Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico

José M. Díaz-Pulido: Universidad Rey Juan Carlos | [email protected] Eloísa del Pino: Instituto de Bienes y Políticas Públicas (CSIC) | [email protected] Pau Palop: Universitat de Valencia | [email protected].es Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico Determinants of Satisfaction with Regional State Welfare Policies José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop doi: 10.5477/cis/reis.139.45 INTRODUCCIÓN1 Con diversos propósitos, en los últimos años, tanto desde distintas instituciones gu1 Los autores agradecen los comentarios y sugerencias de Inés Calzada, Antonio J. del Castillo y Enric Martínezbernamentales como desde la academia, ha crecido de manera considerable el interés por indagar sobre los resultados de diferentes políticas públicas con una perspectiva Herrera y otros participantes en el Congreso de la Red Española de Políticas Sociales celebrado en el Consejo Palabras clave Comunidades Autónomas • Descentralización • Satisfacción ciudadana• Servicios públicos • Sanidad • Educación • Pensiones Resumen Los indicadores basados en la satisfacción ciudadana que permitan la comparación territorial del rendimiento de las políticas podrían útiles en Estados descentralizados. Pero ¿qué hay detrás de la (in)satisfacción con las políticas? En el artículo se examina la satisfacción de los españoles con tres políticas: educación, sanidad (cuyas competencias recaen en las Comunidades Autónomas) y pensiones (Gobierno central), mediante una encuesta representativa a nivel autonómico. Se concluye que existen diferencias en el grado de satisfacción entre las distintas Comunidades, especialmente cuando la competencia recae en los gobiernos autonómicos. Aunque se reducen, estas diferencias persisten incluso cuando se controlan los efectos de las variables individuales y regionales socioeconómicas. Partiendo de esta base, puede ser prometedor estudiar en qué medida distintos grados de satisfacción se deben a diferentes modelos de gestión en educación y sanidad. Key words Autonomous Communities • Decentralization • Citizens’ Satisfaction • Public Services • Health Care Services • Education • Pensions Abstract Indicators based on citizens’ satisfaction that enable territorial comparisons of the performance of public policies could be useful in decentralized States. But what accounts for citizen (dis)satisfaction with these policies? We examine Spaniards’ satisfaction with three policies: education, health care (whose competencies lie with the Autonomous Communities) and pensions (Central Government) by utilizing a representative regional-level survey. We conclude that there are differences in the degree of satisfaction with these policies across regions, especially in cases where regional governments hold the main responsibility. The differences among degrees of satisfaction still remain, albeit to a lesser extent, even after controlling for individual and contextual variables. On the basis of these fi ndings, the next step should be to analyze the extent to which different degrees of satisfaction are due to different patterns of policy management in education and health. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 46 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico territorial. A veces, a los decisores públicos les interesa aprovechar las ventajas que ofrece la descentralización en términos de identifi car prácticas exitosas puestas en marcha por otros gobiernos que se desenvuelven en un contexto similar. En otras ocasiones, el objetivo es simplemente el de rendir cuentas a la ciudadanía por los servicios de los que son responsables. Con una pretensión más académica se trata de averiguar, por ejemplo, en qué medida existen diferencias entre los ciudadanos de distintos territorios fruto de la implantación de unas políticas u otras (Banting, 2006; Jeffery, 2005). El interés paulatino que han ido generando este tipo de ejercicios con perspectiva territorial desde la creación del Estado autonómico se ha visto acrecentado en los últimos años debido a la constante discusión sobre distintos aspectos del modelo territorial y las diferencias entre Comunidades Autónomas (CCAA). Desde diversas instituciones públicas y de investigación se han desarrollado indicadores de tipo objetivo para dar razón de la situación, por ejemplo, de la sanidad (MSPS, 2010) o la educación (Instituto de Evaluación, 2010). Menos frecuente es, sin embargo, el uso de datos e indicadores basados en la percepción ciudadana, en los que se contemple una perspectiva autonómica2. Superior de Investigaciones Científi cas en noviembre de 2010; de Ignacio Jurado, Sandra León y de otros miembros del seminario de investigación del Centro de Estudios Políticos y Constitucionales, donde se presentó este trabajo en marzo de 2011, así como de los evaluadores anónimos de la REIS. 2 En el panorama internacional, The Role of Government IV (2006), la cuarta ronda de la European Social Survey (2008) y el Eurobarómetro incluyen algunas preguntas sobre la satisfacción ciudadana con las políticas que permiten comparar entre países (i.e. Fraile, 2005; Riba y Cuxart, 2007). En Gallego et al. (2011), donde los autores analizan el impacto de la descentralización en la desigualdad territorial, se utilizan datos de percepción pero se trata de grupos de discusión. La única encuesta representativa por CA es el Barómetro Sanitario que realizan el Ministerio de Sanidad y el CIS, desde hace ya varios años. La evaluación de las políticas desde el punto de vista de los ciudadanos puede completar la información de tipo objetivo sobre su rendimiento. Existe, además, un consenso extendido sobre que la opinión ciudadana, en concreto, el grado de satisfacción, es un indicador esencial de la calidad de los servicios. Contar con datos de opinión representativos desde un punto de vista territorial exige un esfuerzo económico. Sin embargo, este tipo de información puede no presentar tantas difi cultades como las que implica la recogida de datos de gestión o de rendimiento de las políticas procedentes de 17 CCAA que, en ocasiones, usan metodologías diferentes, como en el caso de las listas de espera quirúrgicas (FADSP, 2010). Pero ¿qué refl eja la (in)satisfacción ciudadana con las políticas? En concreto, ¿existen diferencias en la valoración que los ciudadanos hacen de las políticas en función del lugar donde vivan?, ¿qué factores explican los distintos grados de satisfacción ciudadana en los diferentes territorios?, ¿pueden deberse a la distinta composición de la población o a las diversas características socioeconómicas de un territorio? o ¿podría tener sentido preguntarse, por ejemplo, si la distinta gestión que hacen los gobiernos de los servicios públicos puede estar en el origen de estas diferencias de satisfacción? El análisis que aquí se realiza trata de responder a estas preguntas y pretende mejorar el conocimiento sobre el uso de indicadores de opinión pública para la evaluación de las políticas en contextos multinivel. Se analiza la evaluación que los españoles realizan de la sanidad, las pensiones y la educación públicas con datos de una encuesta procedente del Banco de Datos