EMPLEO, INGRESOS Y OCUPACIÓN DE LOS PROFESIONALES Y

EMPLEO, INGRESOS Y OCUPACIÓN DE LOS PROFESIONALES
Y TÉCNICOS EN EL PERÚ
Patricia McLauchlan de Arregui
EDUCACIÓN, CAPITAL HUMANO Y CRECIMIENTO:
EL CASO DE AMERICA LATINA
Marco Terrones
César Calderón
Aportes foráneos a la discusión local:
LA 'LIBRE ELECCIÓN" DE LA ESCUELA:
¿UN ATRACTIVO ILUSORIO?
Alexander W. Astin
ALGUNAS CUESTIONES SOBRE LA
"LIBRE ELECCIÓN" DE LA ESCUELA
James S. Coleman
ELECCIONES EDUCATIVAS RACIONALES Y DE LAS OTRAS:
UN COMENTARIO SOBRE EL ARTICULO DE COLEMAN
Scott Sernau
Notas para el Debate/9
Ira. Edición: Lima, octubre 1993
Impreso en el Perú
© Grupo de Análisis para el Desarrollo, GRADE
Av. del Ejército 1870, San Isidro, Lima
Edición: José Peláez Cáceres
CENDOC-BIBLIOTECA-GRADE: Catalogación en la fuente
McLauchlan de Arregui, Patricia; Terrones, Marco; Calderón, César; Astin, Alexander;
Coleman, James; Sernau, Scott
Empleo, ingresos y ocupación de los profesionales y técnicos en el Perú. Educación, capital
humano y crecimiento: el caso de América Latina. La «libre elección» de la escuela: ¿un
atractivo ilusorio? Algunas cuestiones sobre la «libre elección» de la escuela. Elecciones
educativas racionales y de las otras: un comentario sobre el artículo de Coleman. —Lima:
GRADE, 1993.— (Notas para el debate, 9).
<RELACIÓN EDUCACIÓN-TRABAJO> <INGRESO> <ENSEÑANZASUPERIOR>
<EFICIENCIA EXTERNA> <DEMOCRATIZACIÓN DE LA EDUCACION>
<IGUALDAD DE OPORTUNIDADES> <CALIDAD DE LA EDUCACION>
<FINANCIAMIENTO DE LA EDUCACION> <POLITICA EDUCATIVA> <RECURSOS HUMANOS> <ECONOMIA DE LA EDUCACION> <CRECIMIENTO
ECONOMICO> <MODELOS DE CRECIMIENTO> <PERU>
ISBN 84-89305-37-4
Notas para el Debate es una publicación del Grupo de Análisis para el Desarrollo
-GRADE-, a través de la cual se difunden artículos académicos en temas vinculados
a las áreas de investigación de la institución, productos preliminares de algunos
estudios, o los resultados de ciertas actividades, como seminarios o conferencias.
Su propósito es contribuir a la discusión pública sobre alternativas de política
económica y social, desde la perspectiva de quienes vienen investigando y
reflexionando sobre estos temas.
Las opiniones y recomendaciones vertidas en este documento son responsabilidad
de sus autores y no representan necesariamente el punto de vista de GRADE, ni
el de las instituciones a las que pertenecen.
Contenido
Presentación
7
EMPLEO, INGRESOS Y OCUPACIÓN DE LOS
PROFESIONALES Y TÉCNICOS EN EL PERÚ
Patricia McLauchlan de Arregui
9
Introducción
1. Empleo, ocupación e ingresos de la población
del Perú: 1972-1991
2. El caso de Lima Metropolitana: 1986-1992
3. Validez de las relaciones entre educación, empleo,
ocupación e ingresos para el caso de Lima
4. La concordancia entre formación y ocupación
principal para el caso de Lima Metropolitana
5. Reflexiones finales
Bibliografía
Anexos
9
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y
CRECIMIENTO ECONÓMICO: EL CASO
DE AMERICA LATINA
Marco E. Terrones
César Calderón
Introducción
1. La teoría
2. Estimación del modelo y análisis de los efectos del
capital humano sobre el crecimiento
2 . 1 . Efecto de la cobertura educativa sobre el crecimiento
2.2. Efecto de la calidad educativa sobre el crecimiento
2.3. Efecto de la composición de talentos sobre el crecimiento
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18
25
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35
39
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60
6
CONTENIDO
3. Análisis de sensibilidad
3.1. Robustez de la correlación de los indicadores
de nivel
3.2. Robustez de la correlación de los indicadores
de calidad
3.3. Robustez de la correlación de los indicadores
de composición
4. Educación, crecimiento y distribución del ingreso
5. Reflexiones finales
Bibliografía
Anexos
APORTES FORÁNEOS A LA DISCUSIÓN LOCAL
LA «LIBRE ELECCIÓN» DE LA ESCUELA:
<-UN ATRACTIVO ILUSORIO?
Alexander W. Astin
ALGUNAS CUESTIONES SOBRE
LA «LIBRE ELECCIÓN» DE LA ESCUELA
James S. Coleman
ELECCIONES EDUCATIVAS RACIONALES
Y DE LAS OTRAS: UN COMENTARIO
SOBRE EL ARTICULO DE COLEMAN
Scott Sernau
Presentación
El debate constitucional en curso ha puesto sobre el tapete un tema por lo general
marginado cuando se discuten los grandes lincamientos de la política nacional: la
educación. Objeto de gran atención en el plano declarativo, el sector educativo ha
sido prácticamente abandonado a su suerte desde hace casi veinte años, después
de que durante la primera fase del gobierno militar se intentara una reforma
integral de la educación en el Perú.
Sin embargo, la discusión actual viene girando casi exclusivamente en torno a
la cuestión de la gratuidad de la enseñanza en instituciones públicas y a ciertas
reformas curriculares. Ello no hace sino reflejar que la educación sigue siendo vista
como poco más que un rubro al cual el Estado destina recursos para reducir
presiones sociales, dar empleo a maestros o redistribuir el ingreso.
Se está perdiendo así la oportunidad de absolver preguntas fundamentales, en
un momento en que la sociedad peruana pretende definir el marco legal y político
que en adelante orientará su proceso de desarrollo. ¿Qué papel se quiere asignar
a la educación en este proceso de desarrollo? ¿Qué tipo de educación se ajusta más
a las necesidades actuales y futuras del país? ¿Qué niveles o sectores educativos
merecen prioridad y deben ser fortalecidos? ¿Cuántos recursos deben ser asignados
al sector educación en función de esas prioridades, y cuáles son los mecanismos
más eficientes para dicha asignación?
El Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE) viene trabajando desde hace
algunos años en el tema de la educación, procurando profundizar en esta
problemática desde una perspectiva pluridisciplinaria y con enfoques sustentados
empíricamente. El propósito fundamental de esta labor es contribuir a que la
variable educativa sea incorporada al debate académico y político sobre el
desarrollo como algo más -y algo menos- que un parámetro ideológico.
Esta nueva entrega de la serie Notas para el Debate, dedicada íntegramente al
tema de la educación, incluye dos artículos que presentan los resultados de sendos
estudios llevados a cabo en GRADE en los últimos meses. El primero de ellos,
«Empleo, ingresos y ocupación de los profesionales y técnicos en el Perú», cuya
autora es Patricia de Arregui, se ocupa de analizar las relaciones entre educación
y empleo, a través de los efectos que los niveles de logro educativo han tenido sobre
la situación laboral de los individuos en el Perú. Dicho estudio ha formado parte
de una indagación mayor sobre la eficiencia externa de la educación superior en
el Perú, encargada por el Ministerio de Educación al Área de Estudios sobre
8
PRESENTACIÓN
Educación de GRADE, que ha venido dedicando atención preferencial a ese tema
en su agenda de trabajo.
El segundo artículo, «Educación, capital humano y crecimiento: el caso de
América Latina», elaborado por Marco Terrones y César Calderón, reporta los
resultados de una evaluación econométrica sobre la influencia que ejercen los
niveles de educación formal de la población en el crecimiento económico. Los
investigadores, miembros del Área de Estudios Macroeconómicos de GRADE,
incursionan aquí en un terreno poco explorado por economistas peruanos, al cual
tienen aún mucho que aportar.
Asimismo, se incluye a partir de este número de Notas una nueva sección:
Aportes foráneos a la discusión local. Esta sección apunta a recoger artículos y
ensayos publicados en el extranjero que por su pertinencia para la agenda nacional
de debate sobre políticas de desarrollo, merezcan ser puestos al alcance de la
comunidad de académicos, diseñadores de política y la opinión pública en general.
En.esta ocasión publicamos tres artículos aparecidos originalmente en la revista
Sociology of Education, mediante los cuales sus autores debatieron la cuestión de
la libre elección de la escuela por parte del alumno en el sistema de la educación
básica en Estados Unidos. El tema guarda estrecha proximidad con la actual
discusión en nuestro medio sobre la equidad, la gratuidad de la enseñanza, la
gestión descentralizada y las alternativas que se barajan para reemplazar el actual
sistema de financiamiento del sistema educativo. Así pues, la revisión de los pro y
los contra de la «libre elección» que hacen Alexander Astin, James Coleman y Scott
Sernau, bien podría ser aplicable a ciertas propuestas hoy en curso en el Perú.
GRADE desea agradecer a la Fundación Ford y al Centro Internacional de
Investigación para el Desarrollo por el financiamiento de las investigaciones que
sustentan los artículos aquí incluidos, así como por los recursos que han permitido
su publicación.
Lima, octubre de 1993.
Empleo, ingresos y ocupación
de los profesionales y técnicos en el Perú
Patricia McLauchlan de A r r e g u i
1
Resumen
Se analiza en este articulo la real situación en el mercado de trabajo de
quienes tuvieron la oportunidad de adquirir educación superior. Se compara
sus niveles de empleo e ingresos, así como la afinidad entre su ocupación y su
formación, con los del resto de la población. También se identifica la
dirección e intensidad de los cambios experimentados en estos aspectos
desde principios de la década de los setenta. El artículo intenta además
identificar los distintos tipos de desajuste que caracterizan la relación entre la
oferta de profesionales formados en instituciones de educación superior y la
demanda que de ellos hace la sociedad.
Introducción
Todas las sociedades asignan múltiples funciones a sus instituciones de educación superior. Una de las principales es la formación de profesionales con
conocimientos técnicos especializados, que además de tener un nivel elevado de
cultura general, sean capaces de proveer determinados servicios sociales, satisfacer las demandas por recursos humanos calificados para la actividad productiva y
ejercer funciones directivas y de gobierno.
En los países en desarrollo, lograr este objetivo ha justificado buena parte de
la expansión acelerada de la educación superior y de la creciente inversión
pública y privada en ella durante las últimas décadas. Aunque otros objetivos
-como la democratización de la sociedad a través de la provisión de canales para
una más fluida movilidad ocupacional y económica- han influido también en el
1. El texto de este artículo forma parte de un d i a g n ó s t i c o sobre los desajustes en el m e r c a d o de
trabajo profesional en el Perú preparado para el Ministerio de E d u c a c i ó n , c o n el a p o y o del P N U D .
Está basado en avances de e s t u d i o s en c u r s o en G R A D E sobre la eficiencia externa de la e d u c a c i ó n
superior, realizados c o n el a p o y o d e l C e n t r o Internacional de Investigación para el Desarrollo. La
autora agradece la asistencia de S a n d r o M a r c o n e y E r n e s t o M o n t a l b e t t i en el p r o c e s a m i e n t o de l o s
datos.
!
10
PATRICIA ARREGUI
ritmo y patrón de crecimiento de ese nivel educativo, no suelen ser tan explícitos
en el discurso oficial.
En el Perú se multiplicaron las universidades, institutos, carreras y matrículas
durante los años setenta. U n o de los argumentos con los cuales se justificó esa
profusión fue la necesidad de tener cuadros profesionales y técnicos suficientes
para asegurar el desarrollo científico y tecnológico, el crecimiento productivo y
el manejo adecuado de la cosa pública. La incesante expansión de la demanda se
explicaba, a su vez, por el deseo de crecientes grupos de la población de acceder
a las calificaciones requeridas para desempeñarse en los niveles más altos de la
estructura ocupacional.
Ya para entonces muchos cuestionaban la contribución de la educación
superior al desarrollo económico y social, así como la adecuación de las instituciones y los programas de estudios a las necesidades reales del aparato productivo y de la sociedad en su conjunto. Existía en cambio consenso respecto a que
ser un profesional era una de las mejores maneras en que los individuos podían
asegurarse buenos ingresos, mejores oportunidades de empleo, prestigio y reconocimiento social. En otras palabras, si bien existían dudas sobre los beneficios
sociales de la expansión educativa tal como se venía dando en el país, nadie
cuestionaba los beneficios privados que podía proveer a los individuos que
lograran acceder a la educación superior. Esto evitó que se condujera la expansión y diversificación de la educación superior en dirección distinta a aquella que
la misma demanda social -expresada por los postulantes y los estudiantes matriculados- imponía.
En años recientes, sin embargo, también ha sido puesto en duda el que la
educación superior garantice efectivamente un puesto de trabajo o una remuneración adecuada. Tal cuestionamiento se ha ido consolidando en el marco del
paulatino agravamiento de la crisis económica que ininterrumpidamente viene
sufriendo el país desde los años setenta, y su desenlace ulterior consistente en la
aplicación desde 1990 de un duro programa de ajuste y un conjunto más o
menos consistente de reformas estructurales. Dicho proceso ha llevado el empleo y los ingresos de la población a niveles en extremo deprimidos. La profunda
recesión que siguió al shock de agosto de 1990 tuvo costos sociales de los que
no escapó casi ningún asalariado. Sin un programa de compensación social que
paliara los efectos de la crisis y del programa de ajuste, los pobres vieron engrosar
sus filas de manera dramática ; los empresarios debieron resignarse a la caída de
sus utilidades, y no pocos se vieron obligados a cerrar sus negocios; los sectores
medios y altos que tenían su propio trabajo como fuente principal de ingresos,
2
2 . Las e s t i m a c i o n e s oficiales señalan q u e e l n ú m e r o d e peruanos e n c o n d i c i ó n d e p o b r e z a crítica
llegó a d o c e m i l l o n e s d e personas ( I g u í ñ i z y o t r o s , 1 9 9 3 : p . 2 2 3 ) , mientras q u e e n L i m a M e t r o p o l i tana 49% de ios hogares q u e d a r o n p o r d e b a j o de la línea de la pobreza. S e g ú n W c b b y F e r n á n d e z
Baca ( 1 9 9 2 : p . 4 6 2 ) , semanas antes del shockesz p o b l a c i ó n era de 44.3%.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
H
vieron diluirse sus remuneraciones y peligrar, cuando no desaparecer, sus empleos.
Así, la utilidad de la inversión pública y privada en educación superior
empezó a ser cada vez más duramente cuestionada, usándose como fundamento
la mala situación de los profesionales en el Perú, tanto en términos de los niveles
de empleo como de ingresos. Las ya comunes imágenes del abogado o sociólogo taxista, el médico vendedor de productos farmacéuticos y el maestro dedicado a la venta ambulatoria de golosinas se han ido convirtiendo en el más
recurrido argumento contra la formación superior en general y universitaria en
particular. No es inusual que acompañe a esa idea otra referida a la mejor
situación relativa de quienes siguieron carreras cortas o técnicas, o de quienes se
dedicaron al comercio o a la manufactura artesanal, sin necesidad de capacitación formal alguna.
El argumento, sin embargo, parece estar nutrido de información equivocada,
exagerada o sin referentes de contexto que permitan situarla correctamente,
respondiendo así más a prejuicios o livianas generalizaciones de casos aislados
que a una constatación regular y demostrable. En el caso del profesional-taxista,
cuya imagen está ya muy arraigada en el folclore capitalino, una pequeña
exploración revelaría que en 1992 no más de 1.5% de los limeños con educación
superior completa o incompleta se dedicaba a conducir vehículos motorizados
como ocupación principal o secundaria. Del total de personas que manifestaron
dedicarse a esta actividad, sólo 10% tenían educación superior completa y 6%
incompleta. Estas cifras desdicen pues de la multiplicación de los profesionales
dedicados a choferes .
El problema es que muchos de los argumentos esgrimidos con frecuencia
alrededor de este tema, incluso aquellos sustentados con datos correctos, resultan de análisis sesgados e incompletos. En base a esas poco responsables lecturas
de la realidad se promueve luego cierto tipo de intervención del Estado para
limitar o regular la oferta de formación profesional, se critica el «desperdicio» de
la inversión estatal en la educación superior o se promueve la sustitución de
programas, poniendo énfasis sólo en la capacitación laboral o la formación
técnica. Arribar a una visión realista de la situación y empezar a diseñar soluciones a los innegables problemas que existen, exige mucho más. En principio, es
imprescindible contar con una mejor información de base.
Precisamente, el principal objetivo de este artículo es proporcionar una visión equilibrada de la real situación en el mercado de trabajo de quienes tuvieron la oportunidad de adquirir educación superior. Para ello, se describe y
analiza la situación laboral de quienes cursaron estudios, completándolos o no,
3
3. En t o d o c a s o , y más allá de su n ú m e r o , la existencia de e s t o s profesionales-taxistas en un
c o n t e x t o de p r o f u n d a recesión podría leerse c o m o señal de capacidad de adaptación y espíritu
empresarial, más q u e d e decadencia.
PATRICIA A R R E G U I
en universidades e institutos superiores. Se compara sus niveles de empleo e
ingresos, así como la afinidad entre su ocupación y su formación, con los del
resto de la población. También se identifica la dirección e intensidad de los
cambios experimentados en estos aspectos desde principios de la década de los
setenta. Se distingue, en la medida de lo posible, entre distintos tipos de
formación y entre disciplinas, y se toma en consideración los posibles efectos de
variables como el género y la edad. Un segundo objetivo es empezar a identificar
los distintos tipos de desajuste que caracterizan la relación entre la oferta de
profesionales formados en instituciones de educación superior y la demanda que
de ellos hace efectivamente la sociedad .
La siguiente sección revisa los datos sobre nivel de actividad, empleo y
ocupación a lo largo del periodo 1972-1991 para todo el país, extraídos de dos
Censos Nacionales y dos encuestas de hogares. Posteriormente se limita el
análisis al caso de Lima Metropolitana y al periodo 1986-1992, usando la
información más detallada y completa que proveen las encuestas anuales de
empleo del Ministerio de Trabajo . La tercera sección analiza la validez de las
relaciones entre empleo y educación encontradas para el caso de Lima, aislando
los efectos de otras variables que podrían influir, como género y edad. La cuarta
sección evalúa la concordancia entre ocupación principal y formación de la
fuerza de trabajo también para el caso de Lima Metropolitana. El artículo se
cierra con una sección de reflexiones finales.
4
5
1. Empleo, ocupación e ingresos de la población
del Perú: 1972-1991
Los datos de los Censos Nacionales de 1972 y 1981 revelan que la población
peruana con educación superior completa se cuadruplicó a lo largo de la década
de los setenta (véase el cuadro 1), creciendo a un ritmo anual promedio de
17.2%. Este tasa de crecimiento excedió con creces la de la población en general
(2.6% anual) o de otros grupos específicos que crecieron más rápido que el
promedio, como los mayores de 15 años (3.1%), la población económicamente
activa (3.6%) y los pobladores urbanos (3.7%). Mientras tanto, el número de
personas que ejercían ocupaciones profesionales, técnicas o directivas -funciones
6
4. La formación de la oferta de profesionales en e s e m e r c a d o , así c o m o diversos m e c a n i s m o s
utilizados o disponibles para p r o m o v e r un mejor ajuste han s i d o tratados en otros d o c u m e n t o s de
próxima publicación.
5. Sobre las fuentes de d a t o s utilizadas y las l i m i t a c i o n e s q u e éstas tienen y que hay q u e t e n e r en
cuenta al m o m e n t o del análisis, véase el a n e x o 1.
6. Incluye ios e s t u d i o s en universidades, institutos t é c n i c o s , artísticos o p e d a g ó g i c o s , así c o m o las
antiguas escuelas normales.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
13
Cuadro 1
Tamaño de segmentos poblacionales seleccionados: Perú 1972-1981
Población total
Población urbana
Población de 15 años o más
PEA de 15 años o más
Población con alguna educación superior
Población con educación superior completa
PEA ocupada como profesionales,
técnicos o directores
1972
1981
14'121,564
7 979,500
7'472,627
3786,160
335,000
118,691
17762,231
11'028,700
9'992,594
S'189,660
985,000
496,627
294,212
423,668
,
Fuente: O N E C ( 1 9 7 4 ) , LNEI ( 1 9 8 4 ) , W e b b y F e r n á n d e z Baca ( 1 9 9 1 ) .
sociales para las cuales se habrían preparado quienes estudiaron en universidades, institutos y escuelas normales - no llegó siquiera a duplicarse.
De acuerdo a las cifras, podría pensarse que en 1972 todos los egresados del
nivel educativo superior estaban ocupando puestos de trabajo como profesionales, técnicos, funcionarios o directivos de alto nivel; del mismo modo, podría
inferirse que en 1981, en cambio, ya escaseaban las oportunidades de encontrar
tal tipo de empleo. Sin embargo, el problema de no absorción de la población
calificada existía probablemente ya desde inicios de los setenta . El mismo Censo
de 1972 revela que 46% de los puestos profesionales, técnicos o directivos
estaban ocupados por personas sin educación superior alguna, y cabe suponer
7
8
9
7. A q u í se ha c o n s i d e r a d o g r u e s a m e n t e q u e s o n o c u p a c i o n e s de nivel «apropiado» para quienes
c u l m i n a r o n estudios superiores t o d a s las incluidas en los g r u p o s «Profesionales, T é c n i c o s y Trabajad o r e s A s i m i l a d o s » y «Funcionarios P ú b l i c o s Superiores y G e r e n t e s A d m i n i s t r a d o r e s de Empresas no
A g r í c o l a s » de la clasificación del I N E I . N ó t e s e q u e esta n o c i ó n difiere de la de « e m p l e o adecuado»
q u e utilizan las estadísticas de e m p l e o , q u e tiene c o m o principal referente el nivel de ingresos
o b t e n i d o s p o r trabajo. En u n a s e c c i ó n posterior un análisis más d e s a g r e g a d o obligará a introducir
e x c e p c i o n e s a este a c e r c a m i e n t o g e n e r a l , h a b i é n d o s e listado las o c u p a c i o n e s q u e se ha considerado
requerirían e d u c a c i ó n superior e n e l a n e x o 2 . E v i d e n t e m e n t e , hay m u c h a s otras o c u p a c i o n e s que
p u e d e n desempeñarse m e j o r si se d i s p o n e de la formación g e n e r a l q u e da la universidad u otra
i n s t i t u c i ó n de nivel superior, p e r o q u e no la e x i g e n n e c e s a r i a m e n t e , razón p o r la cual no se las
incluye aquí en la definición de e m p l e o « a p r o p i a d o » para los e g r e s a d o s . A las personas q u e , t e n i e n d o
e d u c a c i ó n superior, d e s e m p e ñ a n otras o c u p a c i o n e s , se las considera aquí formalmente sobrecalificadas.
A s i m i s m o , se ha o p t a d o p o r considerar el t a m a ñ o de la P E A o c u p a d a en e s o s rubros c o m o indicador
del n ú m e r o de p u e s t o s de trabajo profesional efectivamente d i s p o n i b l e s en la e c o n o m í a en un
m o m e n t o d a d o , s u p o n i e n d o q u e l a existencia d e p u e s t o s d e trabajo vacantes d e b e ser m í n i m a .
8. En lo q u e resta del t e x t o se usará i n d i s t i n t a m e n t e los t é r m i n o s g r a d u a d o s o e g r e s a d o s para
referirse a aquellos q u e t i e n e n e s t u d i o s superiores universitarios o no universitarios c o m p l e t o s .
9 . L o s d a t o s p u b l i c a d o s del C e n s o n o p e r m i t e n calcular q u é porcentaje d e l a p o b l a c i ó n c o n
e d u c a c i ó n superior c o m p l e t a formaba parte de la P E A .
14
PATRICIA A R R E G U I
que buena parte de los restantes estaban ocupados por personas con estudios
superiores incompletos; con esto, la probabilidad de que hubiera pleno y «apropiado» empleo para los egresados se reduce sustancialmente.
Desde entonces, los egresados han tenido dificultades crecientes para obtener
una ocupación «apropiada», debiendo dedicarse a actividades para las cuales
estarían, en principio, sobrecalificados; peor aun, es probable que incluso hayan
tenido dificultades para encontrar algo -cualquier cosa- en qué trabajar. En
efecto, la proporción de los graduados que permanecía inactiva se incrementó de
14.8% a 19.1% del total entre 1981 y 1991 (véase el cuadro 2). El nivel de
desempleo abierto pasó de 3.8% a 4.5% del total de los graduados (lo que
equivale a un incremento de 18%). Incluso durante la reactivación de inicios del
gobierno de Alan García (alrededor de 1986), que permitió aumentar el grado
de participación de la población en la fuerza de trabajo y redujo el nivel general
de desempleo abierto, los más educados no vieron ninguna mejoría en sus
niveles de empleo en ocupaciones «apropiadas», incrementándose por el contrario el nivel de inactividad y el empleo sobrecalificado.
10
Cuadro 2
Actividad económica, empleo y ocupación de la población con educación
superior completa*: Perú 1981-1991
(en porcentajes)
Fuera de PEA
Población Económicamente Activa
PEA desocupada
PEA ocupada como profesional, técnico o directivo
PEA ocupada en otras actividades
PEA total
1981
1985-6
1991
14.8
85.2
17.7
82.3
19.1
80.9
3.8
70.6
25.6
100.0
2.6
65.2
34.8
100.0
4.5
61.7
33.8
100.0
* Incluye a t o d o s los e g r e s a d o s .
Elaborado en base a l o s C e n s o s de 1 9 7 2 y 1 9 8 1 y a las E N N I V de 1 9 8 5 - 6 y 1 9 9 1 .
Como resultado de esa tendencia fue disminuyendo el margen de ventaja
sobre otros grupos que en el mercado de trabajo tenían los egresados del nivel
superior, en lo que respecta a niveles de actividad y de empleo en ocupaciones
«apropiadas» (véase el cuadro 3). Las diferencias en nivel de actividad y nivel de
1 0 . E n lo que s i g u e , l o s t é r m i n o s nivel de actividad y nivel de i n a c t i v i d a d hacen referencia al
porcentaje de la p o b l a c i ó n total de un d e t e r m i n a d o g r u p o q u e está dentro y fuera de la P E A ,
respectivamente (véanse las d e f i n i c i o n e s en el a n e x o 3 ) .
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
15
empleo observados en 1991 entre la gente con educación superior y los egresados
de secundaria (14.8 y 2.1 puntos porcentuales, respectivamente) equivalían a la
mitad de las diferencias observadas en 1981, mientras que las diferencias en el
porcentaje de personas en ocupaciones de nivel profesional y directivo se redujeron en un tercio. Lo mismo, incluso de manera más acentuada en lo que
respecta al desempleo y al empleo «no apropiado», se observa en el caso de los
diferenciales entre los graduados y la población en general.
Cuadro 3
Actividad económica, empleo y ocupación de distintos grupos
educacionales: Perú 1981-1991
(en porcentajes)
1981
Educ. Educ.
Fuera d e P E A
PEA desocupada
P E A o c u p a d a c o m o profesional,
t é c n i c o o directivo
P E A o c u p a d a e n otras actividades
Fuera d e P E A
PEA desocupada
1985-6
Dif.
Educ. Educ.
Sec.
Sup.
Sec.
45.5
14.8
30.7
33.6
17.7
8.3
3.8
4.5
6.0
2.6
1991
Dif.
Sup.
Educ. Educ.
Dif.
Sec.
Sup.
15.9
33.9
19.1
14.8
3.4
6.6
4.5
2.1
7.0
70.6
-63.6
13.5
65.2
-51.7
17.1
61.7
-44.6
84.6
25.6
59.0
80.5
34.8
45.7
76.3
33.8
42.5
Pob.
total
Educ.
Sup.
Dif.
Pob.
total
Educ.
Sup.
Dif.
Pob.
total
Educ.
Sup.
Dif.
48.1
14.8
33.3
28.4
17.7
17.4
40.3
19.1
21.2
5.2
3.8
1.4
2.7
2.6
0.1
4.1
4.5
-0.4
8.2
70.6
-62.4
9.9
65.2
-55.3
20.1
61.7
-41.6
86.6
25.6
61.0
87.4
34.8
52.6
75.8
33.8
42.0
P E A o c u p a d a c o m o profesional,
t é c n i c o o directivo
P E A o c u p a d a e n otras actividades
Educ. s e c :
aquellos q u e t i e n e n e d u c a c i ó n secundaria c o m p l e t a
E d u c . s u p . : aquellos c o n e d u c a c i ó n superior (universitaria y no universitaria) c o m p l e t a
Pob.total:
p o b l a c i ó n total d e 1 4 a ñ o s o m á s , e x c e p t o e n 1 9 8 1 , c u a n d o s o l o s e d i s p o n e d e datos
para los de 15 o m á s .
Fuentes: ver cuadro 2.
Sin embargo, debe subrayarse que lo anterior no significa que los egresados
no mantengan aun un sustantivo margen de ventaja sobre otros grupos. Pese a
su reducción, el nivel de actividad de los graduados es todavía mucho más
intenso que el de la población con sólo educación secundaria y que el de la
población en general. Asimismo, el nivel de desempleo de los graduados es
menor que el de los egresados de secundaria y sólo 0.4 puntos porcentuales
mayor que el del promedio de la población. Por otro lado, y como cabe esperar,
16
PATRICIA A R R E G U I
el porcentaje de graduados que encuentra ocupación de nivel profesional o
directivo es todavía sustancialmente mayor.
Con todo, esta suerte de redistribución de las oportunidades de trabajo entre
personas con distintos niveles educativos (y, posiblemente, distintos orígenes
socioeconómicos) ha tenido, además del deterioro relativo de la situación laboral de los grupos más educados, una contraparte preocupante: el deterioro del
nivel de formación de los individuos que desempeñan funciones profesionales y
directivas (véase el cuadro 4). Tras la elevación de los requerimientos educacionales para el desempeño de esas funciones que siguió a la gran expansión del
número de universidades y especialidades y al enorme crecimiento del Estado
ocurrido en la década de los s e s e n t a , se ha dado un proceso de
«desprofesionalizaciófi» relativa. Esto está indudablemente ligado al patrón de
expansión y retracción del empleo en el sector público , ya que el Estado peruano ha sido un empleador importante de profesionales . Otra explicación, no
del todo independiente de la anterior, radica en el deterioro de los ingresos de la
PEA profesional, que puede haber llevado a los más educados a incursionar en
actividades de menor starw ocupacional, pero de mayores retornos pecuniarios.
11
12
13
Cuadro 4
Educación de los ocupados como profesionales, técnicos, funcionarios o directivos
de alto nivel: Perú 1972-1991
(en porcentajes)
Puestos profesionales, técnicos o directivos
-ocupados por personas con educación superior
completa
-ocupados por personas con educación superior
incompleta
-ocupados por personas sin educación superior
alguna
Fuentes:
1972
1981 1985-6
100.0
100.0
100.0
100.0
n.d.
70.5
42.4
45.5
n.d.
8.4
17.3
10.7
45.9
21.1
40.2
43.9
1991
ver cuadro 2.
1 1 . D u r a n t e ese d e c e n i o , q u e se inició c o n n u e v e universidades, se fundaron 22 nuevas instituc i o n e s y el n ú m e r o de especialidades pasó de 44 a 77 ( G R A D E 1 9 9 0 : p p . 26 y 2 7 ) .
1 2 . Parte del p r o b l e m a p u e d e t a m b i é n radicar en la nomenclatura q u e se e m p l e a en las
estadísticas oficiales para clasificar los p u e s t o s de trabajo de los empleados estatales, q u e p u e d e n
tener q u e ver más c o n sus escalafones de p a g o y sus antigüedades que c o n la naturaleza de las
f u n c i o n e s q u e realizan ( p o r e j e m p l o , los « t é c n i c o s » administrativos).
