78 Documento de Trabajo RETORNOS A LA EDUCACIÓN SUPERIOR EN EL MERCADO LABORAL: ¿VALE LA PENA EL ESFUERZO? Gustavo Yamada 4 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? © Universidad del Pacífico Cntro de Investigación Avenida Salaverry 2020 Lima 11, Perú www.up.edu.pe © Consorcio de Investigación Económica y Social Antero Aspíllaga 584, El Olivar Lima 27, Perú www.cies.org.pe Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? Gustavo Yamada 1a. edición: marzo 2007 Diseño: Ícono Comunicadores I.S.B.N.: 978-9972-57-111-4 Hecho el depósito legal en la Biblioteca Nacional del Perú: 2007-03106 Este documento corresponde al nº 30 de la serie Diagnóstico y Propuesta del Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES). BUP-CENDIBUP-CENDIBUP-CENDIBUP-CENDIBUP-CENDI Yamada Fukusaki, GustavoYamada Fukusaki, GustavoYamada Fukusaki, GustavoYamada Fukusaki, GustavoYamada Fukusaki, Gustavo Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? / Gustavo Yamada Fukusaki. − Lima : Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico ; CIES, 2007. - (Documento de Trabajo ; 78). /MERCADO DE TRABAJO/EDUCACIÓN SUPERIOR/UNIVERSIDADES/PROFESIONALES/PERÚ/ 331.96 (85) (CDU) Miembro de la Asociación Peruana de Editoriales Universitarias y de Escuelas Superiores (Apesu) y miembro de la Asociación de Editoriales Universitarias de América Latina y el Caribe (Eulac). Este documento es resultado del proyecto homónimo desarrollado en el marco del siste- ma de concursos del CIES, con el auspicio de la Agencia Canadiense para el Desarrollo Internacional (ACDI) y el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC). El Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico y el Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES) no se solidarizan necesariamente con el contenido de los trabajos que publican. Prohibida la reproducción total o parcial de este documento por cualquier medio sin permiso de la Universidad del Pacífico y el CIES. Derechos reservados conforme a Ley. 5 Gustavo Yamada Introducción ..................................................................................................... 7 1. Motivación y objetivos del proyecto ................................................ 15 2. Evolución de los retornos a la educación en el Perú, con énfa- sis en la educación superior: metodología, estimaciones y análisis 1985-2004 .............................................................................. 21 2.1 Marco teórico, metodología y trabajos previos .................... 21 2.2 Resultados «macro» 1985-2004: retornos a la educación ... 25 2.2.1 Retornos lineales ............................................................... 25 2.2.2 Convexidad en los retornos ............................................ 27 2.2.3 Retornos por grupos poblacionales importantes ...... 30 2.2.4 Resultados con una acumulación (pool) de datos 1985-2000 ......................................................................... 35 2.2.5 Retornos por niveles ......................................................... 38 3. Una exploración más profunda a los retornos en el año 2004 .... 41 3.1 Corrección por sesgo de selección ........................................... 41 3.2 Variables instrumentales ............................................................ 44 3.3 Metodología de cuantiles ............................................................ 46 3.4 La tasa de rentabilidad privada y social de la educación superior en el Perú ........................................................................ 49 4. La microeconomía del estudio: resultados de profesiones emblemáticas .......................................................................................... 53 Índice 6 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? 5. Conclusiones e implicancias de política ......................................... 67 Bibliografía ..................................................................................................... 79 Anexos ............................................................................................................. 83 7 Gustavo Yamada Introducción* En las últimas décadas, el número de profesionales que ingresan cada año al mercado laboral peruano se ha multiplicado 65 veces. Hoy en día, estu- dian en el Perú medio millón de jóvenes en 85 universidades, mientras que otros cerca de cuatrocientos mil jóvenes se forman en más de un millar de institutos superiores no universitarios. La oferta de educación superior parece crecer sin mayores límites, mientras que los jóvenes pasan de la secundaria a los estudios superiores casi por inercia. La imagen temible del profesional taxista, abiertamente desempleado o que gana muy poco en su propia especialidad, asusta. Sin embargo, todos los años siguen egresando en nuestro país cerca de cien mil profesionales universitarios y técnicos con estudios superiores. Y muchos se preguntan si vale la pena todo este esfuerzo de inversión individual, familiar y como sociedad en su conjunto. ¿Es cierto todavía que una carrera superior uni- versitaria o no universitaria aumenta los ingresos esperados del individuo en el complicado mercado laboral peruano? ¿Resulta tan rentable como * El autor agradece la excelente asistencia de investigación de María de los Ángeles Cárdenas y los comentarios y sugerencias de Martín Benavides, Juan Chacaltana, Javier Luque, Iván Montes, Germán Reaño, un lector anónimo de una versión previa de este informe y los participantes de la «Conferencia de Políticas de Empleo y Capital Humano en la Región Andina», la «Segunda Conferencia de Economía Laboral» y el «XVII Seminario Anual del CIES». De igual manera, agradece el financiamiento otorgado por la Agencia Canadiense para el Desarrollo Internacional, a través del Consorcio de Investigación Económica y Social. Todas las opiniones expresadas aquí y eventuales errores de interpretación son responsabilidad exclusiva del autor y no comprometen a la Universidad del Pacífico. 8 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? cualquier otra inversión económica o financiera alternativa? La respuesta es mixta: depende del tipo de educación superior realizada. La presente investigación encuentra evidencia mixta acerca de la rentabi- lidad de la inversión en educación superior en el mercado laboral peruano. Gracias a la convexificación de los retornos a la educación, la educación universitaria (tanto privada como pública) ofrece en la actualidad rentabilidades privadas y sociales comparables, en términos reales, con otras alternativas de inversión financiera y económica disponibles en el país. En cambio, la educación superior no universitaria tiene rentabilidades privadas y sociales muy por debajo de cualquier inversión alternativa dis- ponible, e incluso cercanas a cero en términos reales. Esta situación se explica, posiblemente, por factores tanto de demanda como de oferta. Por un lado, todos los sectores están demandando cada vez más mano de obra calificada porque sus procesos productivos requieren de competencias profesionales transversales en sistemas, tecnologías de la in- formación y otros campos del saber. Por otro lado, se requiere compensar las falencias de la educación básica en nuestro país con más años de educa- ción (llegando hasta el nivel superior universitario), para poder alcanzar el mínimo adecuado de competencias laborales necesarias para desenvolver- se en un puesto de trabajo competitivo, en pleno siglo XXI. En la parte «macro» de nuestro análisis, encontramos que los datos de corte transversal no arrojan mayor vinculación de los retornos promedio a la educación con el estado del ciclo económico. Sin embargo, regresio- nes con datos acumulados pool sí muestran una relación positiva con el ciclo: los retornos promedio lineales bajan hasta 7% en períodos recesivos y aumentan hasta 11% en períodos de expansión económica. En este sen- tido, no existe tendencia secular alguna para el aumento o disminución de los retornos a la educación en el Perú. Los datos más bien indican que los retornos han fluctuado alrededor del 10% en los últimos veinte años. La corrección por sesgo de selección de Heckman reduce este retorno promedio a 7% por cada año de educación. Una corrección alternativa por variables instrumentales también ajusta hacia abajo los retornos a la 9 Gustavo Yamada educación, situándolos alrededor de 8%. Por último, todas las pruebas efectuadas indican la existencia de una convexidad en los retornos a la educación en el Perú, que se acentuó en la década pasada y se ha mante- nido desde entonces. En cuanto a los retornos diferenciados por género, se observa que el retor- no a la educación femenina resulta alrededor de un punto porcentual me- nor que el retorno a la educación masculina, lo que da indicios de discri- minación potencial en esta dimensión. Por otro lado, se aprecia un retorno numéricamente muy superior para la educación privada en comparación con la pública, a pesar de su calidad heterogénea. Es más, la brecha entre ambas parecería estar creciendo como consecuencia del deterioro adicio- nal de la educación pública ocurrido en las últimas décadas. Los retornos a la educación son heterogéneos a lo largo de la distribución de individuos por ingresos. Los retornos fluctúan entre 9% para el decil más bajo de la distribución y 12% para el decil más alto de la distribución, y crecen de manera monotónica a lo largo de todos los deciles. Este resul- tado evidencia que los retornos a la educación están correlacionados de manera positiva con variables no observables de los individuos, tales como el talento innato, los antecedentes familiares, la calidad de la educación y las redes sociales, lo que hace que los retornos más altos se ubiquen en las partes más altas de la distribución de ingresos. Existe un significativo castigo remunerativo para las generaciones que nacieron de 1960 en adelante y que recibieron educación pública, posi- blemente debido a que fueron las más afectadas por la combinación de crisis económica secular, explosión demográfica y disminución de la ca- lidad de la educación peruana. Sin embargo, un número lo suficiente- mente elevado de años de educación le permitiría a individuos de estas cohortes recientes impedir que estas presiones del mercado laboral afec- ten su remuneración relativa. En cuanto a los retornos por niveles educativos a lo largo del tiempo, existen tendencias importantes. El retorno a la educación primaria (tanto 10 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? completa como incompleta) ha disminuido (se ubica en 5,6% para la pri- maria incompleta y en 3,8% para la primaria completa, en el 2004). Aun más notoriamente, el retorno a la educación secundaria se ha reducido a la mitad de sus niveles de la década de 1980 (se sitúa en 5,1% para la secun- daria incompleta y en 6,3% para la secundaria completa, en el 2004). El retorno a la educación superior no universitaria parece haber disminuido también, aunque de manera moderada (se ubica en 10,8% en el 2004), mientras que, claramente, los retornos a la educación universitaria se han incrementado en cerca de cincuenta por ciento respecto de la década de 1980 (se sitúan en 17,3% en el 2004). Por ello, la fotografía final del 2004 muestra una fuerte convexidad de los retornos que imprime unos rendimientos adicionales crecientes para los ni- veles de educación superior. Más aun, las correcciones por sesgo de selec- ción de Heckman amplían las brechas a favor de la educación superior, en especial de la universitaria. Mientras que en las estimaciones MICO (mínimos cuadrados ordinarios) el retorno a la educación superior universitaria es 2,7 veces el retorno a la educación secundaria completa (17,3% frente a 6,3%), corrigiendo por sesgo de selección, el ratio de retornos universitaria / se- cundaria es superior a 5 veces (14,6% frente a 2,8%). Por su parte, la ventaja de la educación universitaria por sobre la superior no universitaria crece de 60 por ciento (17,3% frente a 10,8%) a 92 por ciento (14,6% frente a 7,6%). La rentabilidad privada y social de la inversión en educación superior se mide por las tasas internas de retorno (TIR), que