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Clasificación JEL: I23, J31.
Introducción
Tanto en la América Latina y el Caribe (ALC) como en el resto del mundo las Instituciones de educación superior (ES) que ofrecen programas relativamente más cortos y orientados al mercado han recibido críticas de los sectores universitarios tradicionales de la enseñanza postsecundaria. Al respecto hay críticas a la calidad y la empleabilidad que tendrían los egresados de Instituciones de ES que no son universitarias. En este artículo se refuta el planteamiento de que los conocimientos y capacidades proporcionados por los institutos profesionales (IP) tienen una tasa de rendimiento que es forzosamente inferior a la de los universitarios. Aún más, un egresado de la enseñanza secundaria podría obtener mejores remuneraciones y mayores tasas de rendimiento optando por un instituto profesional vis à vis una universidad.
En estas otras instituciones de ES (diferentes de las universitarias) ingresan estudiantes de menor calidad relativa que los que ingresan a las universidades; además, los docentes son de jornada parcial y tienen en general una orientación menos académica que los profesores universitarios. De lo anterior supuestamente podría inferirse que los egresados universitarios debieran tener mayores remuneraciones relativas. Sin embargo, dependiendo del tipo de carrera, podría argumentarse que profesores de jornada parcial provenientes de la actividad empresarial tendría ventajas comparativas para proporcionar a los estudiantes una mejor vinculación entre el aprendizaje y los requerimientos del mercado laboral.
En Chile los IP sólo pueden otorgar títulos profesionales en las carreras que no son conducentes a grados de licenciatura; esto excluye la mayoría de las carreras universitarias tradicionales. Los IP además pueden otorgar toda clase de títulos técnicos. Por último en oposición a las universidades, los IP pueden perseguir fines de lucro. Como se verá en este trabajo, hay pocas carreras que son simultáneamente impartidas por IP y universidades como por ejemplo contador-auditor, educadora parvularia, ingeniero de ejecución en informática, construcción civil…
La opción que ofrecen los institutos profesionales en Chile, como una opción de educación superior (ES) no universitaria, es muy necesaria en ALC. El importante aumento en la cobertura de la educación secundaria en la región ha aumentado la demanda por ES. Además, esta demanda es actualmente muy heterogénea. En realidad, hay muchos jóvenes que desean obtener instrucción superior que vienen de estratos socioeconómicos de bajos ingresos y que han completado una educación secundaria de calidad mediocre. Luego, se inclinarán por opciones más cortas y que requieran una menor preparación previa. La opción de ofrecer sólo instrucción universitaria dejaría fuera a los más pobres (De Moura Castro y Bernasconi, 2005). En efecto, la participación en la matrícula (de la educación superior) de los estratos socioeconómicos más bajos en Chile es mayor en las opciones no universitarias (gráfica 1).
Gráfica 1 Composición de la matrícula por quintiles de ingreso según tipo de institución (2000). (Porcentaje)
Este problema de equidad se exacerba en ALC por la reducida cantidad de empleos laborales de jornada parcial. La fracción de la población entre 19 y 22 años de edad que traba ja y estudia se encuentra entorno de 11% para la mayoría de los países latinoamericanos, lo cual es relativamente bajo comparado con los Estados Unidos (Edwards, 2005). Hay una baja proporción de estudiantes en ALC que trabajan por horas o medio tiempo. Cabe preguntarse el papel del sistema de educación en general, y del sistema de educación superior en particular, en relación con el nivel de empleabilidad de los estudiantes. Este tema se torna en particular relevante al considerar que uno de los factores asociados a las bajas tasas de cobertura de la ES en la región es la falta de acceso de los sectores de menores ingresos. Las instituciones de ES no universitarias que imparten programas más flexibles y están más orientadas al mercado, que las universidades, serían una opción natural para generar mayor empleabilidad de los jóvenes.
En Chile, al igual que en el resto de la región, cuando se termina la educación secundaria, se cree que la única secuencia lógica para incrementar el capital humano individual es el ingreso a la universidad. Este enfoque ignora totalmente otras opciones de formación existente: institutos profesionales (IP) y centros de formación técnica (CFT); éstas serían opciones supuestamente sólo válidas para los jóvenes que no tienen un puntaje mínimo —en las pruebas de selección universitaria— para ingresar a una universidad. Como veremos en este trabajo esta es una percepción errónea que ha emergido como consenso debido a la precariedad de la información que hasta hoy se ha analizado.
Aún más, si un joven quisiera estudiar una carrera que se enseña simultáneamente en una Universidad y en un IP, y si tuviera el puntaje suficiente como para estudiar en una universidad, ¿debería siempre desechar la opción de estudiar dicha carrera en un IP? Uno de los principales resultados de este artículo es que hay carreras para las cuales la evidencia empírica (estadísticamente significativa) proporciona una respuesta negativa a este interrogante.
Si bien existe un amplio número de trabajos que estiman empíricamente tasas de rendimiento a la educación, que incluye varios países latinoamericanos, estos estudios no consideran separadamente las distintas instituciones que conforman la ES (véase Psacharopoulos y Patrinos, 2004). Así, la bibliografía que compara opciones universitarias y no universitarias de ES ha estado centrada en el papel que cumplen los community college en los Estados Unidos. Por un lado, el análisis ha girado entorno del efecto de los community college en la escolaridad de la población. En esta dimensión los trabajos muestran: i) el ingreso a un community college disminuye la probabilidad de obtener un título académico de cuatro años entre 20 y 30% respecto a haber ingresa do a un college o Universidad (veáse por ejemplo, Alfonso et al, 2005; Alfonso, 2006; Leigh y Gill, 2003; Pascarella et al, 1998); ii) los community college permiten el ingreso a la ES de estudiantes que no hubieran ingresado a una opción tradicional (college o Universidad). Más aún, este último efecto dominaría en el agregado permitiendo incrementar la escolaridad de la población entre 0.5 y 1 año (Rouse, 1998; Leigh y Gill, 2003). Cabe señalar que en el caso de Chile los IP —a diferencia de los community college en los Estados Unidos— están facultados para otorgar toda clase de títulos profesionales no conducentes a licenciatura universitaria (véase apéndice); luego los estudiantes no tienen la necesidad de transferirse a una universidad a partir del tercer año como ocurre en los Estados Unidos para obtener un título profesional. El alumnado de los IP representa alrededor de 18% de la matrícula total de la ES chilena.
Por otro lado, la bibliografía respecto a los community college en los Estados Unidos ha investigado los diferenciales de ingresos y tasas de rendimiento entre las distintas opciones de ES. Kane y Rouse (1999) revisan las estimaciones de seis trabajos que comparan los ingresos de estudiantes de community college con universitarios. En cinco de estos seis trabajos se consideran las diferencias anteriores en capacidades académicas ya sea considerando los puntajes en pruebas estandarizadas o la calidad en la educación media o ambos. De esta revisión los autores desprenden las siguientes conclusiones: i) los estudios en community college permiten aumentar los ingresos laborales respecto a los egresados de educación media; ii) el rendimiento por año de educación se encuentra entre 5 y 8%, rendimiento equivalente al estimado para los estudios en instituciones de cuatro años. En otras palabras el rendimiento de los años de estudio es similar en los community college que en las universidades (o college). Recientemente, Miller (2007) compara el desempeño laboral de jóvenes que inician sus estudios en community colleges y luego obtienen un título universitario con aquellos que efectúan desde el comienzo sus estudios en la Universidad. Una de las conclusiones de este autor es que no existe en realidad un efecto estadísticamente distinguible en los ingresos laborales entre los jóvenes que inician sus estudios en un community colleges o en una universidad. Nuestro artículo está abocado a una temática similar a la de Miller (2007); sin embargo, hay una diferencia importante. Los jóvenes empiezan y terminan sus estudios en un instituto profesional; su desempeño laboral se compara con jóvenes que empiezan y terminan sus estudios en una universidad en carreras similares.