del CIS. Estas tres políticas constituyen interesantes casos de estudio. Su relevancia no solo radica en los efectos redistributivos y de garantía de la igualdad de oportunidades. Se trata de servicios de consumo masivo, a los que la ciudadanía, tal y como aseguran las encuestas (CIS), concede una importancia primordial y sobre los que, Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 47 en la medida en que forman parte del corazón del Estado de bienestar, se encuentran en el centro del debate en estos tiempos de crisis, al cuestionarse su efi cacia o la forma en que hasta el momento han sido diseñados o gestionados (Del Pino y Ramos, 2009). Estas políticas también han sido seleccionadas porque la competencia sobre ellas recae en distintos gobiernos y ello permitirá observar si las pautas territoriales de satisfacción son distintas según si las políticas están descentralizadas o la responsabilidad principal sobre ellas sigue recayendo en el Gobierno de España. El proceso de descentralización de la sanidad y la educación concluyó hace ocho y nueve años respectivamente, desde que fi nalizó el traspaso de competencias de estas políticas. Las pensiones siguen siendo, sin embargo, una competencia del Gobierno de España. ¿Son las pautas de satisfacción en pensiones (competencia central) similares a las de la educación y la sanidad (competencia autonómica)? El análisis muestra que, efectivamente, existen diferencias en el grado de satisfacción de los ciudadanos con la educación y la sanidad entre CCAA y que estas persisten aun controlando por las variables habituales de carácter individual sociodemográfi cas, socioeconómicas e ideológicas. Aunque también existen diferencias en relación con la política de pensiones, estas son, sin embargo, menores. A pesar de reducirse, las diferencias persisten en las tres políticas si se incluyen en el análisis características de los individuos y del entorno socioeconómico de las CCAA. Además, los determinantes de la satisfacción varían en función de la política que se considere. A pesar de las difi cultades metodológicas que implica, puede ser prometedor estudiar en qué medida los distintos grados de satisfacción se deben a los efectos de los diferentes modelos de organización y gestión de la educación y la sanidad. En el segundo epígrafe se presentan las principales hipótesis. En la tercera parte se describen los datos y los métodos estadísticos. Seguidamente se muestran los principales hallazgos del análisis. Finalmente, se discuten los resultados y las implicaciones de esta investigación y se sugieren nuevas líneas de análisis. HIPÓTESIS SOBRE LOS DETERMINANTES DE LA SATISFACCIÓN CON LAS POLÍTICAS EN EL ESTADO AUTONÓMICO La Comunidad Autónoma de residencia España constituye un interesante caso de análisis para estudiar la satisfacción ciudadana con políticas cuya responsabilidad recae en distintos niveles de gobierno. Desde la Constitución de 1978, el Estado autonómico se ha ido desarrollando de forma paralela a la creación de un moderno Estado de bienestar. El país puso en marcha un sistema nacional de salud en 1986 que atiende a prácticamente toda la población y al que se suele considerar efi ciente y de calidad cuando se le compara con otros modelos sanitarios occidentales (OMS, 2008). El sistema educativo público es universal, gratuito y obligatorio entre 6 y 16 años. En cuanto a las pensiones contributivas, el modelo español se caracteriza por ser un sistema de reparto. Los gobiernos subnacionales controlan en España más del 50% del gasto público y emplean a más de un 70% de los trabajadores públicos (MAP, 2009). A pesar de que la descentralización de la educación y la sanidad comenzó en distintos momentos, desde 2002 todas las CCAA gestionan ya ambas políticas. Recientemente, alrededor de la discusión sobre la fi nanciación autonómica, el debate sobre la desigualdad en relación con los recursos y los servicios en las CCAA se ha intensificado. Algunas CCAA han adoptado diferentes modelos de gestión de las políticas. Por ejemplo, la educación es provista a través de colegios públicos, privados y concertados cuyo equilibrio varía Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 48 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico de una CA a otra (Instituto de Evaluación, 2010). En relación con la sanidad, los distintos actores públicos y privados interactúan de diferentes modos según la CA (Ministerio de Sanidad Política Social e Igualdad, 2007). Las diferencias en materia educativa y sanitaria han sido puestas de manifi esto por distintos estudios comparados nacionales o internacionales recientemente (CES, 2010; OECD, 2009). Aunque la normativa en pensiones es homogénea en toda España y la gestión corresponde al Gobierno central, las diferencias regionales en salarios, estructura productiva o nivel de precios inciden en que el poder adquisitivo de los mayores sea distinto en diversos territorios (Ruiz-Huerta y Díaz, 2004), lo que puede infl uir en la satisfacción ciudadana. Igualmente, ciertas CCAA han aprobado complementos a las pensiones contributivas. No obstante, el grado de variación territorial en la política de pensiones es menor que en la sanidad o la educación. Es sensato pensar que los españoles, tras décadas en que las competencias sobre las políticas recaían en un único Gobierno central, puedan tener una valoración similar de las políticas. Sin embargo, diferentes factores hacen más razonable esperar que los ciudadanos realicen una evaluación distinta en función de la CA donde vivan. Las diferencias entre CCAA pueden provenir bien de las características de la población, bien del entorno socioeconómico de cada territorio, o bien de las diferencias en materia de política educativa y sanitaria. Si esto es así, en el caso de España esperaríamos encontrar más diferencias de satisfacción en relación con la sanidad y la educación que con las pensiones. Las características sociodemográfi cas y socioeconómicas de la población La creciente evidencia sobre los determinantes de la valoración ciudadana de los servicios públicos y la literatura sobre las actitudes ante el Estado de bienestar y sus condicionantes pueden ser útiles para establecer algunas hipótesis sobre la satisfacción con las pensiones, la sanidad y la educación. Especialmente, en relación con las políticas sociales, se asume que el propio interés, derivado de ser beneficiario cierto o potencial de las prestaciones sociales, y las variables ideológicas son los mejores predictores de las actitudes ante el bienestar (Blekesaune y Quadagno, 2003). En España, los mayores tienden a estar más satisfechos con el funcionamiento de los servicios públicos. Seguramente se debe a que comparan los servicios que reciben hoy con los que recibían en el pasado (Arriba et al., 2006). La misma actitud es de esperar en relación a las tres políticas analizadas. Un razonamiento similar podría aplicarse en el caso de los inmigrantes. Especialmente respecto a la sanidad y la educación, estas personas tienen un acceso sencillo a un conjunto de servicios que probablemente considerarán mejores que los existentes en sus países de origen. En general, las mujeres están más preocupadas por las políticas de bienestar y puede esperarse que sean más críticas (Carrillo y Tamayo, 2008; Fraile, 2005). En el caso de la educación, es posible que el hecho de tener hijos en edad escolar sea también una variable a considerar. Es probable que las personas más instruidas se muestren más exigentes con la educación y sean, en general, más críticas con su funcionamiento. A medida que los individuos se autoubican en las clases más altas acostumbran a valorar mejor la efi cacia del sistema público de salud (Arriba et al., 2006). Aun así, la evidencia es ambigua y mientras en el caso de los hospitales a mayor clase social mejor valoración, las clases más bajas evalúan mejor los centros de salud que las más altas (AEVAL, 2010). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 49 También se ha considerado como hipótesis que el hecho de trabajar para el sector público haga que se valoren mejor los servicios públicos, en línea con el tradicional discurso acerca de las clientelas que genera el sistema público. Teniendo en cuenta lo dicho, es razonable pensar que las variables sociodemográfi cas y socioeconómicas tengan algún efecto en la satisfacción ciudadana y que esta pueda variar en alguna medida en función de la política de la que se trate e incluso de la CA. Ideología Las actitudes hacia las políticas sociales se ven afectadas por otras creencias más generales sobre la justicia social (Hasenfeld y Rafferty, 1989). La afi nidad ideológica con el Estado de bienestar puede hacer que algunos ciudadanos consideren que mostrarse satisfechos con los servicios públicos es una forma de apoyo a los mismos (TaylorGooby, 1989). En este sentido, los ciudadanos que se autoubican a la izquierda ideológica serían más proclives a evaluar mejor los servicios públicos, dado que son más partidarios de la provisión pública del bienestar y pueden ser más comprensivos con los problemas de la misma. Aun así, la evidencia no es concluyente, puesto que la insatisfacción también puede refl ejar la preocupación con el funcionamiento de los servicios públicos, que acostumbra a ser mayor entre los ciudadanos de izquierdas (AEVAL, 2010). También puede ocurrir que los ciudadanos se vean tentados a valorar positivamente los servicios públicos si el partido en el gobierno coincide con su ideología declarada. Fraile (2005: 18) encontró para el conjunto de España, durante la segunda legislatura del Partido Popular (PP), un mayor grado de satisfacción con la educación y la sanidad entre los individuos de derechas que entre los de izquierdas, que justificaba por el hecho de que «los ciudadanos que tienen una ideología afín al partido del gobierno tenderán a evaluarle mejor y a mostrar mayores niveles de satisfacción». Es posible, pues, que los ciudadanos evalúen mejor la educación y la sanidad si el gobierno de su CA, responsable de estas políticas, es del mismo color político. El contexto socioeconómico de la Comunidad Autónoma de residencia Las diferencias de percepción sobre el funcionamiento de los servicios públicos en las CCAA pueden deberse a factores de su entorno socioeconómico. La riqueza de la CA puede infl uir positivamente en la valoración de los servicios. Se ha demostrado, por ejemplo, la relación entre los resultados de las políticas y el nivel económico de sus benefi ciarios. Así, el rendimiento medio de los estudiantes correlaciona con la situación social, económica y cultural de su entorno (Instituto de Evaluación, 2010). También hay una relación clara (aunque bidireccional) entre la situación socioeconómica de un territorio y la salud pública, que puede incidir en la satisfacción ciudadana sobre el sistema sanitario. Por supuesto, una CA más rica producirá, aun con las mismas reglas de cálculo, pensiones contributivas mayores, que pueden afectar a la satisfacción ciudadana con el sistema. Se trata en realidad de una discusión clásica entre los estudiosos de las actitudes hacia las políticas sociales, que se refi ere al llamado efecto «creaming», consistente en si, con mejores clientes, es posible tener mejores políticas (Thomson y Mossialos, 2006). Además, la mayor o menor homogeneidad de la población en términos económicos e incluso étnicos puede condicionar las actitudes hacia el bienestar, tanto la valoración del funcionamiento del sistema (Crepaz y Damron, 2009) como los patrones de apoyo y preferencias sobre el mismo (Van Oorschot, 2006). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 50 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico DATOS Y METODOLOGÍA Para realizar este análisis se ha utilizado una encuesta llevada a cabo en el otoño de 2009, diseñada desde el Observatorio de Calidad de los Servicios de AEVAL y el CIS3. Se preguntaba sobre unos 50 servicios públicos, competencia de los distintos niveles de gobierno. El cuestionario estructurado se administró mediante una entrevista personal en el domicilio del encuestado. Se dirigió a población residente, no solo española, usuarios o no de los servicios, de más de 18 años. El tamaño muestral previsto fue de 8.000 entrevistas, realizándose fi nalmente 7.924. La distribución de la muestra, el coefi ciente de ponderación y los errores de muestreo para cada CCAA, Ceuta y Melilla se pueden encontrar en el Anexo I. Finalmente, el cuestionario consta también de las variables de clasifi cación de carácter sociodemográfi co y de ideología habitualmente utilizadas por el CIS. Se ha analizado la satisfacción de los ciudadanos en relación con tres políticas públicas: sanidad, educación y pensiones. El enunciado de la pregunta por la que se mide la misma es: Independientemente de que los utilice, ¿está Ud. muy satisfecho/a, bastante, poco o nada satisfecho/a con el funcionamiento de la sanidad pública/educación pública/gestión de las pensiones públicas? Como se ha visto en la sección de hipótesis, la satisfacción puede estar condicionada por distintos factores. Por ello, además de la CA de residencia del entrevistado, se han incluido otras variables explicativas, clasifi - cándolas en varios grupos: socioeconómicas, ideológicas y, fi nalmente, de entorno económico y social de la CA. Se han aplicado modelos de regresión para estudiar las relaciones entre las varia3 Los profesores Gregg van Ryzin (Rutgers University) y, especialmente, Ernesto Carrillo (UCM) y Manuel Tamayo (URJC) realizaron valiosas aportaciones y comentarios a la encuesta. bles. Debido a la naturaleza jerárquica de los datos, se han utilizado regresiones multinivel, que permiten estimar de forma efi - ciente los efectos de variables que actúan en varios niveles (individuales y regionales), así como comprobar si los efectos de las características individuales actúan de forma homogénea en todo el territorio (Bryk y Raudenbush, 1992; Snijders y Bosker, 1999; Browne et al., 2005). En pro de la robustez de las conclusiones se han usado varios métodos de estimación de la función de verosimilitud (cuasi-verosimilitud restringida penalizada, R-PQL, e integración numérica de la función de verosimilitud de Laplace4), obteniendo resultados muy similares en los distintos métodos de estimación (Hox, 2010; Raudenbaush et al., 2004). Debido al escaso número de unidades de nivel 2 (17 CCAA más Ceuta y Melilla), también se han estimado modelos caracterizando los efectos autonómicos como fi jos (mediante la introducción de variables dicotómicas para las CCAA y las interacciones pertinentes). Las probabilidades pronosticadas regionales estimadas por efectos fi jos son muy similares a los modelos de efectos aleatorios, resultado esperable dado el elevado tamaño muestral dentro de cada CA (Hsiao, 2003). El modelo fi nal se ha desarrollado por pasos sucesivos, comparando modelos anidados y analizando los efectos de introducir o eliminar predictores, interacciones y restricciones5. Para clarifi car la presentación de los resultados estadísticos, mostramos los modelos de regresión en formato reducido en los Anexos, agrupando las variables explicativas en bloques. 