Escuela de Gobierno y Políticas Públicas
Maestría en Gobierno y Políticas Públicas
Curso: Estadística para el Sector Público
Código de curso: GOB602
Docente: Dr. José Manuel Magallanes, Ph.D.
Ciclo: 2018-2
Alumna: Frida Haag Watanabe
Código: 20125990
Lima, 2 de diciembre 2018
Trabajo final
Educación universitaria, educación básica y contexto económico como factores del subempleo profesional
1. Planteamiento del problema
1.1. El subempleo profesional entre la población universitaria
La expansión de la oferta y acceso a la educación universitaria en el Perú se ha asociado a una concepción de este educativo como garantía de acceso a empleos adecuados en igualdad de condiciones. Los hallazgos, sin embargo, sugieren que la educación universitaria no asegura un empleo adecuado ni la superación de las diversas formas de desigualdad social en la inserción laboral. Cabe mencionar que la tasa de ocupación de los universitarios ha oscilado alrededor del 95% entre 2011 y 2016, y esta tasa no ha diferido de manera significativa con respecto a la registrada para el total de la Población Económicamente Activa del país (SUNEDU, 2016).
Más aun, es de destacar que los universitarios son afectados por la inadecuación entre su formación y las ocupaciones a las que acceden, lo que se conoce como subempleo profesional. Este concepto refiere a la utilización inadecuada e insuficiente de las competencias profesionales y a una discordancia entre la ocupación laboral desempeñada y la formación universitaria recibida (Matta, 1999; Arregui, 1993). Al respecto, en el 2011 se observó que el 35,3% de jóvenes manifiesta que sus empleos no estaban relacionados con los estudios que realizaron (SENAJU, 2012).
1.2. Calidad universitaria como factor del subempleo profesional
Los estudios demuestran, sin embargo, que el subempleo profesional no afecta de manera homogénea a la población universitaria, y existen marcadas desigualdades en las condiciones de empleo entre los egresados de la educación superior. Distintos estudios asocian estas desigualdades y la mayor incidencia del subempleo profesional a deficiencias en la calidad de la educación superior.
Arregui (1993) explora las brechas en las condiciones de empleo, ingresos y ocupación, así como la afinidad entre la ocupación y la formación, y anota la incidencia del subempleo por competencias en el Perú. Solo la mitad de quienes tienen estudios superiores ejerce una ocupación con requerimientos acordes a la formación recibida. La autora sostiene que la variable explicativa de las diferencias de empleo e ingresos entre los egresados se asocia a diferencias en la calidad de la formación recibida. Chacaltana (2006), en un panorama sobre el empleo juvenil en el Perú, apunta que el sistema educativo, a pesar de su enorme expansión en las últimas décadas, ya no constituye una vía que asegure la inserción laboral o condiciones de empleo adecuadas. Resalta que la expansión de la educación superior se ha hecho a costa de la reducción general de la calidad, así como de una mayor dispersión de la misma entre las instituciones. Así, el panorama actual del mercado de trabajo juvenil es uno de mayor exclusión y desigualdad por causas asociadas a la educación. Luego, Yamada, Castro y Rivera (2012), encuentran que, si bien la educación universitaria se asocia a los ingresos más altos, se asocia también a una mayor dispersión salarial y a mayores desigualdades en las condiciones de empleo.
Cabe resaltar el estudio de Lavado, Martínez y Yamada (2014), quienes analizan la relación entre la calidad de la educación superior y el subempleo. Encuentran que, hacia el 2012, cuatro de cada diez profesionales egresados universitarios se encontraban ocupando vacantes no profesionales y sub remuneradas. Asimismo, afirman que la probabilidad de estar subempleado es mucho mayor para los egresados de universidades de menor calidad, y esta brecha ha aumentado significativamente a partir de la apertura y desregulación del mercado universitario iniciada en la década de los noventa. Finalmente, destaca el trabajo de Lavado, Yamada y Oviedo (2015), quienes observan que los trabajadores que han estudiado en centros de educación superior de baja calidad tienen mayores dificultades para acceder a empleos de calidad, o trabajan en condiciones de subempleo.