consideran todos los cos- tos incurridos y los coeficientes de regresión de mínimos cuadrados ordi- narios. Las TIR privada y social en el 2004 para un profesional que culmi- nó sus estudios en una universidad pública se han estimado en 21,6% y 16,9% con mínimos cuadrados ordinarios, rentabilidad que, en términos reales, supera a las mejores alternativas de inversión financiera en el país. La TIR para el caso del profesional que estudió en una universidad privada se calculó en 18,4%. En el caso de la educación superior no universitaria, las rentabilidades pri- vadas y sociales se reducen enormemente para los estudios tanto en institu- 11 Gustavo Yamada tos públicos como en privados. En las instituciones públicas, las TIR reales con mínimos cuadrados ordinarios se han estimado en 9,6% (en el ámbito privado) y 7,8% (en el ámbito social), porcentajes que resultan inferiores a las mejores rentabilidades ofrecidas por ahorros a largo plazo en el sistema financiero peruano y a la rentabilidad de los proyectos de inversión públi- ca que aprueba el SNIP (Sistema Nacional de Inversión Pública). Más aun, en las instituciones privadas, la TIR respectiva es apenas de 2,8%, lo que es una clara señal de alarma para la inmensa cantidad de jóvenes que ingre- san año tras año a institutos superiores tecnológicos privados de dudosa calidad y pertinencia. Cuando se incorporan al calculo de las TIR los ajustes de Heckman, los retornos reales se mantienen aún en tasas competitivas para los niveles de educación superior universitaria pública (14,7%) y privada (12,2%). La TIR social en este primer caso asciende a 12% anual. En cambio, los retor- nos reales para la educación superior no universitaria resultan muy bajos y hasta cercanos a cero. Para el nivel no universitario público, la TIR privada real asciende a 6,4%, mientras que su equivalente social es de 5,5%. En el caso del nivel no universitario privado, la TIR es de 1,2% anual. La ingeniería civil resulta ser la profesión mejor remunerada en el merca- do peruano, con un promedio de 4.079 soles mensuales. También aparecen percibiendo más de tres mil soles mensuales en promedio: los economistas, con 3.711 soles; los administradores de empresas, con 3.600 soles; los profesionales de informática, con 3.322 soles; y los demás ingenieros, con 3.204 soles mensuales. En el otro extremo, con remuneraciones inferiores a los mil soles mensuales, encontramos a los profesores de educación públi- ca primaria (754 soles) y secundaria (731 soles), y también a los profesores de educación primaria en escuelas privadas (939 soles). Las profesiones en este grupo obtienen menos de la mitad de la remuneración promedio pro- fesional en el Perú. En el caso de las profesiones no universitarias o carreras técnicas, las cua- tro primeras ocupaciones del ranking demandan carreras técnicas de admi- nistración para su desempeño: los técnicos en administración obtienen una 12 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? media mensual de 1.644 soles; los cajeros y cobradores de ventanilla ga- nan 1.397 soles; los agentes técnicos de ventas, 1.292 soles; y los emplea- dos administrativos en general obtienen 1.276 soles mensuales. El grupo de carreras no profesionales con remuneraciones menores a mil soles men- suales lo encabezan las secretarias, con 922 soles mensuales. Los auxiliares de contabilidad, administración y derecho obtienen en promedio 855 so- les, mientras que los profesores (sin título universitario) de educación pú- blica secundaria y primaria ganan 851 y 798 soles mensuales, respectiva- mente. Al final de la tabla figura el personal de enfermería de nivel medio, con 679 soles mensuales. El ingreso esperado mensual de las profesiones emblemáticas capturadas por nuestra metodología es de 1.726 soles, y es fruto de las siguientes situaciones. Cerca de la mitad (48,7%) de los profesionales activos trabajan en la profesión que estudiaron y obtienen un promedio de ingresos de 2.027 soles mensuales. Cerca de la quinta parte (18,9%) de los profesiona- les labora en profesiones diferentes de las que estudió y genera ingresos promedio de 1.775 soles. Lamentablemente, casi 3 de cada 10 profesiona- les (28,5%) se ven forzados a trabajar en ocupaciones que requieren mucha menor preparación académica y obtienen, en promedio, 1.419 soles. Por último, un 3,9% está abiertamente desempleado. Asimismo, un 10% de los profesionales permanece fuera de la fuerza laboral. El ranking de ingresos esperados lo encabezan los ingenieros civiles, con prácticamente tres mil (2.966) soles mensuales, a pesar de tener la tasa de desempleo abierto profesional más alta (10%). Se trata de una profesión con calificaciones bastante específicas que no son fácilmente adaptables a otras ocupaciones. El segundo lugar de este ranking lo ocupan los admi- nistradores de empresas, con 2.597 soles mensuales. En este caso, el nivel de aparente subempleo profesional es bastante elevado (51,9%). No obs- tante, esta situación no implica una penalización excesiva en los ingresos. Los médicos ocupan el tercer lugar del ranking, con 2.568 soles de ingre- sos esperados. La medicina es una ocupación muy especializada que es ejercida por casi las tres cuartas partes (72,7%) de quienes la estudiaron. 13 Gustavo Yamada En la peor situación económica encontramos a los profesores de primaria, que trabajan fundamentalmente en escuelas públicas, con ingresos espera- dos mensuales de 816 soles; luego, a los profesores de secundaria que laboran principalmente en escuelas públicas, con ingresos promedio de 827 soles; y, seguidamente, a los profesores de educación primaria ubica- dos en escuelas privadas, con ingresos promedio de 840 soles. Cuando se realiza este análisis por profesiones con el auxilio de regresio- nes, se confirma que la ingeniería civil sería la profesión más rentable en nuestro país, puesto que los individuos que la estudiaron y la ejercen tie- nen una remuneración casi 60% mayor que el promedio de la educación superior universitaria. Sin embargo, los ingenieros civiles que se encuen- tran profesionalmente subempleados sufren castigos remunerativos consi- derables, de manera tal que terminan obteniendo 15% menos que el pro- medio general para los profesionales. En cuanto a las profesiones que re- muneran menos que el promedio del mercado, encontramos a los enferme- ros, que reciben ingresos 57% menores que el promedio para trabajadores con educación superior en el Perú. Esta investigación ha identificado a la reforma de la educación superior no universitaria como una prioridad de política pública, puesto que no está generando suficiente rentabilidad ni pública ni privada, de acuerdo con los resultados agregados de las encuestas nacionales de hogares. El Estado y la sociedad civil deberían exigir a cada uno de los centros de educación superior información verificable acerca del destino laboral de sus gradua- dos, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones de los jóvenes. Las acreditaciones que deberían obtener obligatoriamente todas estas institu- ciones para poder mantenerse en el sistema educativo, tendrían que incluir indicadores mínimos de inserción laboral adecuada de sus graduados. Si bien los resultados agregados muestran rentabilidades competitivas para la educación universitaria, no puede descartarse que exista un grupo im- portante de universidades privadas y públicas en todo el país que tampoco esté formando profesionales que se puedan insertar de manera adecuada en 14 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? el mercado laboral. El Estado y la sociedad civil deben exigir información verificable en este sentido, para todas las universidades por igual. La otra dimensión de la información ausente en el momento de decidir qué estudiar son los resultados laborales desagregados por carrera universita- ria y técnica. Los estimados aquí presentados demuestran que se puede procesar información útil para una mejor toma de decisiones sobre el futu- ro profesional de los jóvenes, que combine elementos de vocación y apti- tud con la realidad del mercado laboral. Muchas administraciones públicas en el mundo, ya sea desde los ministerios de trabajo o desde los de educa- ción, toman esta tarea como parte esencial de su servicio a los ciudadanos. Por razones de eficiencia económica y equidad social, el Estado peruano necesita apostar por producir, exigir y difundir más información acerca del mercado de educación superior. Una primera medida sería incluir en las encuestas nacionales de hogares una pregunta permanente acerca de la profesión específica estudiada. Asimismo, dada la heterogeneidad de for- mación entre carreras dentro de un mismo centro y las diversas condicio- nes de demanda, el Estado y la sociedad civil deben exigir a cada institu- ción de educación superior información desagregada por carreras sobre el desempeño laboral de sus graduados. De hecho, en vista del nivel de desinformación existente, una medida ur- gente sería la realización de una megaencuesta (que se puede actualizar cada tres años), o la inclusión de las preguntas pertinentes en el próximo censo nacional para obtener información representativa de los ingresos esperados por carrera y universidad o instituto, y que se pueda difundir masivamente a través de Internet. 15 Gustavo Yamada En las últimas décadas, el número de profesionales que ingresa cada año al mercado laboral peruano se ha multiplicado 65 veces. En efecto, mientras que en 1960 se graduaron 900 profesionales en todo el Perú, en el 2004 salieron de las aulas universitarias 59.014 nuevos profesionales (ANR 2005). La tasa de crecimiento registrada en este lapso de tiempo es de un altísimo 10% promedio anual. Este hecho puede tener una lectura positiva, pues demostraría que el grado de calificación de nuestra oferta laboral ha mejo- rado de manera significativa. Sin embargo, la lectura pesimista de esta tendencia es que, lamentablemente, muchos de estos graduados habrían terminado por frustrarse laboralmente, ya que las oportunidades de trabajo profesional en el Perú no habrían podido crecer a un ritmo de 10% anual en las últimas cuatro décadas. Hoy en día, estudian en el Perú 498.502 jóvenes en 85 universidades (en 1960, solo había 10 universidades), mientras que otros 384.956 jóvenes se forman en 1.046 institutos superiores no universitarios. Existen universi- dades en todos los departamentos del país, las cuales ofrecen un total de 138 carreras profesionales de pregrado. Las carreras más ofertadas son las de contabilidad (en 56 universidades), administración (54 universidades) y educación (52 universidades). En síntesis, la oferta de educación superior parece crecer sin mayores lími- tes, mientras que muchos jóvenes pasan de la secundaria a los estudios 1. Motivación y objetivos del proyecto 16 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? superiores casi por inercia1. Transcurren los años y las décadas, y todos los actores involucrados (los propios jóvenes, sus padres, las autoridades edu- cativas y los políticos) nos seguimos quejando de que no existe mayor orientación acerca de si vale la pena seguir estudiando, hasta qué nivel y en qué especialidades en concreto. La imagen temible del profesional taxista, abiertamente desempleado o que gana muy poco en su propia especialidad, asusta (Burga y Moreno 2001, Herrera 2006). Sin embargo, todos los años siguen egresando en nuestro país cerca de cien mil profesionales universitarios y técnicos con estudios superiores. La definición estándar de «retornos a la educación» en la literatura eco- nómica es: el ingreso adicional que una persona recibe una vez insertada en el mercado laboral, por cada año o nivel adicional de educación que invirtió en su juventud. Dado el énfasis en esta investigación sobre la educación superior universitaria y no universitaria, nos interesará funda- mentalmente el ingreso adicional recibido por haber cursado el nivel de educación superior, en comparación con el ingreso recibido por tener hasta educación secundaria. Por tanto, la contraparte en el ámbito académico de la temida imagen de profesional subempleado o desempleado sería que los retornos a la educa- ción superior son bastante bajos o incluso negativos, y que han ido decre- ciendo como fruto de una insuficiente absorción de profesionales por el mercado laboral peruano. Por otro lado, sin embargo, hay una creciente literatura en América Latina y Asia (Bourguignon, Ferreira y Lustig 2005, Banco Mundial 2006) acerca de la convexificación de los retornos a la educación, es decir que los retor- nos a la educación superior más bien están creciendo como consecuencia del proceso de apertura de nuestras economías, la globalización, el cambio 1. Aproximadamente uno de cada cinco jóvenes que terminan la educación secundaria continúa con estudios superiores universitarios o no universitarios. 