El análisis de la conveniencia de proseguir los estudios para los jóvenes chilenos egresados de la educación media está centrado en la estimación de las tasas de rendimiento de la ES. Hay numerosos estudios de estimaciones de la tasa de rendimiento en Chile;1 sin embargo, pocos trabajos consideran separadamente las distintas instituciones que componen la ES. El primer trabajo en examinar separadamente a las universidades de los IP y CFT (conjuntamente) es el de Butelman Romaguera (1993). Ese artículo constituye el único trabajo en el que las tasas de rendimientos estimadas para las universidades son relativamente menores (que para los IP y CFT en conjunto). Este resultado contrasta con lo obtenido en las investigaciones posteriores que llegan a la conclusión que la educación universitaria tiene tasas de rendimientos muy superiores a las de la educación técnico-profesional (Arellano y Braun, 1999; Mideplan, 2000).2
En este artículo se resuelven varios problemas metodológicos comprendidos en los trabajos previos y que distorsionan la comparación de las tasas de rendimiento entre universidades e IP: i) se ha separado los IP de los CFT. En otras palabras, se consideran separadamente cada uno de los tres tipos de institución de la ES: universidad, IP y CFT. Dado que en este artículo estamos interesados en la comparación de carreras profesionales impartidas por las universidades y los IP, se omite la información respecto a los CFT.3
ii) La comparación a nivel agregado para el conjunto de carreras impartidas por las universidades y el conjunto de carreras impartidas por los IP sesga los resultados y es poco informativa. En efecto, los IP es tán restringidos en las carreras que pueden ofrecer lo que perjudica ría su desempeño relativo en relación con las universidades,4 mientras que las últimas tienen el monopolio de las carreras que poseen (en el mercado laboral) los más altos ingresos relativos (véase el sitio http://www.futurolaboral.cl).5 Luego, la comparación pertinente a nivel agregado entre universidades e IP debiera ser para el mismo conjunto de carreras impartidas simultáneamente por ambos tipos de instituciones.
iii) Sin embargo, como lo ha analiza do Rappoport (2004), el determinante principal de los ingresos de los ti tu la dos de la ES en Chile es la carrera cursa da. Este hecho se ilustra en la gráfica 2, en la que se presentan los ingresos promedios de las carreras de la ES chilena. Dado lo anterior, lo relevante es la comparación de los ingresos y tasas de rendimiento de universidades e IP separadamente para cada carrera impartida por ambas instituciones.
Fuente: Futuro Laboral 2005.
Gráfica 2 Ingresos promedios para 70 carreras de ES. (Ingreso al quinto año de postitulación)
iv) Por último, las estimaciones de panel basadas en cohortes artificiales6 tienen graves problemas cuando ha habido cambios estructurales importantes. En efecto, en los pasados 25 años Chile en general y la educación superior en el país en particular han experimenta do considerables transformaciones.7 En es e periodo de cambios estructurales reales las tasas de rendimientos es tima das con cohortes artificiales serían un pobre indicador de la rentabilidad de la educación (Sapelli, 2003).8 Luego, son muy cuestionables las estimaciones anteriores de tasas de rendimiento de la educación superior. En este trabajo se utiliza información de la base Futuro Laboral 200, que consiste en información en forma to de panel,9 es decir, los mismos individuos a lo largo del tiempo (cohortes reales).
El hecho de que en las Instituciones de ES que imparten una misma carrera existan grandes diferencias en los ingresos y en las tasas de rendimientos de los egresados tiene importantes consecuencias en la elección de opciones académicas por parte de los postulantes (y sus familias). Además, afecta la elaboración de las políticas públicas; también, esta evidencia debiera ser considerada por los administradores de las instituciones de ES.
Este trabajo se organiza como sigue. En la sección I se revisa la evidencia existente para Chile que permite comparar el desempeño relativo de universidades e institutos profesionales (IP) por medio de estimaciones de tasas de rendimiento. En la sección II se compara los ingresos de los titulados de carreras específicas que son simultáneamente impartidas por universidades e IP. En la sección III con la información de panel de la base Futuro Laboral 2005 se calcula y compara los ingresos y tasas de rendimiento entre las distintas carreras ofrecidas simultáneamente por IP y universidades. Finalmente, se resume las principales conclusiones del artículo.
I. Comparaciones anteriores de IP y universidades
En esta sección se revisa las pruebas que comparan el desempeño relativo de universidades e IP por medio de estimaciones de tasas de rendimiento. Estos trabajos representan las pruebas disponibles para compararlos desempeños relativos en el mercado laboral de los titulados de estas instituciones.10
El cuadro 1 proporciona las estimaciones de trabajos anteriores en los que se estima la tasa de rendimiento ( r ) para IP y universidades.11 Como se observa sólo Butelman y Romaguera (1993) estiman una tasa de rendimiento para los IP superior a la de las universidades; utilizando la encuesta de cohorte transversal CASEN 1990 obtienen una tasa de rendimiento para los IP ( r IP ) de 21% y una tasa de rendimiento para las universidades ( r U ) de 15%. El resto de los estudios consideran junto con el rendimiento a la educación ( r ), el premio de completar los estudios ( p ) en estas instituciones (sheepskin effect). Arellano y Braun (1999) con datos de la encuesta CASEN 1994 estiman tasas de rendimientos (incluyendo los premios de completar los estudios) de 19% para universidades y 15% para IP. Similares resultados (en promedio) obtiene Mideplan (2000) con tasas de rendimiento estimadas para universidades e IP de 22 y 15%, respectivamente, estimaciones que aumentan a 26 y 17% al considerar los premios del término de los estudios en estas instituciones. Las estimaciones de Mideplan (2000) usan cada una de las encuestas CASEN realizadas bianualmente entre 1990 y 1998. La evidencia empírica asociada a las mayores tasas relativas de rendimiento de las universidades es congruente con la teoría de capital humano; la productividad aumenta proporcionalmente con los estudios realizados.
Cuadro 1 Revisión de estimaciones de tasas de rendimientos para institutos profesionales y universidades. (Porcentaje)
| Trabajo |
Butelman y
Romaguera (1993) |
Arellano y
Braun (1999) |
Mideplan (2000) | ||||||||
| Muestra | Casen 1990 | Casen 1994 |
Casen
1990 (hombres) |
Casen
1992 (hombres) |
Casen
1994 (hombres) |
Casen
1996 (hombres) |
Casen
1998 (hombres) |
||||
| Método | MCO | MCO | MCO | ||||||||
| r U | 15.0 | 21.3 | 22.7 | 22.8 | 22.5 | 22.4 | |||||
| r IP a | 21.2 | 13.0 | 16.1 | 14.7 | 16.8 | 13.6 | |||||
| r U + p U b | 19.3 | 22.4 | 29.3 | 27.3 | 28.9 | 22.9 | |||||
| r IP + p IP a,b | 15.3 | 13.2 | 14.8 | 15.5 | 20.3 | 18.7 | |||||
| Variables | |||||||||||
| Hombres | 0.149 | 0.328 | |||||||||
| Experiencia | 0.030 | 0.036 | 0.034 | 0.032 | 0.033 | 0.029 | 0.023 | ||||
| Experiencia2 | −0.0004 | −0.0005 | −0.0004 | −0.0004 | −0.0004 | −0.0003 | −0.0002 | ||||
| Hombre * experiencia | 0.002 | ||||||||||
| Horas | 0.392 | ||||||||||
| Regionesc | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | ||||
| Sectores económicos | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | ||||
| Tamaño de la empresa | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | ||||
a Las estimaciones de Butelman y Romaguera (1993), Arellano y Braun (1999) y Mideplan (2000) consideran IP y CFT.
b Arellano y Braun (1999) consideran duraciones de las carreras universitarias y técnicas y profesionales de cinco y tres años, respectivamente. Las tasas de rendimiento corresponden al promedio de los efectos marginales y las estimaciones obtenidas al consideran los costos directos y la probabilidad de desempleo. Mideplan (2000) considera duraciones de carreras universitarias y profesionales de cinco y cuatro años, respectivamente.
c En las estimaciones de Arellano y Braun (1999) se consideran las variables indicativas Santiago y urbano.