1 3 . Se ha e s t i m a d o q u e en 1 9 8 1 casi 6 0 % de los profesionales trabajaban en la administración
pública ( H u r t a d o 1 9 8 5 : p . 1 2 1 ) .
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
17
Los ingresos de los profesionales
De acuerdo a un estudio realizado por Martín Carnoy en base a una encuesta
hecha en 1972 por el Consejo Nacional de la Universidad Peruana ( C O N U P ) ,
el ingreso laboral mensual promedio de un profesional era aproximadamente
15,901 soles de ese entonces, unos 2,538 soles de agosto de 1991. La magnitud
de la crisis de la economía peruana en las décadas siguientes queda graneada en
los siguientes datos extraídos de la ENNIV: los ingresos reales de los graduados
universitarios ocupados bajaron a 1,628 soles en 1986 y a 175 soles en 1991, lo
que equivale a una reducción de 89.2%, mientras que la reducción total entre
1972 y 1991 llega a 93% (véase el cuadro 5 ) . Los egresados de instituciones no
universitarias, a su vez, vieron caer sus ingresos reales entre 1986 y 1991 en
proporción muy cercana (91%). Mientras tanto, los ingresos de la población
ocupada egresada de secundaria cayeron 87% y los de aquellos que no tenían
ninguna educación superior cayeron 78%.
14
15
16
Cuadro 5
Ingresos mensuales promedio de la población ocupada con distintos niveles
educativos: Perú 1972-1991
1985-86
1972
A
E s t u d i o s universitarios c o m p l e t o s
B
C
15901 2538 2074
1991
A
B
C
7295 1628 1064
192
175
174
5044 1126
2896 647
1376
307
736
116
422
201
99
77
102
87
68
105
90
A
B
C
E s t u d i o s superiores n o
universitarios c o m p l e t o s
Secundaria completa
Sin e d u c a c i ó n superior alguna
A=»
B=
C=
70
en m o n e d a corriente
e n soles d e a g o s t o 1 9 9 1 , deflatado p o r e l I P C d e L i m a M e t r o p o l i t a n a
e n soles d e a g o s t o 1 9 9 1 , deflatado p o r u n í n d i c e d e Precios c o r r e g i d o ( E s c o b a l , S e m i n a r i o y
Vclarde 1 9 9 3 ) .
Fuente: Carnoy ( s / f ) y E N N I V 1 9 8 5 - 8 6 y 1 9 9 1 .
1 4 . S ó l o se ha t e n i d o a c c e s o a un informe preliminar no citable de e s c e s t u d i o , pero se ha
recurrido a él a falta de m e j o r i n f o r m a c i ó n disponible.
1 5 . La muestra i n c l u y ó a 8 , 2 2 5 h o m b r e s q u e cursaron e s t u d i o s universitarios - n o se especifica si
c o m p l e t o s , a u n q u e así lo s u g i e r e el q u e se consideren profesionales- y q u e estaban o c u p a d o s .
1 6 . En el cuadro 5 se p l a n t e a u n a m e d i c i ó n alternativa d e l d e t e r i o r o de l o s i n g r e s o s reales,
calculado c o n un I P C c o r r e g i d o ( E s c o b a l , Velarde y Seminario 1 9 9 3 ) . C o n el dcflator alternativo la
caída entre 1 9 8 6 y 1 9 9 1 d e l o s i n g r e s o s d e b s profesionales universitarios f u e d e 8 3 . 6 % , y l a d e los
no universitarios de 8 5 . 7 % , m i e n t r a s q u e la de los egresados de secundaria fue de 7 8 . 7 % y los de la
g e n t e sin educación s u p e r i o r 65%. Es e v i d e n t e q u e esta c o r r e c c i ó n del deflator q u e se ha v e n i d o
u t i l i z a n d o ( q u e a p a r e n t e m e n t e t i e n e p r o b l e m a s ) no hace sino confirmar q u e la caída experimentada
p o r los ingresos d e t o d o s l o s g r u p o s h a s i d o , p o r decir l o m e n o s , aparatosa.
PATRICIA A R R E G U I
De lo anterior puede inferirse que, como ocurrió con los niveles de actividad
v empleo, la dispersión de los ingresos por trabajo se redujo significativamente
en el periodo revisado . Esta redistribución positiva del ingreso resulta sin embargo, pobre consuelo frente a la magnitud del desastre .
17
18
2. El caso de Lima Metropolitana: 1986-1992
Resulta especialmente interesante explorar con mayor detalle para el caso de
Lima Metropolitana los diferenciales de empleo, status ocupacional e ingresos
de la población con distintos tipos de educación superior, y los diferenciales
entre éstos y la población sin estudios superiores. Circunscribir el análisis a Lima
permite eliminar factores que posiblemente distorsionan las tendencias revisadas
en la sección anterior, como podrían ser las diferencias regionales en los ingresos
y en la variación de los precios. La base de datos que sustenta el análisis que sigue
incluye encuestas realizadas en cinco de los ocho años inmediatamente pasados,
y contiene información algo más detallada que la ENNIV en lo que respecta a la
formación para el trabajo. Como se verá en el siguiente capítulo, ello permite
distinguir los efectos que tiene la distinta formación que se imparte en cada
modalidad de educación superior sobre las posibilidades de empleo e ingreso de
los graduados.
Niveles de empleo de la población limeña
Lo primero que resalta al revisar los drásticos cambios experimentados en los
últimos años en los niveles de empleo de la población limeña, es que el nivel
general de actividad en Lima (véase el cuadro 6) es menor que el estimado para
el conjunto del país. 38.2% de los limeños mayores de 14 años estaba fuera de la
PEA en 1986, mientras que el porcentaje nacional fue de 28.4%. En 1991, el
44.5% inactivo de Lima sigue superando a un menos distante 40.3% para todo el
Perú. Esto podría explicarse por las mayores oportunidades educativas ofrecidas
en la capital, que promueven la prolongación del periodo de dependencia
económica e inactividad, y los mayores ingresos de las familias capitalinas, que
generarían el mismo efecto. Sin embargo, cabría esperar que el mayor desarrollo
del área metropolitana asegurara mayores oportunidades de empleo para esa
17. Ello parece haber s i d o así, a u n c u a n d o la creciente reticencia de los estratos más altos a
declarar sus ingresos reales y el q u e l o s g r u p o s más e d u c a d o s están p o s i b l e m e n t e subrepresentados
en la muestra (véase el a n e x o 1) p u e d e n haber sesgado l o s d a t o s en alguna m e d i d a en esa dirección.
1 8 . Por o t r o l a d o , c o m o se verá m á s adelante, la i n f o r m a c i ó n disponible para L i m a para el año
1 9 9 2 permite s u p o n e r q u e y a s e inició u n a tendencia e n s e n t i d o contrario.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
19
Cuadro 6
Distribución de la población mayor de 14 años según nivel de empleo y actividad:
Lima 1986-1992*
Fuera de PEA
Económicamente activa
Desocupada
Subempleada
Adecuadamente empleada
PEA total
1986
1989
1990
1991
1992
38.2
61.8
39.2
60.8
40.4
59.6
44.5
55.5
43.3
56.7
5.3
45.6
49.1
100.0
7.9
73.8
18.2
100.0
8.3
73.0
18.6
100.0
5.8
78.3
16.0
100.0
9.3
76.3
14.4
100.0
Al m o m e n t o de elaborarse este informe no se disponía de los factores de expansión de la muestra,
r a z ó n p o r la cual los porcentajes r e p o r t a d o s se refieren a la muestra y no propiamente a la
p o b l a c i ó n q u e representa. Sin e m b a r g o , la c o m p a r a c i ó n de e s t o s datos c o n algunos publicados
p o r la D G E - M T P S arroja diferencias m i n ú s c u l a s q u e no afectarían mayormente las c o n c l u s i o n e s
d e l análisis.
E l a b o r a d o en G R A D E en base a encuestas a n u a l e s de la D i r e c c i ó n General de E m p l e o y F o r m a c i ó n
Profesional del Ministerio de Trabajo y P r o m o c i ó n Social ( D G E - M T P S ) .
menor proporción que sí desea trabajar y busca empleo activamente. Se encuentra no obstante que los niveles de desocupación son más altos en Lima que en el
conjunto del país.
Restringiendo la observación a Lima, se aprecia que hacia el final del periodo
estudiado, 43.3% de la población de 14 años o más estaba fuera de la población
económicamente activa (en 1986 el porcentaje había sido de 38.2%), mientras
que 9.3% de la PEA estaba desempleada (5.3% en 1986). Así, tanto la inactividad -que además de la dedicación al estudio y a las labores domésticas, esconde
un sustantivo desempleo - como el desempleo abierto habían crecido
significativamente. El aumento del subempleo y la constante disminución de la
porción de la población adecuadamente empleada -ambos definidos según el
nivel de ingreso obtenido por el trabajo y el tiempo dedicado a éste - no son
menos llamativos.
Este proceso de deterioro de los índices de empleo en Lima no se ha dado de
manera gradual, sino mediante cambios abruptos y erráticos, que corresponden
19
2 0
1 9 . Estimaciones basadas en i n f o r m a c i ó n extraída de la m i s m a E n c u e s t a de H o g a r e s , sugieren
q u e en 1 9 9 2 una cuarta parte de la p o b l a c i ó n inactiva deseaba trabajar, pero no buscaba e m p l e o
a c t i v a m e n t e p o r diversas r a z o n e s .
2 0 . N ó t e s e q u e aquí no se está h a c i e n d o referencia a la utilización de las calificaciones o b t e n i d a s
e n o c u p a c i o n e s q u e las requieren e f e c t i v a m e n t e , c o m o s e h i z o a n t e r i o r m e n t e utilizando e l términos
e m p l e o «apropiado». Para m a y o r claridad al r e s p e c t o , véase las d e f i n i c i o n e s en el a n e x o 3.
PATRICIA A R R E G U I
a intentos de reflotamiento de la economía, a sus colapsos y a las severas medidas
de ajuste que finalmente fueron aplicadas. Ello se hace evidente en la evolución
de las tasas de variación anual de cada uno de los indicadores de niveles de
empico (véase el cuadro 7). En este contexto, a primera vista parece que el
impacto recesivo del programa de estabilización y ajuste no hizo sino agravar los
problemas de los últimos años del gobierno de Alan García; en particular, llama
la atención la altísima tasa de crecimiento del desempleo entre 1991 y 1992. Sin
embargo, si en lugar de observar variaciones anuales se comparan las tasas de
1986 y 1990 y luego las de 1990 y 1992, se aprecia que el mayor costo social se
dio antes de la aplicación del shock : mientras el desempleo fue en 1992 12%
mayor que en 1990, en 1990 había sido 56.6% mayor que en 1986; mientras
que el porcentaje de subemplcados creció 60.1% entre 1986 y 1990, sólo
aumentó 4.5% entre 1990 y 1992.
2 1
Cuadro 7
Tasas de variación anual de los indicadores de actividad y empleo: Lima 1986-1992
1986-1989*
Fuera de PEA
Económicamente activa
Desocupada
Subempleada
Adecuadamente empleada
1989-1990
1990-1991
1991-1992
0.8
3.1
11.1
-2.7
14.2
17.4
-28.2
5.1
-1.1
2.2
-30.1
7.3
-14.0
60.3
-2.6
-10.0
* Tasa p r o m e d i o anual, p o r falta de i n f o r m a c i ó n .
Fuentes: ver c u a d r o 6 .
De cualquier m o d o , los efectos que la recesión ha tenido sobre el empleo
agregado no fueron similares para todos los segmentos de la oferta laboral (que
tampoco tuvieron un mismo punto de partida). Al diferenciar a la población
según nivel educativo (véase el cuadro 8), se observa, a pesar de la alta inestabilidad de las series, que la mayor parte del tiempo:
- el porcentaje de personas adecuadamente empleadas es generalmente mayor
en el caso de quienes tenían educación superior que en el caso de quienes sólo
completaron la secundaria (siendo excepciones quienes no completaron estudios técnicos y, en ocasiones, quienes cursaron estudios en institutos pedagógicos);
2 1 . La encuesta se r e a l i z ó a b largo de las tres semanas anteriores y tres posteriores al a n u n c i o de
s u aplicación, e l 8 d e a g o s t o d e 1 9 9 0 .
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y TÉCNICOS
-
-
21
las oportunidades de encontrar empleo adecuado suelen mejorar a medida
que se pasa de un nivel educativo completo a otro completo: de la primaria a
la secundaria, de ésta a la educación superior pedagógica y a la tecnológica, y,
mucho más notoriamente, de la secundaria a la educación universitaria;
el porcentaje de adecuadamente empleados en el grupo de aquellos que han
completado un nivel educativo suele ser mayor que el de aquellos que lo
dejaron inconcluso; más aun, con cierta frecuencia es mayor que el de
aquellos que dejaron inconclusos sus estudios en un nivel más alto ;
los que completaron un nivel educativo superior tienen siempre menores
niveles de desempleo que quienes no lo completaron;
la población con educación superior (particularmente quienes no la completaron), así como la que egresó de la secundaria, parece correr riesgos bastante
mayores de desempleo abierto que los segmentos de más bajos niveles
educativos, tendencia que parece haberse exacerbado hacia el fin del periodo
de análisis para quienes hicieron estudios superiores no universitarios;
quienes siguieron estudios superiores, y más claramente quienes los completaron, tienen mucho más bajos niveles de inactividad ;
una buena proporción de la población está siempre subempleada (por ingresos o por número de horas trabajadas} , pero la proporción es siempre ligeramente menor en el caso de los más educados y, entre éstos, en el caso de los
universitarios .
22
-
-
23
-
24
25
2 2 . E s t o reforzaría de alguna m a n e r a la hipótesis credencialista q u e s e g ú n a l g u n o s explica la
relación entre e d u c a c i ó n c i n g r e s o s , y contradice l o s h a l l a z g o s de u n a e n c u e s t a a empresarios
realizada p o r I n t e r e d u ( 1 9 9 3 ) . Sin e m b a r g o , el caso de los universitarios es u n a clara excepción a esta
t e n d e n c i a general, p o r l o m e n o s d u r a n t e los últimos a ñ o s : a l g u n o s a ñ o s d e e d u c a c i ó n universitaria s í
parecen mejorar las p o s i b i l i d a d e s de e m p l e o adecuado r e s p e c t o a las q u e tienen quienes s ó l o han
c o m p l e t a d o la secundaria o la e d u c a c i ó n tecnológica.
2 3 . U n a ligera e x p l o r a c i ó n , basada s o l a m e n t e e n l o s d a t o s para 1 9 9 2 , sugiere p o r otro lado q u e
el d e s e m p l e o e n c u b i e r t o c o m o inactividad es mayor e n t r e l o s m á s e d u c a d o s , i n c l u y e n d o a los que
c o m p l e t a r o n la secundaria, q u e entre la p o b l a c i ó n en g e n e r a l . E s t o significa q u e el verdadero nivel
d e inactividad ( e s t o e s , n o participación e n e l mercado d e trabajo) d e los m á s e d u c a d o s e s incluso
m e n o r que el indicado en el cuadro 8.
2 4 . La línea divisoria entre s u b e m p l c o y e m p l e o a d e c u a d o la d e t e r m i n a el Ministerio de Trabajo
s e g ú n e l «salario m í n i m o legal d e e n e r o d e 1 9 6 7 , i n d e x a d o c o n l a variación del í n d i c e d e Precios a l
C o n s u m i d o r a la f e c h a de la e n c u e s t a » . E s t o plantea un p r o b l e m a : c o m o ya se d i j o , la medición del
I P C parece t e n e r ciertas l i m i t a c i o n e s , q u e estarían l l e v a d o a u n a s o b r e e s t i m a c i ó n del nivel de
subemplco.
2 5 . E n 1 9 9 2 s e o b s e r v a u n a r e d u c c i ó n general del s u b e m p l c o , q u e desafortunadamente corresp o n d e n o a m a y o r e s niveles d e e m p l e o a d e c u a d o , s i n o a l c r e c i m i e n t o d e l d e s e m p l e o para todos los
grupos educativos.
>
Cuadro 8
Nivel de actividad y empleo según nivel educativo: Lima, 1986 - 1992
(En porcentaje)
e
o
>
Adecuadamente Empleados
1986
1989* 1990
Sin instrucción
32.51 20.60
Primaría incompleta
42.10
7.37
Primaria completa
43.99
15.46
Secundaria incompleta
38.86 14.43
Secundaría completa
47.25
16.14
1991
Subempleados
1986
15.78 12.24 13.23 61.26 73.53 81.59 87.76 80.87
12.59
8.34 8.30 55.38 86.17 80.32 89.04 85.70
6.25
5.87
2.63
n.d
2.54
6.44
7.09
2.63
79.08 80.96 85.15 84.75
6.67 55.43 75.88 76.82 83.71 83.58
16.13 14.40 10.16 45.40 74.83 74.91 78.53 79.85
2.85
5.44
7.57
4.76
8.91
37.65
5.73
9.67
9.38
6.78
9.75
49.20 51.20 51.90 62.67 57.42
7.34
9.05
8.96
7.06
9.99 36.28 36.11
38.50 41.68 39.16
20.00 20.00 33.33
13.83
1986
1989* 1990
1991
6.33 53.15
9.51
1989* 1990
so
Fuera de PEA
1992
11.48 10.09
1992
Dcscmplcados
1991
1992
1986
5.8 51.52
1989* 1990
1991
1992
54.36 52.80 60.80 57.76
5.98 34.58 42.59 37.90 40.78 43.34
39.92 40.92 44.91
43.80
EDUCACIÓN SUPERIOR
Pedagógica incompleta
n.d
n.d
n.d
Pedagógica completa
49.99
n.d.
11.11
Tecnológica completa
69.29
Universitaria incompleta
Universitaria completa
Población total 10%
n.d
n.d 100.00
n.d. 22.23 49.99
12.50 20.74 16.12 17.13 28.22
58.40 22.89 26.26 20.34 19.48 34.52
78.45 35.46 42.48 35.10 43.10 17.07
49.06 18.26 18.65 15.97 14.40 45.60
n.d 87.50 100.00 49.99
n.d. 83.33 93.75 55.56
n.d
n.d 12.50
n.d.
n.d.
5.56
80.36 69.68 78.62 71.24
70.55 65.89 72.68 67.79
2.49
7.14
9.58
7.08
6.54
7.83
n.d 49.99 66.67
n.d
6.25 22.23 28.57
n.d.
5.26 11.65 27.84 21.13
6.98 12.72 40.84 42.78
59.77 52.08 61.01 51.51
73.84 73.01 78.29 76.30
4.49
4.78
5.44
3.90
5.39 12.11
5.34
7.90
8.34
5.76
9.30
FUENTE: Encuesta de Hogares, Ministerio de Trabajo (DGE) 1986, 1990, 1991 y 1992.
Encuesta de Hogares de 1989 proporcionada por el IEP.
(*) Los datos de Educación Superior Tecnológica incluyen Educación Superior Pedagógica.
30.77 36.00 53.85
21.99 24.19 27.72
45.20 53.01
61.56
19.94 20.25 22.56 21.09
38.16 39.25 40.38 44.46 43.34
C
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
23
Niveles de ingresos por trabajo de la población limeña
Junto al deterioro de los niveles de empleo, los ingresos mensuales por trabajo
han sufrido un mayúsculo descalabro: entre 1986 y 1992 el ingreso real promedio para toda la población ocupada cayó de 473 a 190 soles (de agosto de
1991), habiendo tocado su punto más bajo en 1991 (162 soles). En agosto de
1991, el costo mensual de una canasta básica de consumo para una familia de
seis personas, incluyendo únicamente mínimos requerimientos de alimentos,
movilidad y kerosene, era de 202.12 soles .
Al igual que en el caso del empleo pero con mayor nitidez, se observa a lo
largo de todo el periodo revisado una relación positiva entre nivel educativo y
nivel de ingresos de la PEA ocupada (véase el cuadro 9). Se constata asimismo
que el completar cualquier nivel educativo repercute significativamente sobre el
nivel de ingresos (tal como lo hacía sobre el nivel de empleo). En cambio,
adquirir algunos años de formación profesional sin completarla no parece aportar a la mejora de los ingresos; al contrario, lo que se observa frecuentemente es
que el ingreso promedio en un nivel completo es mayor que el ingreso promedio en el inmediatamente superior incompleto.
Aunque la volatilidad de las cifras dificulta la apreciación de tendencias, puede
advertirse que la caída relativa en los ingresos reales de los graduados de
educación superior, tanto durante el periodo hiperinflacionario como después
del shocky fue mayor que la de todos los demás grupos. Incluso con la estabilización
lograda hacia 1992, y con una mayor recuperación relativa que otros grupos, los
ingresos de los graduados universitarios equivalieron a sólo 40% de su nivel de
1986; los de los técnicos a sólo 33%; los de los maestros egresados de los
pedagógicos a sólo 28%.
Pese a la caída, los profesionales universitarios mantuvieron en todo momento
diferencias significativas de ingresos con todas las otras categorías. Los técnicos
tuvieron también ingresos mayores que los demás grupos, pero las diferencias
fueron poco significativas . Mientras tanto, los maestros sólo superaron -y muy
escasamente- a quienes no tuvieron instrucción alguna, lo cual es particularmente grave.
26
27
28
2 6 . S e g ú n C u á n t o S.A. ( W e b b y F e r n á n d e z Baca 1 9 9 2 : 5 6 9 ) , esta canasta satisfacía los requerim i e n t o s nutricionales r e c o m e n d a d o s p o r e l Instituto N a c i o n a l d e N u t r i c i ó n d e l Ministerio d e Salud.
2 7 . D e é s t o s s ó l o hay 3 9 c a s o s e n l a muestra d e 1 9 9 1 , 1 4 d e ellos e m p l e a d o s , l o cual o b l i g a a
tratar el d a t o c o n cautela.
2 8 . L o s diferenciales de i n g r e s o entre q u i e n e s tienen estudios universitarios c o m p l e t o s y q u i e n e s
t i e n e n c u a l q u i e r o t r o nivel e d u c a t i v o s o n significativos ( p < . 0 5 ) . E n c a m b i o , los ingresos p r o m e d i o
de q u i e n e s c o m p l e t a r o n la f o r m a c i ó n superior t e c n o l ó g i c a s ó l o s o n significativamente distintos a los
d e a q u e l l o s q u e tienen secundaria i n c o m p l e t a o m e n o r nivel educativo. C a b e m e n c i o n a r q u e u n gran
porcentaje de q u i e n e s s i g u i e r o n carreras técnicas o profesionales t i e n e n m á s de u n a o c u p a c i ó n ( 6 8 y
77% r e s p e c t i v a m e n t e ) , p r o p o r c i ó n m a y o r q u e la de q u i e n e s tuvieron f o r m a c i ó n laboral de m e n o r
nivel ( 6 6 % ) , situación q u e n o e x p e r i m e n t ó mayor c a m b i o entre 1 9 8 6 y 1 9 9 1 . Sin e m b a r g o , e l
PATRICIA A R R E G U I
Cuadro 9
Ingresos mensuales promedio según nivel educativo de la PEA ocupada: Lima,
1986-1992*
Nivel Educativo
1986
Sin instrucción
Primaria incompleta
Primaria completa
Secundaria incompleta
Secundaria completa
Superior pedagógica*** incompleta
Superior pedagógica completa
Superior tecnológica incompleta
Superior tecnológica completa
Superior universitaria incompleta
Superior universitaria completa
PEA total
212
312
367
291
466
153
538
419
712
496
1072
473
*
**
***
** * *
1989
90
107
144
129
84
n.d.
n.d.
178 ****
169 ****
203
293
180
1990 ** 1991
133
208
210
216
259
137
260
308
337
367
572
287
66
93
123
117
147
84
70
136
185
187
312
162
1992
89
111
109
116
165
121
153
192
233
239
429
190
En soles de a g o s t o de 1 9 9 1 . Las cifras en cursivas s o n aquellos ingresos q u e cubrían la
canasta mínima familiar d e a g o s t o d e 1 9 9 1 .
L o s ingresos m e n s u a l e s e s t i m a d o s para e s t e a ñ o estarían fuertemente s e s g a d o s p o r g r a n d e s
a u m e n t o s salariales o t o r g a d o s e n los m e s e s anteriores ( p e r i o d o electoral).
Las distintas categorías de e d u c a c i ó n superior se establecieron c o m b i n a n d o las respuestas a
las preguntas s o b r e m á x i m o nivel e d u c a t i v o , s o b r e la institución d o n d e se recibió f o r m a c i ó n
para el trabajo y s o b r e la profesión u oficio para la cual se preparó el e n c u e s t a d o . En 1 9 8 9 el
cuestionario n o i n c l u y ó preguntas sobre f o r m a c i ó n para e l trabajo, p o r l o cual n o s e h a
p o d i d o distinguir e n t r e e d u c a c i ó n superior t e c n o l ó g i c a y p e d a g ó g i c a .
C o r r e s p o n d e n a t o d a la e d u c a c i ó n superior no universitaria.
Elaborado e n G R A D E c o n las bases d e d a t o s d e las E n c u e s t a s d e H o g a r e s del Ministerio d e Trabajo.
Si se toma como base de referencia anual el ingreso promedio de quienes
tenían sólo secundaria completa (véase el cuadro 10), queda claro que quien
completó estudios universitarios estaba en 1992, en promedio y pese a la
enorme caída relativa de sus ingresos descrita anteriormente, en bastante mejor
posición que otras personas para ganarse la vida. A lo largo de todo el periodo
(excepto en 1989), tuvo ingresos que doblaron largamente los de los egresados
de secundaria. En cambio, la ventaja de otros tipos de profesionales y técnicos
era mucho menor y menos sostenida .
29
r e d u c i d o r a n g o de las diferencias en horas trabajadas en p r o m e d i o p o r las personas de d i s t i n t o s
niveles e d u c a t i v o s permite descartar la hipótesis de q u e la diferencia de ingresos p u e d a atribuirse a
una m a y o r o m e n o r d e d i c a c i ó n al trabajo.
2 9 . Para dar una idea d e l o s niveles d e i n g r e s o s e n e l Perú, s e h a e s t i m a d o q u e e n 1 9 9 1 a u n
profesional p r o m e d i o le h u b i e r a t o m a d o 17 m e s e s ( d e j a n d o de c o m e r él y su familia, y s u p o n i e n d o el
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE PROFESIONALES Y T É C N I C O S
25
Cuadro 10
Ingresos mensuales promedio de la población ocupada con educación superior,
relativos a la población con secundaria completa (=100): Lima, 1986-1992
Nivel Educativo
Secundaria completa
Superior pedagógica incompleta
Superior pedagógica completa
Superior tecnológica incompleta
Superior tecnológica completa
Superior universitaria incompleta
Superior universitaria completa*
PEA total
1986
1989
1990
1991
1992
100
33
115
90
153
106
230
101
100
n.d.
n.d.
97
92
110
159
98
100
53
100
119
130
141
221
111
100
58
48
93
126
128
213
111
100
73
92
116
141
145
260
115
Si se utilizara la m e d i a n a - e n lugar d e l p r o m e d i o - de los i n g r e s o s , los ingresos relativos de los
g r a d u a d o s universitarios para cada u n o d e los a ñ o s incluidos serían 1 5 8 , 1 6 7 , 1 8 7 , 1 9 4 y 2 0 7 ,
respectivamente.
V e r , a d e m a s , las n o t a s del c u a d r o 9 .
E l a b o r a d o e n G R A D E c o n las bases d e d a t o s d e las Encuestas d e H o g a r e s del Ministerio d e Trabajo.
3. Validez de las relaciones entre educación, empleo,
ocupación e ingresos para el caso de Lima
Para precisar mejor el grado de influencia del nivel educativo en el logro de
empleo, ocupación e ingresos adecuados, es conveniente aislar los efectos simultáneos de otras variables que pueden estar influyendo tanto sobre el nivel
educativo alcanzado como también directamente sobre la participación y el
desempeño en el mercado de trabajo. Ejemplo de estos factores son el sexo y la
edad, o la experiencia previa de trabajo. A continuación se evalúa someramente
el posible impacto de dichos factores, con el propósito de ver si se mantiene el
poder explicativo del nivel educativo.
r e e m b o l s o de las r e t e n c i o n e s tributarias) cubrir el c o s t o del a u t o m ó v i l n u e v o más barato q u e había
e n t o n c e s e n e l m e r c a d o ( 7 . 2 9 0 dólares), 3 6 m e s e s a q u i e n s ó l o c u l m i n ó s u secundaria, 2 9 m e s e s a l
t é c n i c o , mientras q u e a u n d o c e n t e l e hubiera d e m a n d a d o más d e s e t e n t a m e s e s . R e s u l t a d e s o l a d o r
e l c o n t r a s t e c o n e l h e c h o q u e u n a d o l e s c e n t e n o r t e a m e r i c a n o , sirviendo hamburguesas d u r a n t e o c h o
h o r a s diarias seis días a la s e m a n a , p u e d e ahorrar lo suficiente para c o m p r a r un a u t o c o r e a n o en u n o s
seis m e s e s .
PATRICIA A R R E G U I
Género, educación e ingresos
Si bien hay una presencia relativamente mayor de hombres entre quienes terminaron carreras universitarias y tecnológicas que entre quienes sólo completaron
la secundaria, las diferencias respectivas son demasiado pequeñas (69 y 66%
frente a 65% de los egresados secundarios) como para poder justificar las
diferencias de ingresos promedio de esos grupos. Asimismo, cuando se restringe
el análisis a la población masculina se encuentra que los diferenciales entre los
niveles educativos son bastante similares a los encontrados para la población en
general (compárese los cuadros 10 y 11).
Cuadro 11
Ingresos mensuales promedio de la población masculina ocupada con educación
superior, relativos a la población masculina con secundaria completa (=100):
Lima, 1986-1992
Nivel Educativo
Secundaria completa
Superior pedagógica incompleta
Superior pedagógica completa
Superior tecnológica incompleta
Superior tecnológica completa
Superior universitaria incompleta
Superior universitaria completa
PEA total
1986
1992
100
14
72
89
159
103
235
110
100
62
84
101
129
149
261
120
Elaborado e n G R A D E c o n las bases d e d a t o s d e las E n c u e s t a s d e H o g a r e s del M i n i s t e r i o d e Trabajo.
Quizás la única diferencia notable sea los bastante menores ingresos relativos
de los varones que cursaron carreras pedagógicas en instituciones no universitarias. Ello desvirtuaría de alguna manera la idea de que los bajos ingresos
promedio del grupo de egresados de institutos pedagógicos se debería básicamente a que está compuesto en un 86% por mujeres . Sin embargo, el número
de casos en ambos años es demasiado pequeño para poder ser concluyente.
En conclusión, no puede atribuirse los diferenciales de ingresos encontrados
entre personas con distintos niveles educativos a diferencias en la composición
30
3 0 . O b v i a m e n t e es p o s i b l e q u e haya un p r o b l e m a de s e l e c c i ó n , y q u e los p a r á m e t r o s de las
remuneraciones e n e s e s e c t o r estén d e t e r m i n a d o s p o r e l h e c h o q u e quienes definen l a política d e
remuneraciones magisteriales c o n o c e n la m a y o r actividad de m u j e r e s en el rubro, y anticipan por
t a n t o una mayor d i s p o s i c i ó n a aceptar m e n o r e s s u e l d o s .
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE PROFESIONALES Y TÉCNICOS
27
por género de los grupos que logran alcanzar mayores niveles educacionales.
Esto refuerza la evidencia a favor de un impacto positivo (e incluso creciente) del
nivel y tipo de educación sobre los niveles de ingreso.