17 Gustavo Yamada tecnológico y la complementariedad del capital humano calificado con el capital físico. ¿Cuál es la realidad concreta en el caso peruano reciente? ¿Cuál es su tendencia de mediano plazo? El objetivo general de este proyecto de investigación es evaluar el com- portamiento de los retornos a la educación superior en un mercado labo- ral tan complicado como el peruano, para así brindar una orientación acerca de hacia dónde nos dirigimos en esta inercia y qué cambios estra- tégicos hay que emprender. Los trabajos teóricos seminales de Gary Becker (1975) y los modelos empí- ricos de Jacob Mincer (1974), mejorados a lo largo de los años por una vasta literatura empírica (véase Psacharopoulos 1981 y Blundell et al. 2001) y, más recientemente, por Heckman et al. (2003), permiten abordar este tema con los datos disponibles para el caso peruano. Los objetivos específicos son, en primer lugar, a nivel «macro», precisar el comportamiento reciente y la tendencia de mediano plazo de los retornos a la educación en el Perú, en especial la de nivel superior universitario y no universitario. Si los retornos por nivel educativo tienen una pendiente decreciente (es decir, decrecen conforme aumenta el nivel educativo), esto sería consisten- te con el principio general de rendimientos marginales decrecientes de la teoría económica, y su implicancia de política sería la tradicional de los organismos multilaterales de desarrollo, de priorizar la inversión en edu- cación básica, que es la que tendría mayores retornos. En cambio, si los retornos tienen una tendencia creciente, entonces valdría la pena reevaluar nuestra imagen estereotipada de inversión superflua en la educación supe- rior de nuestros países y habría que otorgarle mayor prioridad política. La convexificación o no de los retornos también tendría fuertes implicancias sobre el proceso de «chorreo» o su ausencia, es decir, sobre el impacto del 18 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? crecimiento y desarrollo en la reducción de la pobreza y la desigualdad. El principal activo de los pobres es su mano de obra y escaso capital humano. Si el retorno relativo a este se estuviera deteriorando a favor de la mano de obra más calificada con educación superior, entonces el proceso de «cho- rreo» se debilitaría o simplemente dejaría de existir. En este caso, habría que acelerar la inversión en educación básica para los pobres y no quedarse allí: también habría que promover su inserción en la educación superior, la única manera de asegurar su salida permanente de la pobreza. El segundo objetivo específico es dilucidar si los retornos a la educación superior son mayores en el nivel técnico no universitario o si vale la pena invertir unos años más para obtener un título profesional universitario. Esta es una antigua discusión en el caso peruano, pero que no se ha tratado de manera suficiente en el ámbito académico debido a la poca disponibili- dad de datos. Es común leer en los medios de comunicación masiva que en el Perú sobran profesionales pero faltan técnicos. Que el sistema ha promocionado de manera desmesurada el nivel universitario, mientras que se ha descuidado la formación de técnicos calificados, que son más útiles y más demandados por el aparato productivo peruano. Si esta afirmación fuera cierta, su contraparte empírica sería que los retornos a la educación superior no universitaria excederían a los de la educación universitaria. Más aun, el tercer objetivo específico es ahondar en los aspectos más microeconómicos del tema y explotar al máximo la información de las encuestas de hogares entre 1985 y el 2004, con el propósito de dar luces acerca de las ocupaciones y profesiones que tienen mayores retornos en el mercado peruano actual, para que puedan servir de orientación en las de- cisiones de política de educación superior y en las de los jóvenes y padres de familia. La aparición de encuestas nacionales de hogares permite estos cálculos. El principal estudio realizado sobre el tema en el caso peruano es el de Saavedra 19 Gustavo Yamada y Maruyama (1999), que explora los retornos a la educación en cuatro períodos entre 1985 y 1997, exclusivamente desde el punto de vista «macro». Sin embargo ahora tenemos, desde el año 1998 en adelante, una serie anual de encuestas de hogares que nos permiten obtener resultados sobre el com- portamiento fino de los retornos, tanto en el nivel «macro» como en el nivel de las principales ocupaciones y profesiones. Asimismo, una dimen- sión insuficientemente explotada de las encuestas nacionales de niveles de vida de 1997 y el 2000 es que incluyen información específica y simultá- nea de la profesión estudiada y la ocupación efectivamente realizada. Bur- ga y Moreno (2001) y, más recientemente, Herrera (2006) han realizado contribuciones importantes a este tema incidiendo de manera particular en la dimensión cuantitativa de la sobreeducación o subempleo profesional a nivel agregado, más que en los retornos específicos por profesión, materia que es el foco de nuestro interés. Más bien, el primer trabajo no econométrico que exploró el tema de los ingresos y concordancia ocupacional por profesiones específicas fue el de Arregui (1993), con información para Lima Metropolitana del Ministerio de Trabajo. Desde esta perspectiva, nuestra investigación pretende aplicar las herramientas econométricas «macro» de los retornos a la educación a la esfera microeconómica de profesiones específicas. Con este estudio se espera insertar la discusión acerca de los retornos a la educación en niveles «macro» y «micro» en el conjunto de información necesaria para tomar mejores decisiones de planificación educativa «macro» y de planeamiento «micro» para las familias concretas de nuestro país. Queremos demostrar que la información «macro» y «micro» producida es útil para un mercado con mucha desinformación para tomar decisiones de inversión en capital humano de mediano plazo y que condicionan toda una vida laboral. 20 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? 21 Gustavo Yamada 2. Evolución de los retornos a la educación en el Perú, con énfasis en la educación superior: metodología, estimaciones y análisis 1985-2004 2.1 Marco teórico, metodología y trabajos previos El marco teórico de referencia que guía la investigación es la teoría de inversión en educación como inversión en capital humano, que se re- monta originalmente a la visión de Adam Smith, quien señalaba, en La riqueza de las naciones, que «un hombre educado a un costo muy alto de tiempo y trabajo es comparable a una máquina muy costosa»; y que fue desarrollada modernamente por Gary Becker (1975). Según la teoría del capital humano, la educación es una inversión que se realiza para incrementar la capacidad productiva futura. Así, los indivi- duos eligen su nivel óptimo de educación hasta el punto en que los costos y los beneficios involucrados se igualan. Los costos son los gastos en educación, así como el costo de oportunidad por dejar de trabajar. A su vez, los beneficios son los mayores ingresos laborales esperados. Por lo tanto, los ingresos laborales de los más educados deben ser lo sufi- cientemente mayores como para compensar los costos asociados a obte- ner mayor educación. Al mismo tiempo, el nivel del retorno a la educación y su evolución en el tiempo dependen de factores de oferta y demanda. En el caso de la oferta, se trata de la cantidad de profesionales y técnicos que egresan de las instituciones educativas e ingresan al mercado laboral. En el caso de la demanda, se trata del aparato productivo de bienes y servicios que 22 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? demanda la mano de obra calificada. Esta demanda se ve potencialmente afectada por el ritmo de crecimiento de la economía en su conjunto, por el modelo de desarrollo vigente, por el grado de apertura de la econo- mía, por el ritmo y sesgo del cambio tecnológico, etcétera. Sin necesidad de asumir como dogma esta teoría, su gran ventaja es que nos permite tener un punto de partida inicial con una metodología empí- rica accesible y flexible, que es la ecuación de Mincer (1974). La ecua- ción de ingresos por capital humano de Mincer relaciona, por medio de una regresión, el logaritmo natural de los ingresos laborales con las inversiones realizadas en capital humano (aproximadas empíricamente con los años de educación y años de experiencia laboral). El coeficiente de la variable «años de educación» se interpreta con frecuencia como la tasa de retorno a la educación, pero esta interpretación es estrictamente correcta solo bajo ciertos supuestos (Chiswick 1997). La inversión en capital humano adicional (por ejemplo, un año más de educación) haría más productivo a un trabajador en el futuro, y, por tanto, este tendría un potencial de ingresos mayor. Para capturar de manera sencilla, pero rigurosa, esta característica básica de la ecuación de Mincer, seguiremos el muy didáctico trabajo de Chiswick (1997), definiendo: Eo = Ingresos anuales en el caso de un trabajador sin educación Et = Ingresos anuales en el caso de tener un nivel t de educación Ct = Valor monetario de la inversión realizada en el nivel t de educación rt = Tasa de retorno a la inversión en el nivel t de educación Kt = Ct / Et-1 = Inversión en el nivel de educación t como proporción del ingreso anual potencial si no se hubiese realizado la inversión en el nivel t de educación En el marco de esta investigación, centrada en los retornos a la inversión en educación, ignoramos por el momento la inversión poseducativa en entrenamiento y experiencia laboral (aunque luego la incorporaremos en las regresiones). 23 Gustavo Yamada Si hubiese un período de inversión en educación, sus ingresos, después de completar ese período de educación, serían: (1) Si hubiese dos períodos de inversión en educación: (2) Por inducción, para el caso de t períodos de inversión: (3) donde S es el número de años o niveles de educación completados. Tomando logaritmos naturales a (3): (4) Si rt Kt es un valor pequeño, se puede aplicar la regla práctica que en- cuentra que Ln (1 + e) es aproximadamente igual a e para valores peque- ños de e. Entonces: (5) Valores separados de rt Kt se pueden estimar para cada nivel de S, ya sean años individuales de educación o niveles (primaria, secundaria, superior). Si asumimos, como Mincer (1974) y cientos de trabajos empíricos poste- riores, que rt y Kt no varían con los años de educación (rt = ro para todo t y Kt = Ko para todo t), entonces: (6) 24 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? Nótese que el coeficiente de los años de educación de esta ecuación no es la tasa de retorno a la educación sino roKo. Si se conoce Ko y beta es el coeficiente de los años de educación de la ecuación, entonces el retorno a la educación ro es igual a beta/Ko. Para que beta sea interpretado correctamente como el retorno a la edu- cación hay que asumir K = 1, lo que implicaría que el valor de la inver- sión en educación equivale aproximadamente a un año completo de in- gresos potenciales. Este supuesto sería realista si no hubiesen costos di- rectos de educación y el costo de oportunidad fuese un año completo de ingresos potenciales. Pero, en realidad, K puede ser mayor o menor a uno si se consideran los costos directos de la educación o si se asume que la asistencia a la escuela o universidad no excluye de manera com- pleta actividades remuneradas a lo largo del año. También es claro que los valores de r o K para un país o momento específico del tiempo no tienen por qué ser constantes entre niveles de educación. Si consideramos tres niveles: primaria (P), intermedia (I) y avanzada (A): (7) donde S = P + I + A Un procedimiento alternativo es utilizar en la regresión variables dummy para cada nivel de escolaridad. Si definimos Dp, Di y Da como las varia- bles dummy que toman el valor de 1 si la persona ha cursado los niveles de educación primaria, intermedia y avanzada, respectivamente, en tal caso, el coeficiente de regresión de la variables dummy Dj es rj.Kj.Sj, donde Sj es el número de años de educación del nivel de educación Dj. En la literatura peruana sobre educación y mercado laboral (Barrantes e Iguíñiz 2004), destacan los trabajos de Rodríguez (1993), Ramos (1996) y Saavedra y Maruyama (1999), que encuentran retornos a la educación del tipo Mincer (privados no ajustados) que fluctúan entre 4 y 11%. 