Todas las estimaciones presentadas en el cuadro 1 consideran por una parte a las universidades y por otra parte a los IP conjuntamente con los CFT. Además, las estimaciones son efectuadas a nivel agregado para todos los titulados de estas instituciones. Como se señaló líneas arriba, esto genera una sobreestimación relativa de las tasas de rendimiento de las universidades, por cuan to éstas están facultadas para impartir de manera exclusiva carreras con ingresos promedios más altos que el promedio (gráfica 2).
II. Comparaciones de programas similares de ip y universidades
1. Ingresos de titulados de IP y universidades
En esta sección se comparan los ingresos de los titulados para seis programas impartidos simultáneamente por universidades como por IP. Estas carreras son: contador-auditor, educación parvularia, ingeniería de ejecución en informática, pedagogía en educación general básica, construcción ci vil y servicio social. Para esta comparación se ha usa do la información in di vidual de la base Futuro Laboral 2005. Las carreras seleccionadas cumplían con el requerimiento de tener al menos 40 titulados tanto en IP como en universidades.
El cuadro 2 proporciona para cada programa y tipo de institución (IP y universidad) el número de titulados considerados en el análisis, el ingreso promedio (al quinto año postitulación) y su desviación estándar, el porcentaje de hombres y la edad promedio. El resultado más interesante observado en este cuadro 2 es que no hay un predominio de los ingresos (promedio) de las universidades sobre los IP. Incluso es posible advertir que el ingreso (promedio) de los titulados de los programas de contador-auditor y pedagogía en educación general básica de los IP es 5-6% superior al de los titulados universitarios.
Cuadro 2 Estadísticas descriptivas para programas comparables de IP y universidades
| Programa | Institución | Titulados | Ingresoa |
Hombres (porcentaje) |
Edad promedio |
||
| Promedio |
Desviación estándar |
||||||
| 1 | Contador-auditor | U IP |
770 482 |
736 622 780 732 |
455 923 457 253 |
55.8 65.4 |
32.6 33.0 |
| 2 | Educación parvularia | U IP |
680 211 |
310 472 269 523 |
134 165 106 892 |
0.0 0.0 |
29.5 31.5 |
| 3 | Ingeniería de ejecución en informática | U IP |
212 238 |
977 396 821 224 |
393 861 414 395 |
58.5 81.1 |
31.0 33.1 |
| 4 | Pedagogía en educación general básica | U IP |
527 152 |
355 717 373 836 |
119 390 122 118 |
17.8 23.0 |
32.1 34.8 |
| 5 | Construcción civil | U IP |
660 44 |
873 158 581 097 |
499 414 274 343 |
80.6 86.4 |
34.5 33.3 |
| 6 | Servicio social | U IP |
432 58 |
474 443 466 632 |
193 154 227 295 |
18.8 13.8 |
31.2 29.8 |
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a El ingreso corresponde al quinto año de postitulación.
Para examinar estadísticamente los diferencia les de ingresos de los ti tu lados por tipo de institución en cada uno de los seis programas analizados, el cuadro 3 proporciona las pruebas t de igualdad de medias para el (logaritmo del) ingreso. Se observa que tanto en contador-auditor como en pedagogía en educación general básica las diferencias de ingreso señaladas antes y que son favorables a los IP son estadísticamente significativas a 10% de con fianza. Además las pruebas de igualdad de medias permiten apreciar que en el caso de servicio social, si bien el ingreso medio de los titulados universitarios es mayor (1.7%) al de los titulados de los IP, da da la varianza existente, no es posible rechazar la hipótesis nula de igualdad de ingresos entre ambos tipos de titulados. Por otra parte, en los otros tres programas, educación parvularia, ingeniería en informática y construcción civil, los mayores ingresos relativos de los titulados de las universidades son estadísticamente significativos.
Cuadro 3 Pruebas de igualdad de medias para seis programas entre IP y universidadesa
| Programa | Institución | ln(y) promedio |
H 1b | |||
| U < IP | U ≠ IP | U > IP | ||||
| 1 | Contador-auditor | U IP |
13.32 13.39 |
0.019* | 0.038* | 0.981 |
| 2 | Educación parvularia | U IP |
12.56 12.43 |
1.000 | 0.000** | 0.000** |
| 3 | Ingeniería de ejecución en informática | U IP |
13.70 13.48 |
1.000 | 0.000** | 0.000** |
| 4 | Pedagogía en educación general básica | U IP |
12.73 12.78 |
0.051* | 0.102 | 0.949 |
| 5 | Construcción civil | U IP |
13.51 13.13 |
1.000 | 0.000** | 0.000** |
| 6 | Servicio social | U IP |
12.98 12.95 |
0.662 | 0.675 | 0.338 |
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Prueba t para dos poblaciones con igual varianza para el logaritmo del ingreso al quinto año de postitulación. El supuesto de igualdad de varianzas no se rechaza en cinco de los seis casos.
b Los valores presentados corresponden a los p valores con la hipótesis nula de igualdad de medias entre instituciones y con otras hipótesis especificadas. La antepenúltima, penúltima y última columna del cuadro corresponden a las otras hipótesis, ingreso mayor en IP, ingresos distintos e ingreso mayor en U, respectivamente.
* Significativo a 10 por ciento.
** Significativo a 1 por ciento.
En resumen, al comparar seis programas equivalentes entre IP y universidades se observa un predominio de los IP según los ingresos de sus titulados en dos programas, mientras que las universidades dominan entres; en el sex to programa no es posible rechazar la hipótesis nula de igualdad de ingresos (desde el punto de vista estadístico) entre ambos tipos de titulados. Cabe señalar que estas comparaciones no consideran las diferencias en las características de los titulados en cada institución, lo que podría sesgar las comparaciones. En el resto del artículo pasamos a comparar instituciones según las características de los titulados.
2. Clasificación de IP y universidades para las mismas carreras impartidas
Si un joven quiere escoger una profesión con base en el ingreso potencial (que tendría una vez que se titulara), debería primero seleccionar la carrera y sólo después la institución en que estudiaría dicha carrera. Esta aseveración está basada en una investigación que al examinar la varianza de los ingresos de los profesionales universitarios ha concluido que los diferencia les de ingresos de las distintas carreras (universitarias) es significativamente mayor que los diferenciales de ingresos por medio de las diversas universidades (Rappoport, 2004).
Por otra parte, dada la compartamentalización entre las carreras de una universidad, al escoger una carrera profesional, un joven no ingresa realmente a la Universidad (o a un IP) sino que ingresa a una carrera; esto es bastan te generalizado en la ES latinoamericana. En consecuencia, una vez que ha definido sus preferencias respecto a la carrera que quiere estudiar, lo que un joven necesita en realidad para escoger entre distintas opciones es información específica no respecto a la universidad (o IP) en general, si no in-formación referente a la carrera concreta.
