Estudios sobre movilidad social intergeneracional

La movilidad social se refiere a los cambios que experimentan los miembros de una sociedad en su posición o condición socioeconómica. Los estudios sobre movilidad social analizan el grado y la forma de asociación entre los orígenes sociales, entendidos como las condiciones y circunstancias de la vida temprana de una persona, y el punto temporal más próximo, es decir, el destino social (^{Hout y DiPrete, 2006}).

En su análisis se puede distinguir entre movilidad intergeneracional, que muestra el cambio en la posición en relación con el hogar de origen, o intrageneracional que describe los cambios en la posición socioeconómica a lo largo del ciclo de vida de las personas (^{Vélez et al., 2015}). La movilidad intergeneracional se mide en términos absolutos y relativos. La movilidad absoluta refleja los cambios en niveles de vida respecto al que se tenía en el hogar de origen, es decir, la comparación intergeneracional (^{Erikson y Goldthorpe, 2001}). La movilidad relativa muestra las “oportunidades de movilidad comparadas entre grupos con orígenes sociales distintos” una vez controlada la movilidad absoluta, reflejando la “fluidez social y la igualdad de oportunidades” (^{Yaschine et al., 2019: 10}).

^{Ganzeboom et al. (1991)} distinguen tres generaciones precursoras en los estudios de movilidad, las cuales se diferencian en la recolección de datos, los procedimientos de medición, los métodos de análisis y por la definición de los problemas de investigación. La primera generación se desarrolla en la posguerra, caracterizada por estudios de estratificación social en los que la movilidad ocupacional figuraba como el principal tema; la segunda se significó por incorporar modelos de trayectorias de logro educativo y ocupacional; y la tercera por emplear técnicas estadísticas más especializadas a partir de modelos log lineales de movilidad ocupacional.

Posteriormente, los estudios sobre la movilidad social ampliaron sus intereses hacia el papel de la estructura familiar, la segregación residencial, los sistemas escolares, el mercado laboral y el Estado de bienestar, entre otros temas (^{Yaschine, 2015}). A partir de la segunda generación de estudios, la educación se señala como un factor relevante en la movilidad social (^{Torche, 2010}).

La MEI permite contrastar los cambios entre padres e hijos sobre el logro educativo y, por lo tanto, refleja una dimensión de la desigualdad de oportunidades en la sociedad. La desigualdad de oportunidades remite al peso de los factores adscriptivos, que son ajenos a la responsabilidad o méritos de las personas, sobre los destinos sociales (^{Roemer, 2003}; ^{Solís, 2018}). Los factores adscriptivos se refieren a características como el origen socioeconómico familiar, el género, las características étnico-raciales y el contexto territorial de los primeros años de vida, lo que permite entender los efectos de las circunstancias sociales de origen en el destino de las personas (^{Solís, 2018}).

La estratificación social puede cambiarse mediante la incidencia de factores que disminuyan el peso de los elementos adscriptivos en la distribución entre orígenes y destinos. Dichos factores pueden ser productivos, asociados al modelo de desarrollo económico; institucionales, vinculados a la segmentación de los mercados de trabajo o la estratificación del sistema educativo; políticos, referentes a la existencia o no de políticas redistributivas; y demográficos, en fenómenos como la migración o fecundidad (^{Alcoba, 2014}). En ese sentido, el que la MEI dependa menos de factores adscriptivos y más de factores de cambio (o no adscriptivos) sería un indicador de un funcionamiento adecuado de las políticas redistributivas instrumentadas por el Estado (^{Vélez et al., 2015}).

Para efectos de esta investigación se retoma la perspectiva de movilidad intergeneracional, con énfasis en la movilidad absoluta y un interés particular en analizar las desigualdades educativas a partir del estudio del peso de factores adscriptivos y no adscriptivos sobre los cambios intergeneracionales en el logro educativo.

Estudios sobre movilidad educativa intergeneracional

Las investigaciones sobre estratificación y movilidad social han mostrado, para América Latina, la persistencia y el incremento de la asociación entre orígenes y destinos sociales, en el logro educativo (^{Solís, 2013}). Las investigaciones de ^{Fernández (2004)} y ^{Blanco (2011)}, muestran los efectos en la movilidad social a partir del cambio del modelo económico, y ponen en evidencia que el desempeño académico de los estudiantes está fuertemente determinado por los orígenes sociales, por rasgos sociodemográficos de las familias y por la existencia de condiciones favorables para el aprendizaje en los hogares; es decir, que el origen social de las personas constituye un factor primordial en el destino social. Complementariamente, los trabajos de ^{Martínez (2002)} y ^{Solís (2010)} analizan la desigualdad educativa medida en años de escolaridad y muestran que México, en comparación con otros países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), presenta mayor desigualdad debido, principalmente, a factores socioeconómicos.