25 Gustavo Yamada Estos retornos se ubican dentro de rangos relativamente bajos para nive- les internacionales en un país de ingreso medio (Psacharopoulos 1981). En Chile, por ejemplo, estos retornos han oscilado alrededor del 13% desde 1982 (Bravo y Marinovic 1997, Yamada 2004). Por otro lado, en cuanto a la evolución en el tiempo, Saavedra y Maruyama (1999) encontraron que los retornos cayeron de 10% en 1985 a 7% en 1991, pero luego crecieron a 9% en 1994 y hasta 10% en 1997, y sugie- ren que tienen un patrón procíclico. 2.2 Resultados «macro» 1985-2004: retornos a la educación 2.2.1 Retornos lineales El cuadro 1 resume nuestros resultados entre los años 1985 y 2004 para la especificación clásica de Mincer de retornos a la educación lineales, estimados con el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)2. La hipótesis de retornos a la educación procíclicos esbozada por Saavedra y Maruyama (1999) se basó en la evidencia recopilada entre 1985 y 1997 por las Encuestas Nacionales de Medición de Nive- les de Vida (ENNIV). Los retornos fueron más altos en años de relativa expansión económica (11% en 1985-1996, 11,3% en 1994 y 10,7% en 1997), mientras que se redujeron en períodos de recesión económica (8,6% en 1991)3. Sin embargo, el último dato disponible de la serie ENNIV muestra que el retorno a la educación se mantuvo estable entre 1997 y el 2000 (10,8% en este último período), a pesar de la aguda recesión económica que se inició en 1998 y se prolongó hasta el 2001. 2. En el anexo 1 aparece un ejemplo para el 2004 de las especificaciones completas de las regresiones, que incluye, además de los años de educación, las variables de experiencia potencial y su cuadrado, estado civil, género y tipo de empleo. Los ingresos computados corresponden al logaritmo del ingreso por hora reportado en la actividad principal y secundaria (tanto dependiente como independiente) en las zonas urbanas, y está deflactado a precios de Lima Metropolitana. 3. Las pequeñas diferencias en los niveles (mas no en la tendencia) de los retornos en relación con los reportados por Saavedra y Maruyama se deben a que, por fines de comparabilidad con años recientes, nuestras estimaciones no incluyen las variables de experiencia laboral específica ni entrenamiento ocupa- cional. Cabe mencionar que la ENNIV (Encuesta Nacional de Medición de Niveles de Vida) de 1991 no incluyó a la selva en su muestra. 26 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? La serie anual de las Encuestas Nacionales de Hogares de los últimos años nos ofrece evidencia adicional sobre el comportamiento de los retornos, indicando que no existiría mayor relación entre la evolución de los retornos y el estado del ciclo económico. Así, por ejemplo, se habrían experimentado aumentos en los retornos en plena crisis (de 8,4% en 1997 a 11,1% en 1999), caídas posteriores hasta 9,6% en el 2001 y una recuperación de los retornos hasta 10,3% en el 2004. Sin embargo, el nivel final de los retornos todavía es inferior al máximo alcanzado en 1999. Tampoco se puede afirmar que exista alguna ten- dencia secular al aumento o a la disminución de los retornos a la educación en el Perú. Los datos más bien nos indican que los retornos han fluctuado alrededor del 10% en los últimos veinte años. Año ENNIV Enaho Cuadro 1 Retornos a la educación (%) Nota: todos los coeficientes incluidos en este cuadro son estadísticamente significativos al 99% de confianza. Los intervalos de confianza para todas las estimaciones aparecen en el anexo 2. Fuentes: Cuánto. Encuesta Nacional de Medición de Niveles de Vida (ENNIV) 1985-1986, 1991, 1994, 1997 y 2000; e INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, y 2004. 1985-1986 1991 1994 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2004 Promedio 11,0 8,6 11,3 10,7 - - 10,8 - - - 10,5 - - - 8.4 9,9 11,1 9,7 9,6 10,5 10,3 9,9 27 Gustavo Yamada 2.2.2 Convexidad en los retornos Nuestra discusión teórica de la primera parte nos indicaría que la es- pecificación lineal de Mincer no necesariamente refleja toda la reali- dad de los rendimientos de la educación. La teoría neoclásica tradicio- nal que enfoca a la educación con inversión en capital humano postu- laría rendimientos marginales decrecientes en la educación (y, por tanto, cierta concavidad de los retornos), mientras que los trabajos recientes de Bourguignon et al. (2005) y el Banco Mundial (2006), entre otros, argumentarían que está ocurriendo una convexificación de los retor- nos, puesto que se premia relativamente más a los más educados. 1985-1986 0,066 2,3 - - 1991 0,038 2,4 (n.s.) - - 1994 -0,018 6,3 - - 1997 0,002 5,1 -0,049 6,6 1998 - - -0,015 5,6 1999 - - -0,028 6,8 2000 -0,039 7,1 -0,068 8 2001 - - -0,047 7,2 2002 - - -0,073 8,8 2004 - - -0,049 7,5 Cuadro 2 Convexidad en los retornos a la educación Año ENNIV Enaho Lineal (L) Cuadrático (C) L C Nota: todos los coeficientes incluidos en este cuadro son estadísticamente significativos al 99% de confianza, salvo el coeficiente cuadrático de 1991 (n.s.). L= coeficiente de la variable lineal de educación. C= coeficiente de la variable cuadrática de educación multiplicado por 10-3. Fuentes: Cuánto. Encuesta Nacional de Medición de Niveles de Vida (ENNIV) 1985-1986, 1991, 1994, 1997 y 2000; e INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, y 2004. 28 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? Para evaluar estas hipótesis, añadimos al componente lineal de Mincer un término cuadrático cuyo coeficiente resultó significativo en todos los períodos ensayados, con excepción de 1991, tal como se puede apreciar en el cuadro 2. Al ser positivo en todos los casos, nos indica la existencia de una convexidad en los retornos a la educación en el Perú4. Más aun, el tamaño de este coeficiente ha tenido una tendencia de mediano plazo creciente, sobre todo desde mediados de la década de 1990. Por ello, el grado de convexificación de los retornos ha aumentado, tal como se puede apreciar en el gráfico 1, que simula los ingresos (en logaritmos) del traba- jador promedio de la población para cada año de educación alcanzado con los coeficientes de las regresiones respectivas. La curva de 1985- 1986 aún se asemeja bastante a una línea recta, mientras que la curva del 2004 refleja mucho más claramente la convexidad de los retornos. 4. La convexidad en la curva de niveles de ingreso conforme aumentan los años de educación del trabajador es un resultado conocido ampliamente en la literatura y consistente con los retornos a la educación lineales de Mincer. Lo que se establece con estos resultados es la convexidad en los retornos mismos. 29 Gustavo Yamada El gráfico 2 repite las dos curvas anteriores, pero les añade las curvas de 1991, 1997 y 2000 (tanto ENNIV como Enaho) para ensayar una interpreta- ción de lo sucedido con los ingresos reales y retornos a la educación en los últimos veinte años en el Perú. La crisis de hiperinflación de la segunda mitad de la década de 1980 y el ajuste posterior trasladaron toda la cuasi- recta de retornos de 1985-1986 para abajo hacia una nueva cuasi-recta de retornos de 1991 (de hecho, recuérdese que el término cuadrático no es estadísticamente significativo en este año). El nuevo modelo y la recupera- ción económica hasta 1997 trasladaron hacia arriba los ingresos reales, pero diferenciadamente, de manera tal que se observa una fuerte convexificación de los retornos a la educación: se recuperaron más los ingresos de los traba- jadores de menor nivel (hasta educación primaria) y de mayor nivel (edu- cación superior), pero menos los de nivel medio (educación secundaria). 30 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? Con la crisis de la última parte de la década de 1990, los ingresos reales cayeron, pero nuevamente de manera diferenciada: disminu- yeron más los ingresos de los sectores con educación media (convexificando más la curva de retornos: véase la curva 2000 ENNIV). Entre la curva 2000 ENNIV y la curva 2000 Enaho hay una diferencia de nivel (la curva Enaho se sitúa por debajo de la ENNIV) atribuible a una diferencia de bases de datos. Luego, cuando comparamos la curva Enaho 2004 con la curva Enaho 2000, no apreciamos mayor diferencia, de manera tal que la convexificación de los retornos a la educación persiste. Estos resultados deberían tener su correlato en retornos diferenciados por niveles de educación, tema que aborda- mos más adelante. 2.2.3 Retornos por grupos poblacionales importantes El cuadro 3 resume nuestras estimaciones de retornos a la educación para el caso de regresiones separadas por género, para varios años representativos entre 1985 y el 2004. En el caso del retorno lineal de Mincer, se observa que, tanto al principio como al final de la serie, el retorno a la educación femenina resulta alrededor de un punto porcen- tual menor que en el caso de la educación masculina (en el 2004, los retornos respectivos fueron de 9,3% y 10,5% para mujeres y hombres, respectivamente), lo que da indicios de discriminación potencial en esta dimensión. Cabe destacar que ha ocurrido un retroceso en este caso, puesto que hacia mediados de la década de 1990 esta brecha de género prácticamente se había cerrado. Cuando se incluyen los términos cuadráticos en las regresiones respec- tivas, se aprecia que el incremento en la convexificación a lo largo del tiempo ha ocurrido en ambos géneros (de hecho, en los primeros años de la serie no existía evidencia de convexidad para el caso de las mujeres), y que se ha mantenido un mayor grado de la misma para el caso de los hombres. 