A continuación, para cada una de las seis carreras (o programas) impartidas simultáneamente por universidades y por IP, se encasillan a nivel desagregado las carreras de estas instituciones en distintas categorías. Para este efecto se utilizará la metodología clasificatoria para instituciones de ES en primera (***), segunda (**) y tercera (*) categoría según el modelo multinivel utilizado por Rappoport, Benavente y Meller (2004).12 Estos autores suponen una relación estadística lineal entre el (logaritmo del) ingreso y sus determinantes,13
en que y ij es el (log del) ingreso del titulado i egresado de la institución j, x ij es el vector fila con las características que determinan el ingreso (género, edad y experiencia), β denota un vector de parámetros por estimar asociados a esas características, u j es el término aleatorio asociado a la institución j, y ε ij es el término aleatorio asociado al titulado i de la institución j.14 En este modelo (incluyendo una constante) los diferenciales de ingreso para una institución j, respecto al promedio de todas las instituciones, corresponde a la estimación del término del error asociado a cada institución, û j .
La variable utilizada para la clasificación de instituciones en primera, segunda y tercera categoría es el ingreso de los titulados al quinto año de postitulación. Una carrera de una institución (IP o universidad) será clasificada como de primera (tercera) categoría si la estimación del diferencial pro medio de ingresos es positiva (negativa) y el intervalo de confianza no contiene al 0. A su vez, en los casos en que el intervalo de confianza contiene al 0 el establecimiento es clasificado en la segunda categoría.
El cuadro 4 presenta el número de establecimientos de educación superior por categoría de ingreso y tipo de institución, para los seis programas analizados. De existir un dominio de un tipo de institución esperaríamos observar todos los establecimientos del tipo dominante en la primera categoría (establecimientos que destacan por las rentas de sus titulados).
Cuadro 4 Número de establecimientos por categoría de ingreso y tipo de institución para seis programas (ingreso al quinto año de postitulación)
| Programa | Institución | Categoría | |||
| Primera | Segunda | Tercera | |||
| 1 | Contador-auditor | U IP |
3 1 |
11 8 |
1 2 |
| 2 | Educación parvularia | U IP |
1 0 |
21 7 |
0 1 |
| 3 | Ingeniería de ejecución en informática | U IP |
2 0 |
3 7 |
0 2 |
| 4 | Pedagogía en educación general básica | U IP |
0 1 |
14 3 |
0 0 |
| 5 | Construcción civil | U IP |
1 0 |
10 2 |
0 0 |
| 6 | Servicio social | U IP |
0 0 |
8 4 |
0 0 |
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
Tanto en las carreras de pedagogía en educación general básica como de contador-auditor se observa al menos un IP que es clasificado en la primera categoría de ingreso. Dichos IP se posicionan en estas dos carreras relativamente mejor que muchas universidades. Por otra parte, consideremos los casos en que las universidades poseen un ingreso en promedio superior al de los IP (estadísticamente significativo a 10%): educación parvularia, ingeniería de ejecución en informática y construcción civil. Aun en estos casos encontramos IP ubicados en la segunda categoría de ingresos.
Al analizar la carrera de contador-auditor se observa que tan to las universidades como los IP tienen instituciones en todas las categorías de ingresos. Específicamente, en la primera categoría hay un IP que que da mejor clasifica do que 12 universidades. En la segunda categoría hay ocho IP que quedan mejor clasifica dos que una universidad. Este tipo de resultados es estadísticamente significativo a 95 por ciento.
La gráfica 3 proporciona la clasificación para todos los establecimientos de ES en la carrera de contador-auditor. Esta clasificación está ordenada respecto al ingreso promedio de los egresados de la respectiva institución. Además, la gráfica 3 proporciona los intervalos de confianza para las estimaciones del diferencial del ingreso promedio, respecto al promedio de la carrera, al nivel de establecimiento. Luego, la gráfica 3 permite observar visualmente la poca o nula diferencia que hay entre IP y universidades.
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Intervalos de confianza a 95 por ciento.
Gráfica 3 Contador-auditor: Estimaciones e intervalos de confianza a para 26 instituciones del diferencial del ingreso promedio respecto al total. (Ingreso al quinto año de postitulación; porcentaje)
Por último, como se observa en el cuadro 2 los ingresos de los titulados de una misma carrera en el mismo tipo de institución presentan una alta varianza.15 Luego, es posible que haya titulados de un IP que tengan ingresos superior al promedio de todos los titulados de esa carrera, incluso cuando el ingreso promedio de los titulados de los IP es más bajo que el de los titulados de las universidades. En efecto, el cuadro 5 muestra la fracción de titulados por encima del ingreso me dio y mediano (percentil 50) de las seis carreras analiza das. Se observa que tanto en contador-auditor como en pedagogía (carreras en que los ingresos de los titulados de IP son mayores), más de la mitad de los titulados de IP tienen ingresos por encima de la mediana (y el promedio) de to da la carrera. En otras carreras se observa que una fracción significativa de los titulados de IP presentan un ingreso superior a la mediana de la carrera: encima del 40% en las carreras de párvulos, informática y servicio social. Incluso en la carrera de construcción civil se observa que casi 30% de los titulados de IP tienen ingresos por encima del ingreso del percentil 50 de todos los titulados de la carrera.
Cuadro 5 Porcentaje de titulados respecto a la media y la mediana del ingreso para la carrera por tipo de institución para seis programas (ingreso al quinto año de postitulación). (Porcentaje)
| Programa | Titulados sobre el total de la carrera | |||
| Universidad | IP | |||
| 1 | Contador-auditor | Media | 51.8 | 57.3 |
| Mediana | 47.8 | 53.5 | ||
| 2 | Educación parvularia | Media | 52.4 | 38.9 |
| Mediana | 52.8 | 40.8 | ||
| 3 | Ingeniería de ejecución en informática | Media | 67.0 | 50.0 |
| Mediana | 59.0 | 42.0 | ||
| 4 | Pedagogía en educación general básica | Media | 51.4 | 59.9 |
| Mediana | 48.2 | 55.9 | ||
| 5 | Construcción civil | Media | 56.5 | 38.6 |
| Mediana | 51.5 | 27.3 | ||
| 6 | Servicio social | Media | 56.0 | 51.7 |
| Mediana | 50.9 | 43.1 | ||
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
III. Estimación de los diferenciales de ingresos de los titulados de ipy universidades controlando por las características individuales
Los diferencia les de ingresos observados de los titulados de la ES reflejan la influencia de dos factores distintos: las diferentes calidades de las instituciones y las diferentes características de los jóvenes. En esta sección se analiza las diferencias de ingresos de los titulados de IP y universidades controlando por las características individuales de los jóvenes.
La información corresponde a individuos titulados en los años 1995 y 1998. El cuadro 6 presenta el número de titulados en cada cohorte de cada carrera para ambos tipos de instituciones. La base contiene información de los ingresos reales brutos declarados al Servicio de Impuestos Inter nos (SII), velándose en todo momento por la confidencialidad de la información.16 La base presenta los ingresos declarados para el periodo 1996-2003. La base además contiene información de edad y sexo de los titulados. Con base en la edad se construyó la variable vintage que representa la edad al momento de titulación (fija a lo largo del tiempo para un mismo individuo). Suponemos además que los titulados acumulan experiencia laboral desde el año de titulación.17
Cuadro 6 Número de titulados para las seis carreras analiza das según cohorte y sexo
| Carrera | Cohorte | Hombres | Mujeres | |||||
| 1995 | 1998 | 1995 | 1998 | 1995 | 1998 | |||
| Contador-auditor | 598 | 802 | 366 | 449 | 232 | 353 | ||
| Educación parvularia | 624 | 623 | 0 | 0 | 624 | 628 | ||
| Ingeniería de ejecución en informática | 159 | 318 | 112 | 221 | 47 | 97 | ||
| Pedagogía en educación general básica | 370 | 402 | 65 | 84 | 305 | 318 | ||
| Construcción civil | 341 | 453 | 281 | 367 | 60 | 86 | ||
| Servicio social | 227 | 333 | 43 | 58 | 184 | 275 | ||
Fuente: Futuro Laboral 2005.