Género, educación y empleo
Un ejercicio similar al anterior, pero referido a los niveles de empleo mostró que
las ventajas para encontrar empleo que tenían quienes cursaron estudios superiores respecto a los egresados de secundaria desaparecieron entre 1986 y 1992,
excepto para los que completaron los estudios universitarios. Sin embargo, al
restringirse la muestra a sólo la población masculina, se encuentra que tanto los
egresados de la universidad como los de institutos superiores tecnológicos
mantuvieron un buen margen de ventaja sobre los egresados de secundaria, e
incluso lo elevaron en el caso de los universitarios (véase el cuadro 12). Esto
sugiere que la variable género sí podría estar vinculada al crecimiento relativo de
los niveles de desempleo de los grupos con mayores niveles educativo .
31
Cuadro 12
Tasas de desempleo de la PEA ocupada con educación superior,
relativos a las tasas de desempleo de la PEA con secundaria completa (=100):
Lima 1986-1992
1986
Secundaria completa
Superior tecnológica incompleta
Superior tecnológica completa
Superior universitaria incompleta
Superior universitaria completa
PEA total
1992
PEA
total
PEA
masculina
PEA
total
PEA
masculina
100
109
34
96
61
73
100
26
11
76
49
64
100
126
117
127
54
94
100
145
83
124
44
83
E l a b o r a d o en G R A D E c o n las bases de datos de las E n c u e s t a s de H o g a r e s del Ministerio de
Trabajo.
3 1 . Sería necesario verificar si h u b o un incremento significativo de mujeres en la P E A c o n
mayores niveles e d u c a t i v o s , o si más mujeres perdieron sus p u e s t o s de trabajo durante la recesión.
Esta e s e n t o d o caso u n a c u e s t i ó n cuya exploración q u e d a p e n d i e n t e .
28
PATRICIA
ARRE
GUI
Edad, educación e ingresos
Las diferencias entre las edades promedio de la población comprendida en cada
nivel educativo -y por lo tanto las diferencias en experiencia laboral- no parecen
explicar las diferencias de empleo e ingresos entre los grupos con distintos tipos
de educación superior, y entre estos y la población que sólo completó la
secundaria. En efecto, para todos los grupos y años considerados, el promedio
de edad de la muestra sólo fluctuó entre 33 y 42 años, siendo los mayores los
egresados de los pedagógicos, cuyos ingresos son los más bajos.
Otra manera de establecer si la edad es determinante es haciendo un corte por
grupos de edad. Si las diferencias de ingresos observadas entre los más y los
menos educados no fueran otra cosa que un reflejo de las diferentes edades
promedio de cada grupo, los diferenciales entre personas con mayores niveles
educativos deberían reducirse al interior de cada grupo de edad. Esto sin
embargo sólo ocurre en magnitudes muy discretas (véase el cuadro 13). En
1992, por ejemplo, en todos los grupos de edad, lo ingresos de los graduados
casi o más que duplicaban los de los egresados de secundaria, proporción similar
a la que se encuentra en la población total. Similarmente, los egresados de
institutos superiores tecnológicos de distintas edades tienen ingresos entre 20 y
53% más altos que los de los egresados de secundaria. El caso de los egresados de
los institutos pedagógicos se muestra más errático, siendo más altos que los de
los que sólo completaron secundaria en algunos grupos etáreos, pero menores
en el rango de 30 a 39 años (como lo son en promedio para el total de personas
con ese tipo de formación, sin considerar su edad).
Todo esto sugiere que el factor edad, que frecuentemente se utiliza como
indicador de experiencia, no explica mayormente la capacidad de generar ingresos
Cuadro 13
Ingresos mensuales de la población ocupada con educación superior,
relativos a la población ocupada con secundaria completa (=100), según grupos
etáreos: Lima 1992
Edad
Nivel educativo
Secundaria completa
Educación superior
Pedagógica completa
Tecnológica completa
Universitaria completa
Total
20 a 29
30 a 39
40 a 49
50 o más
100
100
100
100
100
92
141
260
122
120
193
42
139
219
108
131
274
n.d.
153
201
* Incluye e d u c a c i ó n s u p e r i o r t e c n o l ó g i c a y p e d a g ó g i c a .
Elaborado e n G R A D E c o n las bases d e d a t o s d e las E n c u e s t a s del Ministerio d e Trabajo.
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE PROFESIONALES Y T É C N I C O S
29
mayores de los más educados, y, por lo tanto, no resta fuerza a la hipótesis del
impacto de la educación.
Los datos muestran también que los ingresos de los más educados-particularmente los de los graduados universitarios, en menor grado los de los técnicos, y
con la lamentable excepción de los egresados de los pedagógicos- son bastante
más altos desde el inicio de la carrera laboral. Estas diferencias son especialmente
notables si se considera que es posible que las personas con menos educación
formal hayan tenido a cambio más experiencia de trabajo. Se aprecia también
que los diferenciales aumentan con la edad , lo que significa que la acumulación de experiencia implicada en la mayor edad no llega a neutralizar el impacto
de los mayores niveles educativos sobre los ingresos.
32
Edad, educación y empleo
Tal como ocurrió a lo largo de todo el período para el conjunto de la población,
cuando se divide ésta por grupos de edad se observa un menor nivel de
desempleo entre los graduados universitarios que entre los egresados de secundaria. Cabe destacar que los diferenciales entre estos dos niveles educativos son
más reducidos al interior de los grupos etáreos que en la población en general
(salvo en el caso de los mayores de 50 años). En el caso de los egresados de la
educación superior tecnológica, los niveles de desempleo son por el contrario
más altos que los de los egresados de secundaria (excepto, nuevamente, entre los
mayores de 50). Sin embargo, y a diferencia del caso anterior, los diferenciales
son bastante similares al exhibido por la población en general en todos los
grupos de edad, con excepción del de 40 a 49 años (véase el cuadro 14).
Aunque mixta, la evidencia sugiere que la relación entre empleo y educación
sí puede estar condicionada en grado importante por la estructura de edades de
la población.
Evidentemente, ésta es una cuestión que debe ser analizada con más cuidado,
utilizando marcos teóricos e hipótesis bien definidas, además de técnicas estadísticas apropiadas. Son necesarios además estudios que examinen simultáneamente la interacción entre origen socioeconómico, habilidades naturales y elección de algún tipo de educación superior, para evaluar en qué medida esas
variables podrían estar afectando la relación entre educación superior, empleo e
ingresos. Desafortunadamente, no existen actualmente en el Perú bases de datos
apropiadas para la realización de ese tipo de trabajos.
3 2 . E s t o resta fuerza a la idea del credencialismo, p u d i e n d o considerarse evidencia de q u e la
e d u c a c i ó n formal a u m e n t a la productividad y los i n g r e s o s al generar u n a m e j o r capacidad de
aprendizaje p e r m a n e n t e .
PATRICIA ARREGUI
Cuadro 14
Nivel de desempleo de la PEA con educación superior, en relación al desempleo
de la PEA con secundaria completa (=100), según grupos etáreos: Lima 1992
Nivel educativo
Edad:
Secundaria completa
Educación Superior*
Tecnológica completa
Universitaria completa
Total
20 a 29
30 a 39
40 a 49
50 o más
100
100
100
100
100
117
54
118
72
114
69
195
75
84
46
* Se ha e x c l u i d o la e d u c a c i ó n superior p e d a g ó g i c a p o r el e s c a s o número de casos r e c o g i d o s p o r las
muestras de e s o s d o s años^
Elaborado en G R A D E c o n las bases de d a t o s de las E n c u e s t a s del Ministerio de Trabajo.
4. La concordancia entre formación y ocupación principal
para el caso de Lima Metropolitana
Toca ahora analizar la concordancia entre el tipo de ocupación de las personas y
el nivel de formación recibida, para el caso de Lima. Esta aproximación a los
niveles de empleo «apropiado», operacional aunque no conceptualmente distinta a la utilizada en secciones anteriores de este texto, se hará usando información
sobre el número de personas que están ocupadas en la misma profesión u oficio
para los cuales se prepararon, aquellas que están ocupadas en profesiones u
oficios distintos pero del mismo nivel y aquellas ocupadas en funciones por
encima o por debajo de las calificaciones que obtuvieron .
33
34
3 3 . S o n ocupaciones del m i s m o nivel aquellas c u y o s requerimientos m í n i m o s d e f o r m a c i ó n ( e n
términos de tipo de institución y e x t e n s i ó n de los e s t u d i o s o el entrenamiento) c o i n c i d e n c o n los de
la o c u p a c i ó n para la cual se o b t u v o preparación. A q u í se ha utilizado tres niveles de requisitos de
formación para el trabajo: universitario, superior no universitario o técnico, y escolaridad básica o no
superior (se s u p o n e aquí que para el b u e n d e s e m p e ñ o de un ciudadano en la s o c i e d a d m o d e r n a es
indispensable esta última, lo q u e no significa necesariamente q u e ella deba ser del m i s m o n ú m e r o de
años q u e el actual sistema r e c o m i e n d a , o q u e d e b a ser escolarizada).
3 4 . La base para el análisis en esta s e c c i ó n s o n las e n c u e s t a s de niveles de e m p l e o del M i n i s t e r i o
de Trabajo, qu^ contienen datos t a n t o sobre la o c u p a c i ó n principal del e n c u e s t a d o c o m o sobre «la
profesión u oficio en que se ha preparado». Estas respuestas han sido « c o d i f i c a d a s en el marco de
este estudio según el nivel educativo m í n i m a m e n t e r e q u e r i d o para formar a una p e r s o n a para dicha
o c u p a c i ó n , independientemente de la i n s t i t u c i ó n en la cual se recibió dicha f o r m a c i ó n . En el a n e x o 2
aparece la distribución de las o c u p a c i o n e s s e g ú n el nivel de formación requerido, tal c o m o han s i d o
agrupadas para ñnes de este trabajo. La ú n i c a e x c e p c i ó n fue h e c h a en el caso de los d o c e n t e s , q u i e n e s
ron diferenciados de acuerdo a si se calificaron en u n a universidad o en una e s c u e l a normal o
instituto pedagógico superior.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
31
Las cifras muestran que entre 1986 y 1991 la oportunidad de trabajar en la
misma ocupación para la cual se obtuvo formación disminuyó para aquellos que
se prepararon para ejercer profesiones de nivel universitario y, en mayor grado,
para quienes sólo tuvieron una formación laboral de nivel no superior. En
cambio, los técnicos tuvieron mayores oportunidades de ejercer sus oficios
(véase el cuadro 15). Similarmente, quienes se prepararon para ejercer profesiones de nivel universitario tuvieron en 1991 menos oportunidades de encontrar
ocupaciones alternativas del mismo nivel, a diferencia de quienes cursaron
carreras intermedias, que vieron incrementarse esas oportunidades. De otro
lado, mientras quienes tuvieron formación de nivel universitario vieron crecer el
porcentaje de los suyos ocupados en empleos que no requerían sus altas calificaciones, disminuyó el porcentaje de técnicos trabajando en ocupaciones que
requerían calificación m e n o r .
35
Cuadro 15
Concordancia entre formación para el trabajo y ocupación principal
de la población empleada: Lima, 1986 y 1991
Ocupación principal
Profesión u oficio
Total
Ocupados Lo mismo o
para la cual se
ocupados
en lo
del mismo
recibió preparación
(muestra)
mismo
nivel
Algo
Muy
Algo
Muy
encima
encima
debajo
debajo
1986
De nivel universitario
414
43%
57%
—
—
9%
De nivel superior no universitario
536
42%
46%
3%
—
51%
2304
77%
99%
<1%
<1%
—
—
41%
De nivel b á s i c o , no superior
34%
1991
De nivel universitario
519
40%
50%
—
—
8%
De nivel superior no universitario
337
48%
54%
4%
—
42%
—
1091
55%
98%
1%
1%
—
—
De nivel b á s i c o , no superior
E l a b o r a d o e n G R A D E c o n las bases d e d a t o s d e las Encuestas d e H o g a r e s d e l M i n i s t e r i o d e Trabajo.
En resumen, parece que los profesionales, a la inversa de los técnicos,
tuvieron menos éxito en 1991 que en 1986 encontrando empleo en ocupaciones para las que se formaron, o en ocupaciones del mismo nivel . Sin embargo,
36
3 5 . E v i d e n t e m e n t e , las o p c i o n e s p o r d e b a j o d e l a calificación i n t e r m e d i a s o n bastante m e n o r e s ,
lo q u e r e d u c e la probabilidad de e n c o n t r a r e m p l e o en esos niveles. F r e n t e a e l l o , no q u e d a s i n o el
d e s e m p l e o o la inactividad.
3 6 . D e o t r o lado, e l nivel d e « e m p l e o a p r o p i a d o para las calificaciones» ( e s decir, e l e m p l e o e n
o c u p a c i o n e s tipificadas c o m o profesionales o técnicas, altos funcionarios o directivos) de q u i e n e s
t u v i e r o n f o r m a c i ó n superior es a l g o más bajo en Lima q u e en el país en g e n e r a l , lo q u e resultaría
PATRICIA A R R E G U I
como ya se ha visto, sí fueron más capaces que los técnicos de conseguir algún
empico y de conseguir mayores ingresos promedio, aun a costa de desempeñarse
en funciones que no requerían necesariamente su nivel de calificación.
7
Los casos de algunas ocupaciones específica^
Entre 1986 y 1992, la gran mayoría de grupos profesionales vieron reducirse sus
ingresos mensuales promedio, cayendo su capacidad adquisitiva a menos de la
mitad . Sin embargo, conviene resaltar que esos promedios esconden muchas
diferencias , parte de las cuales tienen que ver con la naturaleza de la ocupación
que efectivamente desempeñan los que recibieron formación para una profesión
u oficio. Mientras algunos encuentran empleos que están por debajo de su nivel
de calificación (que suelen -salvo raras excepciones- generar ingresos menores),
otros las encuentran en rubros que parecerían requerir mayores calificaciones
formales que las que se tiene (véase el cuadro 16).
En lo que se refiere al desempleo, es particularmente difícil distinguir una
tendencia, dado el número relativamente pequeño de profesionales de la muestra en esta situación . Sin embargo, hay que resaltar que también se incrementó
el nivel de actividad en la mayor parte de las profesiones (esto es, se redujo el
porcentaje de personas fuera de la PEA), con la excepción de maestros y
psicólogos . En las carreras de nivel intermedio, en cambio, el mayor desempleo se vio agravado por una reducción de la actividad en algunas de ellas
38
39
40
41
explicable por l a mayor diversidad d e o p o r t u n i d a d e s d e generación d e i n g r e s o s e n o t r o t i p o d e
actividades disponible en la c i u d a d capital.
3 7 . Se trabaja a c o n t i n u a c i ó n c o n las carreras q u e registraron los mayores niveles de matrícula en
las instituciones de e d u c a c i ó n superior durante a ñ o s recientes.
3 8 . E x c e p t o los q u e e s t u d i a r o n ingeniería industrial y e c o n o m í a , cuyas caídas iniciales f u e r o n
m e n o s dramáticas y su recuperación m a s rápida. M á s notable a u n es el c a s o de los i n g e n i e r o s
electricistas de la muestra, c u y o s ingresos c a y e r o n relativamente p o c o en 1 9 9 1 y se i n c r e m e n t a r o n
p o r e n c i m a del nivel d e 1 9 8 6 e n 1 9 9 2 .
3 9 . Eliminando casos r e a l m e n t e a n ó m a l o s , e l m a y o r ingreso total p o r trabajo o b t e n i d o e n 1 9 9 2
p o r alguien q u e estudió c o n t a b i l i d a d fue 3 , 5 3 8 % m a y o r q u e e l m e n o r ingreso p e r c i b i d o p o r
cualquiera d e ellos ( 1 0 9 3 c o n t r a 3 0 s o l e s d e a g o s t o d e 1 9 9 1 ) ; e l r a n g o d e i n g r e s o s d e los
administradores iba de 26 a 8 6 5 s o l e s , y el de l o s analistas de sistemas de 43 a 7 3 4 soles.
4 0 . Basta que u n o o d o s casos más p a s e n a la c o n d i c i ó n de d e s e m p l e a d o s de u n a fecha a la otra
para q u e los porcentajes respectivos e x p e r i m e n t e n g r a n d e s cambios. Si p o r esa r a z ó n se e l i m i n a el
caso d e los b i ó l o g o s , s e aprecia u n i n c r e m e n t o p r o m e d i o d e 0 . 7 p u n t o s porcentuales del d e s e m p l e o
entre l o s q u e se prepararon para ejercer o c u p a c i o n e s de nivel universitario y un i n c r e m e n t o bastante
m a y o r , de 2 p u n t o s porcentuales, entre l o s q u e se f o r m a r o n para carreras técnicas.
4 1 . El caso de los p s i c ó l o g o s resulta particularmente grave, p u e s los q u e estaban d e s e m p l e a d o s o
fuera de P E A pasaron de 2 3 % a 53% del total. El c a s o de los maestros, 2 9 % de los cuales estaban
inactivos e n 1 9 9 1 ( e n c o m p a r a c i ó n c o n 16% e n 1 9 8 6 ) , a u n q u e d e m e n o r intensidad, p u e d e tener
repercusiones sociales m u c h o m á s graves.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
33
Cuadro 16
Ingresos y concordancia entre formación para el trabajo y ocupación principal
(en porcentajes del total de casos)*
Profesión a oficio
para d cuaJ 5c recibió
preparación
Ingresos
promedio
s/-
Ocupados
en lo mismo
%
S/.
Lomismoo
igual roveJ
%
S/.
1171
29% 1718
51% 1465
0%
—
3%
781
26%
626
0%
20%
982
12% 1163
28% 1248
0%
—
4%
843
48%
841
3%
17%
41%
47% 1189
0%
—
4%
501
27% 1024
4%
19%
0%
—
2%
205
47%
779
2%
20%
Encima
%
S/.
Algo
Debajo
%
S/.
May
debajo
%
S/.
Dcso Fuera
cupado de
PEA
Nivel universitario
1986
Abogacía
Administración
Contabilidad
Economía
Educación (**)
Análisis de sistemas
1100
946
791
16% 1963
29%
853
584
51%
60%
650
0%
—
13%
572
11%
232
0%
16%
17% 1397
0%
—
33% 1310
33%
726
0%
17%
1094
616
17% 1397
Ingeniería eléctrica
522
33%
752
33%
752
0%
—
0%
—
33%
291
11%
22%
Ingeniería industrial
782
5%
454
30% 1215
0%
—
20%
298
15%
559
15%
20%
Ingeniería mecánica
2823
31% 1799
46% 3656
0%
—
0%
—
15%
324
0%
38%
41%
41%
672
0%
—
0%
—
15%
413
7%
37%
65% 1154
71% 1169
0%
—
0%
—
6%
893
0%
24%
38%
38%
0%
5%
283
33%
859
10%
14%
Enfermería
Medicina
Psicología
603
1148
581
672
376
376
1991
Abogacía
311
38%
480
54%
408
0%
—
3%
107
30%
155
3%
11%
Administración
335
27%
387
30%
494
0%
—
6%
357
51%
240
2%
10%
Contabilidad
315
30%
340
32%
383
0%
—
8%
291
38%
315
2%
19%
Economía
374
24%
448
29%
424
0%
—
4%
295
51%
354
7%
9%
Educación (**)
160
55%
166
56%
178
0%
—
6%
91
9%
107
0%
29%
Análisis de sistemas
266
18%
630
21%
541
0%
—
12%
180
33%
122
6%
27%
Ingeniería eléctrica
415
100%
415
100%
415
0%
—
0%
—
0%
—
0%
0%
Ingeniería industrial
359
29%
417
29%
489
0%
—
18%
322
18%
252
18%
6%
Ingeniería mecánica
375
31%
422
54%
401
0%
—
8%
363
15%
288
8%
15%
31%
Enfermería
118
49%
127
49%
127
0%
—
0%
—
18%
93
2%
Medicina
286
70%
300
70%
300
0%
—
0%
—
7%
126
7%
13%
Psicología
168
18%
190
18%
190
0%
6%
336
24%
109
12%
41%
Abogacía
415
40%
438
49%
484
0%
—
6%
271
21%
292
8%
17%
Administración
382
4%
541
19%
575
0%
—
6%
226
55%
332
4%
16%
Contabilidad
344
29%
368
36%
518
0%
—
7%
260
35%
181
4%
18%
1992
Economía
580
25%
567
32%
770
0%
—
4%
147
47%
484
6%
11%
Educación (**)
285
47%
177
53%
350
0%
—
10%
127
14%
155
2%
20%
Análisis de sistemas
273
17%
417
17%
417
0%
—
7%
665
39%
137
15%
22%
Ingeniería eléctrica
709
11% 2 2 5 3
56%
890
0%
—
22%
573
11%
72
0%
11%
Ingeniería industrial
482
12%
425
36%
594
0%
-
16%
415
24%
358
4%
20%
Ingeniería mecánica
508
20%
713
33%
516
0%
—
0%
0
47%
502
0%
20%
Enfermería
149
47%
176
47%
176
0%
—
0%
0
18%
76
0%
35%
Medicina
397
82%
397
82%
397
0%
—
0%
0
0%
0
6%
12%
Psicología
142
2%
128
8%
128
0%
—
15%
180
27%
124
4%
46%
PATRICIA A R R E G U I
Profesión a oficio
para d cual se recibió
preparación
Ingresos
promedio
S/.
Ocupados
en tomismo
%
S/.
Lo mismo o
igual nivd
%
S/.
Encima
%
S/.
Algo
Debajo
%
S/.
Muy
debajo
%
S/.
Deso- Fuera
cupado de
PEA
Nivel superior no universitario
1986
Administración
722
6%
423
6%
423
4% 1954
65%
673
0%
22%
531
10%
433
13%
402
1% 1116
54%
548
0%
-
2%
Contabilidad
5%
28%
Educación (**)
427
39%
404
44%
396
3% 1105
15%
378
0%
—
4%
34%
Electricidad
549
35%
642
35%
642
5%
829
42%
435
0%
-
1%
16%
Mecánica
704
48%
786
49%
777
0%
—
39%
613
0%
-
2%
10%
Auxiliar enfermería
262
21%
314
22%
324
0%
Administración
166
11%
281
6%
211
0%
—
56%
153
0%
11%
191
* 8%
173
13%
172
4%
187
33%
198
0%
—
—
17%
Contabilidad
8%
38%
36%
1991
95
36%
80
43%
80
5%
172
14%
135
0%
-
4%
Electricidad
199
39%
212
35%
212
2%
295
43%
183
0%
—
5%
7%
Mecánica
207
35%
197
49%
197
0%
—
40%
215
0%
—
2%
19%
96
24%
86
22%
97
2%
63
30%
97
0%
—
3%
40%
Educación (**)
Auxiliar enfermería
1992
Administración
278
10%
267
12%
266
0%
—
69%
280
0%
-
8%
12%
Contabilidad
590
9%
187
10%
173
1%
506
46%
684
0%
10%
33%
8%
39%
6%
6%
Educación (**)
139
40%
143
40%
143
2%
253
12%
111
0%
Electricidad
211
67%
212
72%
223
0%
—
17%
156
0%
—
—
—
Mecánica
229
44%
323
56%
258
0%
—
44%
192
0%
—
0%
0%
Auxiliar enfermería
126
16%
135
16%
135
1%
132
24%
119
0%
—
11%
48%
*
Los ingresos promedio se refieren sólo a los ocupados, aunque los porcentajes de personas en cada categoría se
refieren al total de la muestra (y no sólo a la PEA). Todas los ingresos están expresados en soles de agosto de
1991.
** Por restricciones impuestas por la base de datos, aquí se ha diferenciado entre aquellos que se prepararon para
ser maestros secundarios o de educación superior (por ejemplo, profesores de educación tecnológica), que se
han clasificado como de nivel universitario, y lo que se prepararon para ser maestros de inicial o primaria,
clasificados dentro del nivel superior no universitario.
Elaborado en GRADE con la base de datos de las Encuestas de Hogares para la Medición de Niveles de Empleo en
Lima Metropolitana de 1986 y 1 9 9 1 .
(aunque el promedio se mantuvo en los mismos niveles). Tomando todas las
carreras en conjunto, sin embargo, la crisis parece haber reducido el porcentaje
de inactivos -voluntarios e involuntarios, potencialmente activos o no.
En conjunto, para las carreras analizadas y durante los tres años seleccionados, generalmente no más de 40% de las personas que se prepararon para
ejercerlas lo hacían efectivamente . Entre quienes se prepararon para carreras de
nivel universitario, algunos lograban dedicarse a otras ocupaciones del mismo
nivel, aunque en especialidades distintas; con relativa frecuencia, lograban obtener
42
4 2 . Las e x c e p c i o n e s f u e r o n medicina, enfermería y e d u c a c i ó n , tres o c u p a c i o n e s c o n un fuerte
e l e m e n t o d e v o c a c i ó n , c o m o t a m b i é n podría serlo e l o f i c i o d e mecánica.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
35
ingresos algo mayores que sus colegas dedicados a ejercer sus carreras originales.
Sumados ambos segmentos, resulta que aproximadamente 45% de los que se
prepararon para el ejercicio de una profesión de nivel universitario tuvieron
ocupaciones de nivel «apropiado» a lo largo del periodo en cuestión. Los
ingresos promedio de este grupo -con la reiterada excepción de los psicólogosson siempre mayores que los obtenidos por personas dedicadas a actividades de
menor nivel.
Quienes se prepararon para ejercer ocupaciones de nivel intermedio tuvieron
en promedio una menor proporción (27%) de personas trabajando en su campo
de especialización, aunque hacia el fin del periodo revisado las oportunidades
parecen haber mejorado. En este caso, los pocos que encontraban empleo en
otra especialidad del mismo nivel, sólo excepcionalmente lograban obtener
ingresos mayores que sus colegas dedicados a ejercer sus carreras originales. Sin
embargo, también hay algunos que logran desempeñarse en ocupaciones que
normalmente exigen una formación de nivel superior a la que formalmente
tienen, logrando así aumentar sus ingresos por trabajo.
En buena cuenta, todo lo anterior implica que menos de la mitad de quienes
recibieron formación profesional completa o incompleta, de nivel técnico o
universitario, están ejerciendo ocupaciones que requieren necesariamente esa
formación y gozan de los mejores ingresos que ellas suelen generar . El resto está
empleado como oficinistas o administradores de menor nivel, o se dedican al
comercio u otras actividades de servicios. Vale la pena notar, sin embargo, que si
bien estos últimos generalmente ganan menos que sus compañeros de estudios,
suelen ganar más que los que ejercen las mismas ocupaciones sin haber tenido
educación superior (véase el cuadro 17).
43
5. Reflexiones finales
Los datos hasta aquí revisados permiten afirmar que la supuesta «insensatez» o
«irracionalidad» de la asignación de inversión pública o privada a la educación
superior, dado su bajo nivel de retorno, carece de sustento. No es cierto que
«cualquier comerciante» gane más que un profesional, ni que más vale dedicarse
a taxista; no puede afirmarse que son sólo aspiraciones de status ocupacional y
social, o una supuesta irracionalidad económica, lo que lleva a que la gente
aspire a una formación de nivel superior y a una ocupación en los rubros
4 3 . C o m o lo sugieren los d a t o s a g r e g a d o s del cuadro 8 y 1 0 , estas cifras mejorarían si se
restringiera el análisis a los q u e c o m p l e t a r o n su formación. Contra lo reiteradamente d e n u n c i a d o en
la prensa c incluso en m e d i o s especializados, l o s ingresos p r o m e d i o de t o d o s los o c u p a d o s c o m o
profesionales y técnicos, y de l o s g e r e n t e s y altos directivos o funcionarios, h a n s i d o c o n s i s t e n t e m e n t e
más altos q u e los de t o d o s los o t r o s g r u p o s o c u p a c i o n a l e s . La única e x c e p c i ó n a e s t o se dio en 1 9 9 1 ,
c u a n d o el rubro « c o n d u c t o r e s » t u v o i n g r e s o s 17% más altos q u e los p r o f e s i o n a l e s y técnicos.
Cuadro
17
Ingresos p r o m e d i o de la P E A o c u p a d a s e g ú n g r u p o s ocupacionales y nivel educativo logrado: L i m a 1 9 9 2
(en soles de agosto de
1991)
Grupos
Ocupacionales
Primaria
Completa
Secundaria
Completa
Profesionales, técnicos y afines
Gerentes, directores, funcionarios
Empleados de oficina
Vendedores
Agricultores, ganaderos, pescadores
Mineros y canteros
Artesanos
Obrerosjornaleros
Conductores
Trabajadores de los servicios
Trabajadores del hogar
92.52
215.99
107.28
90.54
43.11
77.50
121.16
137.13
221.04
61.47
51.34
156.02
688.80
136.81
119.22
358.37
—
126.67
60.32
204.28
139.04
61.84
Pedagógica
Incompleta
Pedagógica Tecnológica
Completa Incompleta
141.14
—
241.52
—
—
—
—
—
—
—
94.32
69.09
—
—
—
—
—
—
—
Tecnológica
Completa
Universitaria Universitaria
Incompleta Completa
262.29
120.46
173.66
134.62
120.16
263.49
424.35
143.56
189.30
195.83
462.35
160.82
199.69
355.47
977.74
182.10
272.12
—
—
—
—
103.34
172.24
—
—
142.48
128.10
150.67
—
—
—
—
284.18
199.61
91.92
342.72
119.32
62.00
231.01
120.76
101.83
231.51
197.66
51.07
Elaborado p o r G R A D E c o n l a base d e d a t o s d e l a E n c u e s t a d e H o g a r e s para M e d i c i ó n d e N i v e l e s d e E m p l e o d e l a D i r e c c i ó n General d e E m p l e o del
Ministerio d e T r a b a j o , 1 9 9 2 .
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE PROFESIONALES Y T É C N I C O S
37
correspondientes. Las personas con educación superior tienen mayor probabilidad de ser parte de la población económicamente activa. Aunque las diferencias
con el resto de la PEA disminuyeron en los últimos años, tienen aún mucho
menores probabilidades de estar desempleadas o subempleadas que la PEA total.
Por último, y a pesar de una caída más intensa que la experimentada por gente
con menores niveles educativos durante el proceso de ajuste económico aún en
curso, sus ingresos (particularmente los de los universitarios) continúan siendo
bastante más elevados que los percibidos por quienes sólo completaron la
secundaria.
La fuerte relación entre educación, empleo e ingresos no desaparece cuando
se controla los efectos de género y edad o experiencia. Pese a que es más
frecuente que los más educados tengan más de una ocupación, sus mayores
ingresos totales no pueden atribuirse principalmente a un mayor tiempo dedicado al trabajo. Por lo tanto, incluso desde la perspectiva limitada que supone
evaluar sólo la función de formación para el trabajo que tiene la educación, no
parece irracional el que los jóvenes continúen hoy en día aspirando a alcanzar el
más alto nivel educativo posible.
Una segunda cuestión que merece subrayarse es que en años recientes sólo
alrededor de la mitad de los que cursaron estudios superiores logra ejercer la
ocupación para la cual se preparó u otra cuyos requerimientos de formación eran
de similar intensidad a la adquirida. En el caso de muchas profesiones específicas,
la proporción es incluso bastante menor. Esto no se debe a que los egresados de
mayor edad estén ya copando los puestos de nivel profesional, técnico o directivo.
Por el contrario, pese a la «re-profesionalización» de los puestos de trabajo de
dichas categorías que parece haberse iniciado durante la segunda mitad de los
años ochenta tanto en Lima como en el conjunto del país, es significativa la
proporción de personas ocupadas en esas actividades que no tienen educación
superior alguna (44% en todo el país y 34% en Lima, en 1991). Esto difiere
marcadamente de la situación imperante a inicios de los ochenta, cuando 70% de
los ocupados como profesionales, técnicos o directivos tenían educación superior completa y 70% de los egresados, a su vez, se desempeñaban en aquel tipo
de actividades, lo cual sugiere la necesidad de realizar estudios sobre el destino
laboral de los egresados de las distintas modalidades de educación superior.