31 Gustavo Yamada El cuadro 4 presenta las estimaciones de retornos separadas para el caso de trabajadores asalariados y de trabajadores independientes. El retorno lineal minceriano es claramente superior para los trabajadores asalariados, y en algunos casos (1991 y 1997) llega a más que duplicar el retorno correspondiente para los independientes. Asimismo, resulta notorio que los retornos a la educación son más inestables en el caso del autoempleo. En el año 2004, el retorno promedio por año de edu- cación para los asalariados fue de 12,5%, mientras que resultó de 6,5% 32 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? para los independientes. En resumen, la educación incrementa los in- gresos en ambas opciones laborales pero mucho menos y con mayores fluctuaciones en el caso del autoempleo. Al añadirse los términos cuadráticos en las regresiones respectivas, se confirma que el aumento de la convexificación ha sucedido en ambas opciones laborales, aunque más nítidamente en el caso de los asalaria- dos (de hecho, la convexidad estuvo ausente hasta por lo menos 1997 en el caso de los independientes). Esto significa que los mayores nive- 33 Gustavo Yamada les de educación pagan mucho más, fundamentalmente en el caso de las opciones asalariadas. En el cuadro 5 se resumen estimaciones separadas de retornos a la educación privada y pública, tomando como base la información del último centro educativo al que se asistió (público o privado). Se apre- cia un retorno numéricamente muy superior para la educación priva- da, a pesar de su calidad heterogénea. Es más, la brecha parecería estar creciendo como consecuencia del deterioro adicional de la educación 34 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? pública ocurrido en las últimas décadas. Mientras que en 1985-1986 el retorno público era un punto porcentual menor que el privado (13,5% frente a 14,6%), en el 2004 fue prácticamente la mitad (9,3% frente a 17,9%). Cuando se incluyen los términos cuadráticos en las regresiones respec- tivas, se aprecia que el incremento en la convexificación ha ocurrido en ambos tipos de educación, aunque de manera menos marcada en el caso de la educación pública. Esto indicaría que los retornos a la edu- cación superior pública crecen menos que los retornos a su contrapar- te privada. El cuadro 6 presenta las estimaciones de retornos separadas para el caso de trabajadores en Lima Metropolitana y en el resto de las ciuda- des del país (conglomerado denominado «resto urbano»). En la actuali- dad, los retornos son tres puntos porcentuales mayores en Lima Metro- politana (12,2% frente a 9,2%), y esta brecha se ha ampliado en com- paración con lo que ocurría dos décadas atrás. El mercado laboral de Lima Metropolitana, por ser el más grande, capitalizado y sofisticado del país, es capaz de absorber una mayor proporción de trabajadores con mayores niveles de educación, y eso se refleja en los mayores retornos a la educación. Al añadirse los términos cuadráticos en las regresiones respectivas, se confirma que el aumento de la convexificación ha sucedido en ambas zonas geográficas, aunque más nítidamente en el caso de Lima (de hecho, la convexidad estuvo ausente hasta por lo menos 1997 en el caso del resto de ciudades). Esto significa que los mayores niveles de educación pagan mucho más fundamentalmente en el caso de Lima Metropolitana (cabe reiterar que todas las remuneraciones han sido deflactadas a precios de Lima, lo que permite una comparación geo- gráfica que ya incorpora diferencias en el costo de vida). 35 Gustavo Yamada 2.2.4 Resultados con una acumulación (pool) de datos 1985-2000 Las Encuestas Nacionales de Medición de Niveles de Vida se pueden acumular en un gran pool de datos que nos permite corroborar algu- nos resultados sobre los retornos y sus tendencias a lo largo del tiem- po, y además evaluar algunos cambios por cohortes de individuos. Se procedió a estimar una ecuación de ingresos de Mincer para el pool de 36 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? datos con la posibilidad de diversos coeficientes de retornos de educa- ción para cada año, los mismos controles socioeconómicos usados para las regresiones de corte transversal (experiencia lineal y al cuadrado, estado civil, sexo, región y tipo de relación laboral) y dos variables adicionales para rescatar un posible efecto generacional en estas ecuaciones de ingreso de Mincer: a) una variable dummy que tomaba el valor de uno si el individuo había nacido de 1960 en adelante5, y b) esta misma variable dummy multiplicada por el número total de años de educación del individuo. El cuadro 7 resume los resultados encontrados. En primer lugar, halla- mos una evidencia más clara de prociclicidad de los retornos lineales a la educación, que disminuyen de 11,2% en 1985 a 7,4% en 1991, en consonancia con la severa crisis económica ocurrida; luego se recupe- ran a 9,2% y 10,5% en los años de expansión económica de 1994 a 5. Algunos especialistas en educación identifican el inicio de los dos turnos en las escuelas públicas (con la consecuente disminución de la cantidad de horas lectivas de cuarenta a veinticinco horas semanales), a partir de mediados de la década de 1960, como un símbolo del comienzo del deterioro de la calidad de la educación pública en el Perú (Barrón 2006). Retorno en 1985-1986 11,2% 10,8% 11,0% Retorno en 1991 7,4% 7,0% 7,4% Retorno en 1994 9,2% 8,6% 10,5% Retorno en 1997 10,5% 9,9% 10,6% Retorno en el 2000 8,9% 8,3% 9,3% Premio-castigo a cohorte 1960+ -29,2% -32,0% -28,4% (n.s.) Retorno adicional a cohorte 1960+ 2,3% 3,2% 1,2% (n.s.) Regresión lineal Total pool Institución pública Institución privada * Todos los coeficientes son estadísticamente significativos, salvo referencia en contrario. (n.s.) = coeficiente no significativo. Fuente: anexo 3. Cuadro 7 Resultados con datos acumulados pool 1985-2000* (MICO) 37 Gustavo Yamada 6. En regresiones no reportadas aquí se comprobó también la creciente convexidad de los retornos a lo largo del tiempo, tal como se apreció en el análisis de los cortes transversales. 7. Los resultados no variaron mayormente cuando se estableció alternativamente como fecha de nacimiento para la variable dummy años contiguos anteriores o posteriores a 1960. 1997; y nuevamente caen a 8,9% en un contexto de recesión como el año 2000. Similares patrones se encuentran para los individuos que culminaron sus estudios en instituciones públicas o privadas6. El resultado más novedoso de esta regresión tipo pool es el significa- tivo castigo remunerativo (29,2%) recibido por las generaciones que nacieron de 1960 en adelante, posiblemente debido a que fueron las más afectadas por la combinación de crisis económica secular, explo- sión demográfica y disminución de la calidad de la educación perua- na7. Sin embargo, la educación, al menos un número suficiente elevado de años de educación, permitiría a individuos de estas cohortes recien- tes impedir que estas presiones en el mercado laboral afecten su remu- neración relativa. Esto sucede porque existe un retorno adicional por año de educación en estas cohortes, estimado en 2,3%. De esta manera, un profesional nacido a partir de la década de 1960 y con dieciséis años de educación, tiene un pequeño premio neto de 7,6%. En cambio, un trabajador de esta cohorte solo con estudios secundarios comple- tos, tiene una penalización de 3,9%. Más aun, el individuo que solo cursó la primaria completa tiene un castigo remunerativo de 15,4%. Como era de esperarse, estos resultados se mantienen para el caso de los miembros de las cohortes recientes que culminaron sus estudios en instituciones públicas: el castigo «bruto» se estima en 32% y el retorno adicional por año de educación, en 3,2%. Por el contrario, cuando se segmenta el pool solo para individuos que culminaron su educación en instituciones privadas, se pierde la significancia estadística de los resultados, lo que sería consistente con una mayor regularidad a lo largo del tiempo (a través de las diversas cohortes) en la calidad de la educación privada, así como con una mejor capacidad de sostener sus niveles remunerativos reales gracias a un mayor acceso a las mejores oportunidades laborales del mercado. 38 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? 2.2.5 Retornos por niveles Tal como vimos en la sección 2.1, la ecuación de Mincer se puede modificar reemplazando variables dummy por nivel educativo en vez de la variable de años de escolaridad, con el propósito de estimar los retornos por niveles educativos (Chiswick 1997). Consideramos parti- cularmente relevante estimar los retornos anualizados para los niveles educativos siguientes: primaria incompleta, primaria completa, secun- daria incompleta, secundaria completa, superior no universitaria y su- perior universitaria8. 8. Los niveles de educación de posgrado, preguntados a partir de las encuestas del 2000, presentan todavía muy pocas observaciones como para tener representatividad estadística. Primaria incompleta 9,1 5,1 -2,3 8,8 9,5 11,7 9,9 5,6 Primaria completa 4,2 7,9 9,2 6,0 -4,5 2,7 -2,7 3,8 Secundaria incompleta 10,5 6,8 5,9 -0,9 4,0 3,9 5,9 5,1 Secundaria completa 13,1 9,2 9,1 17,7 5,7 9,1 7,0 6,3 Superior no universitaria 12,6 5,6 13,4 9,9 12,7 10,5 9,8 10,8 Superior universitaria 12,7 11,0 16,4 16,5 15,0 16,6 16,7 17,3 Nivel ENNIV 1985 ENNIV 1991 ENNIV 1994 ENNIV 1997 Enaho 1997 ENNIV 2000 Enaho 2000 Enaho 2004 Fuentes: Cuánto. Encuesta Nacional de Medición de Niveles de Vida (ENNIV) 1985-1986, 1991, 1994, 1997 y 2000; e INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2000 y 2004. Cuadro 8 Retornos anualizados a la educación por niveles de escolaridad alcanzados (en porcentajes) El cuadro 8 muestra nuestras estimaciones de retornos privados para años seleccionados entre 1985 y el 2004. Tal como se vislumbraba desde nuestras estimaciones cuadráticas, los retornos no son homogé- neos por niveles desde el inicio de la serie. Más aun, las diferencias entre ellos se han ido ampliando a lo largo del tiempo. En 1985, el retorno promedio de un año de educación primaria adicional era de 9,1% (en relación con los ingresos de trabajadores sin escolaridad alguna). Sorprendentemente, el retorno del año de culminación de la 39 Gustavo Yamada educación primaria no rendía más que el resto de años de la primaria (ausencia del efecto «diploma» o «credencial»), sino más bien menos (4,2%). En el caso de la educación secundaria, un año adicional de educación en este nivel retornaba 10,5% de ingresos adicionales y el año final de la secundaria sí rendía más que los anteriores (13,1%), por lo que se apreciaba un efecto «diploma» o «credencial». Los retornos a los años de educación superior eran similares entre sí (12,6% para la educación superior no universitaria y 12,7% para la educación universitaria), y algo menores a los retornos a la secundaria completa. Por tanto, la leve convexidad de los retornos en 1985, encontrada en la sección anterior, afectaba con un retorno mayor en el margen sobre todo a la culmina- ción de la educación secundaria, pero no se registraba un efecto adi- cional para la educación superior. A lo largo de estas dos décadas, se han observado fluctuaciones en el comportamiento de la mayoría de retornos por niveles. Sin embargo, si se compara los niveles más recientes de retornos con los iniciales, existen tendencias importantes. El retorno a la educación primaria (tanto completa como incompleta) ha disminuido (se ubicó en 5,6% para la primaria incompleta y 3,8% para la primaria completa, en el 2004). Más notoriamente todavía, el retorno a la educación secundaria se ha reducido a la mitad de sus niveles de la década de 1980 (se situó en 5,1% para la secundaria incompleta y 6,3% para la secundaria comple- ta, en el 2004). El retorno a la educación superior no universitaria parece haber disminuido también, aunque moderadamente (se ubicó en 10,8% en el 2004), mientras que claramente los retornos a la educa- ción universitaria se ha incrementado en cerca de cincuenta por ciento respecto de la década de 1980 (se situaron en 17,3% en el 2004). Por ello, la fotografía final del 2004 muestra una fuerte convexidad de los retornos, que imprime unos rendimientos adicionales crecientes para los niveles de educación superior no universitaria y universitaria. 40 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? 41 Gustavo Yamada 3. Una exploración más profunda a los retornos en el año 2004 3.1 Corrección por sesgo de selección Heckman (1979) y Lee (1978) fueron los primeros economistas- econometristas en argumentar que los coeficientes de regresión (concre- tamente, en nuestro caso, el retorno a la educación de la ecuación de ingresos de Mincer) calculados con el método de mínimos cuadrados ordinarios sufrían potencialmente de un sesgo de selección. Ello debido a que la muestra sobre la que se estima la regresión MICO no es aleatoria, sino que excluye a grupos de la población perfectamente identificables (en nuestro caso, se trata de individuos con diversos niveles educativos que están fuera de la fuerza laboral o que están desempleados). Podría ser que ellos tuviesen una menor tasa de retorno a la educación en el mercado laboral (por ello, su ausencia del mismo o sus dificultades para obtener empleo) y, por tanto, la regresión MICO que los excluye podría estar sesgando hacia arriba los retornos a la educación. El procedimiento de corrección de este potencial sesgo de selección fue propuesto por Heckman (1979) y es ampliamente reconocido y utilizado en la actualidad (de hecho, paquetes estadísticos como Stata lo tienen incorporados entre sus opciones). Se trata, en una primera etapa, de estimar una ecuación de selección, que en nuestro caso estima la probabilidad de pertenecer a la población empleada remunerada en función de una serie de características socioeconómicas. Luego se esti- man los residuos entre los valores observados y predichos de partici- 42 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? pación en la población empleada y se incorporan como un regresor adicional en la ecuación de la segunda etapa del modelo, que en el presente caso es la ecuación de ingresos de Mincer. De esta manera, el nuevo coeficiente de años de educación estimado está «limpio» del potencial sesgo de selección. El cuadro 9 resume los resultados de retornos a la educación corregidos por el método de Heckman de dos etapas para el 20041 y los compara con los retornos MICO. Conforme a la hipótesis planteada en el párrafo anterior, los retornos corregidos por sesgo de selección son menores a los retornos MICO. En el caso de la especificación lineal, el retorno se reduce en un tercio, de 10,3% a 6,9%. En el caso de la especificación cuadrática, la convexidad se mantiene de manera robusta. 