A la base se ha agregado información acerca de los programas analizados des de Indices (http://www.cse.cl).18 La información de las carreras incluye puntajes de entrada del último matriculado y años de duración por programa (carrera e institución).19 Las estadísticas descriptivas de estas variables según tipo de institución se presentan en el cuadro 7. Se observa que en promedio las carreras de IP son más cortas y poseen menores puntajes mínimos para el último estudiante matriculado.
Cuadro 7 Puntaje promedio de entrada del último matriculado y duración para las seis carreras analizadas según tipo de institución
| Carrera | Puntaje promedio entrada del último matriculado | Duración promedio (años) | |||||
| Total | IP | U | Total | IP | U | ||
| Contador-auditor | 492.0 | 438.2 | 517.8 | 4.2 | 4.0 | 4.4 | |
| Educación parvularia | 457.4 | 415.4 | 467.5 | 4.2 | 3.7 | 4.3 | |
| Ingeniería en informática | 497.3 | 407.4 | 556.1 | 4.2 | 4.0 | 4.3 | |
| Pedagogía en educación general básica | 465.5 | 422.1 | 472.7 | 4.3 | 3.8 | 4.5 | |
| Construcción civil | 520.1 | 354.0 | 529.4 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | |
| Servicio social | 489.6 | 394.9 | 504.3 | 4.8 | 4.7 | 4.9 | |
Fuente: Futuro Laboral 2005.
1. Modelo de determinación de los ingresos
Se utiliza una ecuación tradicional de ingresos en que se controla por la heterogeneidad individual mediante técnicas de panel. Específicamente se estima un modelo, que incluye vintage, sexo, experiencia y experiencia al cuadrado; además se consideran la carrera cursada, puntaje mínimo de entrada en el programa cursado y una variable que indica el tipo de institución de ES. Esta última variable permite comparar el ingreso relativo de los ti tu lados de IP y universidades. Luego, el modelo por estimar corresponde a:
en el que y ij t corresponde al ingreso del titulado i, del programa j en el año t; α i capta la heterogeneidad individual; x ij t es el vector fila de controles (vinta ge, sexo, experiencia y experiencia al cuadrado); β representa un vector de parámetros por estimar asociados a esos controles; z j es un vector fila de características de los programas (carrera y puntaje mínimo de entrada); γ denota un vector de parámetros estimar asociados a esos controles; δ {j ∈ U} indica si el programa j es impartido por una universidad, y ε ij t es el término aleatorio. Para evaluar el desempeño relativo de los titulados de IP y universidades hay que observar lo que sucede con la variable δ {j ∈ U} . Además, en las estimaciones de tasas de rendimiento se considera la duración de los programas y la interacción de ésta con la variable que indica el tipo de institución.
en que d j corresponde a la duración en años del programa j, y ρ y ρ U son parámetros por estimar, en que ρ(ρ + ρ U ) corresponde a la tasa de rendimiento en IP (universidades).
En este contexto una opción de estimación es el estimador pooled OLS que no aprovecha la estructura de panel de la información. Por otra parte, la base Futuro Laboral 2005 sólo permite controlar por vintage, sexo y experiencia, luego resulta natural estimar un modelo de panel en el que la heterogeneidad individual se incluye ya sea como un efecto fijo o como parte del término aleatorio. Esta heterogeneidad representa todas las diferencias inherentes a los individuos invariantes en el tiempo, en particular las diferencias en cuanto a capital humano adquirido antes de los estudios superiores y en cuanto a las capacidades individuales (en la medida que éstas no cambien con el tiempo).
Las estimaciones para modelos de panel que consideramos son: efectos fijos, efectos aleatorios, el estimador between, y el estimador fixed effects vector de composition (FEVD) propuesto por Plümper y Troeger (2004). El estimador de efectos fijos tiene la ventaja de ser consistente aun cuando exista correlación entre las variables consideradas y el componente individual; sin embargo, no permite la estimación del parámetro de interés δ {j ∈ U} por cuanto esta variable es fija en el tiempo. Por otra parte, el estimador de efectos aleatorios tiene el problema que es inconsistente en presencia de la correlación mencionada. Por medio de la prueba de Hausmann es posible verificar la hipótesis de independencia entre las variables y el componente individual, suponiendo que el modelo está bien especificado.
Para verificar la solidez de los resultados utilizamos los estimadores between y FEDV que permiten la estimación del parámetro δ {j ∈ U} y no presentan el problema de inconsistencia. El estimador FEVD consiste en una estimación de tres etapas en la que en la primera se estima un modelo de efectos fijos, en la segunda se descompone el vector de efectos fijos en las variables invariantes en el tiempo y en la tercera se reestima incluyendo las estimaciones (y el residuo) del proceso anterior.20
2. Resultados obtenidos
Debido a los potenciales problemas de sesgo de selección al considerar a las mujeres tituladas en las estimaciones, en primer lugar, tomamos en cuenta sólo a los hombres titulados en los años 1995 y 1998 en las carreras de contador-auditor, ingeniería de ejecución en informática, pedagogía en educación general básica y construcción civil.
El cuadro 8 proporciona las estimaciones de los parámetros del modelo (2). Los parámetros tienen en general los signos esperados y son significativos. El coeficiente asociado a la edad al momento de titulación (vintage) es aproximadamente 2%; luego los ingresos de los titulados aumenta rían según la edad al momento de titulación (alrededor de 2% por año). Al comparar los parámetros estimados para los términos experiencia y experiencia al cuadrado se aprecia que estos son bastante mayores en valor absoluto a los estimados en los trabajos anteriores, 18 y −1%, respectivamente, comparado con 3 y −0.04% en los estudios anteriores (cuadro 1). Esta discrepancia se debería al menos a dos características de la base utiliza da. En primer lugar, aquí se utiliza sólo la información de los primeros años en el mercado laboral de los titulados (ocho y cinco años de experiencia para las cohortes 1995 y 1998, respectivamente). Dado que al considerar la experiencia al cuadrado se sub estima el incremento de los salarios al comienzo de la vida laboral (Murphy y Welch, 1990), al restringir la muestra a ese periodo esperaríamos obtener mayores valores para los coeficientes asociados a la experiencia. Además, al emplear un panel real en lugar de uno artificial implícitamente estamos controlando por efectos cohortes, los que al ser incluidos aumentan el rendimiento de la experiencia cuando ha habido aumentos en la productividad (Kalwij, 2000).21 Los coeficientes estimados para los puntajes de entrada indican que un aumento de 100 puntos en el puntaje mínimo ponderado en un programa está asociado a un aumento de 36% en el ingreso de sus titulados.