1.3. Oferta universitaria privada y calidad educativa
La oferta universitaria en el Perú no solo se ha expandido, sino también diversificado. La heterogeneidad de formas institucionales, sin embargo, no es sido únicamente horizontal; esto es, no solo responde a formas distintas de gestión, oferta educativa, financiamiento, etc. Las diferencias entre las instituciones también implican una estratificación: determinados tipos institucionales se asocian a una mejor o más deficiente oferta en cuanto a calidad docente, calidad de enseñanza, oportunidades laborales, prestigio, etc. Al respecto, diversos estudios sobre la expansión de la oferta universitaria en el contexto latinoamericano identifican a la gestión universitaria de tipo privado, el régimen de gestión institucional que constituye el grueso de la expansión de la oferta, como uno de los principales factores explicativos de una menor calidad institucional y educativa.
En efecto, la fuerte expansión de la educación superior desde los años 90 se asocia principalmente al aumento de la cobertura y diversificación institucional de la oferta privada (Levy 2002; Meyer y Schofer, 2005, Altbach 1999), lo cual fue promovido en los países en vías de desarrollo por actores internacionales como la OMC y el Banco Mundial como parte de las medidas de ajuste estructural (Buckner, 2013). Así, la oferta educativa se abrió a proveedores privados, con los correspondientes marcos institucionales y legales para promover el financiamiento y formas de gestión (Botto, 2015; Chiroleu, 2000). El Perú no fue la excepción en este proceso. En nuestro país, en 1996 se promulgó la Ley para Promover la Inversión en Educación, marco legal que permitió la creación de universidades privadas bajo el régimen de Sociedad Anónima, que permite el lucro de los miembros de la asociación. Desde ese entonces existen en el Perú tres tipos de universidad: pública, privada asociativa y privada societaria (sociedad anónima con fines de lucro).
El modelo de gestión de las instituciones privadas con fines de lucro, sin embargo, es el modelo que ha sido más asociado a una baja calidad del servicio educativo (Rodríguez Ponce, 2012 y McCowan 2004).. Las universidades creadas tras las reformas mencionadas han sido duramente criticadas y catalogadas como “universidades-empresa”, o universidades “orientadas a la absorción de demanda” (Levy, 2002). Al no tener la obligación de reinvertir en fines educativos y al permitir el lucro de los dueños y accionistas, la calidad educativa estaría en el último lugar de sus prioridades de gestión. Estas universidades tendrían menor calidad docente, menor actividad de investigación y posicionamiento institucional. Además, se critica especialmente a este tipo de universidades el haber distorsionado el rol formativo, humanístico e investigativo de la universidad. Las nuevas universidades privadas serían espacios de fomento de una nueva visión de la educación universitaria como un servicio privado y un espacio de mera preparación para insertarse en un mercado laboral crecientemente competitivo. Estas universidades, además, se han asociado a una falsa promesa de inserción laboral. Si bien su discurso las presenta como medio de movilidad vertical, formación laboral de calidad y garantía de empleo, ello no se ha verificado en las condiciones de inserción laboral de sus egresados (Seclén, 2012).
Por ello, en el presente trabajo haremos primero un breve análisis de la calidad de las universidades, para comprobar si, como afirman los planteamientos arriba mencionados, existe una asociación entre la calidad universitaria y el tipo de régimen de la institución (privado asociativo, privado societario o público). La calidad será evaluada en función a indicadores disponibles a partir del Sistema de información de la SUNEDU, que corresponden a la formación de los docentes, y en función a su obtención de licenciamiento.
Luego, evaluaremos si el tipo de régimen de la universidad en la que estudiaron los egresados se ve reflejado distintos niveles de incidencia del subempleo profesional; esto es, si el tipo de institución repercute en mayores o menores porcentajes de subempleo profesional entre sus egresados. Para ello, nos remitiremos a los datos de la Encuesta Nacional a Egresados Universitarios y Universidades, que permite evaluar variables sobre las condiciones de empleo de los egresados, identificados además por la universidad en la que han estudiado.
1.4. Otros factores del subempleo profesional
No obstante, la educación universitaria no es el único factor que determina la posibilidad de los egresados de insertarse en empleos profesionales adecuados, o de estar en situación de subempleo profesional. Condiciones externas a la universidad tales como como el desarrollo económico en el contexto de inserción laboral, factores educativos anteriores a la universidad, como el tipo de institución educativa secundaria, o incluso las características sociodemográficas de la persona también pueden ser determinantes del éxito laboral, incluyendo tanto los niveles de salario como el acceso a empleos formales y adecuados.