Otro hallazgo destacable es el que las personas con educación superior
completa tienen mucho mayores probabilidades de tener empleo adecuado,
en el sentido de generar un nivel aceptable de ingresos. No es éste siempre el
caso de quienes sólo avanzaron algunos ciclos de estudio, sin completarlos.
Parecería prudente desplazar la atención que se ha venido otorgando a la
cuestión de la «excesiva» oferta de profesionales hacia el tema de las dimensiones y causas de la deserción estudiantil, dadas sus implicancias tanto para el
uso eficiente de recursos como para el logro posterior en materia de empleo
e ingresos.
38
PATRICIA A R R E G U I
Por otro lado, sí parecería merecer mayor atención el caso de algunas profesiones específicas, cuyo mercado de trabajo parecería a primera vista estar
saturado o insuficientemente desarrollado y cuyos titulares no parecen ser
capaces de encontrar empleos alternativos ni siquiera en ocupaciones de menor
status, pero que sin embargo continúan «disfrutando» de una continuada demanda en el mercado educativo por parte de los estudiantes.
Otro aspecto que es indispensable continuar evaluando es el origen de la gran
dispersión de ingresos, tanto al interior del grupo de los que se formaron en una
determinada carrera y se encuentran ejerciéndola, como entre profesionales y
técnicos de distintas especialidades. Muchos de los factores determinantes pueden tener que ver con variables aquí contempladas a nivel agregado (tales como
género y edad), pero cuya evaluación más rigurosa requiere de indicadores y
técnicas de análisis mejor desarrollados. Otros factores que podrían explicar esa
dispersión (tales como diferencias en experiencia previa, origen socioeconómico,
capacidades innatas, etcétera) requerirían de un gran esfuerzo de recolección de
datos actualmente no disponibles. También merecerían mayor estudio variables
relacionadas con los sectores que suelen absorber a distintos tipos de graduados
y a su evolución al ritmo de la coyuntura económica.
Sin embargo, las variables explicativas de las diferencias de empleo e ingresos
que revisarían mayor interés para el diseño de políticas educativas tienen que ver
con diferencias en la calidad de la formación recibida. Para estudiar esas diferencias,
son necesarios otros estudios con marcos teóricos bien definidos, con bases de
datos más completas y amplias que las actualmente disponibles, y con técnicas
estadísticas cuidadosamente planificadas y aplicadas. Se requiere, asimismo,
indicadores y métodos de evaluación cuyo desarrollo y aplicación deberían ser
activamente promovidos por las autoridades educativas.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
39
Bibliografía
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Poverty and Inequality during U n o r t h o d o x Adjustmenr. The
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GRADE (Documento de Trabajo No.9)
H U R T A D O , Isabel
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IGUIÑIZ, Javier, Rosario BASAY y Mónica RUBIO
1993
Los Ajustes: Perú 1975-1992. Lima, Fundación Friedrich Ebert.
INTEREDU
1993
Informe Final Proyecto Diagnóstico General de la Educación,
Área Eficiencia Externa de la Educación. Lima, Interedu (mimeo).
WEBB, Richard y Graciela FERNANDEZ BACA
1992
Perú en Números 1992. Lima, Cuánto, S.A.
PATRICIA A R R E G U I
ANEXO 1
Metodología y fuentes de información
Para el estudio a escala nacional las fuentes de información fueron los datos
publicados de los Censos Nacionales de 1972 y 1981 (ONEC 1974 e INEI
1984), un estudio sobre graduados realizado a principios de los setenta (Carnoy
s/f) y las bases de datos generadas por las Encuestas Nacionales de Niveles de
Vida de 1985-1986 y 1991.
Para el análisis más específico del caso de Lima Metropolitana se han utilizado
las bases de datos resultantes de las encuestas de hogares que realiza anualmente
la Dirección General de Empleo (DGE) del Ministerio de Trabajo y Promoción
Social para la medición de los niveles de empleo de la población de la capital , para
los años 1986, 1989,^1990, 1991 y 1992 . Todos estos años fueron excepcionales para la economía y la sociedad peruanas : durante ellos algunas de las variables escogidas para el análisis fluctuaron agudamente. Esto hace en ocasiones
difícil la identificación de tendencias y la precisión de las causas de algunos de los
problemas percibidos, muchas de las cuales podrían ser de larga data, pero otros
ser producto de la coyuntura.
Se ha mantenido la mayor parte de las definiciones y categorías de las
variables que utilizan el Instituto Nacional de Estadística e Informática y el
Ministerio de Trabajo . Cuando se ha necesitado crear nuevas variables y categorías, se ha detallado el procedimiento seguido en el mismo texto.
Aunque ambas encuestas son las mejores fuentes de datos disponibles, tienen
limitaciones que podrían estar sesgando los resultados y su interpretación. Debe
mencionarse que:
a) Las muestras seleccionadas por el INEI y la Dirección de Empleo son
representativas de la población en general , no necesariamente de los
1
2
3
4
5
1. No se l o g r ó identificar otra fuente de información c o n d a t o s m í n i m o s sobre formación
profesional, e m p l e o , i n g r e s o s y o c u p a c i ó n de cobertura nacional. U s u a l m e n t e , las encuestas de
propósitos múltiples s ó l o registran a ñ o s de escolaridad y « t i p o » (universitario, no universitario) de
educación superior, no así el área específica de e s t u d i o s . De allí la decisión de trabajar sólo c o n
información para Lima y c o n esta e n c u e s t a en particular.
2. Gracias a un c o n v e n i o c o n el Ministerio, se ha p o d i d o utilizar y procesar las bases de datos de
las encuestas de 1 9 8 6 , 1 9 9 0 , 1 9 9 1 y 1 9 9 2 ; los daros de la m i s m a para 1 9 8 9 fueron gentilmente
proporcionados p o r Francisco Verdera, investigador d e l I n s t i t u t o de Estudios Peruanos.
3. 1 9 8 6 representa el inicio de la reactivación h e t e r o d o x a durante el g o b i e r n o de Alan García y
los otros tres a ñ o s reflejan tanto la grave crisis q u e c o n d u j o aquella política, c o m o los efectos del
drástico programa de ajuste i m p l e m e n t a d o p o r el g o b i e r n o de A l b e r t o Fujimori a partir de 1 9 9 0 .
4. Los principales c o n c e p t o s e indicadores utilizados se detallan en el a n e x o 3.
5. La muestra de la E N N I V de 1 9 8 5 - 8 6 tuvo u n a c o b e r t u r a de aproximadamente 90% de la
población estimada del P e r ú , n o h a b i é n d o s e aplicado e n l o s d e p a r t a m e n t o s d e A y a c u c h o , Apurímac
y Huancavelica, mientras q u e la de 1 9 9 1 o m i t i ó a la p o b l a c i ó n de la Costa rural y de las zonas de
emergencia, a l c a n z a n d o a aplicarse a u n a muestra representativa de cerca de 75% de la población
nacional estimada para d i c h o a ñ o .
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
41
profesionales. Los criterios de selección han sido en ambos casos la adecuada
representación de las distintas áreas y estratos socioeconómicos en que está
distribuida la población nacional y la de Lima. Dado que los profesionales
suelen tener mayor peso entre los sectores más altos y menos numerosos de la
población, la situación de empleo e ingresos promedio que resultan del
análisis de esas muestras puede estar sesgada, en direcciones de difícil estimación .
b) Las encuestas no han sido desarrolladas para responder a cuestiones sobre
educación y formación profesional. Aunque la encuesta anual sobre empleo
tiene una sección destinada a recabar información sobre la formación para el
trabajo, la importancia que la DGE dio en el pasado a este tema ha sido
escasa, como lo reflejan la poca precisión de las preguntas, el que cada sujeto
no corrobore la información sobre el nivel educativo por él alcanzado (información usualmente brindada por el jefe del hogar, a menudo inconsistente
con otros datos proporcionados por el sujeto encuestado), el que se codifique
los estudios cursados con el mismo código de las ocupaciones (resulta que
hay personas que se «formaron» para ser «Director de Presupuesto» o «Directores Generales» de Ministerios), etcétera. Esto obliga a generar indicadores
adicionales mediante supuestos de difícil validación.
c) Por el mismo hecho de no tratarse de bases de datos construidas ad hoc, si bien
es posible diferenciar los resultados en el mercado de trabajo de quienes
tuvieron más o menos educación, y entre quienes optaron por distintas rutas
institucionales para su formación, no hay datos en la encuesta de la DGE que
permitan aproximarse a posibles diferencias de calidad en la formación recibida por los encuestados , ni a separar los efectos de éstas de los generados por
diferencias de origen socioeconómico, habilidad innata, escolarización previa,
etcétera. Las ENNIV tampoco contienen indicadores de calidad para la
educación superior recibida, ni sobre las carreras seguidas.
d) Como todos los estudios sobre ingresos, los datos de éste pueden no ser
suficientemente confiables. Más aun, dado que sólo una pequeña porción de
la PEA es asalariada, y muchos generan su ingreso en el sector informal, su
capacidad de reportar adecuadamente los montos percibidos en un periodo
de altísima inflación debe ser reducida. Incluso, a lo largo del periodo de
análisis puede haberse dado un cambio en la voluntad de proporcionar
6
7
6. El q u e la muestra p o s i b l e m e n t e incluya una p r o p o r c i ó n mayor de p r o f e s i o n a l e s de s e c t o r e s
populares q u e la existente en el u n i v e r s o de profesionales, podría sesgar n e g a t i v a m e n t e los i n g r e s o s
p r o m e d i o de los q u e e n c u e n t r a n trabajo. No es p o s i b l e anticipar, sin e m b a r g o , si el nivel de
d e s e m p l e o estaría sobre o s u b e s t i m a d o , ya q u e el p e r t e n e c e r a sectores m e n o s p u d i e n t e s p u e d e
dificultar el a c c e s o a ciertos p u e s t o s de trabajo p e r o f o m e n t a r la aceptación de c u a l q u i e r o p o r t u n i d a d
d e e m p l e o q u e s e presente.
7. R e c i é n en 1 9 9 2 , a instancias de la autora, se s o l i c i t ó a los e n c u e s t a d o s p o r el Ministerio de
Trabajo q u e identificaran la i n s t i t u c i ó n d o n d e recibieron formación para el trabajo.
PATRICIA A R R E G U I
información, o por lo menos información correcta, de parte de los sectores de
mayores ingresos, dada la situación de intensa violencia e inseguridad que le
tocó vivir al país en esos años . Esto ultimo haría que la caída general de los
ingresos se refleje exageradamente en los datos, que deben por lo tanto ser
mirados con cuidado,
e) Otra posible fuente de error es la utilización del índice de Precios al Consumidor de Lima Metropolitana como deflator . Además de errores de registro,
explicables por la volatilidad de los precios durante la hiperinflación, existe
evidencia de que dicho indicador sobrevalúa considerablemente la magnitud
de la elevación del costo de vida.
8
9
ANEXO 2
Determinación del nivel de formación
requerido por distintas ocupaciones
En la sección dedicada a la formación para el trabajo de las encuestas sobre
niveles de empleo del Ministerio de Trabajo se pregunta, entre otras cosas, por la
profesión u oficio para la cual el encuestado se ha preparado. Dicha pregunta fue
recodificada de manera de poder establecer la concordancia entre la ocupación
efectivamente desempeñada y aquella para la cual se obtuvo formación. Las
respuestas fueron asignadas a tres categorías, de acuerdo a los requerimientos
escolares o académicos mínimamente necesarios para obtener los conocimientos, habilidades y destrezas que permitirían el ejercicio de dichas ocupaciones. Es
así que tenemos profesiones u oficios de nivel superior universitario, de nivel
superior no universitario y de nivel escolar, como figura a continuación.
Los números a la izquierda corresponden al código de la tabla de ocupaciones
del INEI utilizada por la DGE-MT en la codificación tanto de la formación
recibida como de la ocupación desempeñada.
Profesiones u oficios de nivel superior universitario
Ciencias Naturales y Exactas
11 Químicos
12 Físicos
13 Físico-químico
61 Biólogos
62
91
92
Bacteriólogo, farmacólogo y
especialistas asimilados
Matemáticos
Estadísticos y demógrafos
8. L o s encuestadorcs q u e trabajaron en la E N N I V reportaron esta situación ( G l e w w e y Hall
1992).
9. Se ha utilizado t a n t o para los d a t o s de L i m a c o m o para los de cobertura nacional, para
simplificar l o s cálculos.
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
Ingenierías y Tecnologías
21
Arquitectos
22
Urbanistas
23 Ing. agrícola
24 Ing. civil
25 Ing. electricista-electrónico
26 Ing. mecánico
27 Ing. metalúrgico
28
Ing. minero
29 Ing. químico
30 Ing. industrial
31 Ing. textil
32 Ing. pesquero
33 Otros ingenieros
34 Ing. no especificado
93
Investigadores operativos
94 Analista de sistemas y
computación
Ciencias de la Salud
71 Médicos y cirujanos
72
Odontólogos
74
Farmacéuticos
75 Dietistas, nutricionistas,
Bromatólogos
76 Enfermeros diplomados
77
Obstetrices
Ciencias Administrativas
111 Economistas
112 Administrador de empresas
113 Planifkadores
121 Contadores
177 Empresarios y productores de
espectáculos
211 Miembros del Poder Ejecutivo
y Legislativo
212 Jefes y directores de la
administración pública
221 Directores generales de empresas públicas y privadas no agrícolas
43
222 Directores de producción en
empresas no agrícolas
223 Director de investigación y
desarrollo
224 Director de ventas no empresas
de comercio
225 Director de administración de
empresas que no son de comercio,
servicios, o agrícolas
226 Director de presupuesto y
contabilidad de empresas que no
son de comercio, servicios, o
agrícolas
227 Director de operaciones, servicios
de transporte, empresas no
comerciales o agrícolas
228 Director de personal empresas no
comerciales o agrícolas
229 Otros directores
511 Gerentes, administradores de
servicios de hotelería, bares y
similares
512 Otros administradores de
servicios de hotelería, bares y
similares
521 Gerentes o administradores de
empresas de servicios varios (no
hoteles, bares o similares)
Leyes
131 Abogados
132 Agente fiscal
133 Jueces
134 Notarios
193 Diplomáticos
Educación
141 Rectores y directores de
universidad y centros educativos
142 Profesor en universidad, Epsep,
u otro centro superior
143 Profesores educación secundaria
PATRICIA A R R E G U I
(...cont.)
Ciencias Sociales y Comunicaciones
151 Sociólogos y politólogos
152 Antropólogos, arqueólogos y
etnólogos
153 Historiadores
154 Psicólogos
155 Filólogos, traductores e
intérpretes
156 Trabajador social
157 Geógrafos
158 Bibliotecarios, archiveros y
conservadores de museo.
162 Periodistas
163 Editores
Agropecuarias y Veterinarias
63 Agrónomos
73 Veterinarios
Artes y Humanidades
171 Autores literarios, escritores y
críticos
Profesiones u oficios de nivel superior no universitario
Ciencias Naturales y Exactas
14 Téc. físico-químico
64 Téc. en ciencias biológicas
95 Téc. en estadística y matemáticas
96 Téc. operadores de computadoras
97 Téc. programadores de
computadoras
Ingenierías y Tecnología
35
Agrimensor-topógrafo
36 Dibujante técnico
37 Téc. Ing. agrícola
38 Téc. Ing. civil
39 Téc. electricista-electrónico
40 Téc. mecánico
41 Téc. metalúrgico
42 Téc. en minas
43 Téc. química industrial
44 Téc. Ing. industrial
45 Téc. textil
46 Téc. pesquero
47 Otros técnicos en la industria
51 Pilotos navegantes
52 Mecánicos navegantes
53
54
Oficial de cubierta - pilotos de
navegación
Oficial maquinista de navegación
Ciencias de la Salud
78
ASÍS, médico
79
ASÍS, dentista
81
ASÍS, farmacéutico
82 Personal de enfermería: otros
83 Parteras: otros
84 Optometristas y ópticos
85 Fisioterapeutas y ergo terapeutas
86 Téc. radiología médica, otros
teenólogos médicos
87 Téc. y Trab. asimilados
88 Téc. salud y laboratorio clínico
Ciencias Administrativas
114 Téc. en administración
115 Téc. en economía y asimilados
116 Especialista en cooperativismo
122 Téc. contable
Leyes
195 Fuerzas policiales (oficiales)
196 Militares (oficiales)
E M P L E O , I N G R E S O S Y O C U P A C I Ó N DE P R O F E S I O N A L E S Y T É C N I C O S
Educación
144 Profesores o maestros de
primaria
145 Profesores de inicial
146 Profesores de educación especial
147 Profesores de academias o
Cenecapes
148 Otros profesores
149 Profesor no especificado
Ciencias Sociales y Comunicaciones
159 Téc. en ciencias sociales
164 Locutores: radio, TV
165 Téc. en comunicaciones
191 Relacionista público e industrial
196 Especialista en turismo y hotelería
45
Agropecuarias y Veterinaria
65 Téc. en agronomía
80
ASÍS, veterinaria
Artes y Humanidades
171 Escultores, pintores y
trabajadores asimilados
172 Decoradores, dibujantes,
publicistas, diseñadores
comerciales
173 Fotógrafos y operadores de
cámara, cine, TV
174 Músicos
176 Actores, artistas y directores
de espectáculos
178 Otros artistas
Profesiones u oficios que no requieren formación de nivel superior
Todos los demás códigos de la tabla de ocupaciones del INEI son considerados
correspondientes a profesiones u oficios de nivel escolar.
179, 181-182, 184, 189, 196, 3 1 1 , 321-323, 331-332, 341-344, 351-355,
361-364, 391-395, 399, 411-413, 421-423, 431-434, 441-443, 451-458,
461-465, 470-485, 489, 491-492, 499, 522, 531-532, 541-545, 551-553,
5 6 1 , 571-572, 581-587, 591-596, 611-612, 621-628, 631-638, 641-642,
651-653, 701, 711-713, 721-729, 731-734, 741-746, 749, 751-759, 761,
762, 771-779, 781, 782, 789, 791-797, 799, 811-813, 821-822, 829, 8 3 1 ,
841-845, 849, 851-857, 859, 861-867, 869, 871-872, 881-886, 8 9 1 , 9 0 1 907, 911-913, 921, 931-937, 939, 941-944, 949, 9 5 1 , 959, 961-967, 969,
9 7 1 , 979, 981-984, 989, 991-998
ANEXO 3
Glosario
Población Económicamente Activa (PEA)
Todas las personas de 14 años y más que se encuentran trabajando o buscando
trabajo activamente durante la semana anterior a la fecha de las entrevistas,
incluyendo a aquellas que estuvieron de vacaciones o licencia de un empleo.
46
PATRICIA A R R E G U I
Población fuera de P E A
Es la población de 14 años y más que no se encuentra trabajando ni buscando
trabajo activamente, o que no han estado disponibles para trabajar. Incluye a las
personas que sólo se dedican a estudiar, a las personas que se dedican a
quehaceres domésticos, a las personas incapacitadas, jubilados, religiosos, detenidos y rentistas. Dentro de este grupo se encuentra también la población
potencialmente activa, que de cambiar ciertas condiciones personales o del
mercado laboral, se incorporarían a la fuerza de trabajo. Parte de este último
grupo está constituido por personas que son en realidad desempleados ocultos,
que, por diversas razones, no buscan trabajo de manera activa.
Población empleada u ocupada
Comprende a las personas que se hallan realizando un trabajo durante el periodo
de" referencia; también se considera como tales a las personas temporalmente
ausentes de su trabajo. Están comprendidas dentro de esta categoría quienes
estaban al servicio de un empleador, los trabajadores por cuenta propia, así
como los trabajadores familiares no remunerados.
Población desempleada o desocupada
Todas las personas en edad activa que el periodo de referencia se encontraban
buscando empleo activamente.
Población subempleada
Comprende a las personas que trabajando 35 o más horas, reciben ingresos por
debajo del salario mínimo legal de enero de 1967 incrementado por el índice de
precios al consumidor, o que, independientemente del ingreso recibido trabajen
menos de 35 horas a la semana y desean trabajar más horas.
Población adecuadamente empleada
Constituida por las personas que trabajando 35 horas o más a la semana reciben
ingresos por encima del salario mínimo legal de enero de 1967 incrementado
por el índice de precios al consumidor, o que, independientemente del ingreso
recibido, trabajan menos de 35 horas a la semana y no desean trabajar más.
PEA ocupada como profesionales, técnicos o directores
Incluye a la PEA ocupada en las dos grandes categorías «Profesionales, Técnicos
y Trabajadores Asimilados» y «Funcionarios Públicos Superiores y Gerentes
EMPLEO, INGRESOS Y O C U P A C I Ó N DE PROFESIONALES Y T É C N I C O S
47
Administradores de Empresas no Agrícolas» de la clasificación del Instituto
Nacional de Estadística.
Empleo «apropiado»
La noción de empleo «apropiado» hace referencia a la utilización potencial o
efectiva de las calificaciones obtenidas por una persona en el desempeño de su
ocupación. Un empleo «inapropiado» sería entonces similar a lo comunmente
identificado, pero escasamente medido, como subempleo por funciones o como
sobrecalificación para el trabajo.
Para este trabajo, se ha considerado ocupaciones de nivel «apropiado» para
quienes cursaron estudios superiores, todas aquellas incluidas en los grandes
grupos «Profesionales, técnicos y Trabajadores Asimilados» y «Funcionarios
Públicos Superiores y Gerentes Administrativos de Empresas no Agrícolas» de la
clasificación del INE.
Alternativamente, para análisis más desagregados referidos a ocupaciones
específicas y al caso de Lima Metropolitana, se han introducido modificaciones a
este acercamiento general, distinguiendo entre quienes ejercían la misma ocupación para la cual se prepararon, quienes trabajaban en otra actividad cuyo
ejercicio requería de una formación de similar naturaleza y extensión y quienes,
por el contrario, trabajaban en ocupaciones cuyas exigencias de formación eran
de nivel inferior o superior al requerido por la profesión u oficio para el cual se
prepararon. Para este fin, se agrupó el universo de profesiones u oficios según los
requisitos mínimos de formación (universitaria, superior no universitaria, no superior) que su ejercicio requiere, conforme al listado que aparece en el anexo 2.
Ingreso total por trabajo
Reúne los montos reportados como ingresos de la ocupación principal y secundaria, el ingreso por participación en la Comunidad Laboral, las gratificaciones
de Navidad y Fiestas Patrias, bonificación por vacaciones y otros ingresos.
Población con educación secundaria
Incluye Secundaria Común (Diurna y Vespertina), secundaria técnica (no reportada separadamene en los censos ni en las encuestas del Ministerio de Trabajo) y
Secundaria No Especificada.
Población con educación secundaria completa
En el caso de datos recogidos de los censos, de las Encuestas Nacionales de
Niveles de Vida y de las Encuestas de Hogares del Ministerio de Trabajo, se
PATRICIA A R R E G U I
consideró como con estudios completos a las personas que registraron su
máximo nivel educativo alcanzado como el quinto o sexto año de estudios de
ese nivel de instrucción.
Población con educación superior
Incluye aquella que cursó estudios completos o incompletos en universidades c
institutos técnicos, artísticos o pedagógicos, así como en las antiguas escuelas
normales.
Población con educación superior completa
Se consideró como estudios completos a las personas que registraron estudios en
los dos últimos años de cada tipo de instrucción superior recibida.
Tipos de educación superior no universitaria
En base a la recodificación «nivel educativo» hecha por la DGE-MT con la
información proporcionada por el jefe de cada Hogar encuestado, combinada
con las respuestas a las preguntas «Profesión u oficio para la cual se preparó» y
«Dónde estudió o aprendió su profesión», se ha podido distinguir entre quienes
cursaron Educación Superior Pedagógica y Educación Superior Técnica, inicialmente agregados como Educación Superior No Universitaria.
Nivel de formación requerida para diversas profesiones u oficios
Ver anexo 2.
Concordancia entre formación y ocupación principal
Existe concordancia de dos tipos: la primera es aquella basada en el desempeño
de la misma ocupación para la cual se obtuvo formación, mientras que la
segunda consiste en el desempeño de una profesión u oficio distinto a aquél para
el cual se obtuvo preparación, pero «del mismo nivel», es decir, que tiene los
mismos requerimientos mínimos de formación, en términos de tipo de institución y extensión de los estudios o el entrenamiento. Se ha utilizado tres niveles
de requisitos de formación para el trabajo: universitario, superior no universitario o técnico y escolaridad básica o no superior.
Educación, capital h u m a n o y crecimiento
económico: El caso de América Latina
1
Marco E. Terrones
CésarCalderón
Resumen
Se evalúa en este artículo la influencia del nivel de educación formal de la
población sobre el crecimiento económico, para el caso de los países de
América Latina. El interés de tal evaluación radica en que estos países- que
tienen cierta homogeneidad cultural y que durante el periodo de análisis implementaron similares estrategias de desarrollo- han experimentado tasas de
crecimiento económico declinantes, a pesar de sus esfuerzos en el campo
educativo. Se verifica en el estudio, mediante el control de otras influencias,
que hay una importante relación entre educación, formación de capital humano
y crecimiento económico: los distintos índices usados como aproximaciones
del capital humano (índices de cobertura y calidad de la educación, y de
composición del alumnado) muestran un elevado grado de correlación parcial
con el crecimiento. Sin embargo, solamente el nivel de matrícula en educación
primaria y el porcentaje de personas estudiando ciencias e ingeniería muestran
una relación directa, robusta y estadísticamente significativa con el crecimiento
económico. Estos resultados permiten hacer algunas recomendaciones de
política educativa que implican, de hecho, una redefinición de la comúnmente
aceptada relación entre educación y crecimiento económico.
Introducción
«Un hombre educado a un costo muy alto de tiempo y trabajo (...)
es comparable a una máquina muy costosa».
Adam Smith (La riqueza de las naciones, 1776).
El estudio del capital humano como una de las principales fuentes del
crecimiento económico y, en consecuencia, del desarrollo de una nación, cobró
un inusitado interés a partir de la década de los años sesenta. Este interés por el
1. U n a versión preliminar de este e s t u d i o fue presentada en el XII E n c u e n t r o Latinoamericano
de la S o c i e d a d E c o n o m é t r i c a , llevado a c a b o en T u c u m á n , A r g e n t i n a , en a g o s t o de 1 9 9 3 . L o s
autores a g r a d e c e n los valiosos c o m e n t a r i o s y sugerencias de Javier E s c o b a l , M á x i m o V e g a - C e n t e n o ,
Lisa Tilis y Patricia M c L a u c h l a n de Arregui.
50
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
vínculo entre el capital humano y el crecimiento económico respondía a la
necesidad de explicar la parte del crecimiento no generada por los factores de
producción tradicionales (capital físico, trabajo y tierra).
Tanto Schultz (1961) como Denison (1962) mostraron que la parte del
crecimiento no explicada por los factores tradicionales era significativa, debiendo explorarse la contribución de factores hasta entonces omitidos, como las
economías de escala, el progreso tecnológico y el mejoramiento en la calidad de
la fuerza laboral. En particular, Denison encontró que 23% del crecimiento
anual del PNB norteamericano durante el periodo 1930-1960 estaba explicado
por la mejora en el nivel educativo de la fuerza laboral de ese país. Este
resultado, junto con el trabajo de Gary Becker (1964), que formalizó la idea de
capital humano, indujo el desarrollo de todo un campo de investigación, la
economía de la educación. A partir de entonces, desde ésta área se han hecho importantes contribuciones al diseño de la política económica y educativa.
Entendido el capital humano como el nivel de habilidades y recursos productivos incorporados en el individuo a través de la educación, la acumulación de
capital humano puede ser vista como una inversión. Es decir, como una actividad
en la cual se usan recursos actuales con el fin de aumentar el potencial productivo
futuro (aumentando también los ingresos futuros), tanto del individuo como de
la nación en su conjunto.
Cabe pues preguntarse cuáles son los mecanismos a través de los cuales el
nivel educativo de la población influye sobre el crecimiento económico. En
general, se afirma que la educación:
a) aumenta la capacidad productiva del individuo, pues mejora su capacidad de
aprendizaje y de acceder a nueva información (Becker 1964; Schultz 1971);
b) permite al individuo ser más receptivo a la introducción de cambios en el
plano productivo, en su entorno institucional y en su medio ambiente (Lucas
1988; Romer 1990);
c) mejora la capacidad creativa del individuo, generando así no sólo innovaciones técnicas, sino también innovaciones institucionales (Romer 1986; Romer
1990; Becker, Murphy y Tamura 1990; Lau, Jamison y Louat 1991; Benhabib
y Spiegel 1992);
d) mejora la capacidad de lectura y de cálculo del individuo, permitiéndole
suscribir contratos (laborales y financieros) cada vez más sofisticados, además
de permitirle un mejor manejo de la información económica y legal, estableciendo así las condiciones para el desarrollo de nuevos mercados e instrumentos financieros, lo que facilita a su vez una mejor asignación de recursos
(Schultz 1971; Lau, Jamison y Louat 1991);
c) produce familias más educadas, posibilitando un ambiente familiar y social
más propicio para el mejor desarrollo de las futuras generaciones en los planos
intelectual, corporal y nutricional (Banco Mundial 1980a; Lucas 1988);
E D U C A C I Ó N , CAPITAL HUMANO Y CRECIMIENTO ECONÓMICO
51
f) eleva el costo de oportunidad de tener y mantener hijos, generando así una
menor tasa de fertilidad y por ende un menor crecimiento poblacional
(Becker, Murphy y Tamura 1990; Barro 1991);
g) genera externalidades positivas: por ejemplo, la capacidad productiva de un
individuo es más elevada en una sociedad donde el nivel educativo promedio
(y en particular, de sus compañeros de trabajo) es más elevado (Lucas 1988);
h) al aumentar la disponibilidad de capital humano, hace que éste atraiga a
otros factores (capital físico, por ejemplo) y eleve la productividad de todos
los factores de producción (Lucas 1988; Lucas 1990; Benhabib y Spiegel
1992).
Todos los anteriores argumentos sugieren que si un país desea emprender
un proceso de crecimiento económico, es condición necesaria (aunque no
suficiente) que invierta en la educación de su fuerza de trabajo. De hecho,
muchos países que ven a la educación formal como un medio propicio para
aumentar su nivel de capital humano, han invertido abundantes recursos en
el sector educativo. En dichos países, ricos y pobres, la educación es gratuita
en todos sus niveles o es fuertemente subsidiada por gobiernos locales y regionales .
No obstante, la relación causal comúnmente aceptada entre educación y
crecimiento económico es puesta en tela de juicio por la experiencia latinoamericana de las últimas décadas. Pese a que los distintos índices educativos
(tasas de alfabetismo, tasas de matrícula, nivel educativo promedio de la población) han mejorado sustantivamente en la segunda mitad de este siglo en todos
los países de la región, las tasas de crecimiento económico de éstos países han
sido claramente declinantes.
El fenómeno amerita pues una explicación. Tal es la razón que motivó la
realización del estudio cuyos resultados se recogen en este artículo. El estudio
consistió en una evaluación econométrica del efecto que el avance educativo ha
tenido sobre el crecimiento económico de los países latinoamericanos. La
homogeneidad muestral (la región emprendió una estrategia de industrialización
mediante sustitución de importaciones en la década de los sesenta) y la identidad
cultural existente en América Latina, son factores que permiten enfocar la
experiencia en forma conjunta.
En la primera sección del artículo se revisa brevemente la teoría sobre la
relación entre educación y crecimiento económico, en especial los modelos
diseñados sobre el particular. En seguida se propone un modelo para la realización del análisis, y se hacen las estimaciones necesarias para determinar el efecto
de la cobertura, la calidad y la composición educativa sobre el crecimiento
2
2. En el P e r ú , la C o n s t i t u c i ó n de 1 9 7 9 estipula en su artículo 25 q u e la e d u c a c i ó n primaria es
obligatoria, y q u e la e d u c a c i ó n brindada en centros e d u c a t i v o s estatales es gratuita en t o d o s sus
niveles y m o d a l i d a d e s .