Cuadro 8 Estimaciones del efecto del tipo de institución en los ingresos (hombres)a
| Variable | Pooled OLS | FE | RE | Between | FEVD | |||||
| Vintage | 0.0209 | 0.0226 | 0.0175 | 0.0192 | 0.0156 | 0.0171 | 0.0209 | 0.0226 | ||
| (12.720)** | (13.190)** | (4.930)** | (5.170)** | (4.400)** | (4.620)** | (18.820)** | (19.390)** | |||
| Experiencia | 0.1876 | 0.1918 | 0.2016 | 0.2030 | 0.2005 | 0.2021 | 0.1276 | 0.1127 | 0.2016 | 0.2030 |
| (10.840)** | (10.560)** | (16.920)** | (16.140)** | (16.990)** | (16.220)** | (0.870) | (0.730) | (17.230)** | (16.440)** | |
| Experiencia2 | −0.0107 | −0.0113 | −0.0130 | −0.0131 | −0.0128 | −0.0130 | −0.0024 | −0.0020 | −0.0130 | −0.0131 |
| (−5.430)** | (−5.470)** | (−9.380)** | (−8.990)** | (−9.350)** | (−9.000)** | (−0.150) | (−0.120) | (−9.710)** | (−9.310)** | |
| Universidad | 0.0623 | −0.2859 | 0.0632 | −0.3246 | 0.0621 | −0.3350 | 0.0627 | −0.2861 | ||
| (2.980)** | (−9.200)** | (1.350) | (4.680)** | (1.320) | (−4.780)** | (4.430)** | (−13.540)** | |||
| Puntaje de entrada | 0.0034 | 0.0038 | 0.0039 | 0.0034 | ||||||
| (17.320)** | (8.810)** | (9.000)** | (25.500)** | |||||||
| Ficticias de carreras | Sí | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| R 2 within | 0.089 | 0.090 | 0.089 | 0.090 | 0.083 | 0.084 | ||||
| R 2 between | 0.004 | 0.004 | 0.119 | 0.134 | 0.120 | 0.134 | ||||
| R 2 | 0.127 | 0.136 | 0.035 | 0.036 | 0.126 | 0.135 | 0.124 | 0.133 | 0.671 | 0.671 |
| Observaciones | 12 209 | 10 885 | 12 209 | 10 885 | 12 209 | 10 885 | 12 209 | 10 885 | 12 209 | 10 885 |
| Individuos | 2 138 | 1 907 | 2 138 | 1 907 | 2 138 | 1 907 | ||||
| Prueba Hausman | 0.960 | 0.410 | ||||||||
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Variable dependiente logaritmo del ingreso.
El parámetro asociado a las universidades toma un valor de aproximadamente 6% cuando no consideramos los puntajes de entrada y su significación estadística depende del método de estimación. Sin embargo, al controlar por la calidad de los estudiantes que reciben IP y universidades este parámetro se hace negativo y toma un valor promedio de -31%, que es siempre estadísticamente significativo. Estos resultados implican que los mayores ingresos que muestran los titulados de las universidades vis-à-vis los ti tu lados de IP se deben a que estos últimos tenían mejores características personales (es decir, eran relativamente mejores postulantes), como lo refleja su puntaje mínimo de entrada. Por otra parte, los resultados sugieren que los IP son capaces de aumentar los ingresos de sus titulados en 30% respecto a lo que pronostica ría el puntaje de los alumnos que admiten.
El cuadro 9 registra las estimaciones al incluir las tituladas mujeres y la carrera de educación de párvulos (en la que no había titulados hombres, cuadro 6). Se observa que los hombres tienen en promedio un ingreso de 28% superior al de las mujeres. Además, se observa que los parámetros asociados a la experiencia en valor absoluto aumentan en relación con la estimación sólo con hombres.
Cuadro 9 Estimaciones del efecto del tipo de institución en los ingresos (hombres)a
| Variable | Pooled OLS | FE | RE | Between | FEVD | |||||
| Vintage | 0.0174 | 0.0178 | 0.0155 | 0.0159 | 0.0142 | 0.0145 | 0.0174 | 0.0178 | ||
| (13.580)** | (13.130)** | (5.990)** | (5.810)** | (5.410)** | (5.240)** | (18.710)** | (18.080)** | |||
| Experiencia | 0.2374 | 0.2359 | 0.2371 | 0.2356 | 0.2400 | 0.2383 | 0.4866 | 0.4598 | 0.2371 | 0.2356 |
| (19.270)** | (18.330)** | (25.690)** | (24.410)** | (26.390)** | (25.070)** | (7.230)** | (6.570)** | (26.510)** | (25.210)** | |
| Experiencia2 | −0.0152 | −0.0152 | −0.0150 | −0.0150 | −0.0153 | −0.0153 | −0.0408 | −0.0387 | −0.0150 | −0.0150 |
| (−10.910)** | (−10.440)** | (−14.200)** | (−13.510)** | (−14.740)** | (−14.030)** | (−5.500)** | (−5.030)** | (−14.850)** | (−14.150)** | |
| Hombre | 0.2794 | 0.2792 | 0.2833 | 0.2810 | 0.2902 | 0.2858 | 0.2793 | 0.2791 | ||
| (16.980)** | (16.120)** | (8.350)** | (7.850)** | (8.380)** | (7.810)** | (23.400)** | (22.200)** | |||
| Universidad | 0.1108 | −0.0555 | 0.1326 | −0.0327 | 0.1419 | −0.0205 | 0.1108 | −0.0555 | ||
| (7.490)** | (2.840)** | (4.460)** | (0.840) | (4.720)** | (0.520) | (10.330)** | (3.910)** | |||
| Puntaje de entrada | 0.0020 | 0.0022 | 0.0023 | 0.0020 | ||||||
| (16.860)** | (9.140)** | (9.290)** | (23.200)** | |||||||
| Ficticias de carreras | Sí | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| R 2 within | 0.083 | 0.082 | 0.083 | 0.082 | 0.077 | 0.076 | ||||
| R 2 between | 0.003 | 0.004 | 0.304 | 0.312 | 0.306 | 0.314 | ||||
| R 2 | 0.250 | 0.256 | 0.025 | 0.025 | 0.249 | 0.255 | 0.242 | 0.249 | 0.681 | 0.683 |
| Observaciones | 30 910 | 28 118 | 30 910 | 28 118 | 30 910 | 28 118 | 30 910 | 28 118 | 30 910 | 28 118 |
| Individuos | 5 951 | 5 424 | 5 951 | 5 424 | 5 951 | 5 424 | ||||
| Prueba Hausman | 3.610 | 2.650 | ||||||||
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Variable dependiente logaritmo del ingreso.
Al considerar conjuntamente todos los titulados (incluye a las mujeres tituladas) el resultado es similar al observado antes para el caso de los hombres; no obstante se observan cuantitativamente algunas diferencias importantes. En este caso al no incluir el puntaje en las pruebas estandarizadas de admisión los titulados de universidades muestran un ingreso 12% mayor en promedio y la significación estadística es robusta al método de estimación. Por otra parte nuevamente al incluir el puntaje de entrada, los titulados de IP tendrían ingresos mayores pe ro esta vez el diferencial estimado es de 4% y su significación estadística depende del método utilizado.
A continuación pasamos a estimar las tasas de rendimientos por tipo de institución para las seis carreras en estudio. El cuadro 10 presenta las estimaciones al considerar sólo hombres —de manera de evitar los potenciales problemas de sesgo de selección al incluir mujeres—, resultados que son comparables a los presentados en el cuadro 8. Las estimaciones para las variables vintage y experiencia son análogas a las registradas anteriormente. Las estimaciones para las tasas de rendimiento de IP y universidades son en promedio, respectivamente, 18 y 19% (columnas 1, 3, 5, 7 y 9 del cuadro 10). Cuando consideramos la calidad de los alumnos que ingresan a cada programa (columnas 2, 4, 6, 8 y 10 del cuadro 10) las tasas de rendimiento estimadas para IP y universidades son 30 y 21%, respectivamente. Es válido destacar que las tasas de rendimiento calculadas para las universidades se obtienen de la estimación del modelo (2) considerando ρ + ρ U . Como se presenta en el cuadro las estimaciones para el parámetro ρ U sólo son significativas estadísticamente en los casos en que se considera el puntaje de entrada. En otras palabras la diferencia de 1% en las tasas de rendimiento entre instituciones no es estadísticamente significativa, pero la diferencia de 9 puntos porcentuales al considerar los puntajes de ingreso sí lo es.