Algunos estudios para el caso peruano sugieren el rol de la educación básica como factor determinante de las condiciones de subempleo. Por ejemplo, Jaramillo y Saavedra (2011) y Saavedra y Díaz (1999) indican que el área de residencia y el nivel educativo constituyen los factores más importantes que determinan el nivel de ingresos. Al respecto, cabe destacar que, a diferencia de la mayoría países de Latinoamérica, donde la proporción de la fuerza laboral con educación universitaria es mayor, en el Perú el nivel educativo mayoritario en la PEA es el secundario (SUNEDU, 2016).
Por su parte, la demanda de trabajo también puede ser un factor influyente en el subempleo. Cabe observar que la demanda laboral está sujeta a las decisiones de las empresas respecto a la cantidad y características de los profesionales que necesitan, así como a otros factores de la demanda como la tecnología disponible, la competencia en el mercado, los precios de los otros factores de producción (SUNEDU; 2016). Por ello, podemos afirmar que, en términos generales, las condiciones socioeconómicas del contexto, que afectan la demanda laboral, también podrían afectar significativamente las posibilidades de inserción laboral de los egresados universitarios. Los datos sobre el crecimiento económico en el país refuerzan este planteamiento. Al respecto, cabe mencionar que el crecimiento económico en el país, que ha redundado en el crecimiento de la demanda de bienes y servicios, se ha expresado también en que la proporción de la PEA con nivel de instrucción secundario o superior se ha incrementado del 63% al 74% entre los años 2001 y 2015 (SUNEDU, 2016).
Atendiendo a estas observaciones, el presente análisis evalúa, junto con la calidad universitaria, el efecto de otros dos factores que pueden ser pertinentes para explicar el subempleo profesional. Primero, el efecto de la gestión de la institución de educación secundaria, atendiendo a las diferencias en calidad observadas entre las instituciones privadas y públicas. Luego, el efecto de factores que caracterizan el contexto económico en la provincia, como una aproximación las condiciones para la demanda laboral. Como indicadores de ello consideramos el Índice de Desarrollo Humano y el Índice de Densidad del Estado en la provincia.
2. Preguntas de investigación e hipótesis
2.1. Pregunta 1
¿El tipo de régimen de la universidad se asocia a niveles significativamente distintos de calidad?
Hipótesis 1: Las universidades privadas societarias presentan los indicadores de calidad más bajos, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
2.2. Pregunta 2
¿El tipo de régimen de la universidad se asocia a los porcentajes de subempleo profesional?
Hipótesis 2: Las universidades privadas societarias presentan porcentajes significativamente más altos de subempleo profesional, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
2.3. Pregunta 3
¿Qué factores tienen mayor influencia en el subempleo profesional?
Hipótesis 3: La calidad y tipo de régimen de la institución universitaria son las variables que más influyen en la probabilidad de subempleo profesional.
3. Operacionalización de variables y análisis estadísticos
3.1. Análisis de la hipótesis 1
Las universidades privadas societarias presentan los indicadores de calidad más bajos, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
Muestra: Se ha recogido información sobre docentes y alumnado del Sistema de Información de SUNEDU, actualizada hacia el semestre 2017-2.
Variable independiente:
- Régimen de la universidad (REGIMEN): Categórica: Societaria, Asociativa, Pública.
Variables dependientes: La calidad de los tres tipos de universidades se examina en función a dos dimensiones. Primero, el licenciamiento, que nos aproxima a las condiciones de calidad generales de las universidades dado que la obtención de licenciamiento implica haber cumplido con las Condiciones Básicas de Calidad exigidas por SUNEDU. Luego, el porcentaje de docentes doctores, a tiempo completo e investigadores (registrados en DINA) con los que cuentan.
Licenciamiento (LICENC): Dicotómica: Sí, No
Porcentaje de docentes a tiempo completo sobre el total de docentes (POR_DTC)
Porcentaje de docentes doctores sobre el total de docentes (POR_DDOC)
Porcentaje de docentes investigadores DINA sobre el total de docentes (POR_DDINA)
Análisis:
Licenciamiento según régimen de la universidad: tabla de contingencia y barras
Calidad profesional de los docentes: Tablas de contingencia (promedio de docentes tiempo completo, doctores e investigadores DINA según régimen de la universidad) y análisis ANOVA (medias distintas en los 3 grupos).
