Desvinculación de los estudios universitarios. Estudio comparativo de indicadores socioeconómicos

The dissociation of university studies. A comparative analysis of socioeconomic indicators

Desvinculação dos estudos universitários. Estudo comparativo de indicadores socioeconômicos

María-Noel Rodríguez-Ayan, Alejandro Amaya y María-Eugenia Sotelo-Rico

Resumen

En este trabajo se analizan comparativamente ciertos logros asociados al bienestar socioeconómico de estudiantes que abandonaron el sistema universitario con los logros de egresados universitarios, egresados de otros estudios terciarios y egresados de educación media. Se plantea la hipótesis de que el pasaje incompleto por la universidad puede brindar herramientas para un mejor posicionamiento socioeconómico respecto al de quienes no tienen estudios universitarios, aunque tal posicionamiento no alcance al de un egresado universitario. Los logros concebidos como indicadores de bienestar socioeconómico fueron la existencia de hacinamiento en el hogar, la posesión de determinados elementos de confort, los ingresos mensuales y la tenencia de vivienda. Se utilizó el Análisis de correspondencias múltiples (ACM) para determinar si las variables de elementos de confort conformaban una dimensión, ANOVA para estudiar la variación del confort medio y de los ingresos medios entre las categorías de estudios y el test Z de comparación de proporciones para examinar la relación entre categoría de estudios y género. Los resultados fueron consistentes con la hipótesis planteada.

Palabras clave: desvinculación, confort, ingresos, vivienda.

Abstract

This work offers a comparative analysis of several achievements associated with the socioeconomic wellbeing of students who dropped out of the university school system with the achievements of students who completed their degrees or who graduated from tertiary education. The author’s hypothesis is that the incomplete passage through university studies can offer tools that help to improve the socioeconomic position compared to the students who have not been enrolled at the university, although this position does not catch up the attainments of student who actually completed their degree. The achievements that have been taken into account as indicators of socioeconomic wellbeing were the following ones: existence or absence of overcrowding at home, possession of certain comfort elements, monthly incomes and possession of a house or apartment. The author used the multiple correspondence analysis method to determine whether the variables of comfort elements made up a dimension or not and the analysis of variance methodology in order to study the variation of the average comfort and average incomes between the study categories, and finally a comparison test of proportions to analyze the relationship between the categories of study and gender. The results were consistent with the hypothesis that was put forward.

Key Words: dissociation, comfort, income, housing.

Resumo

Neste trabalho se analisam comparativamente certas conquistas associadas ao bem-estar socioeconômico de estudantes que abandonaram o sistema universitário com as conquistas de universitários formados, graduados de outros estudos terciários e graduados de educação média. Apresenta-se a hipóteses de que a passagem incompleta pela universidade pode brindar ferramentas para um melhor posicionamento socioeconômico com respeito ao daqueles que não têm estudos universitários, mesmo que tal posicionamento não alcance ao de um universitário graduado. As conquistas concebidas como indicadores de bem-estar socioeconômico foram a existência de acumulação de bens no lar, a posse de determinados elementos de confort, as rendas mensais e a posse de moradia. Se utilizou a Análise de correspondências múltiplas (ACM) para determinar se as variáveis de elementos de confort conformavam uma dimensão, ANOVA para estudar a variação do confort médio e da renda média entre as categorias de estudos e o test Z de comparação de proporções para examinar a relação entre categoria de estudos e gênero. Os resultados foram consistentes com a hipóteses apresentada.

Palavras chave: desvinculação, confort, renda, moradia.

Recepción: 14/08/15. Aprobación: 24/10/16.

La desvinculación en la educación superior es sumamente común en América Latina, motivo por el cual es uno de los temas a los que las universidades de la región dedican gran parte de tiempo a su estudio y a la generación de políticas que tiendan a reducirla. La mayor parte de la información al respecto se debe a iniciativas aisladas de diferentes países, aunque también a organismos internacionales como el Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (IESALC), que han sistematizado información sobre los factores que inciden en este proceso y han impulsado estudios en diferentes países (CINDA, 2006).

La mayor parte de las investigaciones sobre desvinculación universitaria versan principalmente sobre cuantificación y búsqueda de causales. En este sentido, se ha encontrado que los principales motivos asociados a la explicación del fenómeno son factores socioeconómicos, demográficos y personales del estudiante (Esteban et al., 2016b; Lemos et al., 2015; De Vries et al., 2011; Giovangenoli, 2002; Montmarquette et al., 1996); en muchos casos se encontró que la desvinculación es un fenómeno complejo que no puede explicarse por una causal en particular sino a través de un modelo en el que las distintas causales interactúan (Esteban et al., 2016a; Rodríguez y Hernández, 2008). En otros casos, los alumnos que se desvinculan de una universidad logran culminar sus estudios en otra, reflejando causales vinculadas al centro de estudios abandonado (Rodríguez et al., 2014; Rojas, 2008). En Uruguay la desvinculación se vincula principalmente a causas motivacionales y personales del estudiante en primer lugar y laborales en segundo lugar (Boado, 2006). Estos resultados son corroborados en parte en investigaciones posteriores, en las que además se encontró que la desvinculación está asociada al desempeño del estudiante (Diconca et al., 2011) y a la edad de ingreso a la carrera (Boado, 2010).

En general, las distintas investigaciones sobre causales de desvinculación se llevan a cabo con el objetivo de encontrar estrategias que mitiguen el fenómeno, pero el único antecedente de resultados de la puesta en marcha de estas estrategias que se encontró en la bibliografía consultada es un estudio llevado a cabo en la Universidad de Antioquia (Castaño et al., 2006), donde se encontró que, para lograr un mejor entendimiento del fenómeno de la desvinculación, resulta más útil emplear combinaciones de modelos teóricos que estudiar causas por separado.