Cuadro 10 Estimaciones del efecto del tipo de institución en los ingresos (hombres)a
| Variable | Pooled OLS | FE | RE | Between | FEVD | |||||
| Vintage | 0.0194 | 0.0209 | 0.0162 | 0.0175 | 0.0144 | 0.0155 | 0.0193 | 0.0209 | ||
| (11.720)** | (12.090)** | (4.510)** | (4.700)** | (4.010)** | (4.150)** | (17.500)** | (17.740)** | |||
| Experiencia | 0.1849 | 0.1926 | 0.2004 | 0.2030 | 0.1993 | 0.2022 | 0.0925 | 0.1344 | 0.2004 | 0.2030 |
| (10.730)** | (10.620)** | (17.060)** | (16.140)** | (17.120)** | (16.240)** | (0.610) | (0.880) | (17.370)** | (16.440)** | |
| Experiencia2 | −0.0107 | −0.0115 | −0.0131 | −0.0131 | −0.0130 | −0.0130 | 0.0004 | −0.0048 | −0.0131 | −0.0131 |
| (−5.460)** | (−5.550)** | (−9.640)** | (−8.990)** | (−9.620)** | (−9.020)** | (0.020) | (−0.290) | (−9.980)** | (−9.310)** | |
| r IP | 0.1718 | 0.2826 | 0.1860 | 0.3136 | 0.1878 | 0.3193 | 0.1723 | 0.2832 | ||
| (5.320)** | (8.460)** | (2.580)** | (4.220)** | (2.580)** | (4.250)** | (7.970)** | (12.460)** | |||
| r U − r IP | 0.0061 | −0.0832 | 0.0067 | −0.0926 | 0.0067 | −0.0947 | 0.0061 | −0.0833 | ||
| (1.100) | (−10.330)** | (0.540) | (−5.190)** | (0.540) | (−5.260)** | (1.650) | (−15.190)** | |||
| Puntaje de entrada | 0.0033 | 0.0038 | 0.0039 | 0.0033 | ||||||
| (16.890)** | (8.590)** | (8.770)** | (24.830)** | |||||||
| Ficticias de carreras | Sí | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| R 2 within | 0.088 | 0.090 | 0.088 | 0.090 | 0.079 | 0.087 | ||||
| R 2 between | 0.004 | 0.004 | 0.106 | 0.138 | 0.106 | 0.138 | ||||
| R 2 | 0.117 | 0.139 | 0.035 | 0.036 | 0.116 | 0.138 | 0.113 | 0.136 | 0.673 | 0.671 |
| Observaciones | 12 067 | 10 885 | 12 067 | 10 885 | 12 067 | 10 885 | 12 067 | 10 885 | 12 067 | 10 885 |
| Individuos | 2 107 | 1 907 | 2 107 | 1 907 | 2 107 | 1 907 | ||||
| Prueba Hausman | 0.800 | 0.250 | ||||||||
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Variable dependiente logaritmo del ingreso.
De manera análoga al caso de las estimaciones de las diferencias porcentuales de ingreso entre instituciones (cuadro 9), estimamos conjuntamente para hombres y mujeres el modelo para las tasas de rendimiento (2), resultados presentados en el cuadro 11. Como en el caso de los diferencia les de ingreso, al considerar hombres y mujeres se observa un aumento en valor absoluto de los coeficientes asociados a experiencia. En ambos casos las estimaciones para vintage y para género son similares (2 y 28%, respectiva mente). Las tasas de rendimiento obtenidas al no considerar los puntajes de ingreso son 22% para IP y 23% para universidades, no encontrándose una diferencia estadísticamente significativa salvo en el caso del modelo FEVD. Al incorporar los puntajes en la regresión se observan tasas de rendimiento de 27 y 23% para IP y universidades, respectivamente. Al igual que en el caso de los hombres estas diferencias son estadísticamente significativas.22
Cuadro 11 Estimaciones del efecto del tipo de institución en los ingresos (hombres y mujeres)a
| Variable | Pooled OLS | FE | RE | Between | FEVD | |||||
| Vintage | 0.0154 | 0.0157 | 0.0136 | 0.0137 | 0.0123 | 0.0122 | 0.0154 | 0.0157 | ||
| (11.920)** | (11.490)** | (5.200)** | (4.980)** | (4.640)** | (4.400)** | (16.440)** | (15.780)** | |||
| Experiencia | 0.2359 | 0.2374 | 0.2350 | 0.2356 | 0.2381 | 0.2386 | 0.4941 | 0.4756 | 0.2350 | 0.2356 |
| (19.190)** | (18.510)** | (25.570)** | (24.410)** | (26.280)** | (25.110)** | (7.310)** | (6.820)** | (26.380)** | (25.210)** | |
| Experiencia2 | −0.0152 | −0.0154 | −0.0150 | −0.0150 | −0.0153 | −0.0153 | −0.0420 | −0.0408 | −0.0150 | −0.0150 |
| (−10.960)** | (−10.640)** | (−14.240)** | (−13.510)** | (−14.790)** | (−14.090)** | (5.630)** | (5.330)** | (−14.890)** | (−14.150)** | |
| Hombre | 0.2919 | 0.2757 | 0.2953 | 0.2767 | 0.3014 | 0.2814 | 0.2918 | 0.2755 | ||
| (17.640)** | (15.970)** | (8.620)** | (7.770)** | (8.620)** | (7.730)** | (24.330)** | (21.910)** | |||
| r IP | 0.2129 | 0.2610 | 0.2279 | 0.2713 | 0.2356 | 0.2758 | 0.2128 | 0.2607 | ||
| (11.830)** | (13.990)** | (6.390)** | (7.370)** | (6.570)** | (7.450)** | (16.310)** | (19.190)** | |||
| r U − r IP | 0.0063 | −0.0418 | 0.0092 | −0.0387 | 0.0103 | −0.0366 | 0.0063 | −0.0418 | ||
| (1.600) | (−8.130)** | (1.160) | (−3.790)** | (1.290) | (3.550)** | (2.210)* | (−11.150)** | |||
| Puntaje de entrada | 0.0021 | 0.0023 | 0.0024 | 0.0021 | ||||||
| (17.670)** | (9.560)** | (9.710)** | (24.230)** | |||||||
| Ficticias de carreras | Sí | Sí | No | No | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| R 2 within | 0.082 | 0.082 | 0.082 | 0.082 | 0.075 | 0.074 | ||||
| R 2 between | 0.003 | 0.004 | 0.312 | 0.319 | 0.314 | 0.321 | ||||
| R 2 | 0.256 | 0.261 | 0.024 | 0.025 | 0.255 | 0.260 | 0.247 | 0.254 | 0.684 | 0.683 |
| Observaciones | 30 614 | 28 118 | 30 614 | 28 118 | 30 614 | 28 118 | 30 614 | 28 118 | 30 614 | 28 118 |
| Individuos | 5 884 | 5 425 | 5 884 | 5 425 | 5 884 | 5 424 | ||||
| Prueba Hausman | 3.840 | 3.360 | ||||||||
Fuente: Elaboración propia con base en Futuro Laboral 2005.
a Variable dependiente logaritmo del ingreso.