3.2. Análisis de la hipótesis 2
Las universidades privadas societarias presentan porcentajes significativamente más altos de subempleo profesional, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
Muestra: Encuesta a egresados Universitarios y Universidades 2014.
Variable independiente:
- Régimen de la universidad (REGIMEN): Categórica: Societaria, Asociativa, Pública.
Variables dependientes: El subempleo profesional se operacionaliza con dos indicadores sobre las condiciones de empleo de los egresados:
El empleo actual del egresado está relacionado con su formación profesional (CAP400P406): Dicotómica: Sí=1, No=0.
El empleo actual del egresado puede ser realizado por un profesional con educación superior no universitaria técnico profesional (CAP400P407_2). Dicotómica: Sí=1, No=0.
Análisis:
- Porcentajes de subempleo profesional según tipo de universidad: Tablas de contingencia y análisis chi cuadrado (porcentajes distintos en los 3 grupos)
3.3. Análisis de la hipótesis 3
La calidad y tipo de régimen de la institución universitaria son las variables que más influyen en la probabilidad de subempleo profesional.
Muestra: Encuesta a egresados Universitarios y Universidades 2014.
Análisis: Modelos de regresión logística binaria
Variables independientes: Se introducen cinco variables para explicar el subempleo:
Licenciamiento (LICENCIAMIENTO): Dicotómica: Sí, No
Régimen de la universidad (REGIMEN): Categórica: Societaria, Asociativa, Pública.
Tipo de régimen del colegio secundario en el que estudió el egresado (CAP300P305): Dicotómica: Estatal=1, Particular=0.
Índice de desarrollo humano de la provincia en la que el egresado labora (IDH): Numérica
Índice de densidad del Estado en la provincia en la que el egresado labora (IDE): Numérica
Variables dependientes: El subempleo profesional se operacionaliza con dos indicadores sobre las condiciones de empleo de los egresados:
El empleo actual del egresado está relacionado con su formación profesional (CAP400P406): Dicotómica: Sí=1, No=0.
El empleo actual del egresado puede ser realizado por un profesional con educación superior no universitaria técnico profesional (CAP400P407_2). Dicotómica: Sí=1, No=0.
4. Estructuras de las bases de datos y preparación de variables
4.1. Base del sistema de información de SUNEDU
filename="CALIDAD_UNIS16.csv"
dataunis=read.csv(filename, header=TRUE, sep=";", stringsAsFactors =T)str(dataunis)## 'data.frame': 143 obs. of 23 variables:
## $ NOMBDEP : Factor w/ 25 levels "AMAZONAS","ANCASH",..: 15 15 8 21 15 11 15 15 4 4 ...
## $ NOMBPROV : Factor w/ 48 levels "ABANCAY","ALTO AMAZONAS",..: 31 31 17 38 31 14 31 31 5 5 ...
## $ UNIVERSIDAD: Factor w/ 143 levels "PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ LICENC : Factor w/ 2 levels "NO","SI": 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 ...