1. Un ejemplo de modelo completo de corrección con el procedimiento de Heckman aparece en el anexo 4. Retornos (controlando por selección) Retornos (sin controlar) Cuadro 9 Retornos a la educación corregidos por sesgo de selección, procedimiento de Heckman (2004) Nota: todos los coeficientes resultaron estadísticamente significativos al 99% de confianza. Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2004. Modelo Modelo lineal Modelo cuadrático Coeficiente lineal Coeficiente cuadrático Modelo por nivel Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Secundaria completa Superior no universitaria Superior universitaria 6,9% -0,063 0,007 2,3% 0,2% 1,9% 2,8% 7,6% 14,6% 10,3% -0,049 0,008 5,6% 3,8% 5,1% 6,3% 10,8% 17,3% 43 Gustavo Yamada En cuanto a los retornos por niveles, las caídas más fuertes se suceden en los niveles de educación básica (primaria y secundaria), que pierden, en promedio, dos terceras partes de sus retornos, mientras que en el caso de la educación superior, la reducción de los retornos oscila alrededor de un quinto. De esta manera, la brecha entre la educación universitaria y secundaria crece fuertemente. Mientras que en las estimaciones MICO el retorno a la educación superior universitaria era 2,7 veces el retorno a la educación secundaria completa, corrigiendo por sesgo de selección, el ratio de retornos universitaria / secundaria es ahora superior a 5 veces. Por su parte, la ventaja de la educación universitaria por sobre la supe- rior no universitaria crece de 60 a 92%. Completamos este análisis de Heckman replicando las regresiones de pool estimadas en la sección anterior con el procedimiento MICO. Las estimaciones que aparecen en el cuadro 10 confirman los resultados en- contrados anteriormente: una leve prociclicidad de los retornos a la edu- cación y el castigo remunerativo a las cohortes nacidas a partir de 1960 parcialmente compensadas con mayores retornos a la educación. Retorno en 1985-1986 10,8% 9,5% 8,7% Retorno en 1991 7,0% 6,0% 5,3% Retorno en 1994 8,6% 7,2% 8,0% Retorno en 1997 9,9% 8,5% 8,3% Retorno en el 2000 8,3% 7,1% 7,0% Premio-castigo a cohorte 1960+ -19,4% -22,2% -17,3% (n.s.) Retorno adicional a cohorte 1960+ 1,3% 1,8% 0,3% (n.s.) Regresión lineal Total pool Institución pública Institución privada Cuadro 10 Resultados con datos acumulados pool 1985-2000* (procedimiento de Heckman) * Todos los coeficientes son estadísticamente significativos, salvo referencia en contrario. n.s. = coeficiente no significativo. Fuente: anexo 5. 44 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? 3.2 Variables instrumentales La correcta estimación de la ecuación de ingresos de Mincer y el retorno a la educación por el método de MICO dependen crucialmente del su- puesto de exogeneidad de la variable «educación». Si, por el contrario, la educación fuera endógena, el estimador MICO de los retornos a la educa- ción sería inconsistente. Se requeriría entonces de una metodología al- ternativa de variables instrumentales (VI) que permitan estimar de mane- ra consistente los retornos a la educación. Supóngase, por ejemplo, que, en el modelo empírico simplificado de ingresos de Mincer: LnE = LnE0 + rS + e en el término de error (e) de la ecuación se encuentra la variable «moti- vación o habilidad innata», que no es observada por el econometrista en los datos. Ahora bien, el nivel de motivación o habilidad del individuo afecta tanto los años de educación (S) como el nivel de ingresos del individuo (LnE). Por ello, la variable «educación» (S) ya no es exógena en la regresión y técnicamente la varianza entre ella y el error, E(Se), no es cero. Por tanto, el coeficiente de retornos a la educación no puede ser identificado correctamente con el procedimiento MICO. El procedimiento de variables instrumentales consiste en encontrar una variable alternativa Z que cumpla con dos requisitos fundamentales: 1) que no esté correlacionada con el error (es decir que E(Ze) sea cero), y 2) que esté correlacionada con la variable S que va a reemplazar (es decir que E(ZS) sea diferente de cero). En pocas palabras, se debe buscar una variable alternativa Z que esté relacionada con los años de educación del individuo, pero que no afecte sus ingresos2. Esta tarea no es fácil. Por 2. El método de estimación mismo actúa en dos etapas. En la primera, se estima una ecuación cuya variable dependiente es la variable endógena de la ecuación de ingresos (años de educación, por ejemplo). En la segunda, se utilizan los valores predichos de la variable endógena como regresor en la ecuación de ingresos (Barceinas 2003). 45 Gustavo Yamada ejemplo, se ha utilizado con frecuencia el nivel educativo de los padres como variable instrumental, ya que suele estar correlacionada con el nivel educativo del individuo. Sin embargo, es difícil argumentar que la educación de los padres no tiene ningún efecto directo sobre el nivel de ingresos que logran sus hijos. Arias, Yamada y Tejerina (2004) han de- mostrado para Brasil que esto no es cierto: la posición económica y social que logran los padres gracias, entre otros factores, a su nivel edu- cativo alcanzado, afecta las posibilidades de colocación laboral e ingre- sos de sus hijos. Otra posibilidad de instrumentos que pueden utilizarse son los llamados «experimentos naturales». Se trata de «tratamientos» relativamente aleatorios recibidos por grupos específicos de individuos, con los que se obtienen variaciones exógenas de los datos. Angrist y Krueger (1991) fueron pioneros en esta idea: utilizaron el trimestre de nacimiento como instrumento de los años de escolaridad, en el entendido de que los indi- viduos que nacen a principios de año tendrían una escolaridad promedio menor debido a que alcanzan la edad mínima obligatoria de permanecer en la escuela antes que los demás (este precepto de edad mínima obliga- toria no es aplicable en el caso peruano). La literatura indica que estos casos producen retornos a la educación consistentes, pero válidos sola- mente para los grupos que han recibido el tratamiento. Barceinas (2003) realiza una ingeniosa aplicación de variables macro- económicas como instrumentos para los años de educación. Nosotros apli- camos su método para el caso de la Enaho 2004. La lógica es la siguiente: el contexto macroeconómico puede afectar de manera significativa las decisiones individuales de escolaridad (ya sean autónomas o realizadas por los padres). Supongamos un entorno de crisis «macro»: la teoría eco- nómica nos diría que existen dos efectos contrapuestos, ya que, por el efecto «precio», las menores remuneraciones potenciales en el mercado laboral inducirían a una permanencia mayor en la escuela. Sin embargo, por el efecto «ingreso negativo», el empobrecimiento relativo empujaría a una mayor participación en el mercado laboral y a mayores índices de deserción escolar. Por tanto, la respuesta final sería empírica. 46 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? Esta potencial correlación entre el desempeño «macro» y la inversión en educación en momentos clave de la niñez y juventud del individuo, permite utilizar al primer factor como instrumento del segundo. Asi- mismo, se puede argumentar que el desempeño «macro» en la niñez y juventud del individuo no afecta de manera directa los ingresos del individuo durante su adultez, por lo que resulta un instrumento ade- cuado. En la primera etapa del método VI, se ha incluido a los PBI per cápita en tres momentos de la niñez del individuo (en su año de naci- miento, cuando tenía seis años y cuando tenía once años) como el me- jor modelo empírico para reflejar este postulado, y las tres variables resultaron estadísticamente significativas. El estimado corregido de los retornos a la educación en la segunda etapa del modelo VI, reportado en el anexo 6, es de 8,5%, lo que significa una reducción de algo menos de un quinto en el retorno comparado con el estimado MICO. 3.3 Metodología de cuantiles Otra crítica que se ha hecho a los retornos clásicos de Mincer es que se asumen iguales para toda la población, limitación que es intrínseca a los métodos estadísticos de MICO y también de corrección por sesgo de selección y variables instrumentales. Sin embargo, ahora se puede eva- luar si existen retornos diferenciados a la educación dependiendo del percentil de ingresos del individuo en la distribución total. Para ello, se usa la técnica de cuantiles (Koenker y Bassett 1978), que nos permite estimar potencialmente diferentes rendimientos a la educación para dis- tintos puntos de la distribución de ingresos, una vez que se han contro- lado por las características observables de los individuos. En este sentido, se trata de comprobar si el retorno a la educación es distinto para los grupos de individuos con ingresos más bajos que para aquellos en la parte más alta de la distribución3. Ya que se controlará por las características observables de los individuos, si se encontrara dife- 3. Una aplicación de esta técnica de cuantiles para el caso de los diferenciales salariales por raza en Brasil fue realizada por Arias, Yamada y Tejerina (2004); y otra estimación para el caso de la distribución de horas trabajadas fue realizada por Yamada (2005). 47 Gustavo Yamada rencias, estas serían originadas por factores no observables relacionados con la posición del individuo en la distribución de ingresos, tales como la calidad de la escuela, contactos sociales, etcétera. El cuadro 11 muestra que, en efecto, los retornos a la educación (calcu- lados por MICO) son heterogéneos a lo largo de la distribución de individuos, tanto para el caso de la especificación lineal como en el caso del modelo cuadrático. En el primer caso, los retornos fluctúan entre 9,1% para el primer decil (más bajo) de la distribución y 12,2% para el noveno decil (más alto) de la distribución, y crecen de manera monotónica a lo largo de todos los deciles. Este resultado evidencia que los retornos a la educación están correlacionados de manera posi- tiva con variables no observables de los individuos, tales como el ta- lento innato, los antecedentes familiares, la calidad de la educación y las redes sociales, que hacen que los retornos más altos se ubiquen en las partes más altas de la distribución de ingresos luego de controlar por todas las condiciones socioeconómicas observables en los datos. 10 0,0912 -0,0237 0,0058 20 0,0936 -0,0362 0,0065 30 0,0993 -0,0475 0,0072 40 0,1008 -0,0564 0,0077 50 0,1035 -0,0626 0,0082 60 0,1055 -0,0594 0,0081 70 0,1068 -0,0723 0,0088 80 0,1142 -0,0725 0,0091 90 0,1216 -0,0571 0,0088 Cuadro 11 Retornos a la educación por el método de cuantiles, especificación lineal y cuadrática (2004) Especificación lineal Especificación cuadrática L C L = coeficiente de la variable lineal de educación. C = coeficiente de la variable cuadrática de educación multiplicado por 10-3. Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2004. Cuantil 48 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? La especificación cuadrática resulta estadísticamente significativa para todos los deciles y muestra niveles de convexidad cada vez mayores conforme se asciende en la distribución del ingreso, lo que es consis- tente con la correlación entre retornos y variables no observables dis- cutida en este mismo párrafo. El cuadro 12, por su parte, aplica la misma técnica de cuantiles para los retornos (MICO) por niveles de educación. Aquí se observa que donde se dan fundamentalmente las diferencias de retornos por cuantiles (monotónicamente crecientes) es en el nivel de educación superior (uni- versitaria y no universitaria). El retorno a la educación superior univer- sitaria para el cuantil más alto supera en dos tercios al mismo retorno para el cuantil más bajo. Por su parte, el retorno a la educación superior no universitaria del noveno cuantil es casi cincuenta por ciento superior al mismo retorno para el primer cuantil. Por tanto, las variables no ob- servables, como el talento innato, los antecedentes familiares, la calidad de la educación y las redes sociales, juegan un papel clave de diferencia- ción de retornos e ingresos en este nivel educativo. Cuantil 1 0,0771 0,0399 0,0462 0,0772 0,1045 0,1495 Cuantil 2 0,0829 0,0334 0,0604 0,0653 0,0925 0,1710 Cuantil 3 0,0465 0,0388 0,0590 0,0545 0,1105 0,1957 Cuantil 4 0,0562 0,0396 0,0404 0,0594 0,1243 0,2014 Cuantil 5 0,0501 0,0400 0,0455 0,0607 0,1285 0,2145 Cuantil 6 0,0571 0,0557 0,0280 0,0638 0,1343 0,2093 Cuantil 7 0,0531 0,0485 0,0278 0,0647 0,1460 0,2209 Cuantil 8 0,0714 0,0313 0,0570 0,0591 0,1435 0,2320 Cuantil 9 0,0755 0,0038 0,0729 0,0762 0,1504 0,2386 Nivel Primaria incompleta Superior no universitaria Primaria completa Secundaria incompleta Secundaria completa Superior universitaria Cuadro 12 Retornos a la educación por el método de cuantiles, especificación por niveles (2004) Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2004. 49 Gustavo Yamada 3.4 La tasa de rentabilidad privada y social de la educación superior en el Perú Para culminar con esta parte agregada del análisis y conectarla a la si- guiente sección, más específica por profesiones, procedemos a estimar la tasa de rentabilidad neta privada y social de la educación superior en el 2004. Para ello, utilizamos los coeficientes de la ecuación de ingresos de Mincer en su versión MICO y de Heckman, para simular los ingresos anuales reales de un individuo prototipo con educación superior (uni- versitaria o no universitaria) a medida que va adquiriendo mayor expe- riencia laboral potencial. Asimismo, incorporamos información repre- sentativa de costos directos de matrícula y pensiones mensuales en los casos de entidades privadas4, costos adicionales asumidos por las fami- lias5 y el presupuesto del Estado por estudiante6. Por otro lado, ahora que consideramos todos los costos involucrados, procedemos también a estimar con mayor precisión los beneficios obtenidos, utilizando la ex- presión r = (eb -1)/K en vez de la aproximación r = b/K usada hasta el momento. La técnica utilizada para realizar estas estimaciones de renta- bilidad es la de tasa interna de retorno (TIR) proveniente del campo de las finanzas. Esta TIR es, por definición, aquella tasa que iguala los flujos descontados de todos los ingresos futuros reales7 con los flujos descon- tados de costos reales (directos y de oportunidad) asumidos en los años de inversión (Beltrán 2000), en este caso, en educación superior. El cuadro 13 muestra los resultados para el caso de las estimaciones de TIR con los coeficientes de mínimos cuadrados ordinarios. La TIR en el 2004 para un profesional que culminó sus estudios en una universidad pública se estima en 21,6% en términos reales, rentabilidad que supera con creces a las mejores alternativas de inversión financiera en el país. 4. Se realizó una recopilación de datos en tres universidades y cinco institutos superiores tecnológicos privados de Lima Metropolitana. 5. Capturados en las Encuestas Nacionales de Hogares. 6. Información recogida por el Sistema de Información y Administración Financiera del Estado. 7. Se asumió una vida laboral activa hasta los 65 años de edad. 50 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? La TIR para el caso del profesional que estudió en una universidad pri- vada se calcula en 18,4%, nivel menor al anterior debido al desembolso de recursos realizados para financiar la educación privada (nótese que el mayor retorno minceriano de la educación privada no es suficiente para compensar este efecto). En el caso de la educación superior no universi- taria, las rentabilidades se reducen enormemente para los estudios tanto en institutos públicos como en privados. En el primer caso, la TIR se estima en 9,6% en términos reales, que ya resulta comparable con las mejores rentabilidades de ahorros a largo plazo en el sistema financiero formal peruano. No obstante, en el caso de la educación no universitaria privada, la TIR solo es de 2,8%, lo cual es una clara señal de alarma para la inmensa cantidad de jóvenes que ingresan año tras año a institutos superiores tecnológicos privados de dudosa calidad y pertinencia8. 8. De acuerdo con teorías sociológicas alternativas a la de capital humano, esta reducida rentabilidad se podría deber, en parte, al hecho de que la sociedad no ha «legitimado» el nivel técnico superior con un estatus suficiente y, por tanto, lo recompensa mucho menos que al nivel universitario. En este resultado también podrían estar influyendo variables no observables, como la menor capacidad, adquirida o innata, de los jóvenes que terminan incursionando en el nivel superior no universitario. En general, las diferencias en las TIR por género no son muy marcadas. Así, por ejemplo, la TIR para el profesional varón proveniente de uni- versidades públicas es de 21,9%, mientras que la TIR para la profesional mujer es de 21,1%. El caso más notorio de diferencia en contra de las Total 21,6% 18,4% 9,6% 2,8% 16,9% 7,8% Mujer 21,1% 17,2% 9,4% 2,6% 16,0% 7,4% Hombre 21,9% 19,1% 9,7% 3,0% 17,3% 8,0% Dependiente 22,1% 19,8% 9,8% 3,1% 17,6% 8,1% Independiente 21,0% 16,5% 9,3% 2,5% 15,9% 7,3% Lima 22,1% 20,4% 9,8% 3,2% 17,6% 8,1% Resto urbano 21,3% 16,9% 9,5% 2,5% 16,3% 7,5% Grupo Superior universitaria Superior no universitaria TIR social Pública Cuadro 13 Tasas internas de retorno (estimación MICO) (2004) Privada PrivadaPública Univ. No univ. Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2004, SIAF. 51 Gustavo Yamada mujeres ocurre en el caso de las universidades privadas, ya que la TIR masculina en este caso supera por casi dos puntos porcentuales a la TIR femenina (19,1% frente a 17,2%). En el caso de las carreras no universi- tarias, las diferencias por género son de 0,3 a 0,4 puntos porcentuales. Algo similar ocurre en el caso de las TIR estimadas para trabajadores asalariados e independientes. Hay una ligera ventaja para los trabajado- res dependientes, que se hace más marcada cuando se trata de profesio- nales provenientes de universidades privadas. En este caso, existe una diferencia a favor de los asalariados, de más de tres puntos porcentuales (19,8% frente a 16,5%). El mismo patrón se repite cuando se hace la distinción entre individuos que trabajan en Lima Metropolitana en com- paración con el resto urbano. Existe una ligera ventaja a favor de los primeros, que se hace más notoria en el caso de profesionales de univer- sidades privadas (20,4% frente a 16,9%). Podemos ajustar las TIR para el caso de las instituciones públicas para reflejar la rentabilidad desde el punto de vista social o del Estado, inclu- yendo dentro de los costos los presupuestos públicos promedio otorga- dos por alumno. Dicha información aparece en las siguientes columnas del cuadro 13. Observamos que, en el ámbito global, la TIR de las carre- ras universitarias desde el punto de vista del Estado disminuye a 16,9%, nivel que sigue siendo muy competitivo en términos del uso de recursos escasos del Estado en inversiones altamente productivas. En cambio, la inversión que realiza el sector público en institutos superiores no uni- versitarios tiene una rentabilidad social (7,8%) que puede ser insuficien- te comparada con inversiones más rentables en otros sectores. El cuadro 14 muestra las TIR estimadas con los coeficientes corregidos de Heckman. Por definición, las tasas de retorno se reducen en todos los casos. Sin embargo, las TIR en términos reales todavía se mantienen en niveles competitivos, en comparación con otras opciones de inversión real o financiera para los niveles de educación superior universitaria pública (14,7%) y privada (12,2%). La TIR social en este primer caso asciende a 12%. En cambio, las tasas de retorno para la educación supe- rior no universitaria resultan muy bajas e incluso cercanas a cero. Para 52 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? el nivel no universitario público, la TIR privada asciende a 6,4%, mien- tras que su equivalente social es de 5,5%. En el caso del nivel no univer- sitario privado, la TIR es de 1,2%. Cuadro 14 Tasa interna de retorno (estimación Heckman) (2004) Grupo Superior universitaria Superior no universitaria Social Pública Privada PrivadaPública Univ. No univ. Total 14,7% 12,2% 6,4% 1,2% 12,0% 5,5% Mujer 14,6% 11,7% 6,5% 1,1% 11,7% 5,3% Hombre 14,8% 12,5% 6,6% 1,3% 12,2% 5,5% Dependiente 14,9% 12,8% 6,6% 1,3% 12,3% 5,6% Independiente 14,5% 11,5% 6,5% 1,1% 11,7% 5,3% Lima 14,9% 13,1% 6,6% 1,4% 12,3% 5,6% Resto urbano 14,6% 11,6% 6,5% 1,1% 11,8% 5,4% Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2004, SIAF. 53 Gustavo Yamada 4. La microeconomía del estudio: resultados de profesiones emblemáticas Existe una demanda importante de información acerca de cómo son remu- neradas las profesiones y carreras técnicas específicas, como herramienta necesaria para la toma de decisiones de jóvenes, familias, universidades e instituciones de educación superior, y el Estado. Para estos propósitos, una sola encuesta nacional de hogares con veinte mil hogares en un año es insuficiente, porque el número de observaciones encontradas por profe- sión o carrera resulta muy pequeño. Felizmente, la acumulación de encues- tas nacionales de hogares entre 1997 y el 2004 en una base de datos multianual agregada (pool) permite un número lo suficientemente amplio de observaciones en el ámbito de ocupaciones realizadas por profesionales universitarios y técnicos con carreras superiores no universitarias. Sin em- bargo, una limitación de las Enaho es que no preguntan específicamente acerca de la profesión o carrera técnica estudiada. Las debemos inferir a partir de ocupaciones que tienen el nombre equivalente a las carreras. A pesar de esta limitación, gracias al importante número de observaciones acumuladas, encontramos resultados de suma utilidad para diversos agen- tes de la sociedad peruana. El cuadro 15 presenta un ranking de las profesiones universitarias me- jor remuneradas en promedio en los últimos años en el ámbito nacional urbano, en soles constantes de Lima Metropolitana del 2004. Hemos podido identificar veintiuna ocupaciones con títulos idénticos a la profe- sión y con más de treinta observaciones en esta muestra acumulada de datos. 54 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? In gr es o m en su al (e n nu ev os so le s d e Li m a M et ro po lit an a de l 2 00 4) N úm er o de ob se rv ac io ne s Pr om ed io M ed ia na Re la tiv o al pr om ed io to ta l 1 Re la tiv o a la m ed ia na to ta l 1 O cu pa ci ón Cu ad ro 1 5 Ra nk in g de p ro fe si on es u ni ve rs ita ria s m ej or re m un er ad as a/ E l t ot al c or re sp on de a la s d ie z pr of es io ne s r ep or ta da s. b/ E l t ot al c or re sp on de a to da s l as o bs er va ci on es e xc lu ye nd o a lo s e st ud ia nt es , a lo s c ar go s d ire ct iv os y a lo s o ut lie rs e n re la ci ón c on e l i ng re so . Fu en te : I N EI . E nc ue st a N ac io na l d e H og ar es (E na ho ) 1 99 7, 1 99 8, 1 99 9, 2 00 0, 2 00 1, 2 00 2 y 20 04 . 1 In ge ni er os ci vi le s 87 4. 07 9 3. 10 8 1, 67 1, 85 2 Ec on om is ta s y p la ni fic ad or es 44 3. 71 1 2. 51 8 1, 52 1, 5 3 Ad m in is tr ad or es d e em pr es as 12 9 3. 60 0 1. 98 4 1, 48 1, 18 4 Pr of es io na le s d e la in fo rm át ic a 46 3. 32 2 1. 78 9 1, 36 1, 07 5 Ot ro s i ng en ie ro s 11 5 3. 20 4 2. 66 7 1, 31 1, 59 6 Té cn ic os e n ad m in ist ra ci ón 25 9 2. 93 0 1. 91 0 1, 2 1, 14 7 Ab og ad os 19 6 2. 91 0 1. 