Análisis socioeconómico de la elección de estudios superiores

ESTADISTICA ESPAÑOLA
Vol. 34, Núm. 129, 1992 págs. 61 a 92
Análisis socioeconómico de la elección
de estudios superiores
FRANCISCA CEA D'ANCONA
Departarnento de Economía Aplicada
Universidad Autónoma de Madrid
JOSE-GINES MORA RUIz
Departament d'Economia Aplicada
Universitat de Valencia
RESUMEN
Este trabajo es un análisis de la influencia que los factores familiares, sociales y económicos del individuo ejercen sobre su decisión
individual de seguir estudios superiores una vez ha finalizado la enseñanza secundaria.
Tras un planteamiento general se diseña un modelo teórico que es
implementado con datos procedentes de una encuesta realizada a
alurnnos de COU. La aplicación de las técnicas de los modelos de
respuestas cualitativas perrnite realizar una cuantificación del peso
con el que los distintos factores considerados actúan sobre tres decisiones del individuo: la de asistir o no a la universidad, la de escoger
entre estudios de ciclo largo o de ciclo corto y la de elegir entre
diferentes áreas de estudio.
Palabras clave: Economía de la Educación, Educación Superior, Análisis Discriminante, Modeio Logit Binomial, Modelo Logit Multirrespuesta.
Clasificación AMS: 62H3O, 62P25.
ESTADIS7I^:A E:^^F'ANOI^R
a.
iNTRODUCCION
La educación superiar se está extendiendo a capas crecientes de la población.
En España el porcentaje de jóvenes que inician la educación universitaria supera
el 2Ct por 100 del correspondiente grupa de edad. Las razc.^^nes que explican este
notable crecímíento de la demanda educativa han sido objeto frecuente de
investigacián teórica y empírica (tViora, 1988, 1989}; asímismo se conocen suficientes datos sobre la tipología familiar, social y económica de los universitarios
por rnedio de la explotación estadística de las hojas de matrícula ( iNE, varios
años}. Sin embargo no existe ningún estudío, a nivel nacional, que estime el pesa
cvn el que diferentes factores sociaecanómícos actúan sobre ia decisión individual de adquirir may©res niveles educativos; es decir, de cuantificar los factores
implicadas en el balance coste-beneficio que el i ndividuo realiza antes de iniciar
o no estudios superiores o antes de elegir entre diversos tipas de estudio.
EI objetivo básíco de! presente estudio es el de obtener valoracíanes cuantitativas de la influencía con ta que diversos factores sacíoeconómicos actúan sobre
la demanda de educación superior de los alumnos que han finalizado su educación secundaria. Para elto se ha diseñado un modelo de análisis que se ha
implernentado con datos provinientes de una encuesta realizada a alumnos de
C^U.
En la primera sección de este texto se fundamenta conceptualmente el rnodelo
y se recoge !a información empiríca que proporcionan otros estudios del mismo
tipo; en la segunda sección se diseña el modelo teórico; en la tercera se consideran los datos disponíbles y se definen las variables; los resultados anal íticos
son expuestas en la cuarta sección; fa quinta y última se dedica a presentar las
conclusianes que se extraen de los resultados anteriores.
1.
1.2.
FUNDANlENTOS DEI. 11At)DELo
La utitidad de !a educaci©n
Habitualmente, el modelo teórico baja el que se ha abordado el p ^roblema de
ia demanda educativa es el que proporciona la teoría del capital humano {Becker,
1964); según esta teoría, la demanda de educación depende, como toda inversión de una comparación entre costes y beneficios. Tras casi treinta años de
existencía, esta tearia ha demostrado sufícientemente sus posibilidades y sus
insuficiencias. Camo señala Eicher (1988}, tres hipótesis básicas de! modelo son
muy discutibles; que la educación sólo sea demandada como inversión; que sean
calculables las tasas de rendimienta anticipadas; y que la demanda de educación
no dependa de variables de oferta.
ANALISIS SOCIOECONOMICO DE LA EIECCION DE ESTUDIOS SUPERIORES
C^^
EI sustento teórico del presente estudio es un enfoque mixto en el que se
considera que la adquisición de educación tiene componentes de inversión y de
consumo; modelos semejantes son los propuestos por Levy-Garboua (1979),
M+Ilot y Orivel (1980), Mingat y Eicher (1982). En nuestro modelo se supondrá
que la educación proporciona una combinacián de utilidades presentes y futuras,
pecuniarias y no pecuniarias. La utilidad que proporciana el adquirir educación
puede descomponerse formalmente en dos términos, uno de utilidad presente y
otro de utilídad futura:
U = U { UP^ UF)
La utilidad presente, representativa de !as componentes de consumo implícitas
en la adquisición de educación, se puede descomponer a su vez en tres partes:
^P -` V P( V P1 ^ uP2 ^ uP3 )
en donde:
UP^:
utilidad rnonetaria (recursos económicos presentes).
U^: utilidad no monetaria externa (formas de vida diferentes).
U^: utilidad no monetaria interna (satisfacciones culturales).
Por otra parte, los componentes de inversión de la educación vendrán dados
por la utilidad futura, que se escribirá como:
UF - UF ( UF1 ^ UF2 ^ uF3)
en donde:
UF^:
utilidad monetaria (ingresos futuros esperados).
U^: utilidad no monetaria externa (satisfaciones sociales perennes).
UF3:
utilidad no monetaria interna (conocimientos que e! individuo utilizará
toda su vida).
Es razonabie aceptar que el demandante potencial de educación superior
valora racionalmente el conjunto de utilidades esperadas dé cada una de las
alternativas que se le presentan, eligiendo aquélla para la aue sea máxima su
función de utilidad.
1.5,
Revisián de otros estudios
Previamente a la realización de este estudio se han revisado (Mora, 1989)
modelos de análisis de la decisión individual de seguir o no estudios superiores
que utilizan como variables explicativas 1as características personales del indivi-
^^
^sTa[^isricA ^s^^r^ta^A
duo que demanda educación. Se pueden citar dieciocho modelos de esta tipología, quince de ellos referidos a la educación superior en USA: Radner y Miller
(197^), Corazzini et al. (1972), Sewell y Hauser (1972), Christenseen et al.
(1975), Kohn et al. (197f ), Bishop y Van Dick (1977), Bishop (1977), Lehr y
Newton (1978), Willis y R©sen { 1979), Houle y Ouellet (1982}, Fuller et al. (1982),
Venti y VNise (1983), Corman (1983}, Blakemore y Low (1983a), Blakemore y Low
{ 1983b), Borus y Carpenter (1984), Kodde (1986) y Modrego (1986).
La variedad de variables explicativas que emplean estos modelos es rnuy
amplia. Las más ensayadas (de más a menos) son: ingresos familiares, aptitud
intelectual, sexo, proximidad al centro de estudio, nivel educativo de los padres,
tasas de matrícula, tamaño familiar, capacidad académica, niveles salariales,
tasas de desempleo, gastos generales, becas, nivel de calidad del centro, raza,
edad, ocupacián de los padres, etc.
Las conclusiones generales más relevantes que se extraen de los modelos
revisados pueden resumirse esquemáticamente asi: efectos muy positivos sobre
la demanda de educación superior de la aptitud intelectual, de la aptitud académica y de1 nivel educativo de los padres; efecto positivo del nivel de ingresos
farniliares, de su nivel profesional y de la proximidad del centro de estudio; efecto
negativo de las tasas de matricula; y efecto levemente negativo del desempleo
y del tamaño de la unidad familiar.
EI modelo realizado por Modrego (1988) es el único referido al sistema universitario español; pero mientras que Modrego usa datos del censo para la provincia
de Vizcaya, en el presente estudio se utilizarán datos obtenidos mediante una
encuesta realizada en todo el Estado: se dispone, por tanto, de mayor riqueza y
amplitud informativa. EI resto de los modelos, aunque muy valiosos, analizan
situaciones socioeconómicas y sistemas educativos muy diferentes al español:
sus conclusiones no son por tanto directamente transportables a una realidad
social y educativa tan diferente como la nuestra. Estos hechos justifican la
conveniencia de realizar el presente análisis especialmente diseñado para el
conjunto del sistema universitario español.
2.
FORMULACION DEL MODELO TEORICO
A la luz de la anterior fundamentación teórica y empírica se va a formular un
modelo teórico en el que se plantea el problema de la elección que un individuo
realiza entre varias alternativas como una optimización de la funci+ón de utilidad
que cada una de ellas genera sobre el propio individuo, función de utilidad que
dependerá de las características personales del individuo que se enfrenta a la
elección.
