvo lugar en centros de educación secundaria en España en el
curso 2012/13 sobre medidas objetivas de conocimiento financiero.
Encontramos que:
• El curso incrementó el conocimiento financiero de los alumnos
tratados en un tercio de una desviación estándar, relativo al
grupo de control.
• Documentamos efectos heterogéneos del programa, con
impactos limitados en el caso de los colegios privados.
• La información aportada por las encuestas a los profesores
sugiere que esa heterogeneidad es en parte atribuible a una
implementación del programa menos intensa en dichos centros.

5. MIRANDO AL FUTURO
EVALUACIÓN DE LAS SIGUIENTES OLAS DEL ESTUDIO
1. Se dispone de información muy rica acerca de la implementación
NO OBSTANTE:
2. La elección de los grupos tratados y de control es mejorable
 Asignación aleatoria en próximas olas
3. Seguimiento a medio plazo del alumnado que tomó el curso
 Aumenta el conocimiento financiero a largo plazo?
 Mejores decisiones económicas?
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GRACIAS POR SU ATENCIÓN
Para sugerencias o comentarios: laura.hospido@bde.es

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