Otros estudios que se han centrado en las transiciones educativas (^{Mare, 1981}; ^{Solís, 2013}), muestran los efectos de la desigualdad en cada nivel educativo y cómo la segmentación de la oferta educativa se relaciona con la desigualdad, lo cual ha puesto en evidencia la existencia de trayectorias educativas divergentes. En los estudios internacionales de este tipo ha surgido un debate en torno al hecho de que los efectos del origen social en la progresión escolar se reducen a medida que se avanza hacia niveles educativos superiores (^{Solís, 2013}; ^{Shavit y Blossfeld, 1993}).

A nivel internacional (^{Shavit et al., 2007}), en México (^{Torche, 2010}; ^{Solís, 2013}; ^{Solís, 2018}) y en algunas ciudades de México (^{Solís, 2007}), se ha documentado que la expansión de la cobertura educativa ha permitido acceder a la escolaridad a los grupos sociales más desfavorecidos. Sin embargo, señalan que dichos resultados deben analizarse con cautela ya que no implican necesariamente una reducción global en la desigualdad, sino simplemente un traslado de la desigualdad del nivel básico hacia la educación intermedia y superior (^{De Hoyos et al., 2010}; ^{Solís, 2013}; ^{Delajara et al., 2018}). Además, se ha documentado que las mejoras en la cobertura benefician mayoritariamente a los sectores más privilegiados, ya que tienden a utilizar todos sus recursos para aprovechar la expansión de la educación en su beneficio (^{Rafthery y Hout,1993}).

Por su parte, ^{De la Torre (2020)} y ^{Orozco et al. (2019)} concluyen que la movilidad educativa ascendente en México es alta, aunque limitada porque persisten desventajas educativas entre generaciones, principalmente en los estados del sur, donde se tienen las menores tasas de movilidad, y porque las condiciones del hogar de origen siguen determinando las oportunidades educativas. También señalan que el peso de la herencia educativa se puede reducir mejorando la calidad de las escuelas públicas y con la ayuda de transferencias monetarias a los hogares más vulnerables. ^{De Hoyos et al. (2010)}, con base en el análisis de los efectos de políticas educativas, coinciden en que las políticas dirigidas a mejorar la educación de los más pobres pueden ser una herramienta para igualar las oportunidades en la sociedad.

Finalmente, ^{Rodríguez (2020)} sintetiza los resultados de las investigaciones en MEI en México de la siguiente manera: a) los hijos tienen en su mayoría mejores niveles de escolaridad que sus padres; b) las tasas absolutas de movilidad educativa son altas; c) las tasas absolutas de movilidad muestran un predominio de la movilidad educativa ascendente frente a la descendente y la inmovilidad; d) las tasas relativas de movilidad muestran un incremento de la asociación entre orígenes y destinos educativos, es decir, que hay una mayor rigidez en el régimen de movilidad educativa, y e) las oportunidades educativas se presentan de manera diferenciada, en particular es más difícil acceder al nivel medio superior y superior para los hijos de padres con niveles educativos bajos.

Antecedentes

Durante veinte años (1997-2018), el POP fue el programa central contra la pobreza en el país y estuvo considerado como pionero y referente a nivel internacional (^{Yaschine, 2019}). Era un programa de transferencias monetarias condicionadas que buscaba contribuir a la ruptura de la trasmisión intergeneracional de la pobreza, impulsando la formación de capital humano en las nuevas generaciones (^{Levy y Rodríguez, 2005}).

En sus inicios Progresa tenía una cobertura de 300 mil familias en el ámbito rural; a principios de 2002 su población atendida se había incrementado a 2.4 millones de hogares, de los cuales dos terceras partes estaban en comunidades indígenas. En ese año, cuando cambió su nombre a Oportunidades, aumentó su cobertura a los 32 estados del país en los ámbitos rural y urbano, alcanzando los 4.2 millones de hogares beneficiarios. A finales de 2018, ya con el nombre de Prospera, atendía a 6.7 millones de hogares en 111 844 localidades (^{Bienestar, 2018}).

Sus rasgos distintivos fueron las transferencias monetarias, la focalización, la condicionalidad, la articulación y la evaluación (^{Progresa, 1997}; ^{Yaschine, 2019}). Mediante las transferencias monetarias se buscaba aumentar los ingresos y el consumo de los hogares a fin de mejorar el bienestar de las familias e incentivar el desarrollo de capital humano. Con la focalización se quería garantizar que los apoyos se entregaran a hogares en pobreza extrema. La condicionalidad establecía un sistema de corresponsabilidades para la permanencia en el programa, cuyo fin era asegurar la asistencia escolar y el cuidado de la salud. La articulación implicaba la coordinación de las acciones del programa entre diversas secretarías y los tres órdenes de gobierno. Y la evaluación era el mecanismo (interno y externo) de seguimiento y mejora continua de los resultados.