ANAL151S ^aC)CIOE=C:()NOMICO UF LA E:l._ECCION DE ESTI^f)IU^^ ^ l,1Pf:^RiC,>RES
65
Supóngase que el individuo que acaba el bachiller puede elegir entre varias
alternativas; para cada alternativa k y para cada individuo i se padrá definir una
función de utilidad U;k, que se descompondrá en dos componentes: una de
utilidad presente, UP;k, generada por los factores primarios que afectan a la
elección de actividad, y otra componente de utilidad futura, lJ^;k, fruto de la
consideración que cada individuo realiza sobre las ventajas y desventajas que
espera obtener en el futuro de cada alternativa. Se puede escribir por tanto:
Uik - v- ik + ^ik
2.1.
La utilidad presente
EI individuo que se enfrenta a alternativas de distintos precios, estimará en
primer lugar su capacidad personal para asurnir los costes totales de cada una
de ellas; éstos se pueden descomponer en unos costes fijos (COSMATk), distintos según cada aiternativa (tasas de matrícula, libros, etc.) y en unos costes
generales (COSGEN;k) que serán diferentes para cada individuo y para cada
alternativa (lugar de residencia, transportes, etc.).
La capacidad financiera del individuo, que le permite asumir los costes de cada
alternativa, es el resultado de la suma ponderada de los ingresos familiares
(INGFAM;) y de las posibles ayudas estatales (BECAS;k). EI efecto resultante de
ambas variables será decisiva en 1a elección de alternativa.
Las perspectivas laborales inmediatas en el entorno del individuo deben ejercer
una influencia considerable en la decisión de seguir o no estudiando. Dos variables parece razonable incfuir para considerar estas perspectivas: un índice del
nivel salarial (SALBAC;) y otro del nivel de desempleo (DESBAC;) de los bachiIleres en ei entorno geográfico de cada individuo.
La capacidad intelectual y el nivel de rendimiento académico ejercen, según
toda la evidencia disponible, un impor#ante papel en la elección de estudios. Dado
que no existen cuantificaciones generalizadas de la primera, parece sólo posible
considerar el nivel de rendimiento académico (RENDAC;}. Relacionada con esta
variable habría que considerar el grado de dificultád que cada alternativa presenta
para cada individuo (DIFIC;k).
EI ambiente social y cultural en el que se ha educado el bachiller debe tener
también una influencia decisiva en la elección de alternativa. Dos características
familiares parece razonable considerar: el nivel educativo (EDUFAM;) y el tipo de
profesión (PROFAM;} de los padres, desagregados para el padre y la madre
cuando sea posible.
Por último, habría que incluir la valoracián subjetiva que cada individuo hace
sobre las ventajas e inconvenientes presentes que le ofrece cada alternativa
ss
ESTADISTlCA ESPAÑOLA
(VALPRE;k). Esta variable recogerá opiniones, gustos, tendencias, etc., que el
individuo ha ido tomando de los distintos ambientes que ha vivido {amistades,
centro de estudios, familia, etc.). Cabe suponer que su importancia sea decisiva,
aunque su cuantificación es lágicamente problemática.
La componente presente de la utilidad se podrá escribir, por tanto, como:
(.^^ -
f{COSMATk, COSGEN;k, INGFAM;, BECAS;k, SALBAC;, DESBAC;, RENDAC;, DIFIC;k, EDUFAM;, PROFAM;, VALPRE;k,
ERRP;k)
en donde ERRP;k recoge otras posibles varibles influyentes y no explícitas.
2.2,
La utilidad futura
Aunque algunas de 1as variables ya definidas pueden también influir sobre la
utilidad futura ( las variables familiares y académicas, fundamentalmente), hay
otras que de un modo especifico definirán esta utilidad.
Es indudable la importancia que tienen los rendimientos económicos y laborales que el individuo espera conseguir de la adquisición de niveles superiores de
estudios; estos rendimientos pueden estimarse mediante dos variables tomadas
del entorno geográfico del individuo: el nivel salarial {SALUNV;k) y el nivel de
desempleo (DESUNV;k) de los individuos ya titulados en cada una de las alternativas consideradas.
Del mismo modo que para la utilidad presente, parece adecuado incluir una
variable que recoja la valoración subjetiva del individuo sobre las ventajas e
inconvenientes futuros de cada alternativa (VALFUT;k}.
Por último, es evidente que las perspectivas y valoración futuras sobre la
adquisición de niveles superióres de educación están, todavía en la actualidad,
condicionadas por el sexo del individuo. Una variable dicotómica (SEXO;) deberá
ser tenida en cuenta.
La expresión de la utilidad futura será, por tanto:
U^`;k = f(SALUNV;k, DESUNV;k, VALFUT;k, SEXO;, ERRF;k}
en donde ERRF;k recoge las variables no explícitas en el modelo.
2.3.
La utilidad total
Si se acepta una especificación lineal para las funciones que definen las
utilidades presentes y futuras, se puede expresar la utilidad total como una
combinación lineal de las variables ya definidas. Es decir:
ANALISIS SOCIOECUNC7MIC0 DE LA ELECCIUN DE ESTUD^OS SUPERIURES
^i7
U;k = a^ INGFAM; + a2BECAS;k + a3COSMATk + a4COSGEN;k +
+ aSRENDAG; + a^DIFIC;k + a7EDUFAM; + aBPROFAM; +
+ a9SALBAC; + a10DESBAC;k + a»SEXO; + a^2SALUNV;k +
+ a13DESUNV;k + a14VALPRE;k + a15VALFUT;k
Resumidamente:
V ik -
ah Xikh
En el supuesto razonable de que no fueran medibles todas las variables y de
que existan otras que no considere el modelo, habria de introducirse un término
de error, en cuyo caso
Uik -
bh Zikh + Eik
AI enfrentarse a una elección de alternativas, un individuo i elegirá la alternativa
p cuando la utilidad que ósta genera sea superior a la de cualquier otra alternativa
m; es decir, cuando, en térrninos de probabilidad, se cumpla que:
P(Yi = P) = P( V ip ? V im) = P^ b' Zip^ + Eip ? b' Zim + Eim) = P[Eirri E;P >
? b(Zip - Zim)] = F[b (Zip - Zim} ^ d m# P
en donde F representa la función de distribución de E;m - E;k.
McFadden (1973) demuestra que si los residuos E;k son independientes y
tienen una función de distribución dada por exp [-exp(-E;b)], entonces
P(Yi=P)=
eb ^^
^ e bz.
im
m
Expresión que coincide con la del modelo logit independiente no ordenado,
definido para modelos multirrespuesta (Amemiya, 1981).
La utilización de este modelo exige la no existencia
de alternativas semejantes,
.
hipótesis que se habrá de tener en cuenta cuando se plantee el modelo empírico.^
3.
LOS DATt^S Y LAS VARIABLES
Por encargo del Consejo de Universidades se realizó una encuesta en tres
fases (Consejo de Universidades, 1987): la primera, en abril de 1985, a un grupo
de alumnos que estudiaban COU para conocer sus características personales y
familiares; la segunda, en junio y septiembre del mismo año a los mismos
alumnos, para conocer sus calificaciones; y la tercera, en diciembre, para infor-
ESTA ^ ^SIICA FSPANOI A
marse de la alternativa elegida por esos alumnos en el siguiente curso. EI ámbito
territorial de la encuesta es estatal y el núrnero de encuestados es de 999.
La encuesta permite analizar la eleccián rea! que han realizado !os alumnos
después de aprobar el COU según tres perspectivas: a) ir o no ir a la universidad;
b} seguir estudios de ciclo largo (facultades, escuelas técnicas superiores y
cofegias universitarios) o de ciclo corto (escuelas universitarias); y c} elegir entre
distintas áreas de estudio: ciencias naturales, técnicas, sociales, humanidades y
ciencias bíomédicas. Ei anáiisis de estas tres eiecciones, desagregadas por
sexos en los dos primeros casos, constituyen el objetivo primario del análisis.
La encuesta utilizada proporciona una información que deberá ser adaptada a
los objetivos de esta investigación. Lamentablemente sóio parte de las variables
definidas en el rnodelo teórico podrán ser implementadas con datos de la encuesta; algunas pueden ser sustituidas por variables aproximativas (proxy), míentras que otras no pueden ser utiiizadas por falta de datos.
Teniendo en cuenta el modelo teórico y las disponibilidades de datos, las
variables que van a usarse son las siguientes:
a)
b)
Características generales
1.
SEXO:
Valor 1 para mujeres y 0 para hombres.
2.
EDAD:
Considera la edad de los alumnos que realizaban COU.
Se ha agrupado en dos segmentos: alumnos de más de
18 años (1) y alumnos con 18 años o menos (0}. Tratará
de valorar el efecto de ir más o menos re#rasado en los
estudios en la elección de aiternativa.
,
Características socioecanómicas
3.