52
M A R C O E . T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
económico. La tercera sección está dedicada al análisis de sensibilidad de los
determinantes educativos del crecimiento. La cuarta sección discute los efectos
de la educación sobre la distribución del ingreso. Al final se esbozan, junto a las
conclusiones, algunas recomendaciones de política.
1. La teoría
«El más valioso capital es el invertido en el individuo»
Alfred Marshall (Principios de Economía, 1875).
Los economistas han estado siempre preocupados por determinar las causas
por las cuales los países crecen a diferentes tasas y tienen niveles distintos de
riqueza. Esta preocupación ha llevado a la elaboración de distintos modelos
teóricos, tendientes a identificar los factores que subyacen a las distintas experiencias de crecimiento económico.
Uno de los modelos más influyentes en esta área ha sido el desarrollado por
Solow (1956), construido bajo la más pura tradición neoclásica y que ha servido
de referencia para la mayoría de trabajos empíricos posteriores. Con este modelo
se pueden hacer dos tipos de predicciones: las relacionadas con el estado estacionario y las relacionadas con la senda de transición hacia el estado estacionario.
Las predicciones empíricas relacionadas con el estado estacionario son, en
general, poco interesantes. El modelo predice que en un estado estacionario:
i) la tasa de crecimiento de la economía será exógena e igual a la tasa de
crecimiento de la fuerza laboral;
ii) los niveles de ingreso y consumo per cápita estarán determinados por la
propensión marginal al ahorro y el estado de la tecnología;
iii)los ratios capital/producto y capital/trabajo serán constantes; y
iv)los ingresos de los factores serán constantes.
Las predicciones relacionadas a la senda de transición hacia el estado estacionario resultan de mayor interés. Si los países tienen el mismo sistema de
preferencias y utilizan tecnologías de producción similares, diferenciándose sólo
en el nivel de capital per cápita inicial, se constata lo siguiente en su evolución
hacia el estado estacionario :
i) Los niveles de consumo, capital e ingreso per cápita de los países con un bajo
capital per cápita inicial tenderán a converger con los niveles alcanzados por
los países con capital per cápita inicial más alto.
3
3. Estas p r e d i c c i o n e s s u p o n e n q u e el nivel de capital p e r cápita inicial es m e n o r q u e el nivel de
capital per cápita en el e s t a d o estacionario.
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y C R E C I M I E N T O E C O N Ó M I C O
53
ii) En este proceso de convergencia la tasa de interés real es decreciente, mientras que la tasa de salario real es creciente.
iii)En la senda hacia el estado estacionario, el consumo, la inversión y la
producción per cápita son decrecientes.
Existe alguna evidencia favorable respecto a este «fenómeno de convergencia» (Baumol 1986; Barro 1992; Durlauf y Johnson 1992). Sin embargo,
algunos investigadores han cuestionado su relevancia, por ser insuficiente y poco
concluyeme (Lucas 1988; Romer 1989).
A mediados de la década de los ochenta se comenzaron a dar desarrollos
teóricos importantes en esta área del crecimiento económico. Surgieron así
modelos neoclásicos de crecimiento que incorporan la acumulación de capital
humano como una actividad similar a la acumulación de capital físico. Esto
permitió identificar la mecánica y los canales a través de los cuales la educación
podía afectar no sólo el nivel de los agregados económicos sino también sus tasas
de crecimiento: en tanto la decisión de cuánto invertir en educación es endógena,
la tasa de crecimiento económico se convierte también en una variable endógena.
El capital humano desempeña una función especial en esos modelos, en los
cuales puede tener la forma de una externalidad positiva, generando beneficios
sociales muy superiores a los beneficios privados (Lucas 1988). En efecto, el
capital humano es el insumo más importante de las actividades de investigación y
desarrollo, permitiendo el desarrollo de las ciencias básicas y de nuevas tecnologías y productos, todos factores decisivos en el crecimiento económico de las
sociedades modernas (Romer 1987; Lucas 1988; Romer 1990; Becker, Murphy
y Tamura 1990). La característica de no exclusión de estos factores genera
efectos que se difunden (spill-over effects) en el conjunto de la economía:
«El capital humano consiste en el conocimiento y las habilidades de los
individuos, y el desarrollo económico depende de los avances en el conocimiento tecnológico y científico; por tanto, el desarrollo depende de la
acumulación del capital humano» (Becker, Murphy y Tamura 1990;
pp. 13).
U n o de los modelos más importantes de los de más reciente desarrollo es el
modelo de Solow modificado para incorporar la actividad de acumulación de
capital humano. Este modelo fue desarrollado por Mankiw, Romer y Weil
( 1 9 9 0 ) , quienes mostraron que la inclusión del capital humano en el modelo
original de Solow permitía una mayor flexibilidad y un mejor ajuste con la
realidad. Se recoge así el hecho que, para una tasa de acumulación de capital
4
4 . U n a versión modificada d e este m o d e l o e s descrita e n d e t a l l e e n e l anexo 1 . E n contraste c o n
o t r o s m o d e l o s , no se p o s t u l a en este r e t o r n o s a escala c o n s t a n t e s o crecientes para n i n g u n o de los
d o s t i p o s de capital e x i s t e n t e s en la e c o n o m í a (capital físico y capital h u m a n o ) , e l i m i n á n d o s e de ese
m o d o l a posibilidad d e q u e e l m o d e l o p e r m i t a u n c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o sin límites.
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
54
humano dada, un mayor nivel de inversión en capital físico tiende a generar
simultáneamente un mayor nivel de ingreso per cápita y un mayor nivel de
capital humano, el que a su vez se ve reflejado en un mayor nivel de ingreso. Hay
que considerar, además, que al existir cierto grado de asociación entre la tasa de
acumulación del capital humano y la tasa de acumulación de capital físico, la
omisión del capital humano en un estudio empírico de crecimiento económico
sesga la estimación de los coeficientes.
En el mencionado modelo ampliado, la asociación existente entre capital
humano y crecimiento económico puede resumirse del siguiente modo:
.
«Dado un valor inicial del PBI per cápita, la tasa de crecimiento subsecuente
de un país está positivamente relacionada con el capital humano inicial. A
la vez, dado un capital humano inicial, el crecimiento subsecuente está
negativamente relacionado con el nivel inicial del PBI per cápita» (Barro
1991).
Según el modelo, los países con un stock de capital humano inicial más
alto tienden a experimentar una mayor tasa de crecimiento económico,
pues pueden beneficiarse más rápidamente de la introducción y adopción de
nuevos productos y tecnologías. Un país que empieza con un nivel de capital físico bajo pero con un nivel de capital humano alto tendería a crecer
más rápido que los que tienen un nivel de capital humano bajo, gracias a
que recoge con mayor facilidad los descubrimientos del país líder. Además,
un país en un nivel tecnológico inferior a la nación líder, pero que tiene un
mayor stock de capital humano, puede alcanzar e incluso superar al país líder en
un tiempo finito (Nelson y Phelps 1966; Romer 1990; Benhabib y Spiegel
1992).
2. Estimación del modelo y análisis de los efectos del capital
humano sobre el crecimiento
Debido a sus características y a su simplicidad, se ha adoptado al modelo
ampliado de Solow como entramado teórico que guiará la parte empírica de este
estudio. La ecuación de crecimiento de dicho modelo establece que:
donde g(Y/L). es la tasa de crecimiento per cápita anual promedio de la economía, g . es la tasa de crecimiento anual promedio de la fuerza laboral,
(I/Y) es la tasa de inversión promedio, ( Y / L ) es el logaritmo natural del
ingreso per cápita inicial, ( H / L ) es el stock per cápita de capital humano,
y B¡ son los factores idiosincrásicos que afectan la productividad de los
L
t
it
0it
i t
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
55
5
distintos factores de producción y la capacidad de adaptación tecnológica . Se espera que
7
En la especificación básica del modelo estimada aquí , los determinantes del
crecimiento per cápita (GR6085) son la tasa de ahorro -aproximada por el
coeficiente de inversión (HSINV) -, la tasa de crecimiento de la fuerza laboral
-aproximada por la tasa de crecimiento promedio anual de la población
(GPOP6085)- el ingreso per cápita en el periodo inicial (GDP60), y el nivel del
capital humano per cápita. Debido a la imposibilidad de medir el nivel de capital
humano directamente, se utiliza tres tipos de indicadores como aproximaciones
de esta variable :
Indicadores de nivel. Son las variables referidas a la cobertura del sistema
educativo, es decir, las tasas de matrícula en educación primaria (PRIM60),
secundaria (SEC60) y superior ( H I G H 6 0 ) , así como la tasa de alfabetización
adulta (LIT60).
Indicadores de calidad. Son las variables que miden la calidad del servicio
brindado por el sistema educativo, esto es, los ratios alumno/profesor en
educación primaria (STRATPRI) y en educación secundaria (STRATSEC).
Indicadores de composición de talentos. Son las variables que aproximan la
distribución del capital humano entre actividades productivas y actividades de
influencia, es decir, el porcentaje de alumnos de educación superior que siguen
carreras ligadas a Ciencias e Ingeniería (SCIENCE) y el porcentaje de dichos
alumnos que siguen carreras ligadas a Letras y Humanidades (HUMAN).
Las regresiones para la estimación del modelo fueron hechas mediante la técnica
de mínimos cuadrados ordinarios. El error estándar de los coeficientes de regresión
se corrigió utilizando la matriz de covarianza consistente de White (1980). En
sucesivas regresiones se fue introduciendo los indicadores de nivel, calidad y composición del capital humano, de modo de encontrar la especificación que mostrara la mayor bondad de ajuste (véase el cuadro 1). Se utilizaron los valores en el
periodo inicial (el año 1960) de esos indicadores, para poder evaluar la hipótesis de
que los países que contaban con un mayor stock inicial de capital humano tendieron a lograr, en promedio, una mayor tasa de crecimiento económico per cápita.
8
9
5. En el a n e x o 1 se detalla el p r o c e d i m i e n t o para llegar a esta forma funcional.
6. V é a s e el a n e x o 1 para más detalles.
7. En el a n e x o 2 se describen las variables utilizadas en las distintas e s t i m a c i o n e s hechas a lo largo
del e s t u d i o .
8. El c o e f i c i e n t e de inversión equivale en este e s t u d i o al p r o m e d i o de la inversión d o m é s t i c a real
c o m o p o r c e n t a j e del PBI para e l p e r i o d o 1 9 7 0 - 1 9 8 5 . N o s e h a considerado e l p e r i o d o 1 9 6 0 - 1 9 7 0
p o r q u e no e x i s t e n datos en a l g u n o s países para ese lapso.
9. Pese a q u e la pertinencia de e s t o s indicadores c o m o m e d i d a s del stock de capital h u m a n o ha s i d o
m u y discutida, su e m p l e o se justifica p o r la carencia de una m e j o r forma de aproximarse a esta variable.
56
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
Cuadro 1
Regresiones del modelo base con las variables de aproximación del capital humano
(periodo muestral: 1960-85)
CONSTANT
GDP60
GPOP6085
HSINV
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.0041
0.0169
0.0041
0.0214
0.0129
-0.0370
-0.0671
-0.0838
-0.5452
0.8133
0.2719
1.0391
0.9084
-0.9533
-1.9030
-1.7963
-0.0077
-0.0053
-0.0066
-0.0053
-0.0067
-0.0034
-0.0066
-0.0041
-4.6045
-3.2027
-5.4147
-3.4826
-7.6481
-1.2378
-4.1186
-1.4152
0.1339
-0.7182
-0.4030
-0.7924
-0.5322
-0.3151
-0.0621
-0.0977
0.4580
-1.5648
-1.1180
-1.9258
-1.6630
-0.8188
-0.2149
-0.2852
0.0364
0.6667
LIT60
0.0357
k
0.0893
0.1266
0.0928
0.1403
0.1101
0.0983
0.1230
2.3880
4.9459
2.5540
5.8944
3.2042
3.3401
4.1888
-.-
-•-
-•-
-.-
0.0310
-••
3.3284
PRIM60
-.-
SEC60
HIGH60
STRATPRI
STRATSEC
SCIENCE
HUMAN
-•-
-.-
-.-
-.-
-.-
0.0250
0.0203
0.0297
0.0312
0.0273
0.0328
1.9413
1.4877
2.5291
2.4185
1.5285
2.0415
1.8760
0.0693
-0.0167
-0.0904
-0.0289
-0.0860
-0.0377
-0.0915
-1.9996
-0.4492
-2.6739
-1.2469
-2.8360
-2.4463
-2.6890
-•-
-0.1119
-0.1992
-•-
-0.0380
-•-
-1.1801
-2.2346
-•-
-•-
-.-
••-
-•-
••-
-.-
-0.0003
-0.0005
-1.4173
-2.1552
0.0006
0.0004
1.5848
1.4914
••-
-•-
••-
-•-
-0.6317
-•-
-.-
-0.0001
-•-
-.-
-0.0001
0.0604
0.0683
0.1108
1.8632
2.0429
2.9423
0.0080
0.0637
0.0628
0.1477
1.3996
1.0005
20
-0.6378
-0.4326
No. Obs.
24
24
22
22
20
22
20
G.d.L.
19
18
15
14
11
14
11
10
0.4204
0.4431
0.6182
0.5494
0.7766
0.6283
0.7395
0.7056
R**2
RBAR**2
0.2984
0.2884
0.4655
0.3241
0.6141
0.4424
0.5501
0.4406
SEE
0.0121
0.0122
0.0103
0.0121
0.0089
0.0102
0.0088
0.0105
—
Notas
1 / L o s errores estándar d e l o s c o e f i c i e n t e s d e r e g r e s i ó n han s i d o c o r r e g i d o s u t i l i z a n d o e l m é t o d o d e
W h i t e ( 1 9 8 0 ) q u e c o n s t r u y e u n a matriz d e c o varían zas consistente.
2 / L o s n ú m e r o s debajo d e l o s c o e f i c i e n t e s d e r e g r e s i ó n representan los valores del t - e s t a d í s t i c o .
F u e n t e d e datos: S u m m e r s - H e s t o n ( 1 9 8 8 ) , Barro ( 1 9 9 1 ) , B a n c o M u n d i a l (varios a ñ o s ) .
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
57
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
GR6085
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
•0.1265
0.0021
0.0019
-0.0718
-0.0629
-0.1381
0.0260
-0.0244
0.0216
-0.0268
•3.4271
0.1707
0.1443
-2.0154
-1.6813
-3.2298
1.3303
-0.6308
1.4973
-0.5326
•0.0086
-0.0078
-0.0074
-0.0065
-0.0065
-0.0067
-0.0055
-0.0036
-0.0068
-0.0062
•9.4168
-4.9243
-4.6225
-2.5242
-2.6815
-2.4759
-3.5256
-1.4227
-8.0229
-5.0020
0.2936
0.1068
0.0909
0.6055
0.5765
0.9322
-0.7485
-0.3402
-0.4669
-0.1739
1.2482
0.3618
0.3057
2.2146
2.1428
4.0774
-1.7137
-0.9553
-1.5095
-0.6434
0.1165
0.0399
0.0365
0.0381
0.0431
0.0549
0.0923
0.1151
0.1306
0.1203
5.3337
0.7254
0.5571
0.7916
0.9255
1.2118
2.5370
3.8074
5.7964
4.4880
0.0343
0.0327
0.0339
0.0317
0.0332
-.-
-.-
3.0392
2.3183
2.9695
2.7903
3.1100
-.-
-.-
-.-
-.-
-.-
0.0249
0.0258
0.0266
0.0335
2.1073
1.5094
2.3403
2.5160
-0.0700
-0.0863
-0.0049
-0.0289
-2.0906
-2.6454
-0.1824
-1.9554
-0.2576
-0.1717
0.0406
4.8976
•0.0321
-.-
-.-
-.-
-.-
•2.4764
•0.1130
-.-
-.-
-.-
-.-
-.-
-2.6905
-1.6386
•0.0002
-0.0001
-0.0002
-0.0002
0.0000
-0.0002
-0.0003
-0.0005
-0.0004
1.5208
-0.5706
-0.7287
0.0798
-1.1381
-1.3325
-2.4985
-1.7619
0.0002
-.-
0.0003
-0.0005
-.-
•2.0272
0.8867
0.1176
0.6016
-.-
-.-
3.2325
0.1408
-0.7531
-.-
-.-
-.-
3.7438
-.-
-1.0125
0.0757
0.0741
0.1516
1.9102
1.8092
2.9198
0.0366
0.0346
0.1023
0.6407
0.6071
1.4845
22
20
24
22
22
13
14
10
0.6526
0.6785
0.7795
-.-
0.0585
-.-
1.8882
-.-
0.0047
0.0410
0.9458
-.-
0.0299
0.5579
0.0923
18
24
22
22
7
18
15
15
14
11
17
0.9340
0.4267
0.4361
0.5212
0.5312
0.5740
0.4597
0.8397
0.2674
0.2105
0.3296
0.2968
0.2642
0.2690
0.4387
0.5178
0.5811
0.0054
0.0124
0.0131
0.0112
0.0115
0.0120
0.0124
0.0102
0.0098
0.0085
22
58
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
Para realizar las regresiones se emplearon tres muestras. La primera, M . l , es
una muestra de corte transversal de 24 países latinoamericanos , con información de largo plazo para el periodo 1960-85. La segunda, M.2, es una muestra
de panel de dichos países, organizada la información en dos periodos: 1960-70 y
1970-85. La tercera, M.3, es la misma muestra pero esta vez organizada por
quinquenios . Los datos usados han sido obtenidos básicamente de las series
desarrolladas por el Banco Mundial, el Banco Interamericano de Desarrollo
(1990,1991), Barro ( 1 9 9 1 ) , De Long y Summers (1991), Summers y Heston
(1991) y Bollen (1980).
10
11
12
2.1. Efecto de la cobertura educativa sobre el crecimiento
Como ya se dijo, hay muchas razones para sospechar que hay una relación
directa entre los niveles educativos de la población (y de la fuerza laboral) y el
crecimiento económico. Esto es así porque la capacidad productiva, innovativa y
creativa de los individuos parece depender directamente de los niveles educativos
alcanzados en promedio por la población.
Para evaluar el efecto que la cobertura educativa tiene sobre el crecimiento se
recurre aquí a cuatro indicadores: la tasa de alfabetización adulta y las tasas de
matrícula en educación primaria, secundaria y superior. Se espera una relación
positiva entre estos indicadores y el crecimiento de largo plazo.
La primera regresión, que tomó como única variable de aproximación del
capital humano a la tasa de alfabetización adulta, revela una relación positiva y
significativa entre dicha variable y la tasa de crecimiento económico; sin embargo, el coeficiente del crecimiento poblacional tiene signo contrario al esperado y
la tasa de inversión no es significativa (regresión 1 del cuadro 1). Tomando
como controles el ingreso per cápita inicial, la tasa de inversión y el crecimiento
de la población, el coeficiente de correlación parcial entre la variable de cobertura
educativa y el crecimiento es de 0.5572.
Al tomar como variables de aproximación del capital humano a las tasas de
matrícula en educación primaria y secundaria, las variables nivel de ingreso per
cápita inicial, tasa de crecimiento poblacional y tasa de inversión tienen el signo
esperado y son significativas al 5%, mientras que las variables de cobertura educativa son significativas al 10% y 5%, respectivamente (regresión 2 del cuadro 1);
1 0 . D i c h o s países son: Barbados, C o s t a B i c a , R e p ú b l i c a D o m i n i c a n a , El Salvador, G u a t e m a l a ,
Haití, H o n d u r a s , Jamaica, M é x i c o , N i c a r a g u a , P a n a m á , Trinidad y T o b a g o , A r g e n t i n a , Bolivia,
Brasil, C h i l e , C o l o m b i a , Ecuador, Guayan a, Paraguay, P e r ú , Surinam, U r u g u a y y V e n e z u e l a .
1 1 . L a muestra consta d e 1 2 0 o b s e r v a c i o n e s .
1 2 . La base de datos construida p o r Barro ( 1 9 9 1 ) es la q u e más variables ha a p o r t a d o a la base de
datos usada en este estudio. P o r e l l o , la n o t a c i ó n u s a d a aquí es en buena m e d i d a la m i s m a q u e usa
d i c h o autor.
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
59
sin embargo, el coeficiente de la tasa de matrícula en educación secundaria tiene
signo contrario al esperado. En este caso, el coeficiente de correlación parcial
entre las variables de cobertura educativa y el crecimiento es de 0.5293.
Si se añade la tasa de matrícula en educación superior como variable de
aproximación del capital humano, se encuentra que tanto la tasa de crecimiento
poblacional como las propias variables de cobertura educativa (incluida HIGH60)
pierden su significancia estadística (regresión 3 del cuadro 1). Esta regresión
reportó un coeficiente de correlación parcial entre las variables de cobertura
educativa y el crecimiento de 0.5544.
El siguiente paso fue la incorporación de los indicadores de calidad educativa
(ratios profesor/alumno en educación primaria y secundaria) como variables de
aproximación del capital humano adicionales. En el primer caso, cuando el
modelo sólo incluye a las tasas de matrícula en primaria y secundaria como
indicadores de cobertura, agregar las medidas de calidad hace que los coeficientes
de las tasas de matrícula primaria y secundaria sean significativos, aunque el
correspondiente a secundaria tiene signo contrario al esperado (regresión 4 del
cuadro 1). El coeficiente de correlación parcial entre las variables de cobertura
educativa y el crecimiento se eleva de 0.5293 a 0.6747.
En el segundo caso, con la tasa de matricula en educación superior como
indicador de cobertura adicional, la introducción de las medidas de calidad
educativa hace que la tasa de crecimiento poblacional y la tasa de matrícula
secundaria no sean estadísticamente significativos (regresión 5 del cuadro 1). El
coeficiente de correlación parcial entre las variables de cobertura educativa y el
crecimiento se eleva de 0.5544 a 0.6648.
Luego fueron incorporados al modelo los indicadores de composición de
talentos como variables de aproximación del capital humano adicionales (reflejan,
como ya se dijo, su distribución). En primera instancia se hicieron dos regresiones
con la especificación que sólo considera a los indicadores de cobertura, una sin
considerar a la matrícula en educación superior y la otra considerándola. Esta
introducción de los indicadores de composición eleva el grado de asociación
entre la expansión educativa y el crecimiento económico: en el primer caso
(regresión 6 del cuadro 1), el coeficiente de correlación parcial entre variables de
cobertura y crecimiento se eleva de 0.5293 a 0.7022; en el segundo caso
(regresión 7 del cuadro 1), el coeficiente se eleva de 0.5544 a 0.7100.
13
1 3 . C u a n d o hay mas de u n a variable educanva, para p o d e r m e d i r el g r a d o de correlación parcial
entre el c o n j u n t o de ellas y el c r e c i m i e n t o se trabaja c o n la siguiente variable, q u e las sintetiza:
d o n d e Xi es cada u n a de las variables implicadas, y
variable en la r e g r e s i ó n .
es el parámetro q u e c o r r e s p o n d e a esa
60
MARCO E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
Finalmente, se hicieron dos regresiones con la especificación que incluye a
todas las variables de aproximación del capital humano (los indicadores de
cobertura, calidad y composición de talentos). En el primer caso, que no incluye
como variable a la matrícula en educación superior (regresión 8 del cuadro 1), el
coeficiente de correlación parcial entre las variables de cobertura educativa y el
crecimiento económico se eleva de 0.6746 a 0.7602; en el segundo caso, que sí
incluye a dicha variable (regresión 9 del cuadro 1), el coeficiente se eleva de
0.6648 a 0.7603.
2.2. Efecto de la calidad educativa sobre el crecimiento
Se afirma que la calidad de la educación impartida en la escuela es sumamente
importante para determinar el acervo y tipo de capital humano que posee una
economía. Esa hipótesis podría explicar en parte las bajas tasas de crecimiento en
los países en vías de desarrollo, los cuales poseen un acervo de capital humano de
calidad insuficiente.
Como ya se dijo, para poder evaluar el efecto que la calidad de la educación
impartida en cada uno de los países de América Latina ha tenido sobre el crecimiento, se recurre aquí a dos indicadores de calidad: los ratios alumno/profesor tanto
para educación primaria como para educación secundaria. La teoría predice una
relación negativa entre este indicador y el crecimiento de largo plazo, ya que un
elevado ratio alumno/profesor disminuye la calidad de la educación y por tanto
induce a la formación de un menor stock de capital humano.
Como punto de partida se toma las dos regresiones que incorporan sólo
indicadores de cobertura y de calidad del servicio educativo. Cuando la regresión
no incluye la tasa de matrícula en educación superior (regresión 4 del cuadro 1),
el coeficiente de correlación parcial entre las variables de calidad educativa y
crecimiento per cápita es de -0.2740. Al agregar como variable explicativa la tasa
de matrícula en educación superior (regresión 5 del cuadro 1), dicho coeficiente
pasa a -0.3132.
El siguiente paso es la inclusión de las variables de asignación de capital
humano (regresiones 8 y 9 del cuadro 1). En este caso, el coeficiente de
correlación parcial entre las variables de calidad educativa y el crecimiento pasa a
-0.2028 (si no se incluye a la tasa de matrícula en educación superior) y a 0.4144
(si se la incluye).
2.3. Efecto de la composición de talentos sobre el crecimiento
En general, el capital humano puede ser empleado en dos tipos de actividades:
las productivas, que generan riqueza, y las de influencia, que sólo la redistribuyen.
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
61
Estudios recientes (Murphy, Shieifer y Vishny 1 9 9 1 ; Terrones 1990) sostienen
que las tasa de crecimiento per cápita de una economía depende tanto de los
niveles de capital humano como del uso que se hace de éste, esto es, de cómo se
distribuye dicho capital humano entre actividades productivas y actividades de
influencia.
Más concretamente, en la búsqueda de una asignación cada vez más eficiente
del stock de capital humano, se ha formulado la hipótesis que la asignación de los
talentos a actividades productivas tiene un impacto positivo sobre el crecimiento, mientras que su asignación a actividades rentistas tiene un impacto negativo.
La existencia de esa relación negativa entre actividad rentista (aproximada por la
proporción de la actividad total constituida por actividades de influencia) y el
desempeño económico, afectaría tanto los niveles como la tasa de crecimiento
de los diferentes agregados macroeconómicos. Por tanto, las sociedades que
proveen de incentivos (ya sean de mercado o institucionales) a la realización de
actividades de influencia, en detrimento de las actividades productivas, tenderán
a crecer a un menor ritmo que las sociedades que estimulan las actividades
productivas (Terrones 1990).
El efecto que las decisiones de asignación del capital humano tienen sobre el
crecimiento per cápita puede analizarse en base al grado de asociación entre el
crecimiento y las variables que aproximan cómo se asigna el capital humano
(esto es, las variables de distribución de talentos). Como ya se dijo, la variable de
aproximación del capital humano destinado a actividades productivas es la
proporción del total de estudiantes de educación superior que estaban dedicados
a carreras de Ciencias e Ingeniería en el periodo inicial (1960); como variable de
aproximación del capital humano destinado a actividades de influencia se ha
tomado la proporción dedicada a carreras de Leyes y Humanidades.
La primera regresión en la que se analiza el mencionado grado de asociación
es la que incluye sólo las variables de cobertura (sin la matrícula en educación
superior) y las variables de composición (regresión 6 del cuadro 1). En este caso,
el coeficiente de correlación parcial entre la variable que aproxima la asignación
del capital humano a actividades productivas y el crecimiento per cápita es de
0.5324. Al añadirse la matrícula en educación superior (regresión 7 del cuadro
1), dicho coeficiente aumenta a 0.5480.
Posteriormente se incluyen los indicadores de calidad del capital humano
(regresiones 8 y 9 del cuadro 1). En la primera regresión (que no incluye a la
matrícula en educación superior), el coeficiente de correlación parcial entre la
variable que aproxima la asignación del capital humano a actividades productivas
y el crecimiento per cápita pasa a 0.7940; en la segunda regresión (que ya
incorpora a la matrícula en educación superior) el coeficiente es de 0.6274.
En síntesis, y como podrá comprobarse mediante el análisis de sensibilidad
que se realiza en la siguiente sección, la regresión 9 del cuadro 1 parece ser la
especificación más adecuada del modelo, pues muestra la mejor bondad de
62
M A R C O E. T E R R O N E S / C E S A R C A L D E R Ó N
ajuste. Las variables presentan los signos esperados, con excepción de la tasa de
crecimiento poblacional y la tasa de matrícula en educación superior.
14
3. Análisis de sensibilidad
Existen diversos estudios que, basados en un análisis de corte transversal de
países, han evaluado la relación entre el crecimiento de largo plazo y sus
determinantes (inversión en capital físico y humano, nivel de ingreso per cápita
inicial, tipo de política económica, inestabilidad política, etc.) . Los resultados
reportados sobre la importancia y significancia del capital humano como determinante del crecimiento económico, difieren de un estudio a o t r o .
Con el propósito ele establecer los hechos estilizados del crecimiento económico, Levine y Renelt (1992) han analizado la robustez de las correlaciones
parciales entre el crecimiento per cápita y sus determinantes, ante variaciones en
el -conjunto de regresores. Este análisis de sensibilidad se hace en base a la
regresión de un modelo básico (la especificación resultante de la regresión 9 del
cuadro 1), al cual se agregan luego variables auxiliares, como indicadores de
política fiscal, monetaria y comercial, medidas de inestabilidad política, distorsiones
de precios en el mercado, etc. Las regresiones resultantes de esta incorporación
sucesiva de variables auxiliares son reportadas en los cuadros 2, 3 y 4, para los
casos de las muestras M . l , M.2 y M . 3 , respectivamente.
En general, se dice que la relación entre una variable explicativa y una variable
dependiente es robusta cuando la dirección y el nivel de significancia del
coeficiente de la variable explicativa hallado en la regresión del modelo básico,
no cambia al cambiar el conjunto de variables auxiliares. Por ejemplo, la relación
entre la tasa de matrícula en educación primaria (PRIM60) y el crecimiento per
cápita es robusta si: i) el coeficiente de PRIM60 es positivo y significativo en la
regresión del modelo básico; ii) al agregar variables auxiliares, el coeficiente de
PRIM60 sigue siendo positivo y significativo; iii) cualquier variación en el
conjunto de variables auxiliares no modifica la dirección y la significancia estadística
de P R I M 6 0 .
15
16
17
1 4 . La tasa de c r e c i m i e n t o poblacional muestra u n a relación no robusta c o n el c r e c i m i e n t o
e c o n ó m i c o , p e r o se m a n t u v o en la especificación d e b i d o a q u e es u n o de los d e t e r m i n a n t e s del
crecimiento p e r cápita.
1 5 . R e n e l t ( 1 9 9 1 ) hace u n recuento d e d i c h o s e s t u d i o s .
1 6 . Esta divergencia se d e b e a la especificación del m o d e l o e s t i m a d o , así c o m o a la muestra de
países elegida.
1 7 . Esta d e f i n i c i ó n genera d o s p r o b l e m a s p o t e n c i a l e s . El p r i m e r o es q u e , si alguna de las variables
auxiliares es a l t a m e n t e colineal c o n la variable explicativa de interés o alguna de las otras variables
siempre incluidas en la regresión, l o s intervalos de c o n f i a n z a p u e d e n verse afectados. El o t r o
problema p u e d e aparecer en la interpretación de los resultados, p u e s la definición de r o b u s t e z q u e se
está u s a n d o no implica causalidad entre las variables c u y a correlación se está a n a l i z a n d o .