## $ REGIMEN : Factor w/ 3 levels "ASOCIATIVA","PUBLICA",..: 1 3 1 1 1 3 3 2 3 1 ...
## $ ESPACIO : Factor w/ 2 levels "CAPITAL","NO CAPITAL": 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 ...
## $ RELIG : Factor w/ 2 levels "LAICA","RELIGIOSA": 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 ...
## $ DOC_BACH : int 567 1522 376 506 66 32 68 NA 28 218 ...
## $ DOC_MAES : int 939 1392 348 508 147 39 106 NA 16 227 ...
## $ DOC_DOC : int 482 529 127 213 47 10 33 NA 8 155 ...
## $ DOC_TC : int 548 723 211 294 68 25 53 NA 13 155 ...
## $ DOC_INV : int 341 13 57 0 14 5 45 NA 35 55 ...
## $ DOC_DINA : int 182 741 534 491 101 5 46 NA 35 209 ...
## $ DOC_TOTAL : int 2100 3449 861 1230 260 81 207 NA 52 600 ...
## $ POR_DTC : num 26.1 21 24.5 23.9 26.2 30.9 25.6 NA 25 25.8 ...
## $ POR_DDOC : num 23 15.3 14.8 17.3 18.1 12.4 15.9 NA 15.4 25.8 ...
## $ POR_DDINA : num 8.7 21.5 62 39.9 38.8 6.2 22.2 NA 67.3 34.8 ...
## $ POST_PREG : int 12037 27204 5412 12274 950 301 4258 NA 478 9199 ...
## $ INGR_PREG : int 4428 25986 3769 10500 884 266 3964 NA 455 3303 ...
## $ MATR_PREG : int 24264 113059 19074 33227 2226 718 11348 NA 994 13992 ...
## $ EGR_PREG : int 1945 8675 1425 3364 155 114 543 NA 23 1214 ...
## $ GRAD_PREG : int 1952 8232 1756 2463 140 151 380 NA 33 1380 ...
## $ TITULADOS : int 1683 4734 719 1538 12 89 69 NA 6 1055 ...filename="EGRES_InfoPeru2.csv"
data=read.csv(filename, header=TRUE, sep=";", stringsAsFactors =T)str(data)## 'data.frame': 10564 obs. of 17 variables:
## $ SELECT_UNI : Factor w/ 93 levels "U0001","U0002",..: 43 48 48 55 55 55 55 55 55 59 ...
## $ SELECT : int 8229 5724 6872 1190 5995 8870 9078 9442 10466 1820 ...
## $ NOMBRECCDD : Factor w/ 26 levels "AMAZONAS","ANCASH",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ NOMBRECCPP : Factor w/ 158 levels "ABANCAY","ACOBAMBA",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ CAP300P305 : int 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ CAP400P406 : int 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 ...
## $ CAP400P407_1 : int 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 ...
## $ CAP400P407_2 : int 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 ...
## $ CAP400P407_3 : int 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 ...
## $ CAP400P430 : int 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 ...
## $ CAP400P433 : int 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 ...
## $ LICENCIAMIENTO: int 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ REGIMEN : Factor w/ 3 levels "ASOCIATIVA","PUBLICA",..: 2 1 1 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ IDH : num 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 ...
## $ secundaria : num 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 66.5 ...
## $ educa : num 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 7.88 ...
## $ IDE : num 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 ...data$LICENCIAMIENTO <- factor(data$LICENCIAMIENTO,
levels = c(0,1),
labels = c("NO LICENCIADA", "LICENCIADA"))data$CAP300P305 <- factor(data$CAP300P305,
levels = c(0,1),
labels = c("PARTICULAR", "ESTATAL"))data$CAP400P406 <- factor(data$CAP400P406,
levels = c(0,1),
labels = c("NO", "SI"))data$CAP400P407_2 <- factor(data$CAP400P407_2,
levels = c(0,1),
labels = c("NO", "SI"))
5. Análisis y resultados
5.1. Hipótesis 1
Las universidades privadas societarias presentan los indicadores de calidad más bajos, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
5.1.1. Licenciamiento según régimen de la universidad
Observamos en la tabla de contingencia que dentro del régimen privada societaria encontramos la mayor cantidad de universidades no licenciadas. La categoría de universidades privadas asociativas son las que presentan un mayor número de universidades licenciadas en comparación a las no licenciadas.
table(dataunis$LICENC,dataunis$REGIMEN)##
## ASOCIATIVA PUBLICA SOCIETARIA
## NO 17 27 43
## SI 24 24 8Lo observado anteriormente se verifica en la gráfica de barras, en la cual la zona oscura representa las universidades no licenciadas, y la zona clara las licenciadas.
barplot(table(dataunis$LICENC,dataunis$REGIMEN))
5.1.2. Calidad profesional de los docentes
Porcentajes de docentes a tiempo completo según tipo de régimen de universidad
doc1 <- aggregate(dataunis$POR_DTC,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)
doc1## Group.1 x
## 1 ASOCIATIVA 28.08974
## 2 PUBLICA 46.85625
## 3 SOCIETARIA 30.22708Tabla de contingencia: Se observa que las universidades públicas tienen, en promedio, porcentajes más altos de docentes a tiempo completo. Las universidades asociativas y societarias tienen, en promedio, porcentajes mucho menores. Destaca que, al contrario de lo formulado en la hipótesis, las universidades societarias no son las que tienen los menores porcentajes.
anova1 <- aov (dataunis$POR_DTC ~ dataunis$REGIMEN)
summary (anova1)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## dataunis$REGIMEN 2 9666 4833 19.73 3.2e-08 ***
## Residuals 132 32344 245
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 8 observations deleted due to missingnessAnálisis ANOVA: Dado que el p-value es menor que 0.05, hay evidencia suficiente para considerar que al menos dos medias son distintas. Esto es, los promedios de docentes a tiempo completo sí son significativamente distintos entre los tipos de universidad.