4 Utilizando el programa WHLM 6.08. 5 Por razones de claridad en la comparación entre modelos, se incluyen en las tablas RPQL todas las variables que son signifi cativas en alguna de las tres políticas, aunque no lo sean en las otras dos. El modelo fi nal para cada política, solo con los predictores signifi cativos para cada una de ellas, se incluye en la tabla FMN. Las tablas EF-EM comparan los resultados de los modelos de efectos fi jos y de efectos mixtos. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 51 La variable dependiente se ha dicotomizado (satisfecho v. insatisfecho) debido a la violación del supuesto de riesgos proporcionales6, que impide utilizar un modelo de regresión ordinal y a la escasa presencia de los valores extremos (muy o nada satisfecho) en la muestra (no llegan al 10% en ninguna de las políticas analizadas). Se asume que la satisfacción observada con una determinada política es una variable dicotómica (0-1) que sigue una distribución binomial. Por tanto, para cada una de las políticas se estima un modelo logístico de la siguiente forma. En el nivel 1: Prob(satisfecho = 1 | Xij) = ϕij ϕij Ln 冢———–冣 = ηij 1 – ϕij ηij = β0j + βkj CInij En el nivel 2: β0j = γ00 + γ01 CEntj + u0j ... βKj = γK0 + γK1 CEntj + uKj Donde Xij se descompone en CIndij, una matriz de características individuales de los encuestados y CEntj, una matriz de características del entorno. Las distribuciones de las variables independientes y sus fuentes se pueden consultar en el Anexo. Las características del entorno económico de las CCAA utilizadas son: tasa de paro, tasa de empleo, PIB per cápita, gasto medio de los hogares en bienes y servicios, tasa de pobreza relativa (hogares por debajo del 60% de la renta mediana equivalente). Debido al grado de correlación entre estas variables y al reducido tamaño muestral de unidades de nivel 2 se ha optado por construir un factor 6 El test de líneas paralelas produce un p-valor de 0,00, para las tres políticas, tanto en los modelos nulos (solo con la CA como predictor) como en los modelos con variables relativas a las características del individuo (véase la tabla R1). mediante el método de componentes principales. Este factor explica algo más del 75% de la varianza de las cinco variables mencionadas. El factor se ha construido de tal modo que una mayor puntuación implica un mejor entorno económico. Además de este factor, se han incluido en los modelos el porcentaje de extranjeros residentes en las CCAA y el de mayores de 65 años a 1 de enero de 2009. RESULTADOS A primera vista, la satisfacción de los ciudadanos con los servicios relacionados con la sanidad, la educación y las pensiones varía en función de la CA de residencia del entrevistado de forma sustantiva, como puede verse en una observación detallada de las proporciones brutas de satisfechos en cada territorio (tabla D2). Para analizar esta variabilidad regional en la satisfacción con estas políticas se han empleado varias técnicas, cuyos resultados se muestran en la tabla R2. Como puede observarse, el porcentaje de variabilidad total en la satisfacción que se explica por la variación entre territorios es siempre mayor para la sanidad y siempre menor para las pensiones, quedando la educación en un valor intermedio pero más cercano a la sanidad. Este hecho se produce con independencia de la caracterización de los efectos regionales como fi jos o como aleatorios7 y de la forma de estimación o la función de enlace elegida. Así, el método más generalizado de partición de la varianza para multinivel (la CIC por variable latente) estima un componente 7 Por supuesto, la estimación mediante un modelo multinivel de los efectos regionales aleatorios (u(0j)) conlleva un estrechamiento de aquellos resultados extremos obtenidos en CCAA con escaso tamaño muestral. La estimación por efectos fi jos, en cambio, solamente tiene en cuenta las observaciones de una determinada CA para calcular la probabilidad de estar satisfecho con la misma. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 52 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico de la varianza de 0,187 para la sanidad, de 0,141 para la educación y de 0,065 para las pensiones8. Este análisis refl eja que existe una variación regional importante en la satisfacción para las tres políticas analizadas. La mayor variación regional se encuentra en la sanidad, seguida de la educación y, fi nalmente, de las pensiones. Esto permite afi rmar que se ha hallado una primera evidencia a favor de la hipótesis que esperaba encontrar una mayor variación regional en las políticas cuya gestión se ha descentralizado. No obstante, esta evidencia debe ser tomada con cautela por dos motivos. En primer lugar, la variación regional en la satisfacción con las pensiones (si bien menor que la observada para la educación y la sanidad) es estadísticamente significativa. Este hecho no contradice nuestra hipótesis ya que, como se ha comentado, las diferencias en estructura socioeconómica (carreras laborales, salario medio, etc.) infl uyen en la cuantía media de las pensiones, la tasa de cobertura y otros resultados del sistema de pensiones que pueden infl uir en la satisfacción con el funcionamiento del sistema. En segundo lugar, es necesario descartar que estas diferencias brutas en la satisfacción se deban únicamente a las distintas características de la población en los diferentes territorios, lo que será objeto del resto de este apartado. 