Rendimiento laboral de la educación superior: evidencia a partir de Ponte en Carrera

La reciente literatura sobre economía del comportamiento muestra que la disponibilidad de información tiene un papel importante en la toma de decisiones. Esto parece ser especialmente cierto en mercados como el de la educación, donde la calidad y pertinencia de estos servicios es difícil de percibir por adelantado, y solo se revelan con precisión luego de la experiencia de su consumo. ¿Iniciaría un joven una carrera sabiendo que estaría mejor dirigiéndose directamente al mercado laboral?

Por lo general, los retornos de las universidades se encuentran correlacionados con el costo de las pensiones. Sin embargo, existe un importante número de instituciones que, para un nivel dado de inversión, ofrecen un retorno mucho menor que el esperado. En otras palabras, son universidades o institutos que cobran una pensión alta, pero que no compensan con un mayor retorno salarial al ingresar al mercado laboral.

En este contexto, en un trabajo que realizamos con Gustavo Yamada y Nelson Oviedo, estimamos el potencial valor de la información laboral en el mercado de educación superior en el Perú, con la primera versión del portal Ponte en Carrera (PEC). Desde el año 2015, la iniciativa busca proveer ex ante, a los jóvenes y familias, de información relacionada con la calidad educativa de las universidades e institutos y el desempeño en el mercado laboral de sus egresados. De esta manera, se espera que los individuos tomen una decisión de educación a largo plazo con la máxima información disponible. Así, también, de manera indirecta, se ejerce presión desde la demanda para que las ofertas educativas de reducida empleabilidad mejoren su calidad y pertinencia o desaparezcan del mercado.

Los retornos de la educación superior

Un primer hallazgo de esta investigación evidencia la heterogeneidad de los retornos de la educación según el tipo de educación superior (universitaria o técnica) y según la familia de carrera. La metodología usada para estimar los retornos compara la ganancia promedio de la alternativa de graduarse en una carrera específica frente a la alternativa de empezar a trabajar con un grado de educación secundaria. En ese sentido, la metodología propuesta pretende imitar la forma en la que los hogares (estudiantes y/o sus familias) podrían tomar decisiones de educación superior a partir de información pública disponible.

Utilizando los datos reportados en PEC, encontramos que la proporción de retornos positivos alcanza el 94% y 60% para carreras universitarias y técnicas, respectivamente (Figura 1). Sin embargo, al incorporar a los trabajadores del sector informal (datos no reportados en PEC[1]), la proporción de retornos positivos en carreras técnicas es solo 4%. En promedio, los retornos a la educación caen de 63% a 24% en el caso de universitarios, y, en el caso de técnicos, pasa de 24% a -22%. En ese sentido, para un egresado de educación técnica, el hecho de pertenecer al sector formal podría asegurarle un retorno positivo esperado, mientras que pertenecer al sector informal implicaría una alta probabilidad de cubrir los costos directos y de oportunidad de la educación recibida.

Figura 1: Distribución de los retornos a la educación según tipo de educación superior (en porcentaje)

Elaboración: gráfico inicialmente mostrado en González-Velosa et al. (2015). Los resultados son propios.

Otra importante fuente de heterogeneidad dentro de cada tipo de educación superior es la familia de carrera (Figura 2). Al parecer, el mercado premia en forma diferenciada a los egresados según la carrera estudiada, y esto probablemente se encuentre asociado con la calidad y escasez de egresados en estos campos o con la dificultad de obtener el grado en algunos programas específicos.

Figura 2: Retornos netos a la educación superior universitaria según familia de carrera (en porcentaje)

Retornos netos a la educación superior técnica según familia de carrera (en porcentaje)

Nota: Los puntos anaranjados representan los intervalos de confianza al 95%. Elaboración: gráfico inicialmente mostrado en González-Velosa et al. (2015). Los resultados son propios.

El efecto de la calidad de la educación sobre los salarios

El Perú no ha sido ajeno a la explosión en la tasa de matrícula en educación superior alrededor del mundo. Este hecho trajo consigo nuevos desafíos para la capacidad de cobertura y calidad del sistema educativo. En 1996 se flexibilizaron los requisitos para invertir en instituciones educativas de todo nivel, incluyendo la educación superior. Este crecimiento de la oferta universitaria estuvo fuertemente asociado a una caída en la calidad de la educación impartida por las instituciones creadas en el período posdesregulación.

Mediante un análisis econométrico, se encontró que el hecho de asistir a una universidad de mayor calidad –aquella universidad dentro del primer cuartil de la distribución del índice de calidad propuesto por Beltrán y Lavado (2015)– incrementa el retorno neto de la combinación carrera e institución en 17,3 puntos porcentuales. Este efecto directo de la calidad universitaria sobre el retorno representa el 40% de la brecha existente entre el salario promedio de un egresado de una universidad de mayor calidad en comparación con un egresado de una universidad de menor calidad.

El 60% restante puede ser atribuido a la autoselección de los propios individuos. En otras palabras, el mayor salario percibido por aquellas personas que asisten a una universidad de mayor calidad, en parte, se explica por las condiciones previas al inicio de los estudios. Entre estas condiciones previas, se considera el nivel socioeconómico de la familia: el máximo nivel educativo alcanzado por los padres, la tenencia de vivienda propia, el lugar de residencia, el sexo, entre otros.

El valor potencial de la información en el mercado de la educación

Finalmente, se estimó el valor económico de Ponte en Carrera, como un shock de información sobre la regla de decisión de los futuros estudiantes de educación superior. En otras palabras, el objetivo fue estimar monetariamente cuánto puede valer la información proporcionada por PEC como consecuencia de tomar mejores decisiones en el futuro.

El estudio encuentra que, si solo 1% de los graduados recientes en combinaciones de rentabilidad negativa hubiese optado por dirigirse al mercado laboral directamente, un escenario conservador, en conjunto PEC alcanzaría un valor de S/ 4,5 millones para la sociedad (Tabla 1). En cambio, si estos individuos optaran por una combinación de carrera y universidad con retorno positivo y un costo menor que la opción elegida inicialmente, el ahorro para la sociedad ascendería a S/ 5,6 millones. En un sentido más amplio, el valor económico de PEC podría llegar a alcanzar los S/ 562,8 millones si el shock informativo generara un cambio de decisión para todos los individuos que están tomando una mala decisión para una cohorte en un solo año.

Estas cifras justifican un importante presupuesto para la difusión de los resultados del observatorio para los próximos años.

Tabla 1: Valor económico de Ponte en Carrera según porcentaje de migraciones exitosas (en millones de soles corrientes)

Nota: Elaboración propia.

Referencias

Beltrán, A., & Lavado, P. (2015). Filtraciones y subcoberturas en el programa Beca 18 de Pronabec. Documento de Discusión CIUP 1510. Lima: Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico.

Espinoza, R., & Urzúa, S. (2015). Las consecuencias económicas de un sistema de educación superior gratuito en Chile: The economic consequences of Chile’s free higher education plan. Revista de Educación, 370, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte.

González-Velosa, C., Rucci, G., Sarzosa, M., & Urzúa, S. (2015). Returns to higher education in Chile and Colombia. IDB Publication (Working Papers) 587, Inter-American Development Bank.

[1] PEC no cuenta con toda la información de ingresos y costos, sobretodo, la del sector informal. Para remediar este problema, se predicen los valores no reportados de costos de estudio y de ingreso de los graduados a partir de características de la institución, siguiendo a Espinoza y Urzúa (2015). Adicionalmente, se imputaron los costos anuales promedio a partir de información primaria recogida para el estudio.