TICECO:
Tipo de centro en el que realiza e1 COU: privado (1 } o
pública (o). Puede dar alguna información sobre el origen socioeconómico del individuo.
4.
BECACO:
Beca durante la realización de! C©U: toma el valor 1 si
disponía de beca y 0 en caso contrario. Esta variable
proporcionará una información c©mplementaria a la anterior.
5.
GRDURB:
Grado de urbanización del municipio de residencia familiar del alumno de COU. Toma valores por intervalos
desde ei vaior 1 para municipios con menos de 2.000
habitantes, hasta 8 para municipios con más de un mi-
ANAI_ISIS SUCIOECONOMICO DE LA ELECCION DE ESTUD9pS S1,1^^ERIORE:S
^^^
Ilón. Esta variable permitirá conocer si ex^ste relación
entre el tipo de vida más o menos urbano del individuo
y su demanda de educación.
c)
d)
6.
POBUNV:
Población de residencia del alumno de COU con centros
universitarios. Valor 1 en caso positivo y 0 en caso
contrario. Esta es una variable que puede reflejar los
costes generales que el alumno tendrá que asumir para
seguir estudios universitarios.
7.
RESFAM:
Indica si el estudiante que está ya en la Universidad
reside con los padres (1) o no ( o). Complementa a la
anterior variable como indicadora de los costes que serán notoriamente más elevados en el caso de tener que
residir fuera del domicilio familiar.
Características familiares
8.
PADEMP: Tener un padre empresario o equivalente (1) frente a no
empresario (0).
9.
PADPRO: Tener un padre profesional (1) frente a no profesional (0).
10.
ESTPAD:
Padre con nivel de estudios de bachiller superior o universitario (1) frente a niveles inferiores (o).
11.
ESTMAD:
Nivel de estudios de la madre según la misma escala.
Características académicas
12.
OPCION:
Alumnos con bachillerato de Ciencias ( 1) o de Letras (0).
13.
JUNSEP:
Aprobar COU en junio ( 1) o en septiembre (0).
14.
e)
NOTCOU:
Nota media de COU (de 50 a 100 puntos).
Características individuales
15.
16.
17.
INTGEN: Intencián manifestada en abril de seguir estudios en
octubre (1) o de no seguir (0).
INTNIV: Intención manifestada en abril de seguir estudios de ciclo
largo (1) o de ciclo corto (0).
INTRAB:
Preferencia manifestada en abril por el estudio ( 1) aunque encontrara empleo.
70
ESTAOISTICa ES^AÑC)l a
18,
4.
4.1.
GRADIF:
Autovaloracián realizada en diciembre del grado de difícultad de los estudios efegidas pOr el alumno puntuado
de 1 a 9.
19.
GRAPRE:
Idem grado de prestigio social,
20.
POSEMP:
Idem posibilidades de empleo esperadas.
21.
RENECO:
Idem rentabilidad económica esperada.
^
ANALISIS Y RESULTADOS
Causas explicativas de ir o no a ia universidad
De las 999 observaciones originales se han eliminado 145 que carecían de
información sobre alguna de las variables sin que se haya detectado algún tipo
de sesgo en las observaciones efiminadas. EI 90,3 % de la muestra definitiva de
854 estudiantes eligen estudios universitarios. EI 59,1 % está constituido por
mujeres, de las que el 89,7 % van a la Universidad; el restante 40,9 % de la
muestra son varones, de los cuales el 91,1 °I° eligen estudios superiores. Dada
la desproporción de la muestra hacia la continuación de estudios universitarios
y la gran proporción de alumnos (99 %) que manifestaban interés en asistir a!a
Universidad, difícilmente puede aceptarse que esta primera. fase del estudio nos
sirva para dilucidar las razones que explican ei que los jóvenes vayan a la
univers'rdad, sino solamente las razones por !as que algunos alumnos de COU
dejan de ir a ella, es decir, las causas explicativas del fracaso en COU.
En esta primera fase se han considerado 17 variables para cada individuo de
la muestra: dos características generales SEXO y EDAD; cinco características
socioeconómicas: tipo de centro en el que realiza COU (TICECO}, beca durante
ia realización dei COU (BECACO), grado de urbanización del municipio de
residencia familiar del alumno ( GRDURB), población de residencia del alumno
con centros universitarios (POBUNV) y si el universitario reside o no con los
padres {RESFAi1/1); cuatro características famiiiares: tener padre empresario (PADEMP), tener padre profesional (PADPR©), nivel de estudios del padre y de la
madre (ESTPAD y ESTMAD); tres características académicas: bachiller de cíencias o letras {OPCION}, aprobar COU en junio o en septiembre (JUNSEP) y la
nota rnedia de COU {NOTCOU); y, por último, tres características individuales:
el interés manifestado por seguir estudiando (INTGEN), la intención manifestada
por seguir estudias de ciclo largo o de cicla corto {INTNIV) y la preferencia
manifestada por el estudio aunque encontrara empleo (INTRAB). Los valores
medios de estas variables se presentan en la Tabla 1.
71
ANJAL^S^S SOCIC.)FCONOMICO DE l_A FLECCION DE F:S1lJDIC)^ SI.JPE"RIORES
TABLA 1
Medias de las variables usadas para explicar las causas de ir o no
a la Universidad
TOTAL
VARIABLES
NO
SI
TIDECO
0,52
0,62
EDAD
0,26
SEXO
MUJERES
TOTAL
NO
SI
0,61
0,52
0,57
0,12
0,14
0,29
0,63
0,59
0,59
BECACO
0,06
0,18
GRDURB
5,57
POBUNV
VARONES
TOTAL
NO
SI
0,56
0,52
0,70
0,68
0,13
0,15
0,19
0,11
0,18
--
--
---
--
--
-
0,17
0,06
0,19
0,17
0,06
0,17
0,16
5,34
5,37
5,44
5,23
5,25
5,77
5,51
5,54
0,60
0,67
0,66
0, 58
0,65
0,64
0,65
0,69
0,68
INTGEN
0,99
0,99
0,99
-
--
-
0,97
0,99
0,99
INTINV
0,19
0,13
0,14
0, 25
0,15
0,16
0,10
0,11
0,11
INTRAB
0,70
0,86
0,85
0,65
0,87
0,85
0,77
0,85
0,85
ESTPAD
0,41
0,45
0,45
0, 39
0,44
0,43
0,45
0,47
0,47
ESTMAD
0,23
0,28
0,28
0,19
0,26
0,26
0,29
0,31
0, 31
OPCION
0,48
0,53
0,52
0,46
0,45
0,45
0,52
0,63
0,62
RESFAM
0,87
0,65
0,67
0,87
0,66
0,68
0,87
0,64
0,66
PADEMP
0,22
0,31
0,30
0,19
0,31
0,30
0,26
0,31
0,30
PADPRO
0,24
Q,26
0,26
0,27
0,25
0,25
0,19
0,28
0,28
JUNSEP
0,47
0,81
0,77
0,46
0,83
0,79
0,48
0,78
0,76
NoTCau
60,83
66,39
65,85
61,62
66,36
65,87
59,48
66,44
65,82
TOTAL
83
771
854
52
453
505
31
318
TOTAL
349
^
Tras un análisis factorial discriminante, que permite una primera selecció ^ n de
variables ( véase apéndice}, se ha estimado un modelo logit binornial para el totai
de individuos, para mujeres y para varones, usando como variables explicativas
sólo las que han resultado significativas en el análisis anterior. Los resultad©s
obtenidos se presentan en la Tabla 2. Como valoración de la bondad del ajuste
se ha utiiizado el criterio de la probabilidad máxima: el rnodelo predice correctamente el 90,4 °/a, el 89, 3% y el 91,4 %, respectivamente, de !os estados observados.
72
ESTAUIS^ICA ESF'AN{)L_A
TAB LA 2
Goeficientes de la regresión logit binomial para la variable dependiente
de ir a!a Universidad (1) frente a no ír (0)
COEFICIENTES
VAR IABLE S
COEF. INDEP.
TOTAL
MUJERES
VARONES
- 0.119
(-0.94)
1.243
(0.821)
-2.863
(-1.295)
0.860
TICECO
{ 1.997)**
EDAD
- 0.417
(--1.361)
-0.697
( --1.775)*
BECACO
0.791
(1. 568)
1.142
{ 1.703)*
^
GRDURB
-0.171
(-1.677)"
- 0.189
(-1.484)
-0.250
{-1.308)
POBUNV
1.190
(3.162)***
1.151
( 2.348)***
1.209
(1.825}*
I NTRAB
0. 521
(1.810)*
0. 994
(2.696)***
^
-0.403
(-1.184)
0.391
(0.959}
OPCION
^
RESFAM
- 1.204
{-3.180)***
-1.224
{--2.510}*^`*
-1.201
(--1.846)*
PADEMP
0.439
{ 1.483)
0.455
(1.137)
_
JUNSEP
1.156
(4.055)*^*
1.502
(3.942}***
0.855
{ 1.935}*
NOTCOU
0.034
(1.798)*
_
0.088
(2.392}***
Obs.: 854
Valor 1: 771
Acier#os: 90,4 %
Obs.: 305
Valor 1: 453
Aciertos: 89, 31 %
Obs.: 349
Valor 1: 318
Aciertos: 91,4 %
Las cifras ®ntre paréntesis son valores del estadistico t.