8 En principio, estas CIC obtenidas pueden considerarse bajas si se aplica la rule of thumb de una CIC del 5% para justifi car un multinivel (véase Hox, 2011). No obstante, esta regla está pensada para variables dependientes continuas. Por la propia naturaleza binaria de la variable dependiente, la CIC suele ser reducida por cualquiera de los métodos de estimación de la misma (Goldstein, 2010). Por ejemplo, un modelo con dos regiones de igual tamaño, una con un porcentaje de satisfechos del 40% y otra del 60%, solamente produce una CIC del 4,0%. Esto implica que una variación de 20 puntos porcentuales de satisfacción entre dos regiones podría ser considerada como irrelevante por la citada rule of thumb, si no se tiene en cuenta la naturaleza binomial de los datos. Igualmente, una diferencia de 33 puntos porcentuales (satisfacción del 67% en la región 1 y del 33% en la región 2) solamente produce una CIC del 11%. Educación El Modelo 0 (tabla R5-RPQL-E,) estima que siete CCAA (Asturias, Aragón, Cataluña, Madrid, Navarra, el País Vasco y La Rioja9) tienen porcentajes de satisfechos distintos de forma estadísticamente signifi cativa a Andalucía, que ha sido defi nida como CA de referencia (gráfi co R3). El componente de la varianza entre CCAA (0,141) es distinto de cero de forma estadísticamente signifi cativa a cualquier nivel de confi anza. Se puede concluir que el nivel de satisfacción con el funcionamiento de la educación pública en España es desigual. El sexo (modelo 1) no es una variable signifi cativa para predecir la probabilidad de estar satisfecho con la educación. La edad, en cambio, sí que es relevante, de modo que los más jóvenes y los mayores están más satisfechos que los de edades intermedias. Esta relación entre edad y satisfacción es común para toda España (p-valor var(uj,edad)> 0,3). El modelo estima que tres de cada cuatro extranjeros están satisfechos con la educación, frente a solo el 54% de los españoles10. El efecto de ser extranjero, como ocurría con la edad, tampoco presenta variación signifi - cativa entre CCAA (p-valor>0,5). Tener hijos en edad escolar implica una probabilidad de estar satisfecho del 60% (frente al 53% de los que no tienen hijos en edad escolar). Si bien en todas las CCAA los que tienen hijos escolares están más satisfechos que los que no, las variaciones entre CCAA sí son signifi cativas (p-valor=0,02). Esto puede estar indicando que en algunas CCAA la opinión de los usuarios depende de criterios distintos a la de los no usuarios. 9 Dependiendo de la forma de estimación del modelo, Cataluña, Aragón y La Rioja son signifi cativas al 90 o al 95%. 10 Todas las probabilidades pronosticadas que se presentan se han calculado tomando al individuo medio en el resto de las variables consideradas. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 53 Al controlar el efecto de estas variables, la ordenación de las CCAA por su nivel de satisfacción no varía. No obstante, hay ciertos casos que merece la pena destacar. En Madrid se observa que la probabilidad de estar satisfecho con la educación es inferior a lo que parecía en los datos brutos (Modelo 1)11. Esto se debe fundamentalmente a que se ha descontado el efecto de los extranjeros, que valoran mejor la educación pública y cuyo número es mayor en Madrid que en otras CCAA. En Canarias, en cambio, se observa que la baja valoración de la educación detectada inicialmente mejora ligeramente si se controla por el efecto de las sociodemográfi cas. A continuación, se añaden otras variables individuales que pueden actuar como un proxy del nivel socioeconómico del encuestado. En primer lugar, la clase social subjetiva, la cual no presenta ningún efecto en la satisfacción12. El nivel educativo, en cambio, sí que resulta estadísticamente signifi cativo (p-valor=0,000). La probabilidad pronosticada de estar satisfecho con la educación pública desciende monótonamente a medida que se incrementa el nivel educativo. Mientras que para los que han estudiado educación primaria o menos esta probabilidad es del 63%, para los universitarios es del 46%. Este efecto se observa para todas las CCAA sin variación signifi cativa. Finalmente, el hecho de ser empleado público no afecta a la satisfacción con la enseñanza pública. 11 Para calcular esta probabilidad pronosticada se supone que la distribución sociodemográfi ca en cada CA es igual a la de España. 12 Podría argumentarse que esta falta de efecto signifi - cativo de la clase social viene determinada por su correlación con otros de los predictores (multicolinealidad), en especial con el nivel educativo. No obstante, debido a que se trata de la autoubicación de los sujetos, esta variable de clase social no correlaciona de forma importante con el nivel educativo del sujeto. La mayor parte de los encuestados se sitúan en la clase media y un número muy bajo en las clases alta y baja. Esta falta de varianza en la clase social sí puede motivar que no se aprecie efecto del nivel educativo en la satisfacción con la enseñanza. Una vez que se ha controlado por las variables individuales relativas a las características sociodemográfi cas y socioeconómicas s e observa que las diferencias entre algunas CCAA siguen siendo importantes y estadísticamente significativas. Las siete CCAA detectadas inicialmente continúan siendo distintas a Andalucía13. Además, las probabilidades pronosticadas autonómicas para las CCAA con elevada satisfacción (Asturias, País Vasco, Navarra y La Rioja) no solo no disminuyen al controlar por estas variables, sino que se incrementan ligeramente. Una vez controlado por las variables anteriores, se incluye un conjunto de variables relativas a la ideología. En primer lugar, autoubicarse en la derecha de la escala ideológica implica que es menos probable estar satisfecho con la educación (tabla R5-RPQLE, Modelo 3), lo cual puede deberse al hecho de que los ciudadanos de derechas tienden a confi ar menos en el funcionamiento de los servicios prestados por el sector público, o a que tienden a valorar peor los servicios públicos debido a que el Gobierno central estaba ocupado en el momento de realización de la encuesta por el PSOE. Al analizar si el efecto de la ideología difi ere por CA, se observa que en la mayoría de las CCAA ser de derechas disminuye (gráfi co R6) la satisfacción con la educación, excepto en Madrid y Navarra, donde el efecto es ligeramente positivo. Una regularidad importante es que el coefi ciente de ser de derechas es mucho mayor (en valor absoluto) en las CCAA gobernadas por el PSOE14. Para aislar este efecto se ha introducido una variable 13 Aragón y La Rioja son estadísticamente signifi cativas al 90, pero no al 95%. 14 En la estimación del modelo de efectos aleatorios, el intercepto común para la variable derechas (dj) anula el efecto del error aleatorio (udj) y provoca que la ecuación pronosticada para la variable derechas sea negativa para todas las CCAA, incluidas Madrid y Navarra, al contrario de lo que sucede si se estiman regresiones separadas para cada CA. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 60 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico del entorno en el caso de la educación y la sanidad. Respecto a las pensiones, estas variables de entorno autonómico no parecen tener ningún poder de predicción. 5. En cuanto a los coefi cientes de estas características del entorno, a mayor población inmigrante en la CA, menor satisfacción con la educación y la sanidad, cosa que no ocurre en el caso de las pensiones. Alrededor de un 50% de las diferencias autonómicas encontradas respecto a la educación se explican teniendo en cuenta el peso del fenómeno de la inmigración en el territorio. Esta variable permite explicar el 30% de la variación regional entre CCAA en relación con la sanidad. Estos resultados diferentes en función de las políticas eran esperables, puesto que los inmigrantes son consumidores de servicios educativos y sanitarios, pero aún no de pensiones. Las actitudes ciudadanas en relación con la infl uencia de la inmigración parecen refl ejar los retos de las sociedades más diversas y heterogéneas. Se ha demostrado que el consumo de servicios públicos sanitarios por habitante es menor entre los extranjeros que los españoles (entre otros, Cots et al., 2007; Blanco y Thuissard, 2010). Sin embargo, la presencia de inmigrantes parece afectar negativamente a la satisfacción. Quizá, como han encontrado Crepaz y Damron (2009), la tolerancia a la inmigración está vinculada a la mayor inclusividad del Estado de bienestar y este, el de la mayor inclusividad, es un reto para el modelo social español. En el caso de la sanidad, a diferencia de lo que ocurría en educación, el entorno económico permite explicar un 19% adicional de la varianza entre CCAA, siendo en las más ricas donde sus ciudadanos están más satisfechos. 