Las acciones desplegadas se organizaron en tres componentes principales, aunque durante sus dos décadas de operación se incorporaron otros componentes, en su mayoría de carácter temporal. El componente educativo consistía en la entrega de becas y paquetes de útiles escolares, y su condicionalidad se registraba mediante las listas de asistencia escolar. El componente de salud fomentaba el cuidado de la salud y la entrega de complementos alimenticios a niños pequeños y mujeres embarazadas o en lactancia, la corresponsabilidad implicaba la asistencia a chequeos periódicos y a pláticas de salud. El componente alimenticio otorgaba apoyos monetarios para mejorar el consumo y el estado nutricional de los hogares (^{Yaschine, 2019}).

Fundamentos teóricos

El diseño del programa surgió del diagnóstico realizado entre 1995 y 1997, el cual identificó que el bajo nivel de capital humano de las personas generaba un “círculo vicioso” a escala individuo-familia, que reproducía la pobreza de una generación a la siguiente (^{Progresa, 1997}). La desnutrición y un precario estado de salud provocaban un bajo rendimiento escolar, que se traducía en limitada productividad, bajos ingresos laborales y, finalmente, en la reproducción de los patrones de pobreza (^{CNPDHO, 2003}). El programa se planteó dos objetivos interrelacionados: a corto plazo, mejorar el bienestar de las familias mediante el aumento de su capacidad de consumo; y a largo plazo, desarrollar el capital humano de sus integrantes más jóvenes para mejorar su bienestar en el futuro (^{Yaschine, 2019}).

La teoría del capital humano fundamentó la función social y económica del programa (^{Yaschine, 2015}). Su hipótesis plantea que la inversión en la generación de habilidades y conocimientos influye en la productividad y en el ingreso real de las personas a futuro (^{Becker, 1962}). Sin embargo, se observaba que las personas en situación de pobreza, dadas sus circunstancias y preferencias de consumo e inversión, tenían un deficiente capital humano (^{Schultz, 1965}). Por medio de las transferencias y las condicionalidades se buscaba que los hogares en pobreza percibieran a la educación como inversión y no como gasto, asumiendo que la retribución de invertir en educación se reflejaría en el largo plazo en mejores empleos y mayores ingresos (^{Ordóñez y Silva, 2019}).

El componente educativo

El componente educativo evolucionó mediante la incorporación de niveles educativos en los que se podía otorgar la beca, así como en las modalidades educativas reconocidas, lo que permitió ampliar la cantidad de niños(as) y jóvenes que recibían sus beneficios (^{Yaschine, 2019}).

Los apoyos otorgados originalmente a las familias consistían en becas educativas y recursos para la adquisición de útiles escolares por cada hijo estudiando entre tercero de primaria y tercero de secundaria (^{Progresa, 1997}). A partir de 2002 se concedieron becas para estudiantes de educación media superior en modalidad escolarizada, en 2014 se incorporó la modalidad no escolarizada y en 2016 la mixta. En 2012 se añadieron becas para primero y segundo de primaria en zonas rurales a fin de incentivar el ingreso oportuno de los niños a la escuela. Por último, las becas a educación superior se incluyeron en 2016 mediante esquemas de cofinanciamiento con la Coordinación Nacional de Becas para Educación Superior (^{Yaschine, 2019}).

Los montos de las becas fueron definidos para desincentivar la incorporación laboral de niños(as), tomando como referencia los ingresos que percibían por trabajar (^{Progresa, 1997}; ^{Levy y Rodríguez, 2005}). La cantidad ofrecida era diferente en cada nivel educativo y aumentaba en función del incremento en la escolaridad. Los montos eran iguales para hombres y mujeres en la primaria; pero a partir de la secundaria eran mayores para las mujeres porque se identificó que de los trece años en adelante tenían menores tasas de asistencia escolar que los hombres.

Las becas incentivaban la asistencia escolar y las corresponsabilidades promovían la permanencia. Los componentes de salud y alimentación generaban impactos en los beneficiarios para garantizar su adecuado aprovechamiento escolar, a fin de alcanzar la mayor acumulación de capital humano posible a lo largo de sus trayectorias educativas. A partir del desarrollo de capital humano, generado por la inversión en los tres componentes, la movilidad educativa se constituía como elemento crucial para propiciar la movilidad social y, en consecuencia, la ruptura de la transmisión intergeneracional de la pobreza.