E D U C A C I Ó N , CAPITAL HUMANO Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
63
Cuadro 2
Regresiones del modelo básico con variables auxiliares para la muestra de corte
transversal (M.l)
(periodo muestra!: 1960-85)
GR6085
GR6085
(2)
GR6085
(3)
GR6085
(4)
GR6085
(1)
GR6085
(6)
GR6085
(7)
GR6085
(8)
GR6085
(9)
GR6085
(10)
CONSTANT -0.1265
-3.4271
GDP60
-0.0086
-9.4168
GPOP6085
0.2936
1.2482
HSINV
0.1165
5.3337
PRIM60
0.0406
4.8976
SEC60
-0.0321
-2.4764
HIGH60
-0.1130
-2.0272
STRATPRI
-0.0002
-1.5208
STRATSEC
0.0002
0.8867
0.1176
SCIENCE
3.2325
HUMAN
0.1408
3.7438
-.GDE
-0.0192
-0.5401
-0.0075
-8.3703
0.7144
3.2271
0.0425
3.7224
0.0329
2.5678
0.0109
0.6944
•0.1593
4.9781
-0.0004
-3.6906
0.0007
2.1499
0.0101
0.2783
0.0344
1.1251
-0.5648
-5.8536
-0.1214
4.2622
-0.0088
-5.5541
0.6271
2.9166
0.1001
2.8898
0.0387
3.3236
-0.0041
-0.3970
-0.1512
4.0848
-0.0003
-3.8551
0.0004
1.7822
0.1130
4.0662
0.1363
4.1486
-0.2642
-2.0630
-0.0299
-1.2606
-0.0035
4.3481
-0.0521
-04343
0.0361
3.2219
0.0607
14.3192
-0.0327
-7.9083
-0.1105
-5.2628
-0.0003
-5.6747
0.0000
-0.2022
0.0325
14597
0.0121
04303
-04323
-5.6206
-0.0572 -0.1532
-3.6780 -8.2981
-0.0055
-0.0112
-8.7647 -19.8125
0.8012
0.2141
7.3718
2.3790
0.1402
0.0610
9.2148
5.3218
0.0275
0.0492
4.4444
10.1779
0.0066
-0.0279
1.1107
-8.0047
-0.1031
-0.1271
-3.9794 -2.7452
-0.0002 -0.0004
4.5100 4.5374
0.0006
0.0001
14337
4.0377
0.1486
0.0514
8.1182
3.3971
0.1812
0.0535
2.7899 11.4101
-0.3209 -0.1071
-5.7494 -1.4177
-0.0878
4.6624
-0.0063
-5.2622
0.2595
1.3753
0.0740
3.7925
0.0490
5.8867
-0.0279
-2.5413
-0.1171
-2.7061
-0.0002
-2.0875
0.0002
1.1302
0.0813
4.2869
0.0774
3.1839
-0.1595
-0.1662
-6.8134 -7.9184
-0.0058 -0.0113
4.5326 -15.5387
-02070
0.8107
-0.8554
6.3620
0.0995
0.1458
4.0115 14.8346
0.0647
0.0287
6.0050
3.5098
-0.0639
0.0068
3.6938
0.6921
-0.1260 -0.0994
-3.4189 -2.5812
-0.0001
-0.0004
-0.9059 -3.3671
-0.0006
0.0006
-22758
3.9838
0.1711
0.1602
6.5150 10.1469
0.1530
0.1897
6.6711 11.0814
-0.1859
-7.6454
0.0049
-2.4534
0.5476
-1.4279
0.0882
3.9976
0.0801
6.1132
0.0749
-3.1632
-0.1211
-3.3042
0.0001
-12442
-0.0009
-2.3713
02227
8.3988
0.1718
6.8902
-0.0055
-0.2189
-0.0078
-3.3555
-0.0749
-2.9024
-0.0071
-3.7276
0.0064
0.1886
-0.1505
-54736
-0.0060
-1.5841
-0.0108
-5.4509
-0.0161
-3.1059
(5)
HSGVXDXE
REVCOUP
-0.0061
-3.4480
INFLA
XMPBI
PPI60DEV
-0.0254
-6.7334
-0.0103
-2.1866
DEUDA
No. Obs.
R**2
RBAR**2
SEE
-0.0048
-1.3017
0.0100
-5.5972
-0.0154
4.0877
18
0.9340
0.8397
0.0054
18
0.9831
0.9281
0.0036
-0.0054
-1.8512
-0.0088
-14988
-0.0315
-8.4296
-0.0173
4.3221
-0.0202
-8.1754
0.0269
42119
0.0175
4.0749
18
0.9820
0.9234
0.0037
18
0.9891
0.9538
0.0029
18
0.9879
0.9484
0.0030
18
0.9818
0.9227
0.0037
18
0.9789
0.9088
0.0041
18
0.9766
0.9008
0.0042
18
0.9808
0.9183
0.0038
18
0.9764
0.8999
0.0042
Notas:
1/ El error e s t á n d a r de los coeficientes de regresión se corrigió u t i l i z a n d o la matriz de covarianza
consistente d e W h i t e ( 1 9 8 0 ) .
2 / L o s n ú m e r o s d e b a j o d e los c o e f i c i e n t e s d e regresión representan los valores d e l t-estadístico.
F u e n t e d e d a t o s : S u m m e r s - H e s t o n ( 1 9 8 8 ) , Barro ( 1 9 9 1 ) .
64
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
Cuadro 3
Regresiones del modelo básico con variables auxiliares para la muestra de panel de
dos periodos (M.2)
(periodo muestra!: 1960-85; periodo A) 1960-70, B) 1970-85)
CONSTANT
GDP
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
0.2764
0.0229
0.2501
0.2596
0.0900
0.1313
0.2395
0.5866
5.4907
5.9852
3.7003
4.6988
5.7352
-0.0020
-0.0255
-0.0285
2.0294 .
-0.0107
-0.0171
-0.0253
-0.0281
-0.3857
-4.0075
-6.1148
-1.5893
-3.2151
-4.2039
-4.9969
GPOP
-0.3744
-0.2892
-0.2869
0.1568
0.0915
-0.2870
0.0395
-0.9917
-0.8282
0.1435
0.5121
0.2473
-0.8750
0.0929
INV
-0.8585
0.2273
0.2125
0.1694
3.9259
0.1603
4.0311
4.8160*
PRIM
SEC
0.0472
2.9413
-0.0575
-2.0590
HIGH
-0.3127
-5.3595
STRATPRI
-0.0004
-0.8972
0.0001
0.2637
-0.0827
-1.6723
-.-
STRATSEC
0.1620
3.4058
0.0532
3.8280
-0.0676
-4.4621
-0.1836
-2.7925
-0.0007
-2.6638
0.0001
0.2324
-0.0511
-1.6239
3.3824
0.2546
5.1051
0.0522
0.0396
4.0535
-0.0579
-3.5462
-0.0728
2.0773
-0.0260
-1.3305
-0.2009
-2.3869
-0.7037
-0.0007
-3.7141
0.0006
INFLA
-.-
-3.8143
1.0924
-0.0181
-0.6004
-0.1455
-2.9554
-0.0135
-3.1449
XMPBI
•••
-.-
-•-
AGRIC
-.-
-0.1326
-0.1120
-5.3896
-3.2899
-•-
-0.0135
SCIENCE
GOV
SHOCK
-•-
-0.1228
-2.1135
-0.0156
-0.0007
-2.9579
0.0004
0.7096
-0.0616
-2.0656
-0.0987
-1.3899
-.-
-•-
••-
2.5296
-0.0212
-1.0328
-0.0863
-0.8872
-0.0008
-3.8431
0.0009
0.0480
0.0416
3.0508
-0.0624
-3.8203
2.2566
-0.0587
-0.0863
-0.8856
-0.0007
-3.9414
0.0005
-0.9882
-0.0007
-3.6343
0.0004
0.9137
-1.1717
-0.1034
-1.8447
-0.0168
-1.7599
-1.7901
-0.0069
-1.0137
-3.2492
-0.0071
-1.5180
*•-
-•-
-0.1125
-3.5240
-•-
-0.0139
-0.0109
-0.0124
-2.1357
-1.4835
-1.6901
-••
••"
-0.0141
-2.0662
-0.0114
:
''
0.8962
-0.0303
-3.1438
-0.0943
1.7521
-0.0234
-0.7316
-0.1409
-2.1811
-0.0109
-1.6956
FÉRTIL
4.4638
0.0423
-0.0310
-1.3031
-0.1047
-1.8423
-0.0160
-3.1395
-0.0067
-1.5090
-0.1148
-3.6638
-0.0035
-1.7294
No.Obs.
41
40
40
40
40
40
40
G.d.L.
31
27
26
27
26
25
24
R**2
0.5985
0.7522
0.7891
0.7190
0.7555
0.7993
0.8042
RBAR**2
0.4819
0.6420
0.6836
0.5941
0.6332
0.6868
0.6818
SEE
0.0162
0.0130
0.0122
0.0138
0.0131
0.0121
0.0122
Notas:
1 / E l error estándar d e los c o e f i c i e n t e s d e regresión se corrigió utilizando la matriz de covaríanza
consistente d e W h i t e ( 1 9 8 0 ) .
2 / Los n ú m e r o s d e b a j o d e los c o e f i c i e n t e s d e regresión representan los valores del t-cstadístico.
Fuente d e d a t o s : S u m m e r s - H e s t o n ( 1 9 8 8 ) , Barro ( 1 9 9 1 ) , B I D y Banco M u n d i a l (Varios años).
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO ECONÓMICO
65
Cuadro 4
Regresiones del modelo básico con variables auxiliars para la muestra
de panel organizada por quinquenios (M.3)
(periodo muestral: 1960-85)
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
GPBIR
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
0.0704
0.2729
0.1518
0.2566
0.2940
3.1494
0.2634
3.1219
0.1509
1.4533
3.2436
3.2106
3.2071
2.7293
GDP
-0.0081
-0.0308
-0.0309
-0.0192
-0.0205
-0.0298
-0.0346
-2.9931
-3.0724
-3.1278
-3.3561
-3.1192
-3.0914
GPOP
-1.3952
-0.1739
0.0722
0.1395
0.1074
0.1758
0.1037
-0.6188
0.4010
0.2192
0.6655
0.1407
0.5278
0.8120
0.4711
0.2965
0.7585
0.2517
0.1684
0.1336
0.1471
4.3225
3.2901
5.3290
0.0354
2.1231
0.0448
0.0410
3.8304
0.0478
2.9166
0.0473
3.7793
0.0467
2.3184
-0.0557
-3.7795
2.9631
-0.0145
2.9866
-0.0311
-0.7333
-0.0670
1.5801
-0.0605
-0.9200
-0.0007
3.0744
-0.0283
-1.2780
-0.0458
-0.8118
-0.0007
-2.5765
0.0004
0.9868
-0.0658
-2.2036
0.0000
0.0895
-0.0243
-1.1629
-0.0006
-1.8410
0.0000
0.0599
-0.0277
-0.9982
-0.0007
-2.1603
-0.0001
-1.6166
-0.1592
-3.1692
-0.0090
-5.0396
-1.0235
-0.1191
-•-
-•-
CONSTANT
INV
0.2559
4.8782
PRIM
0.0227
SECU
1.2409
-0.0734
HIGH
STPRI
STSEC
SCIENCE
-1.7265
-0.1228
-1.7325
-0.0005
-1.4876
0.0004
0.6596
-0.0542
-1.2546
GOV
-.-
INFLA
-.-
-0.0674
-3.0683
-0.0510
XMPBI
AGRIC
-.-
-2.5774
-0.0073
-3.5785
-0.1002
-0.0925
-2.6187
-2.9449
-0.0316
DEUDA
-•-
-•-
FÉRTIL
•••
-•-
-0.0681
-0.9806
-0.0006
-2.1242
0.0005
0.8630
-0.0673
-1.4382
-0.1571
-3.0587
-0.0093
-5.2304
-0.0008
-0.0072
-3.7194
0.0038
-0.2431
1.0725
-•-
-•-
-.-
-0.0328
-5.7390
-•-
-1.1667
-0.1132
-2.4350
••-
-0.2010
-0.0327
-1.4525
2.7662
-0.0191
-0.8853
-0.0459
-1.1221
-0.0006
-1.7882
-0.0001
-0.1420
-0.0207
-0.1050
-0.5645
-0.1229
-2.2705
-0.0072
-3.4677
-2.6624
-0.0073
-3.5501
0.0043
0.0044
1.1730
-0.0466
1.1255
-0.0964
-2.9199
-1.2020
-0.0345
-6.4335
-0.0321
-5.7883
-•-
-.-
-5.1754
-0.0044
-1.2585
No.Obs.
106
103
103
102
90
89
102
89
102
96
88
87
67
R**2
0.3430
0.5216
0.6113
0.5055
0.5954
0.6117
0.6371
RBAR**2
0.2814
0.4579
0.5545
0.4389
0.5356
0.5493
0.5558
SEE
0.0281
0.0246
0.0222
0.0250
0.0227
0.0224
0.0232
G.d.L.
83
Notas:
1 / E l error estándar d e los c o e f i c i e n t e s d e regresión s e corrigió u t i l i z a n d o l a matriz d e covarianza
c o n s i s t e n t e d e White ( 1 9 8 0 ) .
2 / L o s n ú m e r o s debajo d e l o s c o e f i c i e n t e s d e regresión representan l o s valores del t-estadístico.
F u e n t e d e d a t o s : S u m m e r s - H c s t o n ( 1 9 8 8 ) , Barro ( 1 9 9 1 ) , B I D y B a n c o M u n d i a l (Varios a ñ o s ) .
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
66
A continuación se analiza la robustez (en el sentido de Levine y Renelt) de la
relación existente entre la tasa de crecimiento per cápita y los indicadores de
nivel, de calidad y de composición del capital humano. Entre las principales
variables auxiliares utilizadas como variables de control están el gasto real de
consumo del gobierno como porcentaje del PBI (GOV), el gasto real de
consumo del gobierno neto de defensa y educación como porcentaje del PBI
(HSGVXDXE), el gasto real en defensa como porcentaje del PBI (GDE), el
grado de apertura de una economía (XMPBI), medidas de inestabilidad política
(REVCOUP), distorsiones de precios en los distintos mercados (PPI60DEV),
inflación (INFLA), participación del valor agregado agrícola en el valor agregado total (AGRIC), participación del valor agregado manufacturero en el valor
agregado total (MANUF), y deuda externa como porcentaje del PBI (DEUDA) .
Para la determinación de los coeficientes de correlación parcial entre el
crecimiento per cápita y las distintas variables de aproximación del capital
humano, se han escogido la regresión 4 del cuadro 2, la regresión 7 del cuadro 3
y la regresión 7 del cuadro 4. La elección responde a que dichas especificaciones
tienen la mejor bondad de ajuste para cada tipo de muestra.
18
3.1. Robustez de la correlación de los indicadores de nivel
El grado de asociación entre la tasa de crecimiento económico per cápita y los
indicadores de nivel se eleva considerablemente con la introducción de las
variables auxiliares (ver los gráficos 1, 2 y 3 para las muestras M . l , M.2 y M.3,
respectivamente) . Al ejercer control sobre dichas variables, el coeficiente de
correlación parcial entre las variables de cobertura educativa y el crecimiento per
cápita asciende a 0.9875 para el caso de M . l ; para el caso de las muestras M.2
19
20
2 1
1 8 . En la notación de L e v i n e y R e n e l t las variables estarían clasificadas del siguiente m o d o :
Tipo I:
Variables siempre incluidas en la regresión
GDP60, HSINV, GPOP6085
T i p o M: Variables de interés
I I T 6 0 , P R I M 6 0 , S E C 6 0 , H I G H 6 0 , STRATPRI, STRATSEC, S C I E N C E Y
HUMAN
Tipo Z:
Variables auxiliares
GOV, HSGVXDXE, G D E , A G R I C , M A N U F , XMPBI, URBAN, R E V C O U P ,
P P I 6 0 D E V , D E U D A , I N F L A , M I D D L E , FÉRTIL, S H O C K
D e b i d o a problemas de g r a d o s de libertad, las variables del tipo Z se introdujeron de tres en tres.
1 9 . E n l a n o t a 1 3 s e d e t a l l ó c ó m o s e c o n s t r u y e l a m e d i d a d e capital h u m a n o c u a n d o hay m á s d e
u n a variable educativa implicada.
2 0 . L o s coeficientes de regresión para elaborar l o s gráficos s o n los reportados en la e c u a c i ó n 4
del c u a d r o 2 para M . 1 , la e c u a c i ó n 7 d e l c u a d r o 3 para M . 2 , y la e c u a c i ó n 7 del cuadro 4 para M . 3 .
2 1 . En el gráfico 1 el r a n g o muestral de l o s indicadores de capital h u m a n o explica alrededor de
0.5% de la dispersión p r o m e d i o de la tasa de c r e c i m i e n t o per cápita.
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y C R E C I M I E N T O E C O N Ó M I C O
Gráfico 1
Asociación parcial entre educación y crecimiento económico
Gráfico 2
Correlación parcial entre educación y crecimiento económico (M.2)
67
68
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
Gráfico 3
Correlación parcial entre educación y crecimiento económico (M.3)
y M.3, el coeficiente de correlación parcial asciende a 0.6738 y 0.3169, respectivamente .
El análisis de sensibilidad realizado permite establecer lo siguiente:
i. La relación entre la tasa de matrícula en educación primaria en el periodo
inicial y el crecimiento per cápita es robusta y económicamente significativa
(véase el cuadro 5 ) .
ii. La relación entre la tasa de matrícula en educación secundaria en el periodo
inicial y el crecimiento per cápita no es robusta ni económicamente significativa .
22
23
24
2 2 . En los gráficos 2 y 3 el rango muestral de los indicadores de capital humano explica alrededor
de 5% de la dispersión p r o m e d i o de la tasa de c r e c i m i e n t o p e r cápita.
2 3 . E s t o es así p o r q u e el coeficiente de esta variable tiene el s i g n o esperado y es estadísticamente
significativo, tanto e n l a regresión del m o d e l o básico c o m o e n las regresiones d o n d e s e introdujeron
variables auxiliares. El coeficiente en el m o d e l o básico a s c i e n d e a 0 . 0 4 0 6 4 , mientras q u e su valor
m á x i m o es 0 . 1 0 6 2 4 -ejerciendo control s o b r e g a s t o fiscal, inflación y deuda- y su valor m í n i m o es
0 . 0 0 4 2 7 -ejerciendo c o n t r o l sobre gasto en d e f e n s a , inflación y d e u d a .
2 4 . El coeficiente de esta variable p r e s e n t a un s i g n o contrario al esperado en la regresión del
m o d e l o básico ( - 0 . 0 3 2 0 9 ) . La fragilidad de la relación e n t r e e s t a variable y el c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o s e corrobora p o r l a g r a n distancia entre l o s valores e x t r e m o s q u e este parámetro p u e d e t o m a n d e
• 0 . 2 4 0 4 4 (ejerciendo c o n t r o l sobre g a s t o en d e f e n s a , inflación y d e u d a extema) a 0 . 1 0 7 9 9 (ejerc i e n d o control sobre g a s t o fiscal, inflación y t a m a ñ o de la actividad agrícola).
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO ECONÓMICO
69
iii.La relación entre la tasa de matrícula en educación superior en el periodo
inicial y el crecimiento per cápita tampoco es robusta ni económicamente
significativa .
25
Estos resultados hablan de la importante contribución de la educación primaria al crecimiento económico. El coeficiente de regresión de la tasa de matrícula
en educación primaria es de 0.0607 en la regresión que muestra la mayor
bondad de ajuste para la muestra M . l (regresión 4 del cuadro 2), lo que implica
que una tasa de matrícula en educación primaria 10% mayor en el periodo inicial
se hubiera traducido en una mayor tasa de crecimiento (16.33 puntos porcentuales) al cabo de 25 años. En el caso de la muestra M.2, el coeficiente es 0.0416
(regresión 7 del cuadro 3), lo que implica que en cualquiera de los dos
subperiodos la tasa de crecimiento económico per cápita hubiera sido mayor en
cerca de 5.3 puntos porcentuales si la tasa inicial de matrícula en educación
primaria hubiera sido 10% mayor. Finalmente, para la muestra M.3, el coeficiente
es 0.0467 (regresión 7 del cuadro 4), lo que implica que una tasa de matrícula
en educación primaria 10% mayor al inicio de cada quinquenio hubiera elevado
la tasa de crecimiento para el quinquenio en 2.4 puntos porcentuales. Hay que
notar que, debido a que la educación primaria es impartida fundamentalmente
-aunque no exclusivamente- a la niñez, sus efectos sobre el crecimiento económico tardan en madurar .
Lo anterior sugiere cuan importante es que los gobiernos continúen invirtiendo en los niveles educativos básicos. Ello principalmente porque la educación
básica provee a la base de la pirámide laboral de capacidad de lectura y cálculo,
así como de atributos como la puntualidad, la obediencia y el respeto a la
autoridad -fundamentales para su desempeño en el proceso productivo. En
cambio, a medida que se asciende laboralmente las exigencias al trabajador se
desplazan hacia atributos como la iniciativa, la autoconfianza y la capacidad para
elaborar propuestas y tomar decisiones.
26
2 5 . El coeficiente de esta variable presenta un s i g n o contrario al q u e predice la teoría en la
regresión del m o d e l o básico ( - 0 . 1 1 3 0 1 ) . La fragilidad de la relación entre esta variable y el
c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o es c o n f i r m a d a p o r la distancia entre los límites inferior y superior de los
valores q u e t o m a e l coeficiente: d e - 0 . 4 2 8 5 7 ( c o n t r o l a n d o gasto f i s c a l , inflación y t a m a ñ o d e l sector
agrícola) a 0 . 4 4 4 8 0 ( c o n t r o l a n d o el g a s t o en defensa, inflación y t a m a ñ o de la actividad agrícola).
2 6 . Las tasas de matrícula escolar p a r e c e n ser más apropiadas para cuantificar el flujo de inversión
en capital h u m a n o q u e para m e d i r el stock e x i s t e n t e (Barro 1 9 9 1 ) . P o r esta r a z ó n se e v a l u ó la direcc i ó n de causalidad entre capital h u m a n o y c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o a ñ a d i e n d o las tasas de matrícula
escolar para e d u c a c i ó n primaria y secundaria en el a ñ o 1 9 5 0 ( P R I M 5 0 y S E C 5 0 , respectivamente) a
l a r e g r e s i ó n q u e intenta explicar e l c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o d e largo p l a z o . L o s c o e f i c i e n t e s s o n
significativos, pero tanto l a matrícula secundaria e n 1 9 6 0 c o m o l a primaria e n 1 9 5 0 n o t i e n e n e l
s i g n o c o r r e c t o . Este resultado permitiría afirmar q u e S E C 5 0 e s u n m e j o r a p r o x i m a c i ó n q u e S E C 6 0
para el stock de capital h u m a n o en 1 9 6 0 . L o s resultados de estas r e g r e s i o n e s están d i s p o n i b l e s a
solicitud d e l lector.
70
EDUCACIÓN, CAPITAL HUMANO Y CRECIMIENTO ECONÓMICO
Cuadro 5
Análisis de sensibilidad para las variables de aproximación del capital humano
high:
PRIM60
base:
low:
high:
SEC60
base:
low:
HIGH60
STPRI
STSEC
SCIENCE
HUMAN
0.01309
6.11320
0.10624
0.04064
0.00830
4.89757
0.04064
18
0.04881
0.02227
2.19199
0.00427
18
0.08005
,
18
-0.03338
0.07068
-0.47221
0.10799
18
-0.03209
0.01296
-2.47644
-0.03209
18
-0.08954
0.07545
-1.18673
-0.24044
18
high:
0.02391
0.21045
0.11361
0.44480
18
base:
-0.11301
0.05575
-2.02724
-0.11301
18
low:
-0.07340
0.17758
-0.41335
-0.42857
18
high:
0.00007
0.00010
0.63489
0.00027
18
base:
-0.00020
0.00013
-1.52079
-0.00020
18
low:
-0.00039
0.00023
-1.67998
-0.00084
18
high:
0.00067
0.00031
2.14994
0.00130
18
base:
0.00018
0.00020
0.88668
0.00018
18
low:
-0.00093
0.00039
-2.37132
-0.00172
18
high:
0.22271
0.02652
8.39879
0.27574
18
base:
0.11761
0.03638
3.23251
0.11761
18
low:
0.07595
0.03713
2.04567
0.00170
18
high:
0.12136
0.09981
1.21594
0.32098
18
base:
0.14081
0.03761
3.74377
0.14081
18
low:
0.04965
0.12436
0.39925
-0.19907
18
Nota:
El c o e f i c i e n t e & e s t i m a d o en k r e g r e s i ó n base es a q u é l q u e proviene de la r e g r e s i ó n q u e t i e n e c o m o
variables explicativas a k variable de interés (variable M) y a las variables s i e m p r e incluidas en la
regresión (variables I ) . E l c o n j u n t o d e variables I e s t á c o n f o r m a d o p o r e l P B I p e r cápita real e n 1 9 6 0
( G D P 6 0 ) , el coeficiente de i n v e r s i ó n o ratio I n v e r s i ó n / P B I ( H S I N V ) y k tasa de c r e c i m i e n t o
,
M A R C O E. T E R R O N E S / C E S A R C A L D E R Ó N
R**2
0.97644
RBAR**2
Variables Auxiliares
0.89988
H S G V X D X E , INFLA, D E U D A
0.93398
0.83967
0.94764
0.77747
G D E , INFLA, D E U D A
0.94946
0.78522
H S G V X D X E , INFLA, A G R I C
0.93398
0.83967
0.95068
0.79037
G D E , INFLA, AGRIC
G D E , INFLA, AGRIC
71
Relación
ROBUSTA
FRÁGIL
0.95068
0.79037
0.93398
0.83967
0.94946
0.78522
H S G V X D X E , INFLA, A G R I C
GDE, REVCOUP, D E U D A
FRÁGIL
0.96458
0.84945
0.93398
0.83967
0.94946
0.78522
H S G V X D X E , INFLA, A G R I C
0.98309
0.92881
G D E , PPI60DEV, D E U D A
0.93398
0.83967
0.97644
0.89988
H S G V X D X E , INFLA, D E U D A
0.97644
0.89988
HSGVXDXE, INFLA, D E U D A
0.93398
0.83967
0.96070
0.83296
G D E , FÉRTIL, U R B A N
0.94946
0.78522
HSGVXDXE, INFLA, A G R I C
0.93398
0.83967
0.95068
0.79037
FRÁGIL
FRÁGIL
ROBUSTA
FRÁGIL
G D E , INFLA, AGRIC
p r o m e d i o anual de la p o b l a c i ó n en el p e r í o d o 1 9 6 0 - 8 5 ( G P O P 6 0 8 5 ) . El coeficiente fi en la fila «high»
se o b t i e n e a partir del coeficiente e s t i m a d o de la regresión c o n el m a y o r p u n t o e x t r e m o (6m+2*s.e.(fi));
el coeficiente fi en la fila «low» p r o v i e n e del coeficiente de la regresión c o n el m e n o r p u n t o e x t r e m o .
Las variables auxiliares representan un s u b c o n j u n t o de variables Z incluidas en la regresión base q u e
da lugar al p r o c e d i m i e n t o de p u n t o s e x t r e m o s ( E B A ) . La c o l u m n a «relación» indica si la asociación
de la variable de interés c o n el c r e c i m i e n t o per cápita es r o b u s t a o frágil.
72
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
Por otra parte, el efecto negativo de la tasa de matrícula en secundaria sobre
el crecimiento económico podría deberse al tipo de formación que se imparte
en el sistema educativo secundario latinoamericano, caracterizado por su sesgo
humanista, el cual si bien contribuye a la formación del llamado capital- conocimiento, es menos importante para la formación del capital humano productivo.
Lo mismo sucede con la tasa de matrícula en educación superior , que también
está sesgada hacia la formación humanística; existiría por ello poca compatibilidad entre la formación de los profesionales y las características de sus trabajos.
27
28
3.2. Robustez de la correlación de los indicadores de calidad
La introducción de las variables auxiliares como variables de control permite
detectar una relación frágil entre los indicadores de calidad educativa y el
crecimiento económico. Al ejercer control sobre las variables siempre incluidas y
sobre las variables auxiliares (gasto en defensa, tasa de inflación y distorsiones de
precios en el mercado) para la muestra M . l , el coeficiente de correlación parcial
entre la calidad del servicio educativo y el crecimiento económico asciende a
-0.9828 (véase el gráfico 4). El coeficiente del ratio alumno/profesor en educación primaria es negativo y estadísticamente significativo en algunas regresiones.
Para la muestra M.2, el coeficiente de correlación parcial entre calidad educativa
y crecimiento per cápita es -0.5303 (véase el gráfico 5), mientras que para la
muestra M.3 es -0.2664 (véase el gráfico 6). El análisis para estas muestras revela
un coeficiente negativo, estadísticamente significativo y robusto para el ratio
alumno/profesor en educación primaria. En cambio, para el ratio a l u m n o /
profesor en educación secundaria el coeficiente no es robusto .
Por otro lado, el impacto cuantitativo de la calidad educativa sobre el crecimiento no parece ser muy importante. En efecto, el coeficiente del ratio a l u m n o /
profesor en primaria para la muestra M . l es muy pequeño (-0.0003); una
disminución (esto es, una mejoría) de 10% de este ratio durante el periodo
inicial hubiera generado un crecimiento acumulado de 0.1 puntos porcentuales
al cabo de 25 años. Este impacto es cuantitativamente insignificante. En el caso
de M.2, la mejoría de 10% en el ratio hubiera implicado una tasa de crecimiento
29
2 7 . E n las muestras M . l , M . 2 y M . 3 l a tasa d e matrícula e n e d u c a c i ó n secundaria p r e s e n t a u n a
relación frágil ( n o robusta) c o n el c r e c i m i e n t o . Su coeficiente es n e g a t i v o y no significativo en la
mayoría de regresiones.
2 8 . E n las muestras M . 1 , M . 2 y M . 3 l a tasa d e matrícula e n e d u c a c i ó n superior p r e s e n t a u n a
relación frágil ( n o robusta) c o n el c r e c i m i e n t o . Su coeficiente es negativo y no significativo en t o d a s
las regresiones.
2 9 . El impacto de la c a l i d a d de la e d u c a c i ó n secundaria sobre el c r e c i m i e n t o no es e c o n ó m i c a ni
estadísticamente significativo. El coeficiente de d i c h a variable no tiene el s i g n o esperado y m u e s t r a
una relación frágil c o n la tasa de c r e c i m i e n t o e c o n ó m i c o (véase el cuadro 5 ) .
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y C R E C I M I E N T O E C O N Ó M I C O
Gráfico 4
Asociación parcial entre calidad de la educación y crecimiento económico
Gráfico 5
Correlación parcial entre calidad de la educación y crecimiento económico (M.2)
73
74
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
Gráfico 6
Correlación parcial entre calidad de la educación y crecimiento económico (M.3)
mayor en 3.7 puntos porcentuales en cualquiera de los dos subperiodos. Para el
caso de M.3, el efecto de la mejoría de 10% en el rano, sobre la tasa de
crecimiento de cada quinquenio, hubiera sido de 2 puntos porcentuales adicionales.
En síntesis, la introducción de las distintas variables auxiliares en el modelo
básico afecta los intervalos de confianza para los coeficientes de los indicadores
de calidad educativa. De este modo queda evidenciada la fragilidad de la relación
entre estos indicadores y el crecimiento económico.
3.3. Robustez de la correlación de los indicadores de composición
Al realizar el análisis del efecto de los indicadores de composición de talentos
sobre el crecimiento (véase la sección 2.3), se encontró una asociación positiva y
estadísticamente significativa entre el crecimiento per cápita y la proporción de
estudiantes en carreras asociadas a actividades productivas (el coeficiente de
correlación era 0.3309). También se encontró una reladón negativa -mas no
estadísticamente significativa- entre la proporción de estudiantes en carreras
asociadas a actividades de influencia y el crecimiento per cápita (el coeficiente de
correlación era -0.2147). Las magnitudes de ambas correlaciones son relativamente
E D U C A C I Ó N , CAPITAL HUMANO Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
75
pequeñas, lo que podría tentar a dar sólo una importancia marginal al efecto que
la composición de talentos tiene sobre el crecimiento económico.