6. Si las diferencias de satisfacción entre algunas CCAA existen en el caso de las políticas analizadas y estas no se deben de una manera determinante a la distinta composición de la población ni a ciertas características del entorno, no es descartable la posibilidad de que las diferencias sean consecuencia de la propia organización y gestión de las políticas por los gobiernos subnacionales. Esta hipótesis se refuerza si se tiene en cuenta que las diferencias en la satisfacción ciudadana con las pensiones entre las distintas CCAA son bastante menores que con la sanidad o la educación. Se abre así una vía de trabajo prometedora. Posteriores investigaciones deberían tratar de analizar si los indicadores objetivos sobre la gestión de la educación y sanidad en las CCAA son capaces de explicar (al menos en parte) las diferencias en satisfacción y si los indicadores de resultados en las pensiones (tasa de cobertura, pensión media…) pueden justifi car la (menor) variabilidad que existe en las pensiones. Ello, sin embargo, no está exento de difi cultades. En primer lugar, no es fácil capturar las diferencias en gestión y organización de las políticas del bienestar mediante un único indicador objetivo. Este es el clásico problema de la variable dependiente en la literatura sobre el bienestar. Sería necesario disponer de una amplia batería de datos homogéneos sobre la organización y gestión del sistema sanitario y educativo en las CCAA, lo cual no siempre es posible, al menos hasta el momento. En segundo lugar, es complejo dada la estructura territorial española, solamente existen 17 CCAA, y por la falta de encuestas repetidas en el tiempo o representativas por provincias, el máximo número de unidades de nivel 2 es de 17. Por esto, es muy difícil estimar modelos robustos que incluyan la cantidad adecuada de variables explicativas que puedan atrapar las diferencias en organización y gestión de la sanidad y la educación en las CCAA. Aunque es teóricamente posible capturar los diferentes modelos de provisión de sanidad y educación entre CCAA mediante uno o dos indicadores compuestos (por ejemplo, usando un factorial), en la práctica este ejercicio presenta problemas, tanto por la ausencia de indicadores homogéneos Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 61 entre CCAA como por el hecho de que dentro de una CA también existen variaciones importantes (entre provincias, entre ámbito rural y urbano…) y que los modelos autonómicos de gestión de la sanidad y la educación están sufriendo importantes modifi caciones. Por tanto, es necesario un análisis dinámico, con sufi cientes oleadas de datos de satisfacción e indicadores objetivos que permita un análisis de diferencias en diferencias sobre cómo afectan los cambios en la gestión a la satisfacción ciudadana, lo cual no es posible dada la disponibilidad actual de datos. 7. Como se explicaba al principio, el creciente interés por los resultados de las políticas con una perspectiva territorial puede ser útil para diversos objetivos en los Estados con múltiples niveles de gobierno. Ya sea con el propósito de rendir cuentas o el de perfeccionar la acción pública mediante el aprovechamiento de las ventajas que ofrece la descentralización en términos de contar con laboratorios de aprendizaje de prácticas exitosas puestas en marcha por otros gobiernos, los resultados de este análisis son valiosos: — En educación, Asturias, País Vasco, Navarra y La Rioja presentan niveles de satisfacción superiores al resto de las CCAA, lo que implica que podrían ser tomadas como referencia para la política educativa, especialmente en Madrid. — En sanidad, Asturias, País Vasco y Navarra son CCAA que presentan un grado de satisfacción muy superior a la media, seguidas de Aragón y Baleares, lo que podría ser tomado como una referencia en las CCAA de Madrid, Extremadura, Murcia y, especialmente, Canarias. 8. Finalmente, las diferencias en el nivel de satisfacción ciudadana con las políticas de bienestar autonómicas son muy importantes por las consecuencias que de ellas se pueden derivar. Aunque la evidencia es todavía escasa, o al menos no del todo precisa, la satisfacción con las políticas infl uye en los patrones de uso público/privado (AEVAL, 2010). Se ha demostrado, por ejemplo, que a menor satisfacción con la educación pública, más uso de la privada o concertada por quienes pueden permitírselo. Esta huida de las clases medias hacia proveedores privados de servicios de bienestar puede implicar que se produzca cierta estigmatización por razón de su clientela, lo que puede acabar socavando el apoyo a la provisión pública (Larsen, 2008; Jordan, 2010). Menos apoyo ciudadano a la gestión pública puede facilitar el recorte del Estado de bienestar, especialmente en momentos de crisis como los actuales. El análisis territorial de la satisfacción ciudadana con el funcionamiento de las políticas y sus determinantes individuales, de entorno e institucionales es una pieza clave para la fi jación de una agenda de mejora de los servicios públicos que garantice su sostenibilidad, su equidad y su efi ciencia y permita la innovación, la mejora y la rendición de cuentas de los responsables de su gestión. BIBLIOGRAFÍA Arriba, Ana, Inés Calzada y Eloísa del Pino (2006): Los ciudadanos y el Estado de Bienestar en España (1985-2005), Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. AEVAL (2010): Agenda Pública y Satisfacción con los Servicios Públicos en el Estado Autonómico, Madrid: AEVAL (en línea). http://www.aeval.es/comun/ pdf/calidad/agenda_publica_2010.pdf, último acceso abril de 2012. Banting, Keith H. (2006): «Social Citizenship and Federalism: Is a Federal Welfare State a Contradiction in Terms?», en Scott Greer (ed.), Territory, Democracy and Justice, Basingstoke: Palgrave Macmillan. 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Distribución de la muestra, coefi cientes de ponderación y errores de muestreo Diseñada Realizada Ponderación Error (%) 1. Andalucía 768 767 1,786 3,61 2. Aragón 379 379 0,613 5,14 3. Asturias 369 367 0,545 5,22 4. Baleares 361 355 0,505 5,31 5. Canarias 420 415 0,846 4,91 6. Cantabria 335 335 0,309 5,46 7. Castilla-La Mancha 417 417 0,819 4,9 8. Castilla y León 457 456 1,009 4,68 9. Cataluña 733 728 1,739 3,71 10. Com. Valenciana 592 591 1,447 4,11 11. Extremadura 365 365 0,517 5,23 12. Galicia 473 473 1,069 4,6 13. Madrid 664 628 1,697 3,99 14. Murcia 380 377 0,622 5,15 15. Navarra 336 332 0,32 5,49 16. País Vasco 432 431 0,897 4,82 17. La Rioja 319 312 0,176 5,66 18. Ceuta 100 100 0,123 10 19. Melilla 100 96 0,113 10,21 Total 8.000 7.924 1,12 Fuente: Elaboración propia a partir del Estudio 2813, CIS (2009). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 65 TABLA D2. Porcentaje de satisfechos con la sanidad, enseñanza y pensiones públicas en las CCAA (2009) Satisfacción con la enseñanza pública Satisfacción con la sanidad pública Satisfacción con la gestión de las pensiones BasN válida Tasa BasN válida Tasa BasN válida Tasa Muy tante Poco Nada (no ponde resMuy tante Poco Nada (no ponde resMuy tante Poco Nada (no ponde resderada) puesta derada) puesta derada) puesta And 8 49 36 7 704 92 9 50 35 6 756 99 4 47 37 12 615 80 Arg 5 62 30 3 344 91 7 61 26 7 371 98 2 52 36 10 302 80 Ast 23 8 17 2 328 89 26 58 14 3 360 98 4 55 29 12 278 76 Bal 8 51 35 6 321 90 10 59 26 5 352 99 2 45 36 17 253 71 Can 5 46 41 9 383 92 4 32 50 15 408 98 4 33 51 13 352 85 Cant 5 55 28 12 287 86 8 52 30 10 331 99 4 40 33 23 240 72 CyL 8 54 29 9 357 86 8 55 30 6 409 98 4 50 32 15 308 74 CLM 2 55 37 6 398 87 6 58 31 5 453 99 3 56 36 5 360 79 Cat 4 48 40 8 648 89 7 52 34 7 722 99 2 41 43 15 603 83 CVal 7 51 35 8 553 94 10 50 32 8 588 99 3 47 40 10 495 84 Ext 17 45 34 4 343 94 15 35 38 12 363 99 11 30 44 15 308 84 Gal 4 57 37 2 406 86 5 52 38 5 468 99 3 39 49 9 405 86 Mad 6 39 41 14 555 88 8 48 35 9 619 99 3 47 37 13 458 73 Murc 6 57 32 5 327 87 9 43 41 6 373 99 4 43 42 12 258 68 Nav 5 68 23 4 281 85 17 60 21 2 331 100 2 57 28 13 210 63 PV 6 68 25 1 374 87 10 68 20 2 428 99 1 50 41 8 338 78 Rioj 5 70 23 2 288 92 6 53 35 6 303 97 3 75 19 3 284 91 Ceut 13 45 33 10 95 95 11 34 39 16 100 100 9 33 40 18 90 90 Mel 7 57 33 3 89 93 6 47 41 7 91 95 6 59 27 9 70 73 N Total 7.924 Fuente: Elaboración propia a partir del Estudio 2813, CIS (2009). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 66 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico TABLA D3. Descriptivos de las variables de nivel 1a N 18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65 y más Edad agrupada sin imputar 7.924 9,9 20,8 20,2 16,3 12,7 20,1 Edad agrupada tras imputar 7.924 9,9 20,8 20,2 16,3 12,7 20,1 N Alta Media alta Media Media baja Baja Clase social sin imputar 7.710 0,4 5,8 59,1 26,3 8,5 Clase social tras imputar 7.924 0,4 5,6 60,1 25,7 8,2 Distribución Distribución (sin imputar) (imputando) N Sí No Sí No ¿Hijos edad escolar? 7.892 31 69 31 69 Funcionario 6.424 19 81 15 85 Secundaria N Primaria Secundaria profesional Universitaria Nivel educativo sin imputar 7.899 29,60 36,40 14,90 19,10 Nivel educativo tras imputar 7.924 29,60 36,40 14,90 19,10 Creyente No N Católico de otra creyente Ateo religión Religión sin imputar 7.740 73,3 4,1 13,6 6,7 Religión tras imputar 7.924 75,5 4,1 13,7 6,8 N Izquierda Centro Derecha Ideología sin imputar 5.672 42,3 30,0 27,7 Ideología tras imputar 7.924 30,3 21,5 48,2 N Española Doble Extranjero Nacionalidad sin imputar 7.919 90,7 2,1 7,2 Nacionalidad tras imputar 7.924 91,7 1,9 6,4 a Los valores perdidos se han imputado utilizando árboles de decisión CHAID. Fuente: Elaboración propia a partir del Estudio 2813, CIS (2009). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 67 TABLA D4. Descriptivos y fuentes de las variables de nivel 2 Variable Fuente Fecha Tipo Media entre Varianza entre CCAA* CCAA % de extranjeros en la población de la INE. Explotación del Padrón Municipal CA 2009 Continua (tanto por 100) 13,12 32,47 % de mayores de 65 años en la población INE. Explotación del Padrón Municipal de la CA 2009 Continua (tanto por 100) 16,77 12,4 PIBpc INE. Contabilidad Regional de España 2009 Euros por habitante 22,707 18.567,631 Gasto medio en BB v SS de los hogares INE. ECV 2009 Euros por hogar 30,978 9.287,017 Tasa de paro INE. EPA Media 2009 Continua (tanto por 100) 16,69 25,39 Tasa de empleo INE. EPA Media 2009 Continua (tanto por 100) 48,77 20,57 Tasa de pobreza relativa (60% renta mediana) INE. ECV 2006 Continua (tanto por 100) 20,28 80,71 Color del Gob. de la CA Elaboración propia 2009 Dummy (0-1) 0,42 0,26 Factorial entorno económico: (Pl Bpc, Gasto med. en BB y SS, Tasa paro, Tasa empleo, Tasa pobreza relativa) Elaboración propia 2006/2009 Continua 0,00 1,00 * La media entre CC AA se ha obtenido sin ponderar por la población relativa de cada CA. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 68 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico Anexo II. Resultados TABLA R1. Test de líneas paralelas para regresión ordinala Sanidad –2 log de la verosimilitud Chi cuadrado g.l. Sig. Hipótesis nula 369,133 General 279,489 89,643773 36 0 Educación –2 log de la verosimilitud Chi cuadrado g.l. Sig. Hipótesis nula 408,988 General 265,747 143,240768 36 0 Pensiones –2 log de la verosimilitud Chi cuadrado g.l. Sig. Hipótesis nula 368,239 General 175,478 192,761171 36 0 La hipótesis nula establece que los parámetros de ubicación (los coefi cientes para las pendientes) son los mismos para todas las categorías de respuesta. a Función de enlace: Logit. TABLA R2. Diferentes estimaciones de la variación regional bruta (modelo nulo) var u(0j) CIC1 var CIC1,2 var n17 var n27 CIC3 var n17 var n27 CIC V de IOR6 IOR6 beta2 Cramer5 Sanidad 0,187 5,4 0,147 4,5 0,0107 0,2387 4,3 0,0094 0,2336 3,9 0,1741 3,49 4,28 Educación 0,141 4,1 0,127 3,9 0,0083 0,2421 3,3 0,0075 0,2388 3,0 0,1654 2,73 2,92 Pensiones 0,065 1,9 0,063 1,9 0,0041 0,2469 1,6 0,0039 0,2469 1,6 0,1212 1,77 2,47 Estimación Ef. aleatorios) Ef. fi jos* Ef. aleatorios (R-PQL) Ef. aleatorios (R-PQL) Tablas Ef. Ef. fi jos (R-PQL) de conaleatotingencia rios Linearización — — Polinomio de Taylor*** — — Función de enlace Logística Logística Logística Identidad **** — Logística 1 La aproximación de la variable latente a la correlación intraclase asume como varianza de nivel 1 la varianza de una distribución logística estándar (pi cuadrado dividido entre 3). Véase Snijders y Bosker (1999). 2 A partir de los coefi cientes estimados por una regresión logística con 18 dummies autonómicas se han construido los efectos autonómicos centrados en la media española, análogos a los u(0j) del modelo aleatorio, pero sin ningún estrechamiento. A continuación se ha calculado la varianza de dichos efectos autonómicos. 3 Siguiendo a Goldsteln (2010) se ha realizado una linearización de la ecuación del modelo por una serie de Taylor de primer orden, a partir de la cual se obtienen estimadores de las varianzas de nivel 1 y de nivel 2. 4 Se ha estimado un modelo de probabilidad lineal de efectos aleatorios, que permite obtener estimadores de la varianza de nivel 1 y de nivel 2. 5 Se ha calculado la V de Cramer sobre las tablas de contingencia de la satisfacción de cada una de las tres políticas por Comunidad Autónoma. 6 Se ha calculado la razón de las ventajas de los residentes en las 4 CC AA de mayor satisfacción frente a los residentes en las 4 CC AA de menor satisfacción. 7 Estas variantes están medidas en tanto por uno al cuadrado, al proceder de una linearización de la probabilidad. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 69 FIGURAS R3. Diferencias autonómicas en los modelos nulos * El nivel de confi anza se fi ja en el 95%. ** Andalucía es la CA de referencia. Fuente: Elaboración propia a partir del Estudio 2813, CIS (2009). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 76 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico TABLAS R5. (Continuación) Tabla RPQL = P Pensiones Modelo 0 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 P (%) P (%) P (%) F**(%) Constante –0,04 — 0,03 — –0,46* — –0,17 — Andalucía 0,11 52 0,14 53 0,14 53 0,13 52 Aragón 0,15 53 0,15 53 0,17 54 0,17 53 Asturias 0,27 56 0,29 56 0,27 56 0,29 56 Baleares –0,07 47 –0,09 47 –0,08 47 –0,08 47 Canarias –0,43* 39 –0,42* 39 –0,40* 39 –0,37* 40 Cantabria –0,10 46 0,09 47 –0,05 48 –0,05 48 Cast. y León 0,14 52 0,14 52 0,15 53 0,16 53 Cast.-La Mancha 0,36 58 0,37 58 0,41 59 0,45 60 Cataluña –0,34* 41 –0,38* 40 –0,39* 40 –0,45* 38 C. Valenciana 0,06 50 0,05 50 0,05 51 0,04 50 Extremadura –0,21 44 –0,19 44 –0,18 45 –0,18 45 Galicia –0,28* 42 –0,26* 43 –0,24* 43 –0,26* 43 Madrid 0,02 49 –0,02 49 –0,05 48 –0,03 48 Murcia –0,06 48 –0,06 48 –0,08 47 –0,03 48 Navarra 0,19 54 0,19 54 0,17 54 0,18 54 País Vasco 0,07 51 0,08 51 0,05 50 0,01 49 Rioja 0,45 60 0,46 60 0,43 60 0,46 61 Ceuta –0,06 47 –0,05 48 –0,06 48 –0,05 48 Melilla 0,11 52 0,12 52 0,11 52 0,13 52 Sociodemográfi cas Sexo Hombre — — — 51 — 51 — 51 Mujer — — –0,23* 45 –0,23* 46 –0,21* 45 Nacionalidad Español — — — 47 — 47 — 47 Extranjero — — 0,82* 67 0,90* 69 0,95* 69 Doble nac. (español + otra) — — 0,61* 62 0,63* 63 0,63* 62 ¿Tiene hijos en edad escolar? No 48 48 Sí 0,08 50 0,08 50 0,10 50 Edad 18-24 años — — — 49 — 48 — 47 25-34 años — — –0,07 47 –0,10 46 –0,08 45 35-44 años — — –0,04 48 –0,06 47 –0,05 46 45-54 años — — –0,13 45 –0,11 46 –0,12 44 55-64 años — — –0,01 48 0,04 49 0,06 49 65 y más años — — 0,11 51 0,19 53 0,25* 54 Socioeconómicas Clase social Baja — — — — — 39 — 39 Media-baja — — — — 0,33* 47 0,29* 46 Media — — — — 0,46* 50 0,45* 50 Media-alta — — — — 0,71* 56 0,72* 56 Alta — — — — 0,52 51 0,57 53 ¿Es empleado público? No — — — — — 48 — 48 Sí — — — — 0,05 49 0,02 48 Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 77 TABLAS R5. (Continuación) Tabla RPQL = P Pensiones Modelo 0 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 P (%) P (%) P (%) F**(%) Constante –0,04 — 0,03 — –0,46* — –0,17 — Nlvel educatlvo Primaria — — — — — 47 — 47 Secundaria — — — — 0,26* 53 –0,01 47 FP — — –0,10 44 –0,01 47 Universitaria — — — — –0,06 45 0,21* 52 Ideología Izquierda — — — — — — — 55 Centro — — — — — — –0,32* 47 Derecha — — — — — — –0,46* 44 VAR ENTRE (u(Oj) 0,070 0,070 0,070 0,076 MÉTODO ESTIMACIÓN R-PQL R-PQL R-PQL R-PQL (N) 6.284,4 6.284,4 6.284,4 6.284,4 PARÁMETROS ESTIMADOS 2,0 11,0 19,0 21,0 ESPECIFICIDAD 0,5 0,7 0,7 0,7 SENSIBILIDAD 0,6 0,5 0,5 0,5 VEROSIMILITUD –8.845,2 –8.857,8 –8.870,2 –8.873,9 * p < 0,05; ** = > P pron l x = med. Modelos estimados por máxima cuasiverosimilitud penalizada restringida. La CIC se ha estimado, por la aproximación de variable latente a la variación intraclase. Fuente: Elaboración propia a partir de CIS 2813. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 78 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico GRÁFICAS R6. Ecuaciones autonómicas pronosticadas Ecuaciones autonómicas pronosticadas del efecto de tener hijos en edad escolar en la satisfacción con la educación pública Modelo completo. El resto de variables predictoras están tomadas en el valor medio. Fuente: Elaboración propia a partir de CIS 2813. Ecuaciones autonómicas pronosticadas del efecto de situarse en la parte derecha de la escala ideológica en la satisfacción con la educación pública según el color político de la CA Modelo completo. El resto de variables predictoras están tomadas en el valor medio. Fuente: Elaboración propia a partir de CIS 2813. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 79 Ecuaciones autonómicas pronosticadas del efecto de situarse en la parte derecha de la escala ideológica en la satisfacción con la sanidad pública según el color político de la CA Modelo completo. El resto de variables predictoras están tomadas en el valor medio. Fuente: Elaboración propia a partir de CIS 2813. Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 80 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico GRÁFICOS R7. Probabilidades pronosticadas regionales para el individuo medio (centroide), una vez descontado el efecto de las variables individuales. Gráfi cos EBI EBIEducación EBI-Sanidad Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 81 EBIPensiones Se calculan las probabilidades pronosticadas en un modelo con todos los regresores individuales en su valor medio para España (centroide) a partir de los estimadores bayesianos de los residuos aleatorios autonómicos y sus intervalos de confi anza al 95%. Fuente: Elaboración propia a partir del Estudio 2813, CIS (2009). Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 82 Los determinantes de la satisfacción con las políticas de bienestar del Estado autonómico TABLAS R8. Comparación de modelos de efectos fi jos y aleatorios Tabla EA-EF. Sanidad Modelo EA 3.1 RPQL Modelo EF 3.1 DVL u(0,j) U (dcha,j) P**(%) B (CC AA) B (dcha* p**(%) CC AA) Andalucía 0,13 –0,23 61 61 Aragón 0,29 –0,08 67 0,25 0,13 68 Asturias 0,85* 0,05 79 0,54* 0,79 84 Baleares 0,25 –0,01 67 0,17 0,35 69 Canarias –0,98* 0,13 39 –1,19* 0,49 38 Cantabria 0,01 0,00 61 –0,13 0,33 62 Castilla-La Mancha 0,12 0,02 64 –0,03 0,37* 64 Castilla y León 0,18 0,02 65 0,01 0,36 65 Cataluña –0,20 0,06 57 –0,29* 0,37* 58 Com. Valenciana –0,17 0,15 55 –0,31* 0,50 59 Extremadura –0,22 –0,17 54 –0,32 –0,21 51 Galicia –0,11 –0,07 SS –0,22 0,17 58 Madrid –0,46 0,24 53 –0,52 0,57* 55 Murcia –0,31 0,07 55 –0,56 0,46 53 Navarra 0,36* 0,19 71 0,23 1,37* 79 País Vasco 0,97* –0,38 7S 0,99* –0,43 77 Rioja –0,09 0,10 60 –0,48 0,34 59 Ceuta –0,19 0,04 57 –0,91 0,66 46 Melilla –0,11 0,05 59 –0,82 0,99 53 B (kj) St Error p**(%) B (kj) St Error p**(%) Sociodemográfi cas Sexo Hombre — 63 — 64 Mujer –0,30 0,05 56 –0,30 0,05 57 Nacionalidad Español — 55 — 59 Extranjero 1,06* 0,11 80 1,05 0,11 80 Doble nac. (español + otra) 0,30 0,17 65 0,30 0,17 66 ¿Tiene hijos en edad escolar? No — — 59 — 60 Sí 0,04 0,06 60 0,04 0,06 61 Edad 18-24 años 63 — 64 25-34 años –0,43* 0,10 53 –0,43 0,10 54 35-44 años –0,37 0,10 55 –0,37 0,10 55 45-54 años –0,32* 0,10 56 –0,32 0,10 57 55-64 años –0,04 0,11 63 –0,04 0,11 63 65 y más años 0,33* 0,11 71 0,33 0,11 71 Socioeconómicas Clase social Baja — — 57 — 58 Media-baja 0,12 0,10 60 0,12 0,10 61 Media 0,11 0,09 60 0,11 0,09 60 Media-alta 0,39 0,14 66 0,40 0,14 67 Alta 0,30 0,47 75 0,82 0,47 76 ¿Es empleado público? No — — 60 61 Sí –0,05 0,07 59 –0,05 0,07 60 Reis 139, julio-septiembre 2012, pp. 45-84 José M. Díaz-Pulido, Eloísa del Pino y Pau Palop 83 TABLAS R8. (Continuación) Tabla EA-EF. Sanidad Modelo EA 3.1 RPQL Modelo EF 3.1 DVL u(0,j) U (dcha,j) P**(%) B (CC AA) B (dcha* p**(%) CC AA) Nivel educativo Primaria — 61 –0,06 0,07 62 Secundaria –0,05 0,07 60 –0,15 0,09 60 FP –0,14 0,09 57 0,00 0,09 58 Universitaria 0,00 0,09 61 62 Ideología Izquierda — — Centro 0,02 0,07 0,02 0,07 Derecha –0,23 * 0,03 –0,54 0,12 Constante 0,70 0,17 0,85 0,15 Método estimación Efectos aleatorios (RPQL) Efectos fi jos (dummies J–1 CC AA y dummies interacción dcha*CCAA) (N) 7.834 7.834 Parámetros estimados 22 38 Especifi cidad 35% 32% Sensibilidad 82% 84% * p–valor < 0,05; ** = > P pron | x (ij) = med. Fuente: Elaboración propia a partir de los microdatos de CIS 2813.