Porcentajes de docentes doctores según tipo de régimen de universidad
doc2 <- aggregate(dataunis$POR_DDOC,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)
doc2## Group.1 x
## 1 ASOCIATIVA 15.70000
## 2 PUBLICA 20.44792
## 3 SOCIETARIA 14.65833Tabla de contingencia: Nuevamente se observa que las universidades públicas tienen, en promedio, porcentajes más altos de docentes doctores. Las universidades asociativas y societarias tienen, en promedio, porcentajes menores. En este caso, el promedio para las universidades privadas societarias sí es el menor, lo que concuerda con la hipótesis
anova2 <- aov (dataunis$POR_DDOC ~ dataunis$REGIMEN)
summary (anova2)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## dataunis$REGIMEN 2 900 449.9 6.81 0.00153 **
## Residuals 132 8720 66.1
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 8 observations deleted due to missingnessAnálisis ANOVA: Dado que el p-value es menor que 0.05, hay evidencia suficiente para considerar que al menos dos medias son distintas. Esto es, los promedios de docentes doctores sí son significativamente distintos entre los tipos de universidad.
Porcentajes de docentes investigadores DINA según tipo de régimen de universidad
doc3 <- aggregate(dataunis$POR_DDINA,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)
doc3## Group.1 x
## 1 ASOCIATIVA 34.06154
## 2 PUBLICA 65.33750
## 3 SOCIETARIA 38.20833Tabla de contingencia: Nuevamente se observa que las universidades públicas tienen, en promedio, los porcentajes más altos de docentes investigadores DINA. Las universidades asociativas y societarias tienen, en promedio porcentajes mucho menores. Al contrario de lo formulado en la hipótesis, las universidades societarias no son las que tienen los menores porcentajes.
anova3 <- aov (dataunis$POR_DDINA ~ dataunis$REGIMEN)
summary (anova3)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## dataunis$REGIMEN 2 26364 13182 16.89 2.94e-07 ***
## Residuals 132 103024 780
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 8 observations deleted due to missingnessAnálisis ANOVA: Dado que el p-value es menor que 0.05, hay evidencia suficiente para considerar que al menos dos medias son distintas. Esto es, los promedios de docentes investigadores DINA sí son significativamente distintos entre los tipos de universidad.
5.2. Hipótesis 2
Las universidades privadas societarias presentan porcentajes significativamente más altos de subempleo profesional, a comparación de las universidades públicas y privadas asociativas.
5.2.1. Porcentajes de egresados que trabajan en empleos no relacionados a la formación profesional, según régimen de la universidad
tabla1 <- prop.table(table(data$CAP400P406,data$REGIMEN),2)*100
tabla1##
## ASOCIATIVA PUBLICA SOCIETARIA
## NO 11.55390 17.93505 12.45443
## SI 88.44610 82.06495 87.54557Tabla de contingencia: Observamos que las universidades públicas tienen porcentajes más altos de egresados que trabajan en empleos no relacionados a su formación profesional. A este grupo le siguen las universidades privadas societarias, que, sin embargo, tienen un porcentaje cercano al de las asociativas.
chisq.test(tabla1)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla1
## X-squared = 1.9836, df = 2, p-value = 0.3709Prueba chi cuadrado: Dado que el p-value es menor que 0.05, no hay evidencia suficiente para considerar que las tres universidades tienen porcentajes significativamente distintos de egresados que trabajan en empleos no relacionados a su formación profesional.
5.2.2. Porcentajes de egresados que trabajan en empleos que no requieren formación universitaria, según régimen de la universidad
tabla2<- prop.table(table(data$CAP400P407_2,data$REGIMEN),2)*100
tabla2##
## ASOCIATIVA PUBLICA SOCIETARIA
## NO 60.89450 52.38672 56.20085
## SI 39.10550 47.61328 43.79915Tabla de contingencia: Nuevamente se observa una situación más favorable para las universidades de régimen privada asociativa: tienen porcentajes más bajos de egresados que laboran en empleos que no requieren de formación universitaria. A ello le siguen las universidades de régimen privada societaria. Finalmente, las universidades públicas son las que tienen los mayores porcentajes de egresados trabajando en empleos que no requerían estudios universitarios.
chisq.test(tabla2)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla2
## X-squared = 1.4777, df = 2, p-value = 0.4777Prueba chi cuadrado: Dado que el p-value es menor que 0.05, no hay evidencia suficiente para considerar que las tres universidades tienen porcentajes significativamente distintos de egresados que trabajan en empleos que no requieren de formación universitaria.