Significativo al 1%(***), al 5%(**) y al 10 %(*).
T3
ANAL.ISIS SOCIOECONOMICO DE LA EL.ECCION DE ESTI)DIOS SUF'ERIORES
Para completar el análisis de las causas explicativas de ia asistencia o no a la
universidad por parte de los alumnos de CUU, se ha reaiizado una estimación
de la influencia con la que actúa cada una de las variables significativas en el
modelo logit. EI método seguido ha sido el de calcular las variaciones en la
probabilidad de la variable dependiente para los valores extremos de cada una
de las variables explicativas, dándole al resto de variables implicadas su correspondiente valor medios ( para ia variable continua NOTCOU se han usado dos
valores distanciados una desviación típica del vafor central). Los valores de estos
incrementos de probabilidad se presentan en la Tabla 3.
TA B LA 3
Incrementos en la probabilidad de ir a la Universidad frente a no ir para
las distintas variables significativas
INCREMENTOS DE PROBABILIDAD
VARIABLES
TICECO ( Priv. vs. Pub.)
TC}TAL
MUJERES
VARONES
--
--
+ 2,62
- 8,01
-
EDAD ( +18 vs. -18)
BECACO ( Si vs. No)
+ 3,25
+ 6,36
-
GRDURB ( Gran ciudad vs.
pueblo pequeño)
-1 1,06
-
-
POBUNIV ( Si vs. No)
+ 4,17
+ 6,39
+ 3,21
INTRAB ( Si vs. No)
+ 2,39
+ 5,85
-
RESFAM ( Si vs. No)
- 11, 74
-17, 01
- 9,28
JUNSEP (Apr. junio vs. sept.)
+ 4,77
+ 7,37
+ 2,61
NoTCOU ( x + s vs. x- s)
+^^,1 g
--
+ 19.37
Los incrementos de probabilidad para cada variable están calculados en el valor rnedio del resto
de variables explicativas.
4.1.1.
Total de la muestra
Observando los resultados del análisis logit binominal (Tabla 2 y Tabla 3)
puede apreciarse que: a) la EDAD no infiuye significativarnente en seguir o n0
estudios superiores; tampoco es significativo e! hecho de tener o no beca en COU
74
E STAUISTfC:A ESPANUL.A
(BECACO). b) EI tamaño del municipio de residencia familiar (GRDURB) ejerce
una fuerte influencia negativa (-11,06 % de incremento de probabilidad): los
alumnos de municipios más pequeños tienen mayores posibilidades de asistír a
la universidad; este resultado, aparentemente sorprendente, es razonable si se
tiene en cuenta que la encuesta está realizada a alumnos que están haciendo
COU: si un joven de una pequeña población ha Ilegado ya a este nivel {posiblemente estudiando fuera de casa} es muy verosímil que decida proseguir sus
estudios. c} Como era lógico suponer, el que la población de residencia del
alumno disponga de centros universítarios (POBUNV) afecta también (+4,17 °1°}
a que el alumno se matricuie o no en la universidad. d) Se encuentra una relación
significativa (+2,39 %) entre el asistir a!a universidad y el manifestar preferencia
por el estudio frente al trabajo (INTRAB). e) Como cabría esperar, e! tener que
residir o no con los padres durante ei período escolar (RESFAM} es una variable
muy influyente (-11,74 °I°) para asistir o no a la universidad, pero sorprendentemente el efecto es negativo, es decír, entre los que no van a la universidad se
da con mayor frecuencia (véase Tabla 1) el residir con los padres (86,75 %) que
entre !os que asisten (65,24 °lo). Resulta, por tanta, que el residir lejos del hogar
familiar, a pesar de los mayores costes, resulta un estímulo para la demanda
educativa, en contradicción con las teorías estrictamente económicas sobre la
educación. f) EI aprobar en junio el COU {JUNSEP} actúa también lógicamente
(+4,77 %) sobre la posibilidad de ir a la universidad; el efecto de la nota obtenida
en COU (NOTCOU) tiene un efecto semejante (+4,19 %). g) Por último, señalar
que e! tener un padre empresario (PADEMP) no ejerce una influencia significativa.
4.1.2.
Mujeres y varones
Del análisis logit binamiai (Tabla 2 y Tabla 3) se obtienen los siguientes
resultados: a) EI tipa de centro (TICECO) influye sólo en los varanes, de modo
que ios que han estudiada en centros privados tienen mayor probabiiidad
(+2,62 %) de ir a la universidad. b} EI residir fuera de la residencia familiar
(RESFAM) aumenta la probabilidad de ir a la universidad en un 17,01 % para las
mujeres y en un 9,28 °lo para los varones. Este es un resultado verdaderamente
Ilamativo y de indudable importancia sociológica: es principalmente para las
mujeres para las que el ir a la universidád se convierte en un modo de alejarse
de la tutela familiar. c) Las mujeres con EDAD superior a los 18 años son más
reacias (-8,01 °l°) a seguir estudios, mientras que este factor no afecta a los
varones. d) Mientras que para las mujeres es importante el tener beca (BECACO)
(+6,36 %), este hecha no afecta a los varanes; la mujer es más dependiente de
las posibilidades económicas de la familia que el varón. e) EI residir en una
población con centros universitarios (POBUNV) afecta bastante más a la demanda femenina (+6,39 %) que a la masculina (+3,21 %). f} Para las variables
ANALISIS SOCIOECONOMICO DE LA ELECCION DF ESTUUIOS SUF'ERIORES
75
acadérnicas se aprecian diferencias notables entre sexos: mientras que para ellas
sólo es relevante el aprobar o no en junio (+7,34 °10), para los jóvenes influye
mucho más la nota media de COU (10,37 %); la explicacíón a estas diferencias
de comportarniento no resulta sencilla; tal vez se pueda afirmar que la demanda
masculina, aunque es más firme ( menos condicionada por el aprobar en junio 0
en septiembre), está más deterrninada por la aversión al fracaso académico. Hay
que remarcar que la correlación entre ambas variables explicativas no es excesivamente alta (0,39), por lo que no parece posible achacar 1as diferencias a
problemas estadísticos de colinealídad. g) Ní el tamaño del municipio (GRDURB),
ni la OPCION escogida, ni tener un padre empresario ( PADEMP} son variables
significativas para ninguno de los dos sexos.
4.2.
Elección entre estudios de cicto corto o largo
La segunda etapa objeto de análisis es la elección entre estudios de ciclo corto
(Escuelas Universitarias) o de ciclo largo (Facultades, E.T.S. y Colegios Universitarios) que realiza el alumno que ha decidido previamente asistir a la universidad. EI estudio se ha desagregado también por sexos. La muestra está constituida por los 769 individuos que decidieron seguir estudios universitarios; de
éstos el 59,95 % son mujeres y el 41,35 % varones.
La metodología utilizada ha sido la misma que en el caso anterior, aunque en
éste se han añadido cuatro nuevas caracteristicas individuales: las autovaloraciones del grado de dificuitad de los estudios elegidos por el alumno (GRADIF},
del grado de prestigio social de los estudios escogidos (GRAPRE), de las posibilidades de empleo esperadas (POSEMP) y de la rentabilidad económica esperada (RENECO).
Los resultados del análisis logit binominal para las variables seleccionadas se
presentan en la Tabla 4. En la Tabla 5 se presentan los incrementos de probabi(idad que produce cada variable significativa.
F^Sil3DISTIC^i E:SpANO[-.A
TABLA 4
Coeficientes de la ^eg^esión logit binomial para la elección entre
estudios de ciclo corto (toma valor 0 para la variable dependiente)
o largo (valor 1 ^
COEFICIENTES
VARIABLES
TOTAI.
