Heterogeneidad en los perfiles de ingreso y retornos a la educación superior en el Perú

FORMULARIO PARA LA PRESENTACIÓN DE RESUMEN DE PONENCIA
TÍTULO DE LA PONENCIA: Heterogeneidad en los perfiles de ingreso y retornos a
la educación superior en el Perú
AUTOR: Gustavo Yamada, Juan F. Castro y Roberto Asmat
CORREO ELECTRÓNICO: [email protected], [email protected]
INSTITUCIÓN DE PROCEDENCIA: Centro de Investigaciones de la Universidad
del Pacífico
RESUMEN DE LA PONENCIA
1. Justificación
Mincer (1974) propone una ecuación empírica de ingresos individuales (expresados en
logaritmos) en función de los años de escolaridad, los años de experiencia laboral y
otros controles socio-demográficos de la persona. En esta especificación, el coeficiente
asociado a los años de educación es generalmente interpretado como el retorno
promedio de cada año de educación en el mercado laboral.Asimismo, existe la
posibilidad de que un año adicional de educación tenga un retorno distinto según sea el
nivel de escolaridad alcanzado. De este modo, se podría utilizar la Ecuación de Mincer
para estimar el retorno a la educación superior.
Sin embargo, los datos para el caso peruano revelan que existe una fuerte
heterogeneidad en los costos directos así como en los ingresos laborales asociados a
la educación superior dependiendo de si el individuo estudio en universidad o instituto,
si fue una entidad pública o privada y del tipo de carrera que siguió. A la luz de lo
anterior, cabe preguntarse ¿qué tan apropiada es la estrategia empíricaminceriana
para calcular el retorno a la educación superior? Esta pregunta tiene implícitas varias
consideraciones y constituye la principal motivación para este trabajo. En primer lugar,
es necesario diferenciar entre el incremento porcentual en el salario producto de un año
adicional de educación y la tasa interna de retorno (TIR) asociada a dicho año adicional
de estudios. Si nuestro interés recae en lo primero, hay que tomar en cuenta que es
difícil encontrar variaciones exógenas en los años de educación, por lo que la técnica
de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) puede no ser la más apropiada para estimar
el coeficiente asociado a los años de educación en la ecuación de Mincer. Si nuestro
interés recae en estimar la TIR de la educación superior, es necesario tomar en cuenta
la existencia de costos directos así como la posibilidad de que una especificación lineal
(como la de Mincer) no sea la más apropiada para caracterizar el perfil de ingresos
laborales de un individuo.
2. Objetivos
Proponemos una modelación más flexible del perfil de ingresos en el mercado laboral y
una estimación del retorno a la educación que tome en cuenta el costo directo
específico de la misma. Ello nos permitirá explorar adecuadamente las distintas
realidades de los egresados del nivel superior en el mercado laboral.
3. Aproximación conceptual
Como se menciono en la justificación, existen dos conceptos que se pueden confundir
cuando se discute acerca de la rentabilidad de la educación y de su medición, por ello
debemos diferenciarlos antes de elegir y proceder con su cálculo. Por un lado tenemos
la aproximación del aumento porcentual de los ingresos asociado a un año adicional de
educación; por otro lado se encuentra la tasa interna de retorno (TIR) de la inversión en
educación.
La ecuación de Mincer nos proporciona un estimado de lo primero: el incremento
porcentual en el ingreso por un año más de educación.La ecuación de Mincer se puede
expresar como:
LnYi   0  1 si   2 xi   3 xi   i
2
Donde Ln(yi) representa el logaritmo del ingreso laboral de un individuo (i) con años
de educación y años de experiencia laboral potencial, y es un error no sistemático
que cumple con E(εi│si,εi )=0 . El coeficiente asociado a los años de educación es
interpretado como el retorno porcentual que brinda un año de educación adicional. Para
ello, se debe cumplir que el costo de invertir en la educación solo toma en cuenta (de
hecho es exactamente igual) al costo de oportunidad
La tasa interna de retorno (TIR) de la educación, por su parte, se refiere a la tasa que
descuenta el flujo de ingresos futuros para igualarlos al valor presente de la inversión.
Por ello, la metodología tradicional consiste en proyectar el flujo de ingresos futuros de
un individuo y considerar los costos totales en que incurre el proyecto para, finalmente,
calcular la tasa (TIR) que iguala los ingresos a los costos en valor presente.Por lo tanto,
el cálculo de la TIR de la inversión en educación implica la estimación de la trayectoria
de ingresos laborales y el cálculo de los costos directos de la educación (matrícula,
pensión y otros) y los costos indirectos (costo de oportunidad) de la misma.
A partir de lo visto, podemos identificar dos usos potenciales para la ecuación de
Mincer, cada uno de ellos asociado a un objetivo específico. Por un lado, puede
interesarnos conocer el efecto que tiene un año adicional de educación sobre el
logaritmo del ingreso.Otro uso potencial para la ecuación de Mincer se relaciona con la
proyección del perfil de ingresos laborales para determinado nivel de escolaridad y
distintos años de experiencia. Esta proyección corresponde al estimado del flujo de
ingresos esperado para determinado nivel de educación, el cual es un insumo para
hallar la TIR del dicho nivel de escolaridad. En este caso, las complicaciones se
relacionan con las restricciones que impone la especificación de Mincer para la relación
entre escolaridad y experiencia. En otras palabras, la especificación lineal de la
ecuación de Mincer puede no ser la más apropiada para replicar el perfil de ingresos
para distintos niveles de experiencia.