5.3. Hipótesis 3
La calidad y tipo de régimen de la institución universitaria son las variables que más influyen en la probabilidad de subempleo profesional.
5.3.1. Factores que influyen en que los egresados trabajen en empleos relacionados a su formación
model1 <- glm(CAP400P406 ~ LICENCIAMIENTO+REGIMEN+IDH+IDE+CAP300P305,
data = data,
family = "binomial")
summary(model1)##
## Call:
## glm(formula = CAP400P406 ~ LICENCIAMIENTO + REGIMEN + IDH + IDE +
## CAP300P305, family = "binomial", data = data)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.2929 0.3996 0.5049 0.6101 0.9244
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.92487 0.40423 2.288 0.02214 *
## LICENCIAMIENTOLICENCIADA 0.21063 0.06984 3.016 0.00256 **
## REGIMENPUBLICA -0.23396 0.07271 -3.218 0.00129 **
## REGIMENSOCIETARIA -0.06632 0.09671 -0.686 0.49289
## IDH 4.63237 1.14226 4.055 5.00e-05 ***
## IDE -0.99775 0.99912 -0.999 0.31798
## CAP300P305ESTATAL -0.32404 0.07417 -4.369 1.25e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 7373.9 on 9004 degrees of freedom
## Residual deviance: 7149.6 on 8998 degrees of freedom
## (1559 observations deleted due to missingness)
## AIC: 7163.6
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5Modelo de regresión logística binaria:
Los resultados del modelo de regresión logística binaria indican que el haber estudiado en una universidad licenciada sí influye significativamente en las probabilidades de trabajar en un empleo que sí esté relacionado a la formación profesional. El tipo de régimen de la universidad también es una variable que influye significativamente, pero solo en el caso de las universidades públicas: el haber estudiado en una universidad pública disminuye significativamente las probabilidades de tener un empleo relacionado a la formación profesional.
Sin embargo, el modelo indica que el tipo de colegio secundario influye con un mayor peso (en comparación con el licenciamiento o tipo de universidad) en la probabilidad de tener un empleo relacionado a la formación profesional: el haber estudiado en un colegio secundario estatal disminuye significativamente las probabilidades de tener un empleo relacionado a la formación profesional.
Finalmente, observamos que la variable que más influye es el nivel de desarrollo en la provincia donde los egresados trabajan. Ello sugiere que la situación de desarrollo económico y social del contexto, que influye en los niveles y tipos de demanda laboral, tiene mayor peso para determinar la adecuada inserción laboral de los universitarios.
5.3.2. Factores que influyen en que los egresados trabajen en empleos que no necesitan formación universitaria
model2 <- glm(CAP400P407_2 ~ LICENCIAMIENTO+REGIMEN+IDH+IDE+CAP300P305,
data = data,
family = "binomial")
summary(model2)##
## Call:
## glm(formula = CAP400P407_2 ~ LICENCIAMIENTO + REGIMEN + IDH +
## IDE + CAP300P305, family = "binomial", data = data)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.4651 -1.0546 -0.8577 1.2294 1.5353
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.43529 0.30538 1.425 0.154042
## LICENCIAMIENTOLICENCIADA -0.18426 0.04940 -3.730 0.000191 ***
## REGIMENPUBLICA 0.10343 0.05120 2.020 0.043362 *
## REGIMENSOCIETARIA 0.15173 0.06430 2.360 0.018291 *
## IDH -4.20095 0.85829 -4.895 9.85e-07 ***
## IDE 1.15414 0.75044 1.538 0.124062
## CAP300P305ESTATAL 0.22711 0.04959 4.580 4.66e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 12325 on 9012 degrees of freedom
## Residual deviance: 12072 on 9006 degrees of freedom
## (1551 observations deleted due to missingness)
## AIC: 12086
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4Modelo de regresión logística binaria:
Los resultados del segundo modelo de regresión logística binaria arrojan resultados similares. Indican que el haber estudiado en una universidad licenciada sí reduce significativamente las probabilidades de tener un empleo que no requiere formación universitaria. El tipo de régimen de la universidad también influye significativamente: el haber estudiado en una universidad de régimen público o privada societaria aumenta significativamente las probabilidades de tener una ocupación que no necesita educación universitaria. Ello sugiere que las universidades públicas y societarias ofrecen menos posibilidades de insertarse en empleos de mayor nivel profesional.