Las evaluaciones del componente educativo mostraron que el programa tuvo efectos positivos sobre la inscripción y permanencia escolar, el incremento de la escolaridad, la transición de secundaria a bachillerato, la reducción de la repetición de grados, el desempeño académico y la MEI. Se documentaron también impactos más favorables para las mujeres e indígenas en varios indicadores educativos, lo cual favoreció el cierre de brechas de género y étnicas que persistían históricamente en el país. De estos estudios destacan: ^{Skoufias y Parker (2001)}; ^{Parker (2004}, ²⁰¹⁹⁾; ^{Schultz (2004)}; ^{Behrman et al. (2005)}; ^{González de la Rocha (2008)}; ^{Yaschine (2015)}; ^{ASF (2016)}; ^{Parker y Todd (2017)}; ^{Parker y Vogl (2018)}; ^{Acevedo, Ortega y Székely (2019)}; ^{Mendoza (2019)}; ^{Gutiérrez et al. (2019)}, y ^{Behrman et al. (2019)}.

En particular, los estudios que analizaron la MEI mostraron que el programa tuvo un impacto positivo sobre la movilidad ascendente de los beneficiarios después de diez años de operación (^{Mendoza, 2019}). La movilidad educativa de los beneficiarios del programa fue predominantemente ascendente, se relacionó con el grado de exposición al programa y fue mayor para las mujeres, los indígenas y los migrantes (en comparación con hombres, no indígenas y no migrantes, respectivamente). También se señala que, si bien la MEI fue alta en comparación con sus padres, fue limitada en referencia al logro educativo de sus iguales en otros estratos socioeconómicos, lo que refleja el peso del origen en la educación (^{Yaschine, 2015}; ^{Mendoza, 2019}).

Fuente de información y delimitación del grupo de estudio

La fuente de información usada es la base de datos panel de la Encuesta de Evaluación de los Hogares Rurales (ENCEL) 1997-2017 del POP. Dicho panel se conformó por diez rondas de levantamiento: entre 1997 y 2000 se aplicaron las primeras siete y posteriormente se recabó información en 2003, 2007 y 2017. La ENCEL se levantó en una muestra de localidades rurales de alta y muy alta marginación en siete estados de la República Mexicana: Guerrero, Hidalgo, Michoacán, Puebla, Querétaro, San Luis Potosí y Veracruz. La última ronda de la ENCEL se aplicó en 334 localidades (^{Banco Mundial, 2018}).

La presente investigación retoma la información de la ronda final de 2017 para construir las variables dependiente e independientes, con excepción de las variables requeridas para la construcción del índice de riqueza del hogar de origen, las cuales se obtienen de la ronda basal de 1997.¹

Asimismo, el análisis se enfoca en una muestra de 4 467 jóvenes, la cual se conformó según los siguientes criterios: a) que tuvieran entre 18 y 35 años;²b) que hayan formado parte de los hogares en la ronda basal o en alguna de las siguientes rondas levantadas hasta el 2000, y que fueran localizados en la ronda de 2017; c) que hayan sido beneficiarios del programa por al menos un año; y d) que contaran con información sobre su escolaridad y la de su proveedor(a) principal que, en su gran mayoría, son los padres o madres.³

El cuadro 1 muestra la distribución del grupo de estudio por sexo, condición étnica y migratoria, y entidad de origen.

Métodos para la caracterización de la MEI

El análisis de las características de la MEI del grupo de estudio se realiza a partir de la elaboración de tablas de movilidad intergeneracional, las cuales permiten identificar la movilidad educativa absoluta y cuantificar los cambios entre el origen social, es decir, el nivel educativo de los proveedores, y el destino social, que se refiere al nivel alcanzado por el joven.

Para el estudio de la movilidad absoluta educativa intergeneracional se utilizó como variable principal un esquema de estratos educativos (cuadro 2), que permitió agrupar el nivel educativo incompleto inmediato superior al nivel completo inferior, dada la importancia que reviste completar un nivel en el mercado laboral.⁴

Las tablas de movilidad se representan mediante una matriz cuadrada. Se conforma por F _i,j personas, en función de que existen i columnas y j filas. Cada elemento de la matriz F _i,j representa la proporción de personas (en este caso de jóvenes) con un destino j determinado por su proveedor con un origen i. La matriz contiene frecuencias en cada celda, el total de cada fila es la suma de casos de la fila y el total de la esquina inferior derecha expresa la suma de todos los casos de la muestra (^{Hout, 1983}).

Las tablas de movilidad permiten construir dos medidas: las tasas de movilidad y los porcentajes de salida. Las tasas reflejan una medida resumen del comportamiento de la movilidad en el grupo de estudio. Representan la proporción de casos respecto al total que experimentaron inmovilidad o movilidad (ascendente o descendente), independientemente del número de posiciones que se hayan movido (^{Hout, 1983}). A partir de lo anterior, se establecieron tres parámetros en función del estrato educativo alcanzado por un(a) joven respecto al de su proveedor: a) movilidad ascendente de larga distancia, cuando es mayor en dos o más estratos; b) movilidad ascendente de corta distancia, cuando es mayor en solo un estrato; c) inmovilidad-movilidad descendente, cuando el estrato es el mismo o menor al de su proveedor.