Sin embargo, al introducir en el modelo básico las variables auxiliares (gasto
en defensa, tasa de inflación y distorsión de precios en el mercado), el coeficiente
de correlación parcial entre la proporción de estudiantes en carreras ligadas a
actividades productivas y el crecimiento per cápita aumenta hasta 0.9855 (véase
el gráfico 7). A su vez, el coeficiente de correlación parcial entre la proporción
de estudiantes en carreras ligadas a actividades de influencia y el crecimiento per
cápita pasa a -0.9569 (véase el gráfico 8).
El análisis de sensibilidad para estas relaciones muestra que el indicador de
talentos asignados a actividades productivas tiene una relación positiva y robusta
con el crecimiento ; en contraste el indicador de talentos asignados a actividades de influencia tiene una relación no sistemática y frágil con el crecimiento .
30
31
Gráfico 7
Asociación parcial entre asignación de talentos y crecimiento económico
3 0 . En la r e g r e s i ó n del m o d e l o básico este i n d i c a d o r m u e s t r a un c o e f i c i e n t e positivo y
estadísticamente significativo; a d i c i o n a l m e n t e , el rango de valores e x t r e m o s para e s t e coeficiente está
entre 0 . 0 0 1 7 0 y 0 . 2 7 5 7 4 ( a m b o s valores positivos y e s t a d í s t i c a m e n t e significativos).
3 1 . E n l a r e g r e s i ó n d e l m o d e l o básico este i n d i c a d o r m u e s t r a u n c o e f i c i e n t e positivo y
estadísticamente significativo, c o n t r a r i a m e n t e a lo q u e predice la teoría; sin e m b a r g o , la fragilidad de
l a relación s e evidencia e n q u e e l valor del coeficiente f l u c t ú a e n u n r a n g o m u y a m p l i o , entre - 0 . 1 9 9 0 7
( c o n t r o l a n d o factores c o m o g a s t o en defensa, tasa de inflación y t a m a ñ o d e l s e c t o r agrícola) y
0 . 3 2 0 9 8 ( e j e r c i e n d o c o n t r o l e s sobre g a s t o f i s c a l , inflación y t a m a ñ o d e l s e c t o r agrícola).
76
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
Gráfico 8
Asociación parcial entre asignación de talentos y crecimiento económico
4. Educación, crecimiento y distribución del ingreso
Como se sostuvo al principio, la educación formal genera un aumento en la
productividad de los trabajadores. Ello da lugar no sólo a una elevación de la
tasa de crecimiento de una economía, sino que puede también contribuir a una
distribución del ingreso más equitativa y a contrarrestar la pobreza extrema.
Varios estudios han demostrado la existencia de una relación directa entre
educación (vista como la inversión en formación de recursos humanos) y la
participación en el ingreso de los estratos bajo y medio (Adelman y Morris 1973;
Chenery y Syrquin 1975). Se ha determinado, además, que el avance en cada
nivel educativo tiene un impacto diferenciado sobre la participadón en el
ingreso nacional de los diferentes estratos (Ahluwalia 1974). Por ejemplo, la tasa
de matrícula en educación primaria parece ser la variable de capital humano más
importante para explicar la participación en el ingreso de la población de
menores ingresos, mientras que la tasa de matrícula en educación secundaria es
la variable de capital humano más importante para explicar la participación en el
ingreso de la población con ingresos medios. Además, se ha encontrado que la
tasa de matrícula en educación secundaria está negativamente asociada con la
participación en el ingreso de la pobladón de mayores ingresos, lo cual implicaría
una redistribución progresiva del ingreso generada por este tipo de educación.
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO ECONÓMICO
77
Recientemente se ha postulado que existe una relación directa entre los
problemas de distribución del ingreso y el crecimiento económico. Persson y
Tabeilini (1991) sostienen que las sociedades con problemas distributivos tienden a crecer menos que las que no los tienen. Ello se debería a que las sociedades
con conflictos distributivos suelen adoptar políticas económicas tendientes a
redistribuir el ingreso, descuidando las dirigidas a promover el crecimiento. En
tal contexto, la adopción de una política educativa tanto intensiva como extensiva tendería a reducir este conflicto pues, como se ha visto, con la educación se
puede promover una sociedad más igualitaria y a la vez tasas más altas de
crecimiento económico.
Para evaluar la relación entre distribución del ingreso y crecimiento para el
caso de los países latinoamericanos, se ha utilizado en este estudio, como variable de aproximación de la igualdad distributiva, la fracción del ingreso percibida
por el tercer quintil de la pirámide distributiva (MIDDLE), esperándose que
exista una relación positiva entre esta variable y el crecimiento. Los resultados
obtenidos no son robustos, aunque en algunos casos el coeficiente de la mencionada variable fue positivo y estadísticamente significativo.
Con respecto al efecto de la educación sobre la distribución del ingreso, la
teoría predice una relación positiva entre las variables de aproximación del stock
de capital humano y la participación en el ingreso de los estratos pobre y medio.
Utilizando MIDDLE como indicador de equidad distributiva, se encontró
efectivamente una relación positiva entre las variables educativas (tasas de matrícula, ratios alumno/profesor y tasa de alfabetización adulta) y la distribución
del ingreso. Esta relación tendía a ser más marcada a medida que se avanzaba
sobre los distintos niveles educativos.
Cuando se emplea la tasa de alfabetización adulta como única variable de
aproximación del capital humano, ésta muestra una relación positiva y estadísticamente significativa con el ingreso percibido por el tercer quintil (regresión 1
del cuadro 6). Al introducir las tasas de matrícula en primaria y en secundaria
como únicas variables educativas (regresión 2 del cuadro 6), éstas también
muestran una relación positiva y estadísticamente significativa con el ingreso de
dicho quintil (aunque el coeficiente de PRIM60 es significativo sólo al 10%).
Sin embargo, el comportamiento de las variables educativas es bastante
particular. Al introducir dos o más variables educativas a una regresión, uno o
más de los coeficientes se hacen no significativos. Por ejemplo, al introducir
juntas las variables PRIM60 y SEC60, sólo la segunda es significativa. Al
introducir HIGH60 como variable explicativa adicional (regresión 3 del cuadro
6), se obtiene que el coeficiente de esta variable es positivo y estadísticamente
significativo, mientras que los coeficientes de las otras variables educativas no
son estadísticamente significativos.
Finalmente, al incorporar las medidas de calidad educativa (regresión 5 del
cuadro 6), se obtienen coeficientes con signo negativo y marginalmente
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
78
Cuadro 6
Educación y distribución del ingreso:
regresiones del modelo básico para la muestra de corte transversal
(periodo muestra!: 1960-85)
CONSTANT
GDP60
GDP60SQ
MID20
MID20
MID20
MID20
MID20
MID20
MID20
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
0.0719
0.0663
0.085
0.0873
0.1116
0.1099
0.1154
5.3613
4.3991
5.1522
4.9425
4.2322
4.6245
4.1088
-0.0126
-0.0092
-0.0261
-0.0307
-0.032
-0.0429
-0.053
-0.7747
-0.784
-1.963
-1.4597
-1.6524
-1.9388
0.0039
1.5448
0.0037
0.0066
0.0077
0.0097
2.0784
3.079
0.7082
2.3417
0.0072
2.3419
-1.6425
0.0111
2.302
2.4868
0.6128
0.8766
1.0608
2.4011
1.7734
2.117
GR6085
0.2793
LIT60
0.0596
0.0213
3.1935
0.4323
0.0025
1.0488
PBJM60
0.5115
'* 1 . 6 6 1 2
0.0276
1.1901
0.0102
0.4872
0.04
1.2214
0.4753
0.105
0.0242
0.3914
0.4916
2.6582
2.3754
-.-
-.-
SEC60
...
0.0685
2.0228
HIGH60
...
...
STRATPRI
STRATSEC
No.Obs.
-....
21
16
G.d.L.
R**2
RBAR**2
0.5812
0.4765
SEE
0.0200
-.-
21
15
0.6155
0.4874
0.0197
-.-
21
14
21
13
0.7004
0.5720
0.0188
2.1308
0.9309
2.4764
0.0379
0.0309
1.9673
0.1124
3.7613
...
-0.0006
-1.4718
0.0026
0.1065
0.0787
2.09
0.4501
1.6315
0
-0.0012
-1.1009
-0.01
-0.001
-0.9669
0.725
-0.0156
-0.4594
0.0481
0.8721
0.5111
1.5899
0
0.0888
-0.001
-0.9919
19
19
0.7028
0.5428
11
0.6843
0.4835
10
0.7206
0.4971
0.7280
0.4559
0.0187
0.0202
0.0199
0.0207
19
9
Notas:
1 / L o s errores estándar d e l o s coeficientes d e r e g r e s i ó n han s i d o c o r r e g i d o s u t i l i z a n d o l a matriz
consistente de White ( 1 9 8 0 ) .
2 / L o s n ú m e r o s debajo d e l o s coeficientes s o n l o s valores del t-estadístico.
F u e n t e d e d a t o s : S u m m e r s - H e s t o n ( 1 9 8 8 ) , Barro ( 1 9 9 1 ) , Pcrsson y Tabellini ( 1 9 9 2 ) .
significativo. Ello implicaría que una reducción en la calidad de la educación
conduce a una distribución del ingreso menos equitativa.
5. Reflexiones finales
A partir de los resultados encontrados en este estudio se pueden esbozar algunas
pautas para el diseño de un política educativa tendiente a impulsar el crecimiento
EDUCACIÓN, CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
79
32
económico en los países de la región , En primera instancia, esta política educativa debe concentrarse en elevar la calidad, cobertura y universalidad de la
educación primaria. A pesar de que no se deriva necesariamente de la discusión
previa, por la importancia que la educación primaria tiene como factor de
crecimiento sería deseable que ésta tenga carácter obligatorio y, en la medida de
lo posible, gratuito. Es en esta área donde el gasto de gobierno en el sector
educativo debe concentrarse.
En cuanto a la educación secundaria y superior, deben reorientarse los
programas hacia la preparación de individuos capaces de realizar actividades
productivas y de investigación; a la vez, se debe reducir el sesgo humanista y de
conocimiento general. Esta reorientación en ningún sentido implica la eliminación de la educación humanista; ésta, aunque no tiene un efecto inmediato en el
potencial productivo de una nación, tiene efectos importantes de largo plazo, al
formar parte del llamado capital-conocimiento. En este caso, el gasto del gobierno en educación secundaria y superior debe complementar al gasto del
sector privado .
Por otro lado, la política educativa debe también estimular la matrícula en
educación secundaria y superior. Esto reduciría los problemas distributivos, y a
través de ello consolidaría el proceso de crecimiento económico.
Finalmente, la política educativa en América Latina debe orientarse a mejorar
la calidad de la educación impartida. Se deben reducir los ratios profesor/
alumno de los distintos niveles educativos, y establecer programas de
reentrenamiento, capacitación y de incentivos al magisterio. Este esfuerzo debe
complementarse con el mejoramiento de la infraestructura y el equipamiento de
los centros escolares y universidades.
Quedan todavía abiertos a la discusión una serie de temas. Entre ellos están el
referido a los canales mediante los cuales la educación influye sobre el crecimiento
económico (el coeficiente de inversión o la eficiencia de la inversión), la evaluación de los efectos no cognitivos (salud, fertilidad) de la educación sobre el
crecimiento, y la evaluación de los efectos de la educación sobre la producción
regional y sectorial. En la medida en que avance la investigación en esos frentes
será posible diseñar mejor un sistema educativo que sirva más a las necesidades
de cada país de la región.
33
3 2 . Para el d i s e ñ o de la política e d u c a t i v a de cada país se d e b e hacer, a d e m a s , un inventario
crítico d e l a situación d e sus sistemas e d u c a t i v o s . D e esc m o d o s e podrá dar u n c o n t e n i d o más
e s p e c í f i c o a las pautas sugeridas en esta s e c c i ó n .
3 3 . T a n i m p o r t a n t e c o m o esta r e o r i e n t a c i ó n educativa e s l a g e n e r a c i ó n d e i n c e n t i v o s d e m e r c a d o
q u e p e r m i t a n a l o s profesionales dedicarse a las p r o f e s i o n e s para las q u e se f o r m a r o n ( T e r r o n e s
1990).
80
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MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
1. S u s t i t u y e n d o ( 4 ) en la f u n c i ó n de p r o d u c c i ó n se o b t i e n e el valor de y*
85
86
M A R C O E. T E R R O N E S / CESAR C A L D E R Ó N
2. Esta es u n a a p r o x i m a c i ó n alrededor del estado estacionario.
E D U C A C I Ó N , CAPITAL H U M A N O Y CRECIMIENTO E C O N Ó M I C O
es
87
a
donde g(Y/L) I tasa de crecimiento per cápita anual promedio de la economía, es la tasa de crecimiento anual promedio de la fuerza laboral, ( I / Y ) es la
tasa de inversión promedio, ( Y / L ) es el logaritmo natural del ingreso per
cápita inicial, ( H / L ) es el stock per cápita de capital humano, y B¡ son los factores idiosincrásicos que afectan la productividad de los distintos factores de
producción y la capacidad de adaptación tecnológica .
it
it
0it
i t
3
ANEXO 2
Definición de las variables
Capital h u m a n o
GPOP6085: Tasa de crecimiento promedio anual de la población.
LIT60:
Tasa de alfabetización adulta en 1960.
PRIM60:
Ratio de matrícula para educación primaría (número de alumnos
matriculados en primaria entre número de personas entre los 6 y
11 años).
SEC60:
Ratio de matrícula para educación secundaria (número de alumnos
matriculados en secundaria entre número de personas entre los 12
y 17 años).
HIGH60:
Ratio de matrícula para educación superior (número de alumnos
matriculados en universidades e institutos superiores entre número
de personas entre los 18 y 25 años).
STRATPRI: Ratio alumno/profesor para educación primaría en 1960.
STRATSEC: Ratio alumno/profesor para educación secundaria en 1960.
SCIENCE: Estudiantes de Ciencia e Ingeniería como porcentaje del total de
estudiantes de educación superior.
HUMAN:
Estudiantes de Letras y Humanidades como porcentaje del total
de estudiantes de educación superior.
Otras variables
GR6085:
GPBIR:
GDP60:
Tasa de crecimiento promedio del ingreso per cápita durante el
periodo 1960-85.
Tasa de crecimiento promedio del ingreso per cápita durante un
período X.
PBI per cápita real en 1960.
88
INV:
MARCO E. TERRONES / CESAR CALDERÓN
Inversión doméstica real como porcentaje del PBI (promedio
para el periodo 1960-85).
HSINV:
Inversión doméstica real como porcentaje del PBI (promedio
para el periodo 1970-85).
GOV:
Gasto real de consumo del gobierno como porcentaje del PBI
HSGVXDXE: Gasto real de consumo del gobierno, neto del gasto en defensa y
educación, como proporción del PBI (promedio 1970-85).
GDE:
Gasto real en defensa como proporción del PBI (Promedio 197085).
DEUDA:
Nivel de deuda de cada país.
AGRIC:
Participación del valor agregado agrícola en el valor agregado
total.
MANUF:
Participación del valor agregado manufacturero en el valor agregado total.
INFLA:
Tasa de inflación anual promedio (para el periodo 1970-1985).
XJvlPBI:
Grado de apertura de la economía (exportaciones más importaciones sobre el PBI)
URBAN:
Participación de la población urbana en la población total.
REVOL:
Número de revoluciones por año.
ASSASS:
Número de asaltos por año.
REVCOUP: Número de revoluciones y golpes de Estado por año.
MIDDLE:
Fracción del ingreso percibido por el tercer quintil.
FÉRTIL:
Tasa de fertilidad total (número de niños por mujer), promedio
de 1965 y 1985.
PPI60DEV: Desviación del valor de paridad del poder de compra para el
deflator de inversión en 1960 (Base EE.UU.=100)
LAAMER
Variable iummy para los países de América Latina.
SHOCK:
Variable iummy para distinguir entre los periodos 1960-70 y
1970-85.
Aportes foráneos a la discusión local
La "libre elección' de la escuela:
¿ u n atractivo ilusorio?
1
Alexander W. Astin
Resumen
Este artículo revisa las consecuencias que podría traer la implantación de un
sistema de «libre elección» en las escuelas norteamericanas, entendida la
libre elección como la posibilidad de que los estudiantes decidan en qué
escuela estudiar, al recibir del Estado vales (vouchers) que sirven para pagar el
servicio educativo, tanto en escuelas públicas como en escuelas privadas.
Sostiene el autor que la estratificación social del sistema educativo se
magnificará y que la calidad promedio del sistema descenderá.
Una de las ideas centrales del «Proyecto 2,000», plan del Presidente Bush
para rejuvenecer el sistema educativo norteamericano, es el concepto de libre
elección de las escuelas . Originalmente idea favorita de los conservadores porque implicaba aplicar los principios del libre mercado a los colegios públicos
norteamericanos, hoy la libre elección está siendo seriamente considerada por
diseñadores de políticas en ambos lados del espectro político. ¿Qué es la libre
elección de la escuela? ¿Mejoraría realmente los colegios? ¿Cuáles son los posibles riesgos?
La idea básica detrás de la libre elección es cambiar la forma en que se usan
los ingresos tributarios para financiar las escuelas primarias y secundarias. En
vez de simplemente asignar los fondos a las escuelas de manera directa (usualmente en base al número de estudiantes), se transferiría una cierta porción
de esos fondos a los alumnos (o sus padres) en la forma de vales (vouchers).
Con dicho vale en mano, cada estudiante puede ir en busca de la «mejor»
escuela. La escuela que escoja finalmente el estudiante podría luego «canjear»
2
1. El d o c t o r Alexander W. Astin es profesor y director del Instituto de I n v e s t i g a c i ó n sobre
E d u c a c i ó n Superior de la U n i v e r s i d a d de California, en L o s Angeles. Este artículo ha s i d o traducido
del original en inglés aparecido en la Revista Sociohgy of Education V o l . 6 5 , N o . 4 (octubre 1 9 9 2 ) : 2 5 5 2 5 9 , c o n autorización de ésta y d e l autor.
2. La tradición educativa en los Estados U n i d o s f o m e n t a la asistencia de los escolares a c o l e g i o s
p ú b l i c o s situados en la localidad de residencia de l o s m i s m o s . En la s o c i e d a d norteamericana la
e s c u e l a es un m e c a n i s m o esencial de integración social, fortalecimiento c o m u n i t a r i o y c o n s t r u c c i ó n
de ciudadanías (Nota del editor).
LA "LIBRE E L E C C I Ó N " DE LA ESCUELA: ¿UN A T R A C T I V O I L U S O R I O ?
91
el vale recibido como pago, haciéndose acreedora al dinero adicional representado por el vale.
El supuesto fundamental que subyace al concepto de libre elección de la
escuela es que la calidad general del sistema escolar se incrementará en la medida
en que las escuelas compitan entre sí por captar a los estudiantes (y con ellos a
sus vales). Del mismo modo en que se supone que la calidad de los bienes y
servicios comerciales se incrementa cuando las empresas con fines de lucro
compiten en un «mercado libre» para atraer compradores, se espera que las
escuelas mejoren sus programas educativos al competir por los vales.
Pero, ¿funcionaría de ese modo realmente un sistema de vales? Para responder a esta pregunta, se requiere primero revisar cómo opera el libre mercado en
el sector empresarial. Cuando diversas firmas compiten entre sí por un conjunto
específico de clientes, suelen suceder por lo menos dos cosas: las empresas más
exitosas tienden a crecer en tamaño y las menos exitosas tienden a reducirse y
posiblemente abandonar el negocio. Dejemos de lado por el momento la
pregunta de si este escenario darwiniano lleva siempre a que los bienes y servicios
sean de mejor calidad; revisemos antes, en el marco de esta analogía con las
empresas, cómo operaría esa tendencia al crecimiento en el escenario educativo.
Cuando una escuela pública específica tiene «éxito» en el «mercado» educacional, ¿amplía su capacidad para adaptarse a la mayor demanda? No. ¿Y por qué
no? Pues porque no es, básicamente, una entidad con fines de lucro. Las
empresas lucrativas exitosas crecen para adaptarse a la mayor demanda por sus
productos o servicios, porque el crecimiento lleva a un aumento de las utilidades. ¿Qué hace en cambio la escuela pública «exitosa»? Se vuelve selectiva.
Ejemplos notables de tales escuelas serían la Escuela Secundaria de Ciencias del
Bronx en Nueva York, o las muchas escuelas «imán» que se han creado en años
recientes. En consecuencia, en tanto las escuelas exitosas en el mercado educativo no suelen aumentar su tamaño, las escuelas menos exitosas difícilmente salen
del negocio, ya que los estudiantes tienen que matricularse en algún lado.
Este proceso de selectividad tiene sin embargo un importante efecto sobre los
sistemas escolares: tiende a concentrar a los «mejores» estudiantes en unas pocas
escuelas selectivas. En este contexto, «mejores» son usualmente aquellos estudiantes más talentosos, de mejor rendimiento y alta motivación, en tanto estas
son las cualidades más valoradas por las escuelas selectivas. Tales estudiantes, a su
vez, tienden a provenir de las familias más ricas, mejor educadas y con mayores
ventajas. El efecto neto de esta selectividad es entonces una estratificación de las
escuelas de acuerdo a las habilidades y el status socioeconómico de sus estudiantes. Estos hechos sugieren que una muy probable consecuencia de
implementar una política de libre elección sería magnificar la ya existente
estratificación social de las escuelas.
Los posibles efectos de un sistema de elección más libre sobre la estratificación
de las escuelas públicas son tal vez más fáciles de percibir si se mira la educación
92
ALEXANDER W. ASTIN
superior norteamericana. El sistema de educación superior en Estados Unidos
constituye un mercado mucho más «libre» que la educación primaria o secundaria. Como consecuencia, la educación superior es altamente estratificada y
jerárquica, con unas pocas instituciones prestigiosas en la cima, una sustantiva
«clase media» de instituciones que aspiran a un status de élite, y un gran grupo
de universidades comunitarias y universidades privadas pobres en el nivel más
bajo. En tanto son muy «exitosas» en el «mercado» educativo, las universidades
del estrato más alto, tales como Harvard o Caltech, podrían probablemente
multiplicar por diez el número de sus vacantes si quisieran, pero han preferido
mantenerse en un tamaño relativamente constante por muchas décadas y disfrutar el ser altamente selectivas.
Es difícil apreciar el extraordinario nivel de estratificación imperante en tales
instituciones: el 20% más bajo de los ingresantes a Caltech están académicamente mejor preparados que el 20% superior de los ingresantes al 95% de las demás
instituciones del país. Si se compara las 25 instituciones de educación superior
más selectivas con las 250 menos selectivas, se encuentra increíbles diferencias en
status socioeconómico: mucho más de la mitad de las familias de los estudiantes
de las instituciones más selectivas, tienen ingreso de más de 75,000 dólares
anuales, mientras que menos del 10% tenían ingresos de ese nivel en las menos
selectivas. El patrón se revierte al hablar de ingresos inferiores a los 30,000
dólares anuales: alrededor de 10% de familias en las instituciones más selectivas,
y más de la mitad de familias en las menos selectivas ganaban esa cantidad. Más
de 80% de los padres de los estudiantes de las instituciones más selectivas son
graduados universitarios, mientras que 75% de los padres de los estudiantes de
las menos selectivas no lo son. Adicionalmente, las instituciones más selectivas
gastan para fines educativos más del triple de lo que gastan las instituciones
menos selectivas por cada uno de sus estudiantes.
Aun si el análisis se limita a las instituciones públicas, se encuentran diferencias notables. El ingreso paterno medio de los estudiantes que ingresan a las
cincuenta instituciones públicas más selectivas equivale a cerca del doble del de
los estudiantes que entran a las cincuenta instituciones públicas menos selectivas
(5ó,000 dólares contra 28,000). Las diferencias en los porcentajes de estudiantes cuyos padres tienen grado universitario son también sustanciales: 64% contra
sólo 23%.
La estratificación institucional en la educación superior pública es el resultado
no sólo de las fuerzas del «libre mercado», que llevan a la selectividad, sino de
una premeditada política pública. En California, por ejemplo, los estudiantes
sencillamente no pueden ingresar a las instituciones más selectivas a menos que
se hayan ubicado en el octavo superior de su promoción en la escuela secunda3
4
3. Community cotteges en el original.
4. El autor refiere a la m e d i a n a de l o s i n g r e s o s (Nota del editor).
L A "LIBRE E L E C C I Ó N " D E L A ESCUELA: ¿ U N A T R A C T I V O I L U S O R I O ?
93
ria. La estratificación resultante de las instituciones públicas ha sido reforzada en
muchos estados por políticas que asignan la mayor responsabilidad sobre la
expansión de la matrícula a las universidades comunitarias y otras instituciones
no elitistas. Así, tanto el crecimiento poblacional como la expansión de las
oportunidades de obtener educación superior en favor de una proporción mayor
de la población, han contribuido a la estratificación institucional, porque han
permitido que las instituciones públicas selectivas se vuelvan aun más selectivas,
mientras que la «base» del sistema estratificado se expandía.
Si la probable respuesta de las escuelas públicas a un sistema de libre elección
basado en vales sería una estratificación mayor, ¿cual sería la probable respuesta
de las escuelas privadas? Obviamente, las escuelas privadas tienden a apoyar ese
plan, porque los vales sirven para reducir el costo que los padres deben cubrir
para enviar a sus hijos a esas escuelas. Esencialmente, los vales representan un
subsidio gubernamental para los padres que quieren enviar a sus hijos a escuelas
privadas. Dado que esos padres son probablemente más ricos que los padres de
estudiantes de escuelas públicas, la libre elección tendrá inevitablemente otros
efectos: estimulará que más padres de clase media envíen a sus hijos a escuelas
privadas. La mayoría de escuelas privadas, como sus contrapartes públicas,
responderán probablemente a esta demanda creciente volviéndose más selectivas, antes que expandiendo su matrícula. Incluso pueden intentar elevar su nivel
de «excelencia» aumentando sus precios. Si estos aumentos de precios no son
suficientes para desalentar la mayor demanda, se abrirían escuelas privadas
nuevas y más baratas para satisfacerla.
Lo que debe tenerse en mente en que las escuelas privadas, en el futuro
previsible, continuarán sirviendo fundamentalmente a las clases medias y altas,
dado que todos las propuestas de sistemas de vales hechas hasta ahora están
diseñadas para cubrir sólo una parte de los costos totales de educar a un
estudiante. Y aun si los vales cubrieran el costo total, las escuelas selectivas,
públicas y privadas, continuarán siendo accesibles de manera muy diferenciada
para los muchachos de las capas socioeconómicas más altas, simplemente porque
tales estudiantes disfrutan de una sustancial ventaja competitiva sobre los estudiantes más pobres, cuando se trata de los medios habituales que usan las
escuelas selectivas para escoger a sus estudiantes: exámenes estandarizados,
desempeño en una entrevista, ensayos, notas en la escuela, cartas de recomendación, etcétera. Los sistemas estatales de educación superior muestran que,
suponiendo lo demás constante, igualar el costo de asistir a diferentes tipos de
instituciones públicas no sirve para disminuir la estratificación social que resulta
de la admisión selectiva.
Hasta aquí, la discusión indica que una consecuencia predecible de implementar
una política de «libre elección» de escuelas será contribuir a una mayor
estratificación del sistema escolar público y privado, que de por sí ya es considerablemente estratificado: los estudiantes mejor preparados de las familias más
94
A L E X A N D E R W. A S T I N
ricas y mejor educadas se concentrarán crecientemente en un limitado número
de escuelas de élite, mientras los estudiantes más pobres con los menores niveles
de motivación académica y de preparación, serán consignados a las escuelas del
estrato más bajo. ¿Cuales son las consecuencias de tal resultado para la «calidad»
general del sistema? A pesar que es posible defender el que se tenga más escuelas
de élite («centros de excelencia»), ¿qué pasa con todas las demás, especialmente
con aquellas del estrato más bajo? ¿En que sentido es deseable tener un gran
número de escuelas públicas en las cuales todos los estudiantes son pobres, la
mayoría de padres tiene un pobre nivel educativo, y todos los estudiantes tienen
un bajo nivel de rendimiento? «Todos» serían pobres porque incluso los padres
con modestos recursos económicos probablemente hagan todo lo posible para
mantener a sus hijos fuera de esas escuelas (contratarán tutores, pagarán para
enviar a sus hijos a escuelas privadas no selectivas, y así por el estilo). Y «todos»
tendrán bajo nivel de rendimiento porque los pocos estudiantes que puedan
lograr un moderado o alto nivel de rendimiento probablemente podrán ser
admitidos en escuelas más selectivas (de un estrato más alto), y probablemente
aprovechen la oportunidad.
El punto es simplemente éste: mientras más libre sea el sistema de «libre
elección» y mayor la cobertura del vale, mayor será la estratificación resultante
de las escuelas. Pese a que tener más escuelas de élite puede ser visto como una
contribución a la «calidad» del sistema escolar como un todo, es difícil imaginar
que tal ganancia no sea más que anulada por el consecuente empobrecimiento
de las escuelas en el estrato más bajo. La consecuencia de largo plazo de tal
cambio en el sistema es clara: las actuales diferencias socioeconómicas en la
sociedad se ampliarán.
Esta discusión también sugiere que implementar una política de «libre elección» en las escuelas públicas no necesariamente ha de crear poderosos incentivos económicos para que las escuelas mejoren, simplemente porque las «mejores»
escuelas no privarán a las demás de estudiantes (y por tanto, del dinero de los
vales) expandiéndose. Lo que un plan de «libre elección» hará sin duda será
redistribuir (estratificar) a los estudiantes existentes de acuerdo a sus niveles de
rendimiento. Los defensores de la «libre elección» pueden argüir que las escuelas de los estratos más bajos, en su desesperación por evitar un éxodo masivo de
sus mejores estudiantes bajo un plan de «libre elección», pueden implementar
nuevos programas especialmente diseñados para retener a esos estudiantes. El
problema en este caso es que tales políticas implican inevitablemente una
desviación de recursos, de modo que los recursos antes dedicados a la educación
de los estudiantes menos preparados serán necesariamente transferidos a mantener programas para los de mayor rendimiento.
Tal vez la pregunta fundamental es ésta: ¿qué se supone deben hacer las
escuelas bajo un plan de elección educativa para mejorar la calidad de la
educación y atraer estudiantes? Los enfoques más tradicionales sobre cómo
LA "LIBRE E L E C C I Ó N " DE LA ESCUELA: <UN A T R A C T I V O I L U S O R I O ?
95
mejorar la calidad de las escuelas -reducir el número de estudiantes por aula,
mejorar la infraestructura física, reclutar mejores profesores- implican invertir
dinero. ¿De dónde vendrá ese dinero? Y aun si una escuela fuera de algún modo
capaz de mejorar la calidad sin recursos adicionales, no hay garantía alguna de
que esas mejoras atraerían más estudiantes. La situación del sistema de educación superior norteamericano sugiere que no existe relación exacta entre la
calidad percibida de una universidad y los verdaderos beneficios educativos que
brinda a sus estudiantes; algunas de las universidades más efectivas en términos
de los aportes reales que hacen a sus estudiantes, no son percibidas como
particularmente excelentes por los estudiantes o sus padres»
Esta cuestión lleva a otro aspecto de la analogía con el «libre mercado», que
tiene importantes consecuencias para la elección educativa: el papel de la información. La economía clásica enseña que el mercado libre garantiza que los
bienes y servicios serán de la mejor calidad por el menor precio, sólo si el
consumidor tiene «información perfecta» sobre los bienes y servicios disponibles. En el mercado libre educativo que se pretende crear con la «libre elección»,
¿cómo se supone que podrán obtener esta información los estudiantes y sus
padres? ¿Y exactamente que tipo de información deberían obtener?
