Caso de estudio: impacto del programa juntos en la reducción de la deserción escolar en Cajamarca, 2024

Abstract

El propósito del presente caso de estudio es analizar el impacto del programa Juntos en la disminución de las tasas de deserción escolar en la región de Cajamarca en el año 2024. Para ello, se ha utilizado como variable de interés, inscripción del niño y adolescente en el año escolar; como covariables, los factores incluyen el lugar de residencia, la edad de la cabeza familiar, el estado conyugal de la cabeza de familia, el nivel educativo de la cabeza de familia, la situación de pobreza, el número de personas en el hogar y el estado de salud del estudiante; así mismo, la variable dicotómica de ser o no beneficiario del programa Juntos, permite clasificar el grupo de tratamiento y control. La metodología empleada para medir el impacto fue Propensity Scoring Matching, mediante la utilización del modelo logístico y el algoritmo de emparejamiento de Kernel. Los hallazgos indican que el programa Juntos ha reducido notablemente la incidencia de la deserción escolar en la región de Cajamarca en 2024, como lo demuestra la menor probabilidad de que los estudiantes abandonen sus estudios escolares de los hogares beneficiarios del programa Juntos respecto al grupo no beneficiario, de los cuales se evidenció una mayor probabilidad de deserción escolar.

The purpose of this case study is to analyze the impact of the Juntos program on reducing school dropout rates in the Cajamarca region in 2024. To this end, the variable of interest was enrollment of children and adolescents in the school year; covariates included place of residence, age of the head of household, marital status of the head of household, educational level of the head of household, poverty, number of people in the household, and the student's health status. Likewise, the dichotomous variable of being a beneficiary of the Juntos program or not allows for the classification of the treatment and control groups. The methodology used to measure the impact was Propensity Scoring Matching, using the logistic model and the Kernel matching algorithm. The findings indicate that the Juntos program has significantly reduced the incidence of school dropouts in the Cajamarca region in 2024, as demonstrated by the lower probability of students dropping out of school in households benefiting from the Juntos program compared to the nonbeneficiary group, who were found to be more likely to drop out.