MUJERES
4,385
- 5,821
5,194
(0,062)
( -4,827)*^^`
(0,045}
^
0,390
{ _ 1,416)
(1,458)
--0,469
(- 1,296)
T
BECACO
_
--0,447
{1,336)
GRDURB
0,078
(1,023)
0,549
(1,874)*
1,903
(6,906)**`
0,662
(2,548)**
0,222
(1,117)
0,531
{-2,656)***
0,105
(1,563)
0,351
(4,888)***
0,500
(1,129}
0,277
(2,657}^`**
0,314
(-1,191)
0,203
(2,289)**
0,363
(3,$13)***
- 0,133
(--2,545)**
-0,127
(-1,850)*
-0, 307
(-- 2,84 i )***
^
-0,505
(--2,172)**
^
--0,399
( -1,362)
(1,772)**
COEFICIENTE
INDEPENDIENTE
0,378
TICECO
EDAD
POBUNV
INTNIV
INTRAB
ESTPAD
OPCION
GRADlF
GRAPRE
POSEMP
^
0,767
(2,704)*#
2,184
(6,091)*^*
0,463
(1,238)
!
-`
1,484
(3,278}***
0,896
(2,227)**
0,603
(1,603}
-0,653
{-2,020)^`*
0,267
(2,249)**
0,292
RENECO
RESFAM
VARONES
_
PADPRO
--0,785
( -2,047)**
--0,703
^
0,746
(3,073)***
0,032
(2,745)^`**
769
0,049
(3,000)***
415
Valor 1
529
306
223
Aciertos
78,02 %
78,27 %
81,45 %
JUNSEP
NOTCOU
Observaciones
0,504
( 1,496)
Las cifras entre paréntesis son valores del estadístico t.
Significativo al 1%(***), al 5°Iv (**) y al 10 %(*}
(-1,757)*
0,981
(2, 583}***
0,018
(1,105)
318
77
ANAI_ISIS ^OCIC)ECCJNUMICU DE t_A E! ECCION L^F ESTUDIC)S SIJF^E:FZIORES
TABLA 5
Incrementos en la probabilidad de elegir estudios de ciclo largo frente a
estudios de ciclo corto para las variables significativas
INCREMENTOS DE PROBABILIDAD
VARIABLES
VARONES
TOTAL
MUJERES
GRDURB
---
-
POBUNV
+12,22
+11,45
--
INTNIV
+22,23
+49,75
+14,53
+7,92
-
+11,30
OPCION
-13,22
-
-15,23
GRADIF
-
+13,58
-
GRAPRE
+22,51
+16,10
+14,72
POSEMP
-10,52
-12,43
-16,47
RENECO
-
-
+14,86
RESFAM
-11,45
--
-17,99
PADPRO
-
-
-14,26
JUNSEP
+11,34
--
+16,67
NOTCOU
+ 10,12
+ 19,14
---
INTRAB
+6,16
Los incrementos de probabilidad están calculados en cada caso para el valor medio del resto de
las variables.
Criterios para las variables semejantes a los de la Tabla 3.
4.2.1.
Total de la muestra
Observando qué variables no son relevantes (Tabla A.2 del apéndice) ni
significativas ( Tabla 4) puede afirmarse que las características demográficas
(SEXO y EDAD) no ejercen influencia sobre la elección del tipo de estudio;
tampoco influyen las variables representativas del estatus profesionai familiar
(PADEMP, PADPRO), del nivel educativo de los padres (ESTPAD, ESTMAD},
del tipo de centro donde se cursó COU (TICECO), del ser becario (BECACO) o
del tamaño del municipio de residencia (GRDURB). Resulta evidente que en la
elección que se está considerando en este análi$is aparecen corno no significativas las variables que representan las características socioeconómicas del individuo. Por otra parte, los alumnos que escagen estudios de ciclo largo no están
motivados significativamente sobre las mayores o menores posibilidades econó-
^s^r^n^sr^c^^ ^s^^rvc.^E.A
micas de los estudios elegidos ( RENECO), ni sobre la mayor o menor dificultad
de ellos (GRADI F).
Sobre las variables significativamente influyentes en !a elección del alumno
cabe afirmar que: a) La variable que representa el interés manifestado por el
alumno en seguir estudios del ciclo largo ( INTNIV) ejerce una importante influencia sobre !a elección (+22,2 % de incremento de probabilidad); esta variable
recoge un es#ado de opíníón que se han formado los jóvenes, a través de su
experiencia y entorno personal, previamente a la toma de la decisión. b) Es de
destacar que !os jóvenes que eligen carreras de ciclo largo piensan que el
prestigio de éstas es importante {+22,51 %), aunque sus posibilidades de empleo
sean bajas (-14,52 %}, c) Los estudiantes que han hecho un bachillerato de
Ciencias (OPCION) tienen una probabilidad del 13,22 °I° inferior a los de Letras
de seguir estudios de ciclo largo. Esto se debe a que muchos de ellos escogen
carreras técnicas de grado medio. d) Los alumnos residentes en poblaciones
universitarias (POBUNV) prefieren estudios de ciclo largo {+12,22 %), e) Sin
embargo, los alumnos que residen con sus padres {RESFAII/I) siguen preferentemente estudios de ciclo corto (-11,45 °t°). Este es un resultado a primera vista
sorprendente, pero que concuerda con el anáiisis realizado en el apartado anterior. f) Las característícas académicas influyen decisivamente en la elección del
tipo de estudios, de modo que prefieren los de ciclo largo tanto los que aprueban
en junio (JUNSEP, con +11,34 %) como los que tienen búena nota media (NOTCOU con +10,12 %). g) Por último, los jóvenes que prefieren el estudio frente al
trabajo (INTRAB} es más probable que escojan estudios de ciclo largo (+7,92 °lo}.
4.2.2.
Mujeres y varones
Existen marcadas diferencias entre ambos sexos en cuanto a qué variables
son o no significativas en la decisión de elegir tipo de estudios. Ei que la ciudad
de residencia sea universitaria (POBUNV}, la nota media de COU (NOTCOU) o
el grado de dificultad de los estudios sólo afecta a las mujeres; por el contrario,
el tamaño del municipio ( GRDURB), el interés manifestado por el estudio (INTRAB}, la OPCION elegida, el residir con los padres ( RESFAM), el tener padre
profesional (PADPRO), el aprobar en junio (JUNSEP) o el estar interesado por
la rentabiiidad económica de ,los estudios tRENECO) influyen tan sólo sobre los
varones.
Por otra parte, merece destacarse que: los varones de bachiilerato de ciencias
escogen con rnayor probabilidad t +15,23 %) estudios de ciclo corto; tanto varones como mujeres piensan que los estudios de ciclo largo son más prestigiosos
(+16,10 % y+14,72 %) y tienen peores posibilidades de empieo (-12,43 % y
-16,^7 %), pero sólo las mujeres consideran la dificultad (+13,58 %), mientras
que únicamente a los varones parece que ies importa ia rentabilidad futura
ANALISlS SOCIOFr,p^JpMICO DE LA EL^CClON DE f-STUDlC^S 5t)f'ERlORE^S
T^^
(+14,86 %); las mujeres mantienen una posición más coherente que los varones
entre lo que deseaban y lo que finalmente hacen, como se desprende del
diferente efecto del interés manifestado por el nivel de los estudios (INTNIV)
sobre unas (+49,75 %) y sobre otros (+14,53 %); el que los jóvenes que residan con sus padres prefieran estudios de ciclo corto se da sólo entre varones
(-17,99 %); asimismo, es a éstos a los únicos a los que les afecta tener un padre
profesional (- 14,26 %), pero en el sentido de preferir estudios de ciclo corto; el
comportamiento frente a las características académicas es claramente diferente:
las mujeres que estudian ciclo largo son especialmente aquellas que tienen
buenas notas (+19,10 %), mientras que para los varones ésta es una decisión
que está muy marcada por el hecho de aprobar en junio (+16,67 %).
4.3.
Elección del área de estudio
Con la misma muestra y las mismas variables que en el caso anterior, se
analiza a continuación la elección entre cinco áreas de estudio: ciencias sociales,
humanidades, técnicas, ciencias naturales (excepto Biología) y ciencias biomédicas. La hipótesis necesaria para aplicar el modelo logit independiente no ordenado, de que las cinco áreas consideradas son independientes, parece cumplirse
dado que las alternativas tomadas son suficientemente diferentes y, como se verá
en los resultados, los rasgos característicos de cada área de estudio son realmente bastante específicos.
Tras una primera selección de variables por análisis discriminante (véase Tabla
A.3), se realiza un análisis logit multirrespuesta de alternativas independientes
no ordenadas cuyos resultados aparecen en la Tabla 6.