93 5 1, 19 1, 15 8 In sp ec to re s d e ob ra s, pr ev en ci ón e in ve st ig ac ió n de in ce nd io s 18 4 2. 73 3 2. 29 6 1, 12 1, 37 9 Co nt ad or es 25 9 2. 52 3 1. 96 2 1, 04 1, 17 10 Ar qu ite ct os , u rb an is ta s 63 2. 42 5 1. 75 5 0, 99 1, 05 11 Ag ró no m os y a fin es 68 2. 17 3 1. 62 2 0, 89 0, 97 12 M éd ic os y p ro fe si on al es a fin es (e xc ep to e l p er so na l d e en fe rm er ía ) 23 9 1. 95 2 1. 93 0 0, 8 1, 15 13 O do nt ól og o (c iru ja no s) 36 1. 72 7 1. 27 2 0, 71 0, 76 14 Pr of es or es d e ed uc ac ió n pr iv ad a se cu nd ar ia 32 1. 64 7 1. 17 2 0, 68 0, 7 15 Pr of es or es d e un iv er si da de s, Es cu el as S up er io re s d e Ed uc ac ió n y ot ro s c en tr os d e ed uc ac ió n 18 4 1. 61 2 1. 20 9 0, 66 0, 72 16 O fic ia le s d e la s F ue rz as A rm ad as y P ol ic ia le s 30 1. 58 5 1. 13 5 0, 65 0, 68 17 Tr ab aj o So ci al , A nt ro po lo gí a, S oc io lo gí a y af in es 34 1. 57 8 1. 04 9 0, 65 0, 63 18 Pe rs on al d e en fe rm er ía d e ni ve l s up er io r ( di pl om ad os ) 14 0 1. 09 5 95 3 0, 63 0, 62 19 Pr of es or es d e pr im ar ia (s ec to r p riv ad o) 34 93 9 78 1 0, 45 0, 57 20 Pr of es or es d e pr im ar ia (s ec to r p úb lic o) 11 7 75 4 76 9 0, 39 0, 47 21 Pr of es or es d e ed uc ac ió n se cu nd ar ia (s ec to r p úb lic o) 13 8 73 1 69 3 0, 31 0, 46 To ta l 1a/ 2. 43 4 2. 43 8 1. 67 8 1, 0 1, 0 To ta l 2b/ 9. 48 4 1. 56 9 9 5 9 - - 55 Gustavo Yamada El promedio de ingresos mensuales netos autoreportados1 de estas veintiu- na profesiones es de 2.438 soles (penúltima fila), monto que es superior al promedio total de remuneración de las ocupaciones profesionales (lo que incluye otras ocupaciones-profesiones con muy pocas observaciones como para presentarlas separadamente), de 1.569 soles mensuales. Los resultados se presentan en cuatro grupos: el primero incluye a aque- llas profesiones con remuneración neta mayor a tres mil soles mensuales; el segundo, considera a profesiones con sueldos netos entre dos mil y tres mil soles mensuales; el tercero, a profesiones entre mil y dos mil soles; y, por último, el cuarto grupo considera las profesiones que pagan menos de mil soles mensuales en términos netos. La ingeniería civil resulta ser la profesión mejor remunerada, con un promedio de 4.079 soles mensua- les (también tiene la mediana más alta, ascendente a 3.108 soles), lo que supera en 81% a la remuneración profesional promedio. También apare- cen en este primer grupo los economistas, con 3.711 soles mensuales promedio; los administradores de empresas, con 3.600 soles; los profe- sionales de informática, con 3.322 soles; y los demás ingenieros, con 3.204 soles mensuales2. En el segundo grupo encontramos a los abogados, que ocupan el séptimo lugar con un promedio de 2.910 soles mensuales. Los contadores aparecen en el noveno lugar, con un promedio de 2.523 soles mensuales. Por su parte, los arquitectos e ingenieros agrónomos son relativamente menos remunerados que el resto de ingenieros, con promedios de 2.425 y 2.173 soles, respectivamente El grupo de profesionales con ingresos netos entre mil y dos mil soles mensuales lo encabezan los médicos y otros profesionales afines (1.952 soles) y los odontólogos (1.727 soles), mientras que al otro extremo de este 1. Se trata del total de ingresos monetarios y en especie netos de descuentos de ley, en el caso de profesionales asalariados, y de las ganancias netas de los profesionales independientes. 2. Si se realiza el ranking considerando la mediana de ingresos, se mantienen todas estas profesiones en el grupo más alto de remuneraciones, salvo la de profesionales de informática, que es reemplazada por la de inspectores de obras en este grupo selecto de profesiones. 56 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? mismo grupo se encuentran los enfermeros profesionales, con 1.095 soles. Entre estas profesionales relacionadas con la salud encontramos a los pro- fesores de educación secundaria privada (1.647 soles) y a los profesores de educación superior, con 1.612 soles. Asimismo, al grupo de oficiales de las Fuerzas Armadas y Policiales (que es un promedio de todos los rangos de oficiales encontrados), con 1.585 soles; y, por último, a las ocupaciones relacionadas con las Ciencias Sociales, tales como el Trabajo Social, la Antropología, la Sociología y otras, con 1.578 soles mensuales. En el último grupo, con remuneraciones inferiores a los mil soles mensua- les, encontramos a los profesores de educación pública primaria (754 so- les) y secundaria (731 soles), y también a los profesores de educación prima- ria en escuelas privadas (939 soles). Las profesiones en este grupo obtienen menos de la mitad de la remuneración promedio profesional en el Perú. Cabe indicar que el anexo 7 también incluye estadísticas de variabilidad de las remuneraciones en cada profesión para destacar el hecho de que las remuneraciones dentro de cada profesión posiblemente varían de acuerdo con la calidad de la educación recibida, el tipo de empresa en la que se labora, la experiencia laboral acumulada, el total de horas trabajadas, los antecedentes personales y familiares, y las habilidades y el esfuerzo pro- pios de cada profesional, entre otros factores. Algunas de estas caracterís- ticas pueden ser controladas en las regresiones que discutiremos después, sin embargo, otras no son observadas en los datos de las encuestas. No obstante, los coeficientes de variabilidad (desviación estándar dividida sobre el promedio) encontrados en esta acumulación de base de datos son relati- vamente pequeños, y superan el valor de 1 solo para el promedio general y en el caso de los técnicos de administración, abogados, agrónomos y odontólogos3. 3. El anexo 7 muestra otros datos estadísticos promedio en el ámbito de estas profesiones, tales como la edad promedio, los años de educacion total y el promedio de horas trabajadas semanalmente. No se encuentra mayor variabilidad en los dos primeros casos. Solo en el caso de las horas, se observa que las profesiones mejor (peor) remuneradas implican tambien un mayor (menor) número de horas promedio de trabajo. La excepción es el caso de los oficiales de las Fuerzas Armadas y Policiales, que ocupan el puesto 16 en el ranking de remuneraciones, pero el primer lugar en horas trabajadas (69 horas semanales). 57 Gustavo Yamada En el caso de las profesiones no universitarias o carreras técnicas, el cuadro 16 presenta los resultados que se han podido obtener para un número suficiente de observaciones por carrera4. El promedio general de remuneración es de 851 soles mensuales netos (mediana de 696 soles), mientras que el promedio de las carreras especificas estimadas es de 1.104 soles (mediana de 837 soles). El cuadro se ha dividido en dos grupos, dependiendo de si la remuneración supera o no los mil soles mensuales. Las cuatro primeras ocupaciones del ranking demandan carreras técnicas de administración para su desempeño: los técnicos en Administración obtienen una media mensual de 1.644 soles; los cajeros y cobradores de ventanilla ganan 1.397 soles; los agentes técnicos de ventas, 1.292 soles; y los empleados administrativos, en general, obtienen 1.276 soles men- suales. El quinto lugar de la lista lo ocupan los inspectores de obra, que necesitan una carrera técnica de por lo menos tres años en el ramo de la construcción5. El grupo de carreras no profesionales con remuneraciones menores a mil soles netos mensuales lo encabezan las secretarias, con 922 soles mensua- les. Los auxiliares de Contabilidad, Administración y Derecho obtienen en promedio 855 soles, mientras que los profesores (sin título universitario) de educación pública secundaria y primaria ganan 851 y 798 soles men- suales, respectivamente. Al final de la tabla figura el personal de enferme- ría de nivel medio, con 679 soles mensuales. La variabilidad de los ingre- sos en estas carreras no universitarias, que se muestra en el anexo 8, resulta menor que en el caso de los profesionales: en ningún caso se supera el valor de uno en el coeficiente de variabilidad, y el promedio es de 0,8. Una limitación importante de las Enaho es que no identifican de manera específica la profesión o carrera superior estudiada. En la historia reciente de las estadísticas nacionales solo ha habido dos casos de encuestas repre- sentativas en las que se preguntó por la carrera específica estudiada, ade- 4. El cuadro 16 solo ha incluido a personas con por lo menos tres años de educación superior no universitaria, para asegurarnos de que se trata de carreras relativamente completas. 5. El ranking de este primer grupo no varía cuando se considera la mediana de ingresos netos en vez del promedio aritmético. 58 Retornos a la educación superior en el mercado laboral: ¿vale la pena el esfuerzo? In gr es o m en su al (e n nu ev os s ol es d e Li m a M et ro po lit an a de l 20 04 ) N úm er o de ob se rv ac io ne s Pr om ed io M ed ia na Re la ti vo a l pr om ed io to ta l 1 Re la tiv o a la m ed ia na to ta l 1 a/ E l t ot al r ep or ta do c or re sp on de a la s di ez p ro fe si on es r ep or ta da s. b/ E l to ta l re po rt ad o co rr es po nd e a to da s la s ob se rv ac io ne s, ex cl uy en do a l os e st ud ia nt es , a l os c ar go s di re ct iv os , y a l os o ut lie rs e n re la ci ón co n el i ng re so . Fu en te : IN EI . En cu es ta N ac io na l de H og ar es ( En ah o) 1 99 7, 1 99 8, 1 99 9, 2 00 0, 2 00 1, 2 00 2 y 20 04 . Cu ad ro 1 6 Ra nk in g de p ro fe si on es n o un iv er si ta ria s m ej or re m un er ad as 1 Té cn ic os e n Ad m in is tr ac ió n 2 3 9 1. 64 4 1. 11 9 1, 49 1, 34 2 Ca je ro s, pa ga do re s, co br ad or es d e ve nt an ill a 6 8 1. 39 7 1. 04 4 1, 27 1, 25 3 Ag en te s té cn ic os d e ve nt as , vi aj er os , re pr es en ta nt e de f áb ric as 7 8 1. 29 2 1. 04 2 1, 17 1, 25 4 Em pl ea do s de s er vi ci os a dm in is tr at iv os 8 9 1. 27 6 1. 03 6 1, 16 1, 24 5 In sp ec to re s de o br as , pr ev en ci ón e i nv es ti ga ci ón d e in ce nd io s 1 0 2 1. 23 2 8 6 8 1, 12 1, 04 6 Se cr et ar ia s, ta qu íg ra fa s, m ec an óg ra fa s y op er ad or as d e m áq ui na s 3 1 6 9 2 2 7 5 8 0, 84 0, 91 7 Au xi lia re s en A dm in is tr ac ió n, C on ta bi lid ad , De re ch o 1 0 1 8 5 5 6 9 7 0, 77 0, 83 8 Pr of es or es d e ed uc ac ió n pú bl ic a se cu nd ar ia 8 1 8 5 1 8 1 4 0, 77 0, 97 9 Pr of es or es d e ed uc ac ió n pú bl ic a pr im ar ia 2 0 4 7 9 8 8 2 2 0, 72 0, 98 1 0 Pe rs on al d e en fe rm er ía d e ni ve l m ed io 2 2 5 6 7 9 6 4 0 0, 62 0, 77 To ta l 1a/ 1. 50 3 1. 10 4 8 3 7 1, 00 1, 00 To ta l 2b/ 10 .4 72 8 5 1 6 9 6 - - O cu pa ci ón 59 Gustavo Yamada más de los años de educación acumulados. Este es el caso de las Encuestas Nacionales de Medición de Niveles de Vida de 1997 y 20006. Más impor- tante aun, en estos dos casos se capturó de manera simultánea la profesión estudiada y la ocupación o profesión efectivamente ejercida, lo que nos brinda información importantísima acerca del desempeño en el mercado laboral para el caso de algunas carreras emblemáticas. Para obtener la mayor cantidad de observaciones posibles, acumulamos los datos de ambas encuestas (pool) manteniendo constante el valor real de las remuneracio- nes capturadas. Este ejercicio nos ha permitido identificar doce profesiones con por lo menos treinta observaciones cada una. Como siguiente paso, construimos una metodología empírica para revelar varias características cruciales del desempeño laboral de estos profesionales. En un caso extremo, los profe- sionales pueden estar ausentes (no participar) del mercado laboral. Entre las opciones que existen luego de decidida la participación laboral, la menos deseable sería, sin duda, el desempleo abierto a pesar de los estu- dios superiores realizados. La segunda alternativa, y quizás las más espera- da de todas, sería trabajar en la profesión que se estudió. Sin embargo, este no es el destino laboral de todos los profesionales. Pueden estar trabajando en otras ocupaciones que demandan un nivel de educación similar o supe- rior al estudiado, lo que sería considerado un desempeño tan satisfactorio como trabajar en la misma profesión (ingenieros que se dedican a la Eco- nomía, por ejemplo). Por último, los profesionales