¿Qué sucede si comprobamos que ambos usos potenciales de la Ecuación de Mincer
no se cumplen para el caso peruano, en especial para el estudio del mercado laboral
de los egresados de la educación superior? Ante una respuesta afirmativa, se
necesitarían de otras técnicas que se caractericen por su flexibilidad en la modelación
de los ingresos y la posibilidad de incorporar la heterogeneidad en la inversión que
realizan los individuos.
4. Métodos, técnicas o modos de análisis
Antes de explicar la metodología que se aplicó en la presente investigación conviene
explicar las razones por las cuales la Ecuación de Mincer no es adecuada para el
estudio de la rentabilidad de la educación superior.
Primero, debemos precisar la implicancia de un supuesto detrás del desarrollo de la
Ecuación de Mincer: el costo de invertir en la educación solo toma en cuenta (de hecho
es exactamente igual) al costo de oportunidad. Bajo este supuesto es que el coeficiente
asociado a los años de educación en la Ecuacion de Mincer se puede interpretar como
el retorno a la educación. Sin embargo, la relevancia de los niveles de inversión (costo
directo e indirecto) en la educación superior genera que este supuesto no se ajuste a la
realidad del mercado laboral peruano.
Sobre el segundo uso potencial, comprobamos si se cumplen las implicancias teóricas
(restricciones) asociadas a la especificación minceriana en la realidad del mercado
laboral peruano.Los resultados muestran que en el mercado laboral peruano (tanto del
ámbito urbano como rural), el perfil de ingresos según años de educación y experiencia
no es consistente con las restricciones que implica el uso de la especificación
“minceriana”.
Luego de considerar las limitaciones de la ecuación de Mincer tanto para caracterizar el
perfil de ingresos como para obtener la tasa de retorno a partir del coeficiente asociado
a los años de educación, planteamos una metodología de cálculo basada en los flujos
de ingresos y costos. Por un lado, la obtención del perfil de ingresos se basará en la
técnica no paramétrica “lineal local”; por otro lado, el cálculo de los costos involucrará
tanto el costo de oportunidad y los costos directos de la educación (elemento que no
había sido considerado en las estimaciones presentadas en el acápite anterior). Con
esta metodología nos concentraremos en los retornos a la educación superior: según
tipo de educación (técnica-universitaria), tipo de proveedor (público-privado) y familias
de carreras universitarias.
5. Fuentes de información
La obtención de perfiles de ingreso laboral y el cálculo de los costos directos e
indirectos de la educación superior se realizaron sobre la base de la información
contenida en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO).
6. Resultados
Obtenemos estimados del retorno a la educación superior peruana según tipo de
instrucción (pública o privada) y familia de carrera, que incorporan dos elementos
novedosos. En primer lugar, empleamos una proyección no paramétrica del ingreso
laboral según experiencia que no está sujeta a los supuestos de la ecuación de Mincer
discutidos anteriormente. Una segunda contribución es la consideración de los costos
directos de la educación contenidos en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO)
para las categorías educativas mencionadas.
De este modo, calculamos la rentabilidad por tipo de institución y familia de carrera
tomando en cuenta la dispersión de ingresos laborales:
Tasas de retorno según tipo de institución superior
(Mincerianas y no paramétricas con costos directos)
Mincer
No paramétrico
Instituto privado
Instituto público
Universidad privada
Universidad pública
11.3%
10.1%
17.9%
15.2%
6.8%
7.7%
11.5%
16.5%
Si observamos la primera columna, notamos la reducción generalizada en los retornos
por niveles y tipos de instituciones de educación superior, en comparación con los
estimados a-la-Mincer. Este resultado es fruto de la incorporación de los costos
directos de la educación superior en el Perú, que pueden ser muy significativos en el
caso de las instituciones privadas. En el caso de las instituciones públicas, la diferencia
de retornos dependerá, entre otras cosas, de la manera como se distribuyen los flujos
de ingreso laboral. Las reducciones no son proporcionales y se generan cambios
importantes en el ranking.
Tasas de retorno según familia de carerra universitaria
(Mincerianas y no paramétricas con costos directos)
17.7%
15.0%
14.7%
11.2%
11.3%
16.0%
15.0%
16.4%16.4%
Ciencias
económicas
Ingeniería
y otras ciencias
13.8%
12.3%11.9%
12.5%
9.2%
Educación
Otras salud
Humanidades
y CCSS
Derecho
Mincer
Medicina
No paramétrico
Como se observa, todas las estimaciones de rendimientos por carreras sufren una
reducción absoluta en sus tasas, con la excepción de Ingeniería. Así, por ejemplo,
Pedagogía se mantiene como la profesión de menor rentabilidad en el mercado laboral
con una tasa interna de retorno de 9.2% (comparado con un rendimiento a-la-Mincer de
11.2%). En el caso de Medicina, su TIR de 13.8% queda por debajo de retorno a-laMincer calculado en 17.7%, lo que sucede por tratarse de la carrera más costosa y
larga del sistema. El caso de Ingeniería también es notable porque mantiene inalterada
su tasa de retorno (16.4%), a pesar de la incorporación de los costos directos de la
carrera.
A partir de las metodologías de estimación analizadas y los resultados obtenidos,
plantearemos que un sistema de crédito para la educación superior debería tomar en
cuenta la rentabilidad asociada a las distintas instituciones y familias de carreras como
criterio de elegibilidad. Asimismo, simularemos potenciales pagos por derechos de
enseñanza para la educación universitaria pública que fortalecerían económica y
académicamente a sus instituciones, aun suponiendo que esta opción sea tan rentable
como la privada desde el punto de vista de sus egresados.