E:STAC)^^^TICF^ FSPANOLA
TABLA C
Coeficientes de la regresión logit para la eleccián del área de estudíos
INCREMENTOS DE PROBABILIDAD
VARiABLES
BIOMEDICAS
SOCIALES
- 5,629
( -4,439)`#`
- 1,798
(- 1,886)^
TlcECO
0,305
(1,075)
EDAD
HUMANI-
TECNICAS
CIENCIAS
7,709
(6,015)*'*
- 9,193
(- 5,729)*^"
-9,894
(-6,162)**^`
--0,164
(-- 0,761)
- 0,140
(-0,543)
0,635
( 1,8U6)*
-0,649
(-1,952)**
0,376
{0,804)
-0,277
(-- 0,905)
-^-0,181
(-- 0,526)
- 1,283
(- 1,929)*
-1,304
(2,610)*^`^`
SEXO
0,438
(1,662}`
0,261
( 1,285)
1,132
(4,211)***
- 2,614
(- 6,895)***
0,482
(1, 559}
INTNIV
0,630
(1,518)
0,794
(2,482)*`
- 0,821
( -2,345)^^
- 1,319
(-- 2,918)**#
1,053
(1,955)**
INTRAB
~-- 0,011
(-0,026)
- 0,224
( -0,787)
0,713
( 1,933)*
-0,671
( -1,553)
0,019
(0,041)
ESTPAD
-0,608
(--1,881)*
0,155
(0,613)
- 0,111
( -0,358)
-0,396
(- 1,035)
0,631
(1,686)*
COEF.
INDEP.
DADES
0,683
-0,031
-0,266
- 0,262
-0,604
(2,159)**
(- 0,122)
( -- 0,809)
(-0,721)
(-1,158)
OPCION
3,582
(7,243)***
-2,125
(- 9,467)***
-1,956
( -7,211)***
3,789
(5,005)*`*
3,814
(4,942)***
GRADIF
©, 160
(1,681)^
-0,385
( -5,010)***
--0,186
(-2,313)**
0,506
( 3,561)***
0,541
(3,998)***
ESTMAD
GRAPRE
POSEMP
- 0,019
0,181
- 0,224
-0,114
0,184
(-0,179)
-0,356
(2,098)**
0,669
( -2,465)**
- 0,550
( -0,819)
0,286
(1,330)
-0,092
(-4,601)*^`*
( 8,973)^^*
(-7,052)***
(2,672)***
(-1,042)
RENECO
0,041
(0,354)
0,153
( 1,595)
- 0,153
( -1,568)
0,102
{0,604)
-^0,260
(-1,884)#
RESFAM
-0,322
(-1,244)
- 0,229
(- 1,087)
O,U67
(0,251)
- 0,327
(-1,065)
0,959
(2,875)**^
PADPRO
-- 0,133
(0,375)
0,107
(0,379)
-0,888
( --2,395)**
1,203
( 2,827)***
-0,3$4
(-0,952)
PADEMP
-0,105
(-0,347)
0,534
(2,305)**
- 0,698
( --2,446)**
0,289
(0,782)
-0,319
(--0,856)
JUNSEP
1,594
(3,321}***
-0,342
(--1,285)
0,391
{1,172)
-0,516
(- 1,315)
-0,632
(- 1,515)
NOTCOU
0,004
(0,310)
- 0,016
(- 1,519)
-0,044
(-2,970)***
0,016
(0,107)
0,023
(1,508)
Valor 1: 303
Valor 1: 193
Valor 1: 102
Valor 1: 68
79,32 %
86,48 °l0
91,42 °10
90,77 %
Observaciones: 769
Aciertos
- Valor 1: 103
86,99 %
l.as cifras entre paréntesis corresponden al estadístico t.
Significativo al 1%(***}, 5%(**) y 10 %(*).
ANAL.4SIS SUCIOECONOMICO DE LA EtECC ^ (:)N DE: ESTl.1DIJS SUPER4URES
^1
Si se observan las variables que son significativas para cada área puede
apreciarse que: a} EI tipo de centro (TICECO) sólo afecta a los estudiantes de
técnicas y de ciencias pero con signo opuesto: los estudiantes de centros privados eligen carreras técnicas, mientras que los de centros públicos eligen estudios
de ciencias. b) La EDAD afecta sólo a las áreas de técnica y ciencias, e igualmente con signos opuestos, de modo que los más jóvenes eligen estudios
técnicos y los más adultos estudios de ciencias. c) EI SEXC.I afecta a tres áreas:
los estudios biomédicos y de humanidades son preferidos por mujeres, mientras
que los técnicos son preferidos por los varones. d) Los que manifiestan preferencia par !as estudios de ciclo larga (INTNIV) eligen estudios de sociales y ciencias;
lo contrario sucede para humanidades y técnicas. Por otra parte, el interés
manifestado por el estudio frente al trabajo (INTRAB) sólo afecta positivamente
a los estudiantes de humanidades. e) Los estudiantes de ciencias tienen padres
con nivel alto de estudios (ESTPAD), mientras que este nivel es bajo para los
estudiantes de biomédicas, que, por otro lado, tienen madres con nivel de estudios alto. f) Como era de esperar, la variable OPCION es muy significativa para
todas las áreas, los estudiantes de bachillerato de Ciencias no tienden a eligir ni
sociales ni humanidades. g) EI nivel de dificultad de 1os estudios (GRADIF) es
valorado positivamente por los que eligen ciencias, técnicas y biomédicas, y
negativamente por los que estudian sociales y humanidades. EI nivel de prestigio
(GRAPRE) sólo es valorado positivamente por los estudiantes de sociales y
negativamente sólo por los de humanidades. Las posibilidades de empleo (POSEMP) son consideradas positivas par los que eligen sociales y técnicas, y
negativas por los que estudian humanidades y biamédicas. Pc^r último, sólo los
estudiantes de ciencias son pesimistas respecto a fa rentabilidad económica
futura de sus estudios (RENECO). h) Los hijos de padres empresarios (PADEMP)
prefieren estudios de sociales y recha^an los de humanidades. Por otro lado, los
hijos de padres profesionales prefieren carreras técnicas y también rechazan las
de humanidades. k) EI aprobar en junio (JUNSEP) es sólo decisivo para los que
eligen estudios del área de biomédicas. La nota media de COU (NOTCOU) sólo
afecta a ios estudiantes de humanidades, de modo que estos estudios son
elegidos por los estudiantes con notas más bajas.
En la Tabla 7 se presentan, como en casos anteriores, los incrementos de
probabilidad generados por cada variable significativa para las cinco áreas consideradas. Se observa que: a) La probabilidad de elegir estudios biomédicos se
ve incrementada básicamente por haber seguido un bachillerato de Ciencias
{+26,22 %), por aprobar en junio (+11,67 %) y por tener una madre con nivel de
estudios altos ( +5,00 %). b) Los estudios de sociales se ven influenciados fundamentalrnente por haber realizado un bachillerato de Letras (-16,54 %) y tener
un padre empresario (+11,71 %). Estos estudiantes manifiestan una clara preferencia por los estudios de ciclo largo (+17,40 %), y opinan que tienen buenas
ESTAC71S^1CA FSPANOI.A
posibilidades de empleo (+11,71 %) y que sus estudios no son difíciles (-8,43 %).
c) Los estudíos de humanidades son elegidos por estudiantes con bachíllerato
de Letras (- 20,53 %), mujeres ( +11,88 %), con padres ni profesionales (-9,32 %)
ni empresarios (-7,33 %). d) Los efectos de las variables analizadas sabre la
elección de estudias técnicos son débiles: sólo el haber seguido un bachillerato
de Ciencias (+4,53 %) y el ser varones (-3,13 %) ejerce influencia relevante. e)
La variable más decisiva sobre ia elección de estudios científicos es el haber
hecho un bachillerato de Ciencias (+7,20 %); el resto de variables, aunque
significativas, ejercen una influencia poco relevante.
TABLA 7
incrementos de probabilidad para la elección del área de estudios
INCREMENTOS DE PROBABILIDAD
VARIABLES
Bi(^MEDICAS
S^CIALES
HUMANipADES
TECNICAS
CIENCIAS
TICECO
---
-
-
+0,76
-1,23
EDAD
---
--
-
-1,54
+2,46
SEXG
+3,21
-
+11,88
--3,13
--
INTNIV
-
+17,40
-8,61
-1,58
+1,99
INTRAB
--
-
+7,48
-
--
ESTPAD
-^4,45
--
--
--
+1,19
ESTMAD
+S,dQ
-
-
-
---
oPCIaN
+26,22
--46,54
-20,53
+4,53
+7,20
GRADiF
+1,17
-8,43
-1,95
+0,61
+1,02
-
+3,97
-2,35
-
--
-5,78
0,34
--
GRAPRE
POSEMP
--2,61
+14,65
RENEC4
-
--
-
--
--0,50
RESFAM
--
-
-
---
+1,81
PADEMP
--
+11,71
-7,33
-
-
PADPRO
--
-
-9, 32
+ 1,44
-
JUNSEP
+11,67
--
--
--
NOTCOU
-
---
-
--
---- 0,46
^os incrementos de probabilidad están calculados en cada caso para los valores medios del resto
de las variables.
Criterios para las variables explicativas semejantes a los de la Tabla 3.