Por su parte, los porcentajes de salida registran la distribución de destinos para cada categoría de origen (^{Hout, 1983}), cuya sumatoria para cada categoría (fila) es 100 por ciento. Dichos porcentajes pueden interpretarse como “las probabilidades que tienen los individuos de tener un cierto destino, dado cada origen, considerando la movilidad estructural y la movilidad relativa” (^{Yaschine et al., 2019: 28}). La matriz de transición que se obtiene debe ser cuadrada y poseer un número de filas y columnas igual al número de estratos educativos, los cuales son excluyentes entre sí; además, los registros y números de la matriz deben sumar uno en cada una de sus filas (probabilidad de 100 por ciento distribuida en los diferentes estratos) y deben ser positivos (^{Yánez y García, 2013}). Cada valor que toma la matriz P _i,j se establece a partir de la distribución de frecuencias y refleja la probabilidad de pasar de la categoría i a la j, se calcula como el cociente del número de personas que pasaron de i a j y el número de personas que inicialmente se encontraban en la categoría i (^{Yánez y García, 2013}).

Determinantes de la MEI: modelo logístico ordenado generalizado

La segunda fase de la estrategia metodológica consiste en estimar un modelo logístico ordenado generalizado para analizar el peso que tienen los factores adscriptivos y de cambio sobre los niveles de MEI alcanzados por los jóvenes del grupo de estudio. Este tipo de modelos considera el orden de la variable dependiente y permite obtener las probabilidades acumuladas parciales, dado que los datos violan el supuesto de proporcionalidad, es decir que no se puede asumir que exista la misma distancia entre sus distintas categorías (^{Williams, 2005}; ^{Agresti, 2010}; ^{O’Connell, 2006}).

El cuadro 3 resume las variables utilizadas en el modelo. La variable dependiente es la MEI, está definida como una variable categórica y jerárquica, y puede presentar tres valores: a) movilidad ascendente de larga distancia, b) movilidad ascendente de corta distancia y c) inmovilidad-movilidad descendente. Las variables independientes incluidas se refieren a tres tipos de factores adscriptivos: a) origen socioeconómico familiar (índice de riqueza del hogar de origen);⁵b) lugar de origen (entidad federativa de origen), y c) características individuales (sexo y condición étnica). Asimismo, se incluyen variables asociadas a tres factores de cambio: a) condición de migración,⁶b) tiempo de exposición al programa⁷ y c) monto total de apoyos monetarios recibidos.⁸

El modelo logístico ordenado generalizado fue planteado por ^{Williams (2005: 59)} y se expresa de la siguiente manera:

De lo anterior puede determinarse que las probabilidades que Y tomará en cada uno de los valores 1, …, M son iguales a:

En primer lugar, se obtienen los coeficientes β que muestran el sentido de la relación de las variables independientes respecto a las categorías de la variable dependiente. Los coeficientes positivos revelan que mientras más alto sea el valor de la variable independiente, es más probable que la variable dependiente se encuentre en la categoría de referencia, en este caso, la movilidad ascendente de larga distancia; y los coeficientes negativos muestran que mientras más bajo sea el valor de la variable independiente, es más probable que la variable dependiente se encuentre en la categoría de contraste, en este caso, movilidad ascendente de corta distancia o inmovilidad-movilidad descendente (^{Williams, 2005}).

Posteriormente se obtienen los momios mediante las ratios de riesgo relativo (RRR), los cuales indican la probabilidad que tienen las variables independientes de presentar ya sea la categoría de referencia o las de comparación de la variable dependiente. Las razones de probabilidad se obtienen respecto a las categorías de referencia de las variables independientes, las cuales están representadas con el valor cero (cuadro 3). Finalmente se obtienen las probabilidades marginales para cada nivel de la MEI en función de las variables independientes y cada una de sus categorías.

Cabe destacar que el análisis presenta algunas limitaciones. Los resultados son válidos únicamente para los jóvenes que conforman el grupo de estudio y, si bien pueden tomarse como indicativos, no son generalizables a todos los beneficiarios del POP. Además, el diseño metodológico no permite atribuir los resultados en movilidad educativa al impacto de la intervención del POP. Por último, debido a que 3.78 por ciento (169) de los jóvenes del grupo estudiado continúa su trayectoria educativa, es posible que nuestro análisis subestime ligeramente la MEI porque son casos que no reflejan su potencial de movilidad. Sin embargo, se decidió considerarlos en la muestra dado que la mayoría (98) se encuentra en educación superior (en primaria 10, secundaria 32 y media superior 29). A pesar de estas limitaciones, los resultados muestran las características de la MEI del grupo de jóvenes estudiados, provenientes de hogares rurales en condiciones de pobreza extrema, así como el peso que tienen determinados factores en ella.