Nuestras estimaciones de tasas de rendimiento utilizan las cohortes (reales) de egresados en 1995 y 1998, luego, los valores corresponden a las tasas de rendimiento para este grupo de carreras y para estas cohortes de individuos. Esto contrasta con las estimaciones de tasas de rendimiento de los trabajos anteriores revisadas en la sección I, las cuales consideran cohortes artificiales y todas las carreras de la ES. El hecho que nuestras estimaciones para las tasas de rendimientos de universidades e IP estén en línea con las estimaciones anteriores —no obstante las mayores tasas de rendimiento estimadas por nosotros corresponden a los IP— se debe a dos efectos contrapuestos. Por un lado, las estimaciones anteriores representan los promedios para todas las cohortes agrupadas en el corte transversal, lo cual deprime las estimaciones para la tasa de rendimiento, da do los aumentos de productividad y los cambios relativos en el pago a las diferentes capacidades ocurridos en Chile en los pasados 25 años (Sapelli, 2003). Ambos efectos contribuyen a que los ingresos de las cohortes más jóvenes sean mayores, luego al considerar el promedio de todas las cohortes en el corte transversal se obtienen estimaciones más bajas que las que corresponden a las cohortes de los titulados más jóvenes y que representan las condiciones actuales del mercado laboral.23 Por otro lado, nuestras estimaciones consideran una sub muestra de carreras, lo que deprimiría nuestras estimaciones de tasas de rendimiento por cuan to no incluimos a las carreras de mayores ingresos (véase sitio webhttp://www.futurolaboral.cl). Al considerar todas las carreras de la ES esperaríamos obtener tasas de rendimiento mayores, sobre todo en el caso de las universidades. Sin embargo uno de los puntos centrales de este trabajo es la necesidad de considerar las mismas carreras para la comparación de instituciones de ES.
Conclusiones
En este artículo se refuta la evidencia hasta ahora disponible según la cual se sugería una dominación relativa de las universidades sobre las opciones de educación superior en institutos profesionales en Chile. La comparación de los ingresos de los titulados de IP y universidades considerando conjuntamente seis carreras (contador-auditor, educación parvularia, ingeniería de ejecución en informática, pedagogía en educación general básica, construcción ci vil y servicio social), muestra que las tasas de rendimiento de los hombres egresados de IP y universidades son en promedio 18 y 19%, respectiva mente. Estas estimaciones controlan por carrera, vintage y experiencia. Cuando consideramos la calidad de los alumnos que ingresan a cada programa las tasas de rendimiento estimadas para IP y universidades son 30 y 21%, respectivamente. Esto es, la tasa de rendimiento para los estudios en un instituto profesional es 9 puntos porcentuales superior al de los estudios universitarios, diferencia que es estadísticamente significativa. Las estimaciones conjuntas para hombres y mujeres para las tasas de rendimiento de los egresados de IP y universidades son en promedio 22% para IP y 23% para universidades; al incorporar la calidad de los alumnos se obtienen tasas de rendimiento de 27 y 23% para IP y universidades, respectivamente. Al igual que en el caso de los hombres esta diferencia de cuatro puntos porcentuales es estadísticamente significativa.
Además, al considerar los ingresos de los titulados hombres se observa que los ingresos de los titulados de universidades son en promedio 6% mayores que los de los titulados hombres de IP (controlan do por carrera, vintage y experiencia). Sin embargo, al controlar por la calidad de los estudiantes que ambas instituciones reciben, por medio de los puntajes mínimos de entra en las pruebas estandarizadas de adminisión, el ingreso promedio de los titulados hombres es 31% mayor para los egresados de IP respecto a los universitarios. Este resultado es ro bus to al considerar tanto sólo titulados hombres como hombres y mujeres conjuntamente, en el que se observa que el ingreso de los egresados de universidades es 12% mayor, pero al controlar por el puntaje de entrada los ingresos de los egresados de IP son 4% mayor.
Al comparar los ingresos por carreras individuales (impartidas simultáneamente en universidades e IP) se observan resultados diversos. En los casos de contador-auditor y pedagogía en educación general básica se observa que el ingreso de los titulados de IP es estadísticamente mayor al de los titulados de universidades. Por lo contrario, en las carreras de educación parvularia, ingeniería de ejecución en informática y construcción ci vil los ingresos de los titulados de las universidades son estadísticamente mayores.
Por último, las pruebas revisadas muestran que la agregación incluso al nivel de instituciones (IP y universidades) oculta información pertinente. Hay universidades e IP que lo hacen mejor que el agregado del otro grupo. Por ejemplo en el caso de contador-auditor, en que los ingresos de titulados de IP son mayores en promedio, la agregación esconde el hecho de que los titulados de muchas universidades tienen un desempeño muy superior al de sus pares de algunos IP.
Las universidades seleccionan y admiten mejores alumnos que los IP, y los profesores universitarios tienen antecedentes académicos superiores a los de los docentes de los IP. Entonces, ¿cómo es posible que los egresados de los IP puedan tener mayores remuneraciones que los egresados de carreras universitarias equivalentes? Algunas conjeturas serían las siguientes. El currículo y la metodología pedagógica de los IP están fundamentalmente orientados a la demanda y necesidades del mercado. En cambio, el currículo y la metodología pedagógica universitaria están determinados por la oferta; prevalece la “soberanía del académico” en que cada profesor define por sí so lo lo que es conveniente y adecuado enseñar en su cátedra, con total prescindencia de lo que ocurre en el mercado. Aún más, presumiblemente por cuestiones de prestigio, los profesores universitarios tienen el sesgo de “academizar” sus cursos “hasta el punto de hacerlos inútiles para satisfacer los requisitos inmediatos del medio laboral” (De Moura Castro y Bernasconi, 2005, p. 54). Por otra parte, como una estrategia de posicionamiento en un mercado que se caracteriza por la predominancia de información asimétrica, los IP tenderán a especializarse y generar ventajas comparativas en algunas carreras específicas; en cambio las universidades perciben que su papel es impartir todas las carreras profesionales.
En síntesis, los resultados obtenidos sugieren la necesidad de contar con información con mayor desagregación para mejorar la toma de decisiones de los postulantes; además, esto incrementaría la competencia y posibilitaría una mejor evaluación de las instituciones de ES. Más aún, los resultados sugieren que las universidades no son siempre la mejor opción para un título profesional, y esto deberían saberlo los postulantes.
Da da la evidencia empírica analiza da en este artículo los IP son capaces de aumentar en promedio los ingresos de sus titulados en 30% respecto a lo que pronosticaría el puntaje de los alumnos que ad mi ten. Luego, desde el punto de vista de políticas públicas, los créditos subsidiados que proporciona el gobierno a los estudiantes de ES debieran canalizarse preferentemente a quienes ingresan a carreras de IP con al tas tasas de rendimiento en el mercado laboral. Actualmente más de 90% del crédito fiscal se canaliza a los alumnos que ingresan a las universidades, quienes provienen en gran Porcentaje de colegios privados y de familias de ingresos altos o medios. Los alumnos de los IP pertenecen mayoritariamente a los sectores de menores ingresos y provienen de colegios públicos. Las carreras de los IP son más cortas, son más baratas y poseen mayor empleabilidad inmediata. Los buenos IP están de mostrando que pueden hacerlo que los colegios públicos no son capaces de hacer en general en relación con los colegios privados: mejorar e incluso igualar las oportunidades de ingreso laboral para los jóvenes provenientes de las familias de bajos ingresos con sus pares de familias de ingresos me dios.