ANALISIS SOCIOECONOMIC(^ DE t_A ELECCION nE ESTt ^ [)IOS ^IIPERIORES
5.
8;^
CONCLUSIONES
Mediante técnicas logit se han analizado tres decisiones tornadas por los
alumnos que finalizan COU. La primera decisión considerada ha sido la que
toman los alumnos de COU respecto a matricularse o no en 1a universidad. Los
resultados de estos análisis permiten afirmar que ésta es una decisión que está
básicamente tomada por los alumnos antes de cursar el COU: es la consecuencia
de criterios y circunstancias previas del alumno que se han ido decantando desde
que abandonó los estudios obligatorios; es evidente que el proceso selectivo,
desde un punto de vista socioconórnico, se realiza con anterioridad al curso de
COU. Las variables que influyen sobre esta decisión dei alumno son exclusivamente las académicas y las relacionadas con el lugar de residencia farniliar; cabe
destacar la clara inclinación de los alumnos a seguir estudios universitarios
cuando ello les supone el residir fuera del domicilio familiar. EI estudio se ha
completado con un análisis diferenciado para mujeres y varones; de él se deduce
que la decisión femenina es más dependiente de las circunstancias externas
(becas, lugar de residencia, etc.), mientras que ia de los varones está básicamente influenciada por el nivel de rendimiento académica.
I_a segunda decisión considerada es la elección que realiza el alumno entre
estudios de ciclo corto y de ciclo largo. Esta elección aparece controlada básicamente por las características académicas de los alumnos, de modo que los
mejores alumnos prefieren estudios de ciclo largo, a los que consideran más
prestigiosos aunque con rnenores posibilidades de empleo. Las diferencias entre
varones y mujeres respecto a esta elección son también significativas.
Por último, se ha analizado la decisión #omada por el alumno en la elección de
área de estudio. Los resultados de este análisis son concordantes can las ideas
más generaiizadas sobre las ventajas e inconvenientes de cada tipo de carrera,
no dándose ningún resultado especialmente Ilamativo.
Aunque el presente trabajo permite conocer un poco mejor las motivaciones
de los alumnos en la elección de estudios universitarios, tiene una importante
limitación originada por los datos utilizados; en efecto, unas decisiones como las
analizadas aquí se toman a lo largo de un período de tiempo que se inicia, como
mínimo, al final de la enseñanza obligatoria: sólo una encuesta a lo largo de todo
e1 período permitiria conocer con profundidad la influencia de las circunstancias
socioeconómicas del individuo sobre la consecución de 1a enseñanza secundaria
postobligatoria y sobre su entrada en la educación superior.
8-^
^sr^oisr^rA^ ESPAÑOIA
APENDiCE
Dado que contamos inicialmente con un gran número de variables cualitativas,
nos proponemos un doble objetivo:
Representar, de forma adecuada, el conjunto de observaciones que nos
permitan verificar que estamos ante grupos bíen diferencíados.
Encontrar el conjunto de variables que mejor contribuyan a la discrimínación de estos grupos.
Para conseguirlo, utilizaremos como fase previa a la apiicación del modelo logit
un Análisis Factorial Discrirninante, concretamente el Análisis Discriminante (AD)
paso a paso, que nos permite obtener el conjunto de n variables que más
discriminan los grupos, y, aunque este procedimiento no nos garantiza que
obtengamos el mejor subconjunto de n variables, puede proporcionarnos en la
práctica una aproximación suficientemente buena. Este tipo de técnícas posee
una gran aplicabilidad al no precisar hipátesis previas sobre las distribuciones de
probabilidad seguidas por las variables.
Como consecuencia, la primera fase de! estudio se ha iniciado con tres AD
para las 17 variables explicativas usadas, tanto para la muestra total como para
la muestra desglosada por sexos. En !a tabla A.1 se dan los resultados del AD.
Se ha calculado una función discriminante para cada una de las tres situaciones
consideradas. Los resul#ados son altamente significativos ( con niveles inferiores
al 1% ^ y explican el 32,15 °t°, el 37,34 % y el 29,27 °I°, respectivamente, de la
variabilidad entre grupos. Por otra parte, el modelo predice correctamente, para
cada una de las situaciones consideradas, el 90,0 %, el 89, 7% y el 91,1 % de
los datos observados.
Las correlaciones entre las variables predictoras y la función discriminante
revelan qué variabies contribuyen más a explicar la asistencia o no a la universidad y perrni#en determinar las variables no significativas, lo que facilita los
análisis posteriores.
De los resultados de ia Tabla A.1 se deduce que las siguientes variables no
son relevantes para la decisión de ir o no a la universidad: tipo de centro en el
que se ha realizado COU (TICECO}, SEXO, nivel de estudios de los padres
(ESTPAD, ESTMAD), OPC10N elegida y tener un padre profesional (PADPRO).
EI hecho de que el nivel de estudios de los padres no influya en la decisión de
los hijos difiere dEl resultado obtenido por estudios semejantes realizados en
otros países y contradice, a primera vista, la evidencia intuitiva; hay que tener en
cuenta, sin embargo, que el presente estudio está hecho a alumnos que ya han
Ilegado a COU; es de suponer que la indudable influencia familiar ya se ha dejado
ANAL.ISIS SQCiOECONOMICO DE LA EIEC;t;IUN DE: E=51111)^C^S `^1.JPEf^^t)^-^E:S
f3`._>
sentir con anterioridad, sólo así explica que casi el 45 % (ver Tabla 1) de la
muestra tenga padres con estudios de bachillerato superior o universitarios.
Para ef caso de varones y mujeres, en esta primera fase del estudio, las
variables que se desechan ( Tabla A.1) son diferentes para ambos sexos: mientras que para las rnujeres no resultan relevantes ni el tipo de centro de COU
(TICECO) ni ia nota media de COU (NOTC^OU), para los varones hay que
desechar la EDAD, el tener o no beca (BECACO), ei interés manifestado por el
estudio ( INTRAE) y el tener padre empresario (PADEMP).
FSTADISii^A ESF'A ^JnLA
TABLA A.1
Resuitados del anáfisis discriminante para la elección de ir o no
a la Universidad
TOTAL
VARlABLES
Valor-F
Un^
variant®
G^
(1,844)
Pesos
Estan-
dariZados
MUJERES
Facto-
res de
^rga
Valor-F
Univariante
GL
^ ^ 495)
Estan-
Pesos
darízados
VARONES
Facto-
res de
carga
Valor-F
Unívaríante
G^
^ 1 3^ ^)
Estan-
p,esos
darizados
Facta-
res de
carga
--
--
--
--
----
--
3,19
-0,355
--0,448
EDAD
2,89
0,271
0,432
3,82
0,342
0,486
--
--
--
SEXO
-
--
--
--
--
--
-
---
--
BECACO
1,7s
-0,196
0,274
2,50
--0,261
--0,306
-
---
--
GRDURB
2,76
0,073
0,125
2,05
0,069
0,145
1,51
0,095
0,1 +68
POBUNV
9,53
-0,517
-0,294
5,45
--0,448
- 0,297
2,72
--0,466
-0,331
INTGEN
--
--
--
--
--
-
--
--
---
I NTN IV
--
--
--
--
-
-
--
--
---
(NTRAB
4,09
-^-0,301
-- 0,512
9,24
-- 0,514
- 0,639
--
---
--
ESTPAD
--
---
---
--
-
-
--
-
--
ESTMAD
-
~
--
--
--
--
-
--
-
OPCION
--
-
-
1,29
0,141
0,019
1,00
-0,181
0,151
RESFAM
9,62
0,402
0,307
6,46
0,380
0,262
2,75
0,362
0,253
PADEMP
2,18
--0,172
- 0,159
1,40
-- 0,159
- 0,171
--
--
--
PADPRO
-
--
--
--
---
----
-
---
---
JUNSEP
27,83
-0,743
- 0,842
31,18
- 0,$46
- 0,943
6,80
--0,580
- 0,573
NOTCOU
1,88
Q,008
0,423
--
--
--
3,29
0,017
0,281
TICECO
Test de
Bartlett
V=
g2,45
V=
74,83
V30,77
Correlación
Canónica (*)
32,15
37,34
29,27
%
%
%
Aciertos
90, 0°l0
89, 7°10
91,1 %
Jackniffe
90,0 %
8$,7 %
91,1 %
{*)
(Jbtenida a partir de la matriz de var-covar.
ANALISfS SOCIOECONOMICO DE LA ELECCfON OE ESTUO ^ OS SUPERIORES
f^7
En la Tabla A.2 se presentan los resultados del AD para el caso de la eleccián
entre estudios de ciclo corto y largo: se puede apreciar que la función discriminante obtenida es altamente significativa ( niveles inferiores al 1%), captando el
52,19 °/a, 55,66 % y el 52,33 %, respectivamente, de la variabilidad intergrupal.