Caracterización de la movilidad educativa intergeneracional

Para conocer cuál es el nivel y las características de la MEI alcanzada por los jóvenes y sus diferencias por subgrupos de comparación (sexo, condición étnica y migratoria, y lugar de origen), se calcularon las tasas de movilidad y los porcentajes de salida. En el presente apartado se describen los resultados.

Un primer acercamiento a los cambios intergeneracionales en la educación lo muestran los datos comparativos de los estratos educativos alcanzados por proveedores y jóvenes (gráfica 1). Los proveedores se concentran en los estratos educativos más bajos, predominantemente sin educación; en promedio alcanzan tres años de escolaridad. En contraste, son pocos los jóvenes que no tienen escolaridad, la mayoría alcanza secundaria completa o un estrato superior y, en promedio, tienen nueve años de escolaridad.

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la ENCEL 2017.

GRÁFICA 1 Distribución de proveedores y jóvenes del grupo de estudio por estratos educativos (porcentajes) 

Las tasas de movilidad educativa absoluta complementan la descripción de los cambios intergeneracionales; sobresale la alta movilidad ascendente y las muy bajas tasas de inmovilidad y movilidad descendente para el total y todos los subgrupos de comparación. En todos los casos las tasas de movilidad ascendente indican que 8 de cada 10 jóvenes tienen un estrato educativo mayor que el de sus proveedores, de los cuales 5 experimentan movilidad ascendente de larga distancia y 3 movilidad de corta distancia (cuadro 4).

En la comparación por sexo se aprecia que un porcentaje ligeramente mayor de mujeres logra movilidad de larga distancia y una proporción un poco más alta de hombres presenta inmovilidad-movilidad descendente, lo cual representa un avance porque históricamente las mujeres presentaban mayor rezago. En cuanto a la condición étnica, la MEI se comporta de manera similar en ambos grupos, lo que podría interpretarse como un avance para los indígenas, considerando las desventajas históricas de este grupo. Destaca la comparación por condición migratoria, en la que se observa que los migrantes presentan la tasa más alta de movilidad ascendente de larga distancia y menor proporción de inmovilidad-movilidad descendente.

En el análisis de la movilidad alcanzada en función de la entidad federativa de origen (cuadro 5), se observa un comportamiento similar de las tasas en la mayoría de las entidades; la mayor proporción de movilidad ascendente (de larga y corta distancia) se presenta en el estado de Hidalgo, seguido de forma cercana por Querétaro, Veracruz, Puebla, San Luis Potosí y Michoacán. Guerrero, la entidad con las mayores desventajas socioeconómicas entre las estudiadas, es la que presenta un menor nivel de movilidad ascendente de larga distancia: únicamente 3 de cada 10 jóvenes la alcanza; también tiene la mayor proporción de inmovilidad-movilidad descendente, con 28.7 por ciento, mientras que para los demás estados es menor a 17.0 por ciento.

El cuadro 6 contiene los porcentajes de salida para el grupo de estudio en su conjunto, cuyos resultados refuerzan lo que se ha descrito anteriormente. A pesar de la alta tasa de movilidad ascendente, se observan también los pesos de la herencia educativa. Los jóvenes con proveedores que tienen menor nivel educativo tienen mayor probabilidad de alcanzar los niveles más bajos. Estos jóvenes tienen 7.9 por ciento de probabilidad de permanecer en el estrato educativo más bajo y únicamente 5.4 por ciento de tener educación superior; mientras que para los jóvenes con proveedores que tienen educación superior las probabilidades son nulas de quedarse sin educación y de 46.2 por ciento de tener educación superior.

La diagonal principal presenta los porcentajes de inmovilidad educativa, es decir, la proporción que se mantuvo en el mismo estrato que sus proveedores. El estrato de educación media superior tiene el mayor porcentaje de inmovilidad. En el agregado total, se observa que el estrato educativo que tiene mayor probabilidad de alcanzarse es la secundaria (43.5%), y que la probabilidad de tener un nivel educativo menor (sin educación o primaria) es de 28.4 por ciento. Si bien lo anterior puede representar una diferencia de hasta dos estratos educativos respecto al proveedor, la probabilidad de alcanzar los estratos más altos sigue siendo baja: 19.8 por ciento para la educación media superior y 8.2 por ciento para la superior.