Es muy instructivo ver cómo el problema de la «información perfecta» se
resuelve en el mundo de los negocios: ¡la mayor parte de la información la
brindan los propios proveedores! Y la forma de comunicar esta información es
mediante la publicidad. Más allá de lo que la industria de la publicidad quiera
hacernos creer sobre la función que cumple en este proceso, es manifiestamente
claro que la función de la publicidad no es informar sino vender. Es claro, que
gran parte de la publicidad busca vender desinformando al público sobre ciertos bienes y servicios. En realidad, una de las principales estrategias de la
publicidad es simplemente familiarizar al público con el nombre o la identidad
de un producto. El «reconocimiento de la marca» es considerado lo más
importante cuando varias compañías distintas compiten para vender al público
algo que es básicamente el mismo producto. Los productos «de marca» son
mucho más caros que las versiones idénticas «genéricas» del mismo producto,
en parte por los extraordinarios costos de la publicidad.
¿Qué pasará si un programa de elección de escuelas más libre es de hecho
introducido en las escuelas primarias y secundarías de Norteamérica? ¿Y qué
pasará si de hecho tiene éxito en promover una mayor competencia por captar
estudiantes? ¿Es probable que las escuelas sigan el ejemplo de las empresas y
usen la publicidad para venderse mejor? Nuevamente, es instructivo echar una
mirada al mercado más «libre» constituido por los sistemas de educación superior. Muchas universidades privadas (e incluso algunas públicas) gastan más de
mil dólares anuales por estudiante admitido en sus esfuerzos de mercadeo y
reclutamiento, y no son inusuales los gastos de más de dos mil dólares. Bajo tales
condiciones no es irracional suponer que las escuelas primarias y secundarias
96
ALEXANDER W. ASTIN
hagan lo mismo. Pero, ¿pueden lograrlo? ¿Mejorará acaso la calidad de las
escuelas si éstas de pronto se sienten compelidas a dedicar parte de sus ya
limitados recursos al marketing?
¿Y qué decir de la calidad y pertinencia de la información que será provista
por cada escuela? La publicidad para pasta de dientes, analgésicos o cerveza es
una cosa; otra muy distinta es la publicidad para escuelas primarias o secundarias.
¿Quién va a regular el proceso? Ciertamente, será necesario un cierto control
gubernamental, en tanto estarán involucrados fondos fiscales. Si el Acta Federal
sobre los Derechos de los Estudiantes a Saber para la educación superior,
recientemente aprobada por el Congreso, sirve de indicador de lo que puede
pasar, la regulación gubernamental puede empeorar las cosas en vez de mejorarlas. Esta ley obliga a las universidades a publicar sus tasas de retención, pero
ignora un tema-fundamental: el tipo de estudiante que admite cada institución.
Las tasas de retención (una medida de resultados) significan poco (y probablemente pueden desinformar) si no se sabe también algo sobre la calidad de
estudiantes que entran a las instituciones (medida de insumos). Desafortunadamente, la ley no ha previsto nada para obtener esta información.
Un problema con tratar de generar debates serios sobre los posibles efectos
negativos de la «libre elección» es que la propuesta tiene un superficial atractivo
político. ¿Quién puede cuestionar el que se proponga que los estudiantes y sus
padres tengan una mayor libertad de elegir? ¿Qué padre objetará el recibir un
vale de estudios por cada uno de sus hijos? Ciertamente, la mayoría de los padres
cuyos hijos van a escuelas privadas (o que pueden pensar en mandar a sus hijos a
tales escuelas), están a favor de la «libre elección». ¿Por qué no hacer algo para
que las escuelas tengan que «rendir cuentas»? ¿Por qué no hacerlas «trabajar»
para conseguir estudiantes? La «libre elección» es especialmente atractiva para la
gente con inclinación conservadora, porque utiliza los principios del «libre
mercado» y especialmente porque supuestamente no debe costar nada. Además,
el Presidente de los Estados Unidos y su Ministro de Educación ya se han
manifestado partidarios de la «libre elección».
Estas consideraciones políticas pueden muy bien tentar a quienes proponen la
«libre elección» a evadir cualquier discusión seria sobre su posible lado negro.
Pero el público merece algo mejor. Estamos hablando de la sangre vital de
nuestra nación: las mentes de nuestra juventud y nuestro sistema de educación
pública. La «libre elección» es un concepto radical. Sin duda será desgarrador
para muchos colegios públicos. ¿Pero, les hará algún bien? ¿Cómo puede evitar
hacer que un sistema escolar que ya es estratificado se vuelva más estratificado
aun? ¿Qué impacto tendrá una mayor estratificación en una sociedad donde la
brecha entre los que tienen y los que no tienen ya es peligrosamente ancha?
5
5. El a u t o r se refiere a G c o r g e B u s h , q u i e n t o d a v í a era presidente c u a n d o este artículo fue
publicado
(Noto del editor).
L A "LIBRE E L E C C I Ó N " D E L A E S C U E L A : ¿ U N A T R A C T I V O ILUSORIO?
97
¿Es acaso la «libre elección» algo más que un subsidio para padres acomodados
que envían a sus hijos a colegios privados? ¿Cómo puede la «libre elección»
evitar que los colegios públicos se embarquen en campañas intensivas de mercadeo
y regateo? El público merece al menos que todas estas preguntas sean aireadas
completamente antes de que se tome cualquier decisión final sobre este asunto
de la «libre elección» de las escuelas.
Algunas cuestiones sobre la "libre elección
de la escuela
James S. Coleman
1
Resumen
En este artículo, escrito en respuesta al de Astin, el autor sostiene que la
elección educativa no profundiza la estratificación existente en el sistema
educativo, sino que sólo cambia las bases que la sustentan: de una
estratificación basada en dinero y raza, se pasa a una estratificación basada en
desempeño y comportamiento del alumno. Afirma además que esa nueva
estratificación introduce incentivos correaos para una mejora en los niveles
de calidad y de resultados del sistema.
Las movidas hacia la «libre elección» son un primer paso hacia la corrección
del sistema de incentivos en la educación -incentivos tanto para quienes brindan
servicios educativos, esto es, las escuelas y sus profesores, como para los consumidores de educación, esto es, los padres y los niños. Los incentivos para las
escuelas que introduciría un sistema de vales incluirían el interés por atraer y
retener los mejores estudiantes posibles. Los incentivos para los padres y los
estudiantes incluirían la capacidad de ingresar a escuelas que ellos encuentren
atractivas y de permanecer en ellas. Estos incentivos ya existen, por supuesto,
pero sólo pueden hacerse efectivos a través de una mudanza familiar, ante laausencia de la «libre elección» de padres y escuelas. Esto es, los padres pueden
satisfacer sus intereses mudándose a un distrito o a una zona cuyo colegio
encuentren atractivo y que esté al alcance de sus posibilidades. Los directores y
profesores pueden satisfacer sus intereses sólo tratando de ser transferidos a una
escuela con un cuerpo estudiantil que esté más de acuerdo con sus gustos.
Los resultados son desafortunados en muchos sentidos. Tanto para las escuelas
como para las familias, falta un importante incentivo para mejorar: la escuela no
puede atraer estudiantes mejorando ella misma, y no puede deshacerse de los
estudiantes que no se adaptan a sus estándares; los estudiantes y sus padres no
tienen incentivos para desempeñarse y comportarse bien, de modo de lograr
1. El d o c t o r James S. C o l e m a n es profesor d e l D e p a r t a m e n t o de S o c i o l o g í a de la U n i v e r s i d a d de
C h i c a g o . El artículo ha s i d o traducido de su versión original en inglés aparecida en Sociolqgy of
Education 6 5 , 4 ( o c t u b r e 1 9 9 2 ) : 2 6 0 - 2 6 2 , c o n autorización del a u t o r y de la revista.
A L G U N A S C U E S T I O N E S S O B R E L A "LIBRE E L E C C I Ó N " D E L A E S C U E L A
99
estar en la escuela a la que aspiran. Esta ausencia de los incentivos apropiados en
ambos lados del proceso educativo significa que una importante fuente de
mejora educativa está faltando.
Una segunda consecuencia de la ausencia de la «libre elección» educativa es
que hay una extensa estratificación de las escuelas, pero a diferencia de la
comparación hecha por Astin entre Caltech y las universidades de status bajo, esta
estratificación está basada completamente en ingresos y raza. Por ejemplo, la
diferencia entre los ingresos de los padres de los muchachos de la Escuela
Secundaria de New Trier en un barrio rico de Chicago y los ingresos de los
padres de los muchachos de la Escuela Secundaria Dunbar en el centro de la
ciudad, es mucho mayor que la diferencia entre las universidades más selectivas y
las menos selectivas. El resultado de aplicar la «libre elección» en la educación
primaria y secundaria, sea que se la restrinja al sector público o se incluya al
sector privado a través de los vales, no será el de aumentar la estratificación; será
más bien el de reemplazar la actual estratificación basada en ingreso y raza, por
una estratificación basada en el desempeño y el comportamiento de los estudiantes.
Ciertamente, el desempeño y el comportamiento de los estudiantes están
correlacionados con el ingreso y la raza, pero constituyen una base diferente para
la estratificación, que tanto cambia los criterios según los cuales se da la competencia por escuelas y estudiantes, como reduce el grado de estratificación según
ingresos y raza. Para usar un ejemplo introducido por Astin, los mejores estudiantes en la selectiva Escuela Secundaria de Ciencias del Bronx en Nueva York
(tanto como el conjunto de todos los estudiantes), son mucho más diversos en
ingresos y raza que los mejores estudiantes (o todos los estudiantes) en la
Escuela Secundaria New Trier o cualquier otra escuela en el extremo norte de
Chicago (uso las escuelas del área de Chicago como ejemplo porque estoy
familiarizado con ellas, pero puede encontrarse una estratificación cercanamente
comparable en la mayoría de áreas metropolitanas grandes a lo largo de los
Estados Unidos) .
Quizás es momento de ser más generalmente francos sobre la estratificación
entre escuelas. Muchos académicos acusan a la «libre elección» educativa basándose en la «desigualdad» y la «estratificación» que genera, como lo hace
Astin. Pero la ausencia de «libre elección» no elimina la estratificación. Las
familias usan todos los recursos a su alcance para dar una buena educación a sus
hijos. Si no pueden usar el rendimiento y el comportamiento de sus hijos para
hacerlo, usan la exclusión económica o racial. La estratificación no estará ausente
de las escuelas primarias o secundarias sólo porque no se permita la «libre
elección»; por el contrario, está sumamente presente, y de manera tal que
2
2. P u e d e deducirse del t e x t o q u e estas últimas escuelas no s o n particularmente selectivas (Nota del
editor).
100
JAMES S. COLEMAN
impide se manifiesten los incentivos que los sistemas de estratificación, en sus
mejores modalidades, pueden brindar.
Astin parece creer no sólo que habría menos estratificación entre escuelas con
un sistema de asignación de estudiantes a las escuelas según su lugar de residencia
que con un sistema de «libre elección», sino que la estratificación es necesariamente mala. Todo lo contrario es cierto, siempre y cuando la estratificación
tenga una base correcta. La estratificación basada en méritos, como es en parte el
caso de la selección de estudiantes en las universidades norteamericanas, induce
a que todos estén motivados a hacer sus mejores esfuerzos. No es algo malo,
sino una buena cosa para el sistema de educación superior de los Estados Unidos
el que la admisión a las universidades y escuelas de graduados sea selectiva.
Difícilmente puedo creer que Astin argüiría que la educación superior norteamericana mejoraría si las «áreas de influencia» de las instituciones de ese nivel
educativo estuvieran demarcadas, y a ellas sólo pudieran asistir sus residentes,
como es tradicional en las escuelas primarias y secundarias. Sin embargo, ésta es
la política que él favorece para la educación básica.
Ño es algo malo, sino una cosa buena para la mayoría de los demás países, que
sus sistemas de educación secundaria sean selectivos sobre la base del mérito.
Esta forma de selectividad no produce sistemas más estratificados que el de
Estados Unidos, sino sistemas que están estratificados sobre bases que inducen
altos rendimientos y buen comportamiento, no sobre bases que inducen
homogeneidad residencial y exclusividad. Estos son sistemas en los cuales la
variación en logros educativos no es mayor que en los Estados Unidos, pero en
los cuales el logro promedio sí es mayor . Tal vez no sea fortuito que Estados
Unidos, que tiene el sistema más rígido de asignación de estudiantes a escuelas
de todos los países desarrollados (casi todos los cuales brindan apoyo financiero
a las escuelas no estatales), tenga los menores niveles de logro educativo entre
los países desarrollados, según pruebas estandarizadas.
Uno podría en realidad especular si no será este énfasis mal orientado en la
igualdad en la educación el responsable de que las políticas educativas en
Norteamérica hayan llevado al pobre desempeño estudiantil. El énfasis en la
igualdad significa que la atención está focalizada en el estrato más bajo de la
distribución del desempeño. Mi conjetura general es la siguiente: las políticas
focalizadas en lograr altos niveles de desempeño y que premian esos altos niveles generan efectos que se difunden a todo el sistema, dando un incentivo para
3
3 . Véase James S . C o l e m a n : International C o m p a r i s o n s o f C o g n i t i v c A c h i e v c m c n t , P h i D e l t a
K a p p a n 6 6 ( 1 9 8 5 ) : p p . 4 0 3 - 4 0 6 . D i c h o artículo c o m p a r a las variaciones e n los l o g r o s e n e l área d e
l a ciencia e n diferentes países. L o s d a t o s muestran q u e e n l a r a m a d e l a ciencia, e l crecimiento d e los
niveles-tope d e l o g r o e d u c a t i v o para l o s estudiantes e n t r e l o s 1 0 y los 1 4 a ñ o s , está asociado c o n u n a
mayor variabilidad e n t r e e s t u d i a n t e s d e d i c h o l o g r o . S e p r e s u m e q u e las mismas políticas q u e
produjeron la alta variabilidad e n t r e l o g r o s ( p r e s u m i b l e m e n t e la s e l e c c i ó n basada en m é r i t o s )
t a m b i é n produjeron u n m a y o r l o g r o m e d i o .
ALGUNAS CUESTIONES SOBRE LA "LIBRE ELECCIÓN" DE LA ESCUELA
101
mejorar a los estudiantes de los niveles más bajos. Las políticas que centran su
preocupación en los niveles de logro más bajos implican que no pueden surgir
incentivos endógenos para una mejoría entre aquéllos que están en los niveles
más bajos, sino que deberán ser introducidos desde fuera. Mientras tanto,
aquellos que están en niveles más altos de logro permanecen abandonados, sin
ser seriamente retados a mejorar más aun su desempeño. Esta falla en el uso de
incentivos naturales para conseguir status dentro de un sistema social pueden
resultar en un menor rendimiento entre los estudiantes de alto logro, sin una
mejora sustancial en los niveles más bajos.
En síntesis, quienes critican una «libre elección» generalizada en el sector
educativo, basada en vales que permiten asistir a escuelas públicas o privadas, no
han sido capaces de reconocer dos cuestiones: primero, que en un sistema
educativo que ya está altamente estratificado por una selección en base a dinero
y raza, la introducción de la «libre elección» -que permite la asistencia a una
escuela independientemente del lugar de residencia- no incrementaría la
estratificación social en la educación, sino sólo cambiaría los criterios en que ésta
se basa. En segundo lugar, que ese cambio en los criterios que sustentan la
estratificación, de dinero y raza hacia desempeño y comportamiento, introduce
incentivos adecuados y recursos para implementar esos incentivos, tanto para los
padres y estudiantes como para los profesores y directores. Es a través de ese tipo
de incentivos que ocurren mejoras en los resultados educativos.
Elecciones educativas racionales y
de las otras: un comentario sobre
el artículo de Coleman
Scott S e m a u
1
Resumen
Se sostiene en este artículo que el esquema planteado por Coleman de una
estratificación en base a méritos, sólo oculta los efectos indeseables de la
estratificación socioeconómica y racial vigente, dado que el desempeño está
estrechamente asociado a los antecedentes familiares del estudiante; se dice
además que la diferenciación por desempeño agravaría el aislamiento de los
grupos estudiantiles. El autor sostiene además que un sistema de elección
como el propuesto, al ampliar la brecha entre la élite y el grueso de los
estudiantes, lleva a un descenso de la productividad del conjunto de la fuerza
de trabajo. Finalmente, propone formas alternativas de elección, que evitan
la segregación.
El provocativo intercambio de opiniones entre Astin y Coleman sobre el tema
de la «libre elección» de la escuela es extremadamente importante, pues es en ese
tema donde gran parte de la reforma de la política educativa se está centrando.
Coleman, quien aparentemente es el segundo en escribir, hace importantes
críticas a la coherente explicación de Astin sobre la relación entre la «libre
elección» y la mayor estratificación educacional, pero estas críticas, a su vez,
soslayan muchos temas importantes. El meollo del debate consiste primero en la
dimensión y la naturaleza de la estratificación que resultaría de un sistema de
«libre elección», y segundo, en el efecto de este sistema de estratificación sobre
el desempeño general de los estudiantes y la calidad de las escuelas. Cada uno de
estos temas merece ser reexaminado.
El primer elemento para determinar los efectos es el tipo de programa de
«libre elección» que se está discutiendo. Un debate clave en la elección presidencial de 1992 fue el referido a si la «libre elección» debía incluir a las escuelas
públicas y privadas, o limitarse a las públicas. Esta es una distinción crucial para
determinar tanto la naturaleza como la intensidad de la estratificación que
podría resultar. La recompensa a una instrucción excelente (o percibida como
1. El d o c t o r S c o t t S e r n a u es profesor asistente de S o c i o l o g í a en el D e p a r t a m e n t o de Sociología
d e l a Universidad d e I n d i a n a e n S o u t h B e n d . E l artículo h a s i d o traducido d e s u versión original e n
inglés aparecida en Sociolcgy of Education 6 6 , 1 ( e n e r o 1 9 9 3 ) : 8 8 - 9 0 , c o n autorización del autor y de
la revista.
E L E C C I O N E S E D U C A T I V A S R A C I O N A L E S Y D E LAS O T R A S
103
tal) en una escuela privada no es una expansión ilimitada de la escuela, porque
una expansión usualmente afecta la calidad de los profesores y estudiantes que
pueden ser atraídos, así c o m o la disponibilidad percibida de atención
personalizada. Más bien, la recompensa es que surge una justificación para el
aumento de sus pensiones. Sin duda, muchas de las escuelas privadas mejor
clasificadas cobran pensiones iguales a las de muchas universidades. El ingreso es
selectivo, y el proceso de selección está basado principalmente en la capacidad
económica del alumno de pagar programas preparatorios que le permitan alcanzar las calificaciones que exige la escuela, y de pagar la pensión.
Claramente, éste no es el sistema meritocrático que Coleman desea. Al
mismo tiempo, la creciente matrícula de estudiantes de clase media y alta en las
escuelas privadas está ligada al decreciente deseo de los electores de esas clases
sociales de sostener la educación pública. Aun si el financiamiento de la educación pública no declina directamente, todos los recursos -personales y financieros- que los padres más ricos invertían en sus hijos, ahora benefician indirectamente a las escuelas privadas, no a las públicas. Los niños que crecieron con
libros, computadoras, viajes, cuidado educativo en guarderías o jardines de
infancia y una variedad de programas de «enriquecimiento» están hoy elevando
la calidad de las instituciones privadas, no de las públicas. Las escuelas de punta
mejoran no por innovación, sino porque «descreman» a los mejores alumnos de
otras escuelas. Los vales no afectan el papel que juega la capacidad económica de
la familia en la toma de decisiones educacionales, en tanto son montos fijos, no
atados a la calidad y al costo de la escuela escogida, y están bastante por debajo
del valor de las pensiones en las escuelas exclusivas.
La única forma de prevenir la formación de un sistema jerarquizado públicoprivado es la realización de una sustancial inversión compensatoria en la educación pública, como se hace en el nivel universitario. Las universidades públicas
de muchos estados igualan el prestigio de muchas instituciones privadas gracias a
las sustantivas inversiones que hacen en ellas los propios estados, apoyados por
legisladores preocupados por la reputación de sus estados. Los salarios y los
equipos, y aun el número de alumnos por aula, son tan buenos si no mejores que
los de sus competidores privados.
Sin embargo, aun entre las escuelas públicas el problema del agravamiento de
las desigualdades existentes no es irrelevante. Para volver al ejemplo de las
universidades, los límites del financiamiento estatal suelen llevar a que el sistema
jerarquizado se reproduzca dentro del sistema público, operando las universidades regionales o comunitarias sin las ventajas de la universidad pública líder más
selectiva. Este es un sistema de «libre elección» en el sentido de que nadie está
obligado a asistir a la universidad de su comunidad. Las decisiones, sin embargo,
están probablemente basadas en consideraciones familiares y financieras, antes
que en consideraciones educacionales de «libre mercado», que equiparen habilidades e intereses.
104
SCOTT SERNAU
Coleman revive el argumento de Kingsley Davis que enfetizaba los beneficios
de la estratificación siempre y cuando el principio de segregación sea el mérito.
Aun si creemos que una meritocracia puede prevalecer contra las tendencias
monopolísticas del poder y el privilegio delineadas por Weber, tal sistema tiene
serios problemas. Ciertamente, Coleman sabe tanto como cualquiera que existe
una fuerte correlación entre las capacidades percibidas y los antecedentes
socioeconómicos de los estudiantes. Cada vez que se efectúan divisiones entre
escuelas o al interior de ellas, los estudiantes de clase alta están sobrerrepresentados
en los niveles altos de logro, y los estudiantes más pobres están sobrerrepresentados
en los niveles bajos. Esta distinción se agrava con la raza: la mayor parte de los
estudiantes pertenecientes a minorías raciales se congregan en los grupos más
bajos. El problema ha llevado a que muchos cuestionen los méritos de ofrecer
programas distintos a grupos de habilidades diferentes en la escuela. A pesar de
que la evidencia sobre esos programas escolares diferenciados todavía es debatida, hay ya dos patrones generales establecidos: la diferenciación por habilidades
mejora el desempeño de los estudiantes de nivel alto, deprime el desempeño de
los estudiantes de nivel bajo, e incrementa el aislamiento social entre ambos
grupos . Esto es, si la estratificación por habilidades se incrementa, las diferencias se profundizan. Las escuelas divididas según una jerarquía de habilidades
son el resultado de una simple diferenciación inicial interna que se formalizó y
separó más marcadamente gracias a la distancia. Los mejores estudiantes se
aislaron aún más del resto.
Escuelas como la Escuela Secundaria de Ciencias del Bronx funcionan, y
funcionan bien, pero lo consiguen «descremando» a los mejores alumnos de las
otras instituciones. Dicha escuela tiene una buena mezcla racial porque atrae a
estudiantes excepcionales de toda el área, y tiene un programa bien sostenido
que iguala a sus contrapartes privadas y suburbanas. La pregunta real es qué
sucede a las demás escuelas públicas en el Bronx. La respuesta es que muchas de
ellas podrían tomar prestada la inscripción que tenían las entradas neogóticas del
Infierno de Dante: «Abandone toda esperanza quien aquí entre».
La elección educativa es un concepto desorientador en un sistema lleno de
restricciones: los estudiantes que deben matricularse en alguna, cualquier, escuela; las escuelas que deben recibir, aunque no eduquen, a todo aquél que
llegue; todos aquellos que no tienen los recursos para hacer elecciones significativas. La competencia sólo eleva los niveles medios de rendimiento cuando todas
las escuelas y todos los estudiantes tienen los recursos para competir y cuando
los perdedores en la primera vuelta no son abandonados a su suerte.
2
2 . E l e s p a c i o d i s p o n i b l e n o p e r m i t e u n a extensa d i s c u s i ó n s o b r e l a investigación realizada e n e s t e
tema de la d i f e r e n c i a c i ó n . Para u n a revisión concisa de la literatura sobre el t e m a , q u e s u s t e n t a la
conclusión presentada a q u í , véase M a u r e c n T . Hallinan; « T h e Organization o f Students for Instruction
in the M i d d l e S c h o o l » (Sociolojy of Education 6 5 : 1 1 4 - 1 2 7 ) .
E L E C C I O N E S E D U C A T I V A S R A C I O N A L E S Y DE LAS OTRAS
105
La huida de instituciones funcionales de las zonas céntricas de las ciudades ha
sido bien documentada por William Wilson y otros investigadores. En muchas
áreas urbanas, la escuela pública, sitiada como está, es la única institución sólida
que queda. Bajo un sistema de «libre elección» a gran escala, esta última institución será también forzada a abandonar el centro de la ciudad, y las oportunidades para que la comunidad se eduque y mantenga su identidad se perderán. Si
mediante presión política es obligada a permanecer, esta escuela en problemas
sólo captará a aquellos estudiantes en problemas que no pueden escapar. Así, las
escuelas pobres no desaparecerán del «mercado», pero los estudiantes pobres
continuarán desapareciendo del mercado laboral competitivo.
El problema con esta meritocracia antiutópica va más allá de la cuestión de la
equidad. El problema práctico para la nación no es la necesidad de educar cada
vez mejor a los mejores, sino cómo manejar las necesidades del resto. Estados
Unidos invierte mayores recursos en educación superior que cualquier otro país
y tiene un número mayor de universidades de primera categoría, más programas
de postgrado excepcionales, y probablemente más graduados universitarios
excepcionales que cualquier otro. En muchos campos el Premio Nobel se está
convirtiendo en una perpetua «Copa Americana». Donde la nación falla es en las
habilidades verbales y cuantitativas de sus trabajadores del sector productivo.
Las mayores ventajas de Europa Occidental y Japón están en estos niveles, no en
los niveles educativos más altos. Un sistema que amplía la brecha de habilidades
sólo puede empeorar la situación y reducir, en vez de elevar, la productividad
nacional.
Estas consideraciones no niegan la «libre elección», pero señalan la necesidad
de generar elecciones significativas para los individuos de todas las preparaciones, habilidades, y niveles socioeconómicos. En particular, la elección educativa
puede ser incorporada por las propias escuelas con programas innovativos y
cooperativos. Las escuelas de varias zonas pueden auspiciar conjuntamente
programas especiales en artes y ciencias, y por tanto juntar a estudiantes de
distintas razas y orígenes socioeconómicos con intereses comunes. Tales programas generan distinciones horizontales, no verticales: un rango bien integrado
(tanto educacional como socialmente) de opciones de alta calidad para incorporar, involucrar e interesar tantos estudiantes como sea posible, en vez de un
rango de niveles de una jerarquía de prestigio. Las buenas escuelas pueden ser
premiadas con recursos (equipo, tiempo libre e incentivos salariales) para programas que ya han sido probados. Los incentivos deben ser otorgados, sin
embargo, sobre una base de «valor agregado», según la cual las escuelas son
premiadas de acuerdo a la mejora que muestren sus estudiantes, no por la suma
de las ventajas que los estudiantes llevan consigo desde antes. Tales programas,
claro está, requieren la provisión de recursos y la creación de oportunidades a lo
largo de todo el sistema. Este compromiso debe ser la primera «elección». Es la
única racional.
OTRAS PUBLICACIONES DE GRADE
Libros
ESTABILIZACIÓN Y CRECIMIENTO EN EL PERÚ
Carlos Paredes, Jeffrey Sachs, editores (1991)
INDICADORES DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA
EN AMERICA LATINA. 1970-1990
Patricia McLauchlan de Arregui, Máximo Torero (1991)
COOPERACIÓN INTERNACIONAL PARA EL DESARROLLO:
POLÍTICAS, GESTIÓN Y RESULTADOS
Antonio González Norris, Hélan Jaworski (1990)
LA EXPERIENCIA PERUANA EN NEGOCIACIONES ECONÓMICAS
INTERNACIONALES
Augusto Alvarez Rodrich (1990)
Serie Notas para el Debate
No. 5:
EL SECTOR AGROPECUARIO PERUANO EN 1992:
EVALUACIÓN Y RECOMENDACIONES PARA SU DESARROLLO
Javier Escobal, Arturo Briceño (1992)
No. 6: UNA ALTERNATIVA AL ACTUAL SISTEMA DE SOBRETASAS
AGRÍCOLAS EN EL PERÚ
Javier Esobal, Arturo Briceño (1992)
No. 7: UN INDICADOR DEL NIVEL DE ACTIVIDAD DE LA
ECONOMÍA PERUANA EN BASE A UN MODELO DE
VARIABLES LATENTES
Javier Escobal, Marco Castillo
EFECTOS DE LA POLÍTICA MONETARIA SOB RE EL MERCADO DE
ACCIONES
Armando Cáceres y Javier Nagamine
LAS DIFERENCIAS EN TASAS DE INTERÉS COMO
DETERMINANTES DEL TIPO DE CAMBIO LIBRE
Armando Cáceres y Javier Nagamine (1993)
No. 8: FINANCIAMIENTO DE LAS UNIVERSIDADES PUBLICAS EN EL
PERÚ: RESPUESTAS A LA CRISIS Y AL AJUSTE ECONÓMICO.
Patricia McLauchlan de Arregui, Ernesto Melgar Salmón
ASIGNACIÓN DE RECURSOS PÚBLICOS PARA LA EDUCACIÓN
SUPERIOR UNIVERSITARIA: PERÚ 1960-1990
José Antonio González Norris
ESTADO Y MERCADO EN EL FINANCIAMIENTO DE LA
EDUCACIÓN SUPERIOR
Simón Schwartzmann
ALGUNOS CRITERIOS PARA LA EVALUACIÓN DE LA
EDUCACIÓN SUPERIOR Y LA INVESTIGACIÓN
José Joaquín Brunner (1993)
Serie Documentos de Trabajo
No. 8:
OPCIONES DE POLÍTICA DE PRECIOS AGRÍCOLAS EN EL PERÚ:
EL CASO DE LAS BANDAS DE PRECIOS
Javier Escobal, Julio Paz (1990)
No. 9: EDUCACIÓN SUPERIOR EN EL PERÚ: DATOS PARA EL
ANÁLISIS (1990)
No. 10: POLÍTICA FISCAL Y REFORMA TRIBUTARIA
Luis Alberto Arias (1990)
No. 11: EL SECTOR INDUSTRIAL EN EL PERÚ: UNA VISION DE
LARGO PLAZO
Gonzalo Garland, Jaime Saavedra (1991)
No. 12: RELACIONES FINANCIERAS INTERNACIONALES Y
ESTABILIZACIÓN: UNA PROPUESTA PARA EL MANEJO DE LA
DEUDA EXTERNA PERUANA
Felipe Larraín, Jeffrey Sachs (1991)
No, 13: POLÍTICA ECONÓMICA Y RENTABILIDAD EN EL SECTOR
MINERO: 1989-1990
Alberto Pascó-Font (1991)
No. 14: POLÍTICA ECONÓMICA Y DESARROLLO DEL SISTEMA
FINANCIERO PERUANO: Parte I (Diagnóstico)
Armando Cáceres, Javier Nagamine (1991)
No. 15: EL SECTOR AGRÍCOLA PERUANO Y SUS INTERPELACIONES
CON EL ENTORNO MACROECONOMICO: UN MODELO
ECONOMETRICO
Arturo Briceño (1991)
No. 16: POLÍTICA ECONÓMICA Y DESARROLLO DEL SISTEMA
FINANCIERO PERUANO (Parte II): PROPUESTA PARA UNA
REFORMA Y ANÁLISIS DE LA NUEVA LEY DE BANCOS
Armando Cáceres, Javier Nagamine (1991)
No. 17: LA POLÍTICA DE PRECIOS DE LOS COMBUSTIBLES Y LA
DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO EN EL PERÚ:
1985-1990
Alberto Pascó-Font, Arturo Briceño (1992)
No. 18: IMPACTO DE LA POLÍTICA DE PRECIOS Y DE CRÉDITO
AGRÍCOLA SOBRE LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO EN EL
PERÚ: 1985-1990
Javier Escobal D'Angelo (1992)
No. 19: GASTO PUBLICO EN EDUCACIÓN Y DISTRIBUCIÓN DEL
INGRESO EN EL PERÚ
José Rodríguez González (1992)
No. 20: EL CICLO ECONÓMICO EN EL PERÚ
Marco Terrones, Cesar Calderón (1993)