Se obtienen además unos importantes porcentajes de aciertos del 78,2 %,
78,3 °1° y el 81,4 °lo, respectivamente.
Se ha realiZado un AD múltiple que clasifica las cinco á reas. Se han obtenido
(Tabia A.3) cuatro funciones discriminantes significativas como consecuencia del
análisis, entre los cinco grupos, con una ^2 (68} = 1.099,79, a<.01. Después de
eliminar la primera función, el poder discrirr^inante restante es muy significativo:
x2 (48) = 477,55, a<.01. Tras eliminar las dos prirneras funciones discriminantes,
el poder discriminante restante es igualmente significativo, con una x2 (30) _
= 10^1,91, a<.01. Sucede lo mismo al eliminar las tres primeras funciones
discriminantes, con una x2 (14) = 36,21, a<. 01. Estas cuatro funciones explican
e! 74,86 %, 62,36 %, 29,43 % y 21,67 %, respectivamente, de la variabilidad
entre los grupos en la discriminación. la primera función es la que discrimina entre
el área de humanidades de la de sociales, la segunda función entre la de
biomédicas de la de ciencias, la tercera función diferencia entre humanidades y
técnicas, y ia cuarta función discrimina entre técnicas y biomédicas.
Se consigue un porcentaje de aciertos global de casi un 67 %, siendo los más
importantes los correspondientes a biomédicas (75 %) y técnicas (76,5 %). La
ganancia total de clasificación obtenida por el AD frente a una clasificación
aleatoria es de casi un 55 %.
Como se puede apreciar, se descartan cuatro variables por no ser relevantes:
el tener beca (BECACO), el tamaño del municipio (GRDURB), el que el municipio
tenga centro universitario (POBUNV) y el interés manifestado por el estudio
(INTGEN}.
ES1A[)ISTIC^A FrPANC)LA
TABLA A.2
Resultados de! análisis discriminante para la elección de carreras
de ciclo corto o largo
VARIA-
BLES
TICECO
Valor-F
Un^_
variante
GL
(1,755)
-
EDAD
2,29
SEXO
-
Pesos
Estan-
Facto-
res d®
dar^
zados
carga
-
--
0,163
.._
VARONES
MUJERES
TOTA^
Valor-F
Univariante
Gb
(,I,^37)
2
,02
Pesos
Estandarizados
Facto-
res de
carga
Valor-F
Univariante
GL
(,t,3g^)
Estan-
Pesos
darizados
Facto-
res de
carga
-0 ,128
-0,307
--
--
--
0,159
1,91
0,184
0,240
--
--
--
-
_..
-
._._.
^.
._._
.-
BECACO
---
--
--
1,68
0,150
0,148
1,36
---0,175
-0,197
GRDURB
1,56
--0,036
--0,141
-
-
-
7,54
-0,102
-0,123
POBUNV
2,99
---0,189
-0,156
8,04
-0,285
--0,354
---
--
-
--
--
--
-
-
-
^
-
- 0,0885 -0,991
54,43
-0,933
--0,921
15,25
-0,673
---0,743
-0,286
-0,380
1,62
-0,168
-0,405
6,28
-0,394
- 0,423
-0,077
-0,222
--
-
-
2,58
-0,206
-0,082
--
--
-
-
-
-
-
0,139
4,64
0,236
-0,264
-^0,137
---
--
-
INTGEN
--
INi'NIV
70,37
INTRAB
7,71
ESTPAD
1,14
ESTMAD
-
--
OPCION
7,64
0,200
0,214
1,51
0,111
GRADIF
2,72
-0,041
- 0,023
5,51
-0,070
GRAPRE
26,92
-0,136
--0,027
16,33
-0,130
^-0,083
6,04
--0,104
-0,005
POSEMP
7,41
0,050
0,070
3,37
-0,042
-0,148
9,66
0,110
0,051
RENECO
-
RESFAM
5,53
PADEMP
-
-0,197
-
---
-
--
-
3,47
-0,104
-0,010
0,090
1,74
-0,131
--0,073
4,58
0,283
0,281
--
--
-
-
--
`-
-
PADPRO
--
---
---
-
--
-
3,16
0,241
0,066
JUNSEP
12,64
-0,344
-0,462
3,07
--0,219
- 0,318
8,31
-0,411
-0,575
NOTCOU
7,19
-- 0,010
-0,246
9,17
-0,015
- 0,139
1,53
0,007
--0,297
T®st de
Bartlett
V=
241,92
V=
167,78
V99,02
Correlación
Canónica {*)
52,19
55,66
52,33
%
%
%
Aciertos
78,2 %
78,3 %
81,4 %
Jackniffe
77,2 %
76,3 %
7$,4 %
(*)
Obtenida a partir de la matriz de var-covar.
^^.^
ANALISIS SOCIOECONOMICO DE ^A EIECCION [:)E E^c>Tl.JL710S Sl)PE:F^IOF2ES
TAQLA A.3
Resultados del análisis discriminante para la elección del área
de estudios
VARIABLES
Valor-F
Unívariante
GL
(4,748)
TICECO
Factores de carga
Pesos Estandarízados
F1
F2
F3
F4
F1
F2
F3
F4
2,37
-0,090
-0,013
-0,224
0,273
-0,057
0,054
-0,163
0,249
EDAD
1,53
-- 0,092
-0,095
0,231
-0,159
0,036
-0,035
0,067
--0,232
SEXO
24,00
0,386
-0,117
0,630
0,021
0,374
-0,136
0,591
0,018
BECACO
--
-
-
--
-
--
--
--
--
GRDU RB
--
-
--
-
--
--
---
-
-
POBUNV
-
-
--
-
-
--
-
-`-
-
I NTGEN
-
--
-
-
-
-
---
--
-
INTNIV
4,98
-0,050
-0,062
-0,744
-0,007
--0,031
-0,095
-0,669
-0,078
INTRAB
1,27
0,111
-0,083
0,100
0,110
0,037
-0,089
0,278
0,087
ESTPAD
1,58
-0,024
0,055
0,077
-0,360
--0,104
0,049
0,140
0,024
ESTMAD
2,48
-0,025
-0,033
0,155
0,474
- 0,065
0,033
0,165
0,377
OPCION
115,73
-0,912
-0,359
0,279
0,130
-0,958
-0,326
0,176
0,079
GRADIF
19,19
-0,134
-0,047
-0,041
-0,096
- 0,129
0,010
0,039
-0,004
0,110
-0,007
-0,0$2
0,087
0,087
0,038
GRAPRE
2,71
-0,020
0,032
POSEMP
38,82
-0,026
0,150
0,035
-0,027
-0,168
0,129
0,047
0,038
RENCEO
1,35
-0,015
0,031
--0,021
0,076
-0,086
0,098
0,032
0,081
RESFAM
2,94
-0,008
--0,042
0,159
-0,423
0,077
-0,013
0,094
-0,392
PADEMP
2,58
-0,053
0,140
0,035
0,085
0,003
0,083
0,035
0,106
PADPRO
3,04
-0,199
0,088
--0,151
0,146
-0,135
0,063
0,003
0,136
0,519
0,162
-0,104
0,245
0,495
-0,007
0,077
--0,025
0,168
0,241
JUNSEP
4,18
0,037
-0, ^ 48
0,185
NOTCOU
2,83
--0,008
--0,002
0,003
Autovalores (*)
1,275
0,636
0,095
Correlación canónica ( *)
74,86 %
62,36 %
29,43 % 21,67 %
Aciertos
66,7 %
(74,9 %;
Jackniffed
62,8 %
(72,29 %; 65,3 %; 50,5 %; 71,6 %;
Tau
54,92 %
(*)
Obtenidos a partir de la matriz de var-covar.
0,049
63,3 %; 5$,3 %; 76,5 °lo; 24,4 %)
16,2 °/a)
,
^O
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ESTA[^^ST ^C^ Esc^ar^ot ^
SUMMARY
POST-HIGH SCHOOL EDUCATIONAL CHOICE:
A SOCIOECONOMIC ANALYSIS
This paper presents an analysis of the social, economic and family
factors that may influence an indívidual at the time of deciding whe#her
to pursue his/her formation through high education.
A!f#er a shart introduction, a model is specified and tested with data
abtained from a survey of COU students (Senior High School). The
Qualita#ive Response Model has been applied to estimate the influence of the above mentioned factors. Three individual decisions have
been considered: to enter or not to enter university, the choice between
long term or short trem studies and the choice of the field of study.
Key words: Economics of Educatíon, Higher Education, Discriminant
Analysis, Binomial Logit Model, Multinomial Logi# Model.
AMS Classífication: 62H30, 62P25.