Los porcentajes de salida por subgrupos presentan el mismo patrón que el grupo agregado (cuadro 7). Para todos los subgrupos se observan tasas altas de movilidad ascendente, así como un patrón de herencia intergeneracional. Sin embargo, es relevante destacar algunas diferencias entre ellos. En la comparación por sexo hay una diferencia ligeramente más favorable para las mujeres, principalmente a partir del análisis de los dos estratos extremos. Independientemente del estrato del proveedor, la probabilidad de ubicarse en el estrato sin educación es un poco mayor para los hombres (6.4%) que la de las mujeres (5.1%), mientras que las mujeres tienen mayor probabilidad de alcanzar educación superior (8.6%) que los hombres (7.6%). No obstante, para ambos subgrupos la secundaria es el nivel que tiene mayor probabilidad de alcanzarse, siendo ligeramente mayor para las mujeres (44.1 por ciento frente a 42.9 por ciento de los hombres).

Si bien las tasas de MEI son semejantes entre ambos subgrupos por condición étnica, el análisis de los porcentajes de salida aporta algunos matices. El peso de la herencia educativa es mayor para los indígenas cuando el estrato del proveedor es sin educación, ya que tienen 10.7 por ciento de probabilidad de permanecer en dicho estrato contra 6.7 por ciento para los no indígenas. En este sentido destaca el hecho de que, independientemente del estrato de origen, la probabilidad de ubicarse en los estratos inferiores (sin educación y primaria) es mayor para los indígenas (33.5%) que para los no indígenas (26.6%). No obstante, los indígenas también tienen una probabilidad más alta de alcanzar los estratos educativos más avanzados (media superior y superior) (30.0%) que los no indígenas (27.2%). Esta diferencia en los extremos de la estratificación educativa se explica por una probabilidad más alta para los no indígenas (46.2%) que para los indígenas (36.6%) de alcanzar la secundaria completa.

En el análisis por condición migratoria destaca que los migrantes tienen un menor peso de la herencia intergeneracional, principalmente cuando sus orígenes se ubican en los niveles educativos más bajos. Esto se traduce en una probabilidad menor para ellos de encontrase en sin educación o primaria (20.3 por ciento frente a 29.9 por ciento para los no migrantes) y una probabilidad más alta de alcanzar la educación media superior y superior (39.1 por ciento frente a 26.0 por ciento).

En esencia, se observa que la MEI alcanzada por los jóvenes es predominantemente ascendente y de larga distancia. No obstante, la MEI ha permitido a los jóvenes alcanzar en gran medida el estrato educativo de secundaria, con la persistencia de barreras para acceder y concluir los niveles medio superior y superior. Los datos también reflejan que el peso de la herencia educativa persiste en el logro educativo, ya que aquellos jóvenes que tienen un origen con bajos niveles educativos tienen más probabilidades de permanecer en dichos niveles.

En cuanto a las diferencias de la MEI por subgrupos de comparación se observa que las mujeres tienen marginalmente una mayor MEI ascendente que los hombres, mientras que no se observan diferencias entre indígenas y no indígenas. Asimismo, en el caso de las mujeres, en comparación con los hombres, se observa una menor probabilidad de ubicarse en el estrato sin educación y más alta de alcanzar la educación superior. Por su parte, los indígenas, en contraste con los no indígenas, tienen una mayor probabilidad de ubicarse en el estrato sin educación, pero también de alcanzar el nivel superior.

La condición de migración refleja las diferencias más significativas, los migrantes han logrado los mayores niveles de MEI ascendente (en particular de larga distancia), tienen un menor peso de la herencia educativa y una mayor probabilidad de alcanzar educación media superior y superior. Este resultado sugiere la relevancia que tiene el contexto en la conformación de la estructura de oportunidades.

La importancia del contexto también se refuerza a partir de las diferencias de la MEI por lugar de origen, según las cuales los jóvenes de Guerrero, la entidad con mayores desventajas socioeconómicas, tienen los menores niveles de MEI ascendente de larga distancia y la mayor inmovilidad-movilidad descendente.

Determinantes de la MEI: factores adscriptivos y de cambio

Con el fin de entender con mayor profundidad los niveles de MEI alcanzados se estimó un modelo logístico ordenado generalizado para analizar el peso que tienen los factores adscriptivos y de cambio sobre las diferencias intergeneracionales. A partir del modelo, se obtuvieron las probabilidades de alcanzar alguno de los tres tipos de movilidad (ascendente de larga distancia, ascendente de corta distancia e inmovilidad/movilidad descendente) en función de tres variables adscriptivas (origen socioeconómico, lugar de origen y características individuales) y tres de cambio (condición de migración, tiempo de exposición al POP y monto de apoyos del POP), siendo la movilidad de larga distancia la categoría de referencia.⁹

El paquete estadístico despliega los coeficientes (β) que reflejan el sentido de la relación entre las variables y las ratios de riesgo relativo (RRR) que indican la probabilidad que tienen las variables independientes de presentar la categoría de referencia de la variable dependiente. El cuadro 8 presenta los resultados.