Sin embargo, este modelo verifica que el tipo de colegio secundario influye con un mayor peso en la probabilidad de tener un empleo relacionado a la formación profesional: el haber estudiado en un colegio secundario estatal disminuye significativamente las probabilidades de tener un empleo relacionado a la formación profesional. Finalmente, observamos, al igual que en el primer modelo, que la variable que más influye es el nivel de desarrollo en la provincia donde los egresados trabajan.
6. Conclusiones
A partir de los resultados del análisis de la primera y segunda hipótesis, resaltamos las siguientes observaciones. Las universidades públicas tienen, en conjunto, un mejor desempeño tanto en el licenciamiento como en la calidad de la formación de sus docentes. Entre ellas el número de instituciones licenciadas es mucho mayor. Asimismo, tienen en porcentajes mayores de docentes investigadores, doctores y a tiempo completo. Las universidades de régimen privada societaria y asociativa tienen resultados más deficientes en cuanto a calidad.
En cuanto al licenciamiento, destaca que entre las universidades privadas societarias, solo 8 de ellas cumplen las condiciones básicas de calidad que permiten el licenciamiento. Sin embargo, las universidades societarias y asociativas tienen en promedio porcentajes similares de docentes investigadores, a tiempo completo y doctores. Ello sugiere que el tipo de régimen de la universidad sí está asociado a la calidad universitaria, pero solo estableciendo una diferencia sustancial entre la calidad de las universidades privadas frente a las públicas, y no entre las categorías privada societaria y privada asociativa. Así, no se ha verificado nuestra primera hipótesis: las universidades privadas societarias no tienen los porcentajes más bajos en los tres indicadores sobre la formación docente.
Sin embargo, al observar la situación de empleo de los egresados, la figura es distinta. Las universidades públicas, a pesar de su mejor calidad, tienen porcentajes de egresados en situación de subempleo profesional marcadamente más altos que las universidades privadas. Dentro del grupo de las universidades privadas se verifica la situación más favorable para las universidades privadas asociativas, que tienen los menores porcentajes de egresados en situación de subempleo profesional. Por ello, la segunda hipótesis queda refutada: las universidades privadas societarias no tienen los porcentajes más altos de subempleo profesional. Sin embargo, al realizar las pruebas de chi cuadrado se ha observado que los porcentajes de egresados con subempleo profesional no son significativamente distintos en los tres grupos. Cabe anotar, sin embargo, que este resultado no descarta totalmente una relación entre el tipo de régimen de universidad y el subempleo profesional. Como veremos líneas abajo, las regresiones sugieren que, en interacción con otras variables, el tipo de régimen de la universidad sí influye significativamente.
En el análisis de la tercera hipótesis observamos los factores que influyen en las probabilidades de subempleo profesional. Se observó que la calidad de las instituciones universitarias, a la cual nos aproximamos según su licenciamiento, y el tipo de régimen de la universidad (esto es, si la institución es pública o privada) influyen significativamente en las probabilidades de subempleo profesional. El hecho de estudiar en una universidad licenciada disminuye significativamente las probabilidades de subempleo profesional. Luego, el estudiar en una universidad pública aumenta significativamente las probabilidades de subempleo profesional.
Sin embargo, se ha observado que el tipo de régimen del colegio de educación secundaria es un factor más determinante que la universidad: El haber estudiado en un colegio estatal aumenta significativamente las probabilidades de subempleo. Finalmente, observamos que la variable más determinante es el índice de desarrollo humano, el cual reduce significativamente las probabilidades de subempleo. Esto sugiere que el contexto de desarrollo económico social de la provincia tiene, entre las variables consideradas, el mayor peso para determinar la adecuada inserción laboral de los egresados.
Apéndice 1: Total de docentes por provincia (en quintiles)
Apéndice 2: Total de matriculados por provincia (en quintiles)
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