En la comparación entre movilidad ascendente de larga y corta distancia son pocas las categorías que determinan la probabilidad de encontrarse en una u otra, ello refleja que son grupos con características similares. De las variables adscriptivas el riesgo relativo de que un joven alcance movilidad de larga distancia versus movilidad de corta distancia aumenta cuando el índice de riqueza del hogar es alto respecto a bajo (1.59 veces); y cuando son originarios de San Luis Potosí (1.66 veces), Hidalgo (1.35 veces) o Puebla (1.35 veces) versus Guerrero. Entre las variables de cambio, un tiempo de exposición al programa de 17-20 años (1.97 veces) y haber recibido un monto alto de apoyos monetarios (1.54 veces), aumentan la probabilidad de tener movilidad de larga distancia.

En la comparación entre la movilidad de larga distancia y la inmovilidad-movilidad descendente, la mayoría de las categorías analizadas incide sobre la probabilidad de experimentar la primera, en vez de la segunda. En cuanto a las variables adscriptivas, la probabilidad de que un joven alcance la primera condición aumenta cuando el índice de riqueza del hogar es alto (1.31 veces) y cuando el lugar de origen no es Guerrero (entre 2.55 y 1.73 veces dependiendo de la entidad). Todas las variables de cambio contribuyen a explicar la probabilidad de presentar movilidad de larga distancia en vez de inmovilidad-movilidad descendente: cuando los jóvenes emigran de sus lugares de origen (1.62 veces), cuando el tiempo de exposición al programa es alto (1.99 veces) o medio (1.39 veces) y cuando el nivel de apoyo recibido es alto (2.90) o medio (1.58), respecto a bajo en ambos casos.

Cabe destacar que, entre las variables adscriptivas, las características individuales (sexo y condición étnica) no fueron significativas en ninguna de las dos comparaciones. Esto es consistente con los resultados descriptivos presentados en el apartado anterior que muestran que las diferencias en la MEI por sexo y condición étnica son marginales.

También se estimaron las probabilidades de cada categoría de las variables independientes, para cada uno de los niveles de MEI. A través de las probabilidades obtenidas es posible construir un perfil acerca de los determinantes asociados a cada nivel de MEI en función de los factores adscriptivos y de cambio.

Los resultados (cuadro 9) muestran que quienes tienen mayor probabilidad de alcanzar movilidad ascendente de larga distancia provienen de un hogar con un índice de riqueza alto, son originarios de San Luis Potosí o Hidalgo, son mujeres e indígenas, emigraron de su localidad de origen, tuvieron un tiempo de exposición al POP de 17 a 20 años y recibieron un monto alto de apoyos por parte de este programa.

Por su parte, quienes tienen mayor probabilidad de experimentar movilidad ascendente de corta distancia provienen de hogares de origen con un nivel medio o alto de riqueza, son originarios de Guerrero, Michoacán o Puebla, no son indígenas, no emigraron de su localidad de origen, tuvieron una intervención del POP de 17 a 20 años y recibieron un monto alto de apoyos monetarios del programa. En este caso, el sexo es indistinto.

Por último, los jóvenes que con más alta probabilidad presentan inmovilidad-movilidad descendente provienen de hogares con un nivel bajo de riqueza, son originarios de Guerrero, son hombres, no son indígenas, no emigraron de su localidad de origen, fueron beneficiarios del POP de 1 a 10 años y recibieron un monto bajo de apoyos monetarios del programa.

En síntesis, los resultados reflejan que la MEI está determinada por los dos tipos de factores considerados: adscriptivos y de cambio. Se observa el peso de la herencia intergeneracional en la MEI en función de las variables adscriptivas, principalmente del índice de riqueza del hogar de origen y de la entidad de origen. Un origen socioeconómico familiar alto incrementa las probabilidades de MEI ascendente de larga y corta distancia, mientras que uno bajo favorece la inmovilidad-movilidad descendente. Por su parte, los jóvenes originarios de Guerrero, entidad con las mayores desventajas socioeconómicas entre las analizadas, muestran una mayor probabilidad de tener inmovilidad-movilidad descendente. El sexo y la condición étnica parecen ser variables con una incidencia más marginal. Si bien no resultan ser estadísticamente significativas en el modelo logístico, sí lo son en la estimación de las probabilidades marginales, donde se observa que ser mujer e indígena se asocian con tener mayor probabilidad de experimentar MEI ascendente de larga distancia.

Los factores de cambio impactan de forma positiva en la MEI ya que emigrar del lugar de origen, un mayor tiempo de exposición al programa y mayores montos de apoyos del mismo, incrementan la probabilidad de movilidad ascendente de larga y corta distancia. Ello refleja que modificar las condiciones de origen de los jóvenes, ya sea por medio de decisiones individuales que conducen a un cambio de contexto territorial o de acciones de política pública, como el acceso al pop, contribuye a reducir las desigualdades intergeneracionales en el ámbito educativo.