Con una visión diferente a la actualmente predomina en América Latina, se ha argumentado que la desvinculación universitaria no siempre resulta necesariamente mala. Manski (1989) y Manski y Wise (1983) sostienen que para muchos jóvenes el solo hecho de estudiar en la universidad, aun cuando no lleguen a graduarse, puede ser parte del proceso de búsqueda e identificación de sus intereses y de cuáles son las ocupaciones compatibles con sus intereses y aptitudes. En virtud de esta postura, en este trabajo se analizó la situación de los estudiantes universitarios desvinculados, no desde la perspectiva de las razones por las cuales no continuaron sus estudios, sino desde la concreción de ciertos logros asociados al bienestar socioeconómico, entendido éste en términos de bienes y servicios adquiridos. Estos logros fueron medidos a través de la existencia de hacinamiento en el hogar, la posesión de elementos de confort, de los ingresos por trabajo y de la tenencia o no de vivienda propia. Para comprender mejor el efecto que el pasaje por el ámbito de educación superior pudo tener sobre este aspecto se comparó la situación de logro de los desvinculados universitarios con la situación de logro de egresados universitarios, egresados de otros estudios terciarios y egresados de educación media que no continuaron sus estudios. Para ello se utilizaron los microdatos de la Encuesta Nacional de Hogares Ampliada (ENHA) de 2006 y la Encuesta Continua de Hogares (ECH) que el Instituto Nacional de Estadística (INE) releva anualmente.

Método

Participantes

Participaron todas las personas encuestadas en la ENHA 2006 y ECH 2007-2012 que cumplían con las condiciones de ser jefes de hogar y de haber completado como mínimo la enseñanza secundaria. El porcentaje de mujeres fue de 36.7% (2006), 39.0% (2007), 39.8% (2008), 40.1% (2009), 41.9% (2010), 44.3% (2011) y 46.2% (2012).

El universo de estudio son los hogares particulares que se encuentran en el territorio nacional y la muestra es probabilística, estratificada con asignación óptima para las variables ingreso per cápita de los hogares y tasa de desempleo.

Instrumentos

ENHA 2006 y ECH 2007-2012, desarrolladas por el INE.

Mediciones

Sexo del encuestado.

Indicadores de hacinamiento del hogar. Número de integrantes del hogar dividido entre el número de habitaciones residenciales, y número de integrantes del hogar dividido entre el número de habitaciones utilizadas para dormir. Se adoptaron como puntos de corte los valores 2 y 3 respectivamente para considerar hacinamiento.

Variables de confort. Se midieron 17 variables dicotómicas relativas a la tenencia de elementos de confort. Ejemplos de tales elementos son refrigerador, teléfono, aire acondicionado, servicio doméstico, etcétera.

Ingresos. Para los participantes ocupados se consideró la variable ingreso mensual por concepto de trabajo, expresado en dólares estadounidenses. No se incluyeron personas no ocupadas.

Tenencia de vivienda. Se determinó la situación del jefe de hogar con respecto a la vivienda: propietario, aún la está pagando, inquilino u ocupante.

Estudios. Se clasificó a los participantes en cinco categorías: secundaria completa sin haber iniciado estudios terciarios, formación docente completa, otros estudios terciarios completos (no universitarios ni de formación docente), egresados universitarios y desvinculados universitarios. Se definió al estudiante universitario desvinculado como aquella persona que estudió en la universidad, no completó los estudios y no se encontraba estudiando al momento del relevamiento de la información. No se incluyeron personas que no hubieran completado los estudios secundarios.

Análisis

Análisis de correspondencias múltiples (ACM). En primer lugar, se realizó un ACM para determinar si las 17 variables concebidas como elementos de confort conformaban una única dimensión. El ACM forma parte del análisis factorial y por lo tanto tiene como objetivo reducir la cantidad de variables perdiendo la menor información posible. En particular, el ACM es la técnica factorial que se utiliza para analizar datos cualitativos dispuestos en una tabla de contingencia, es decir representa en filas y columnas las frecuencias de categorías de variables nominales. Suponiendo que se tienen dos variables categóricas, X e Y, con J y K categorías respectivamente (X_1, X_2,…, X_J y Y_1, Y_2,…, Y_k), se construye la tabla de contingencia de JxK. Luego, esta tabla se transforma en la matriz de indicadores, disponiendo las observaciones en las filas y las modalidades J y K en las columnas. De esta manera, la nueva matriz tendrá tantas filas como observaciones y J+K columnas. Cada celda de la matriz de indicadores toma valores 0 o 1. En la fila de la observación i habrá tantos unos como variables categóricas se consideren. En el caso de dos variables, si la observación i tiene la categoría X_J y Y_k, existirá un 1 en la intersección de la fila i con la columna X_J  y un 1 en la intersección de la fila i con la columnaY_k. Se analizó la matriz de indicadores —matriz binaria Z— y los valores propios de cada dimensión fueron corregidos de acuerdo con Benzécri (1979):

donde λ son los autovalores de la matriz de indicadores,  la media de autovalor, n el número total de variables (en este caso n = 17) y  los autovalores corregidos resultantes. Esto es equivalente a trabajar sobre la matriz de Burt (B = Z´Z) y efectuar la corrección que emplea Greenacre (1984):

donde λ son los autovalores de la matriz de Burt, que son los cuadrados de los autovalores de la matriz binaria.

El porcentaje de inercia asociado a cada dimensión fue calculado de acuerdo con dos criterios. En el primero (Benzécri, 1979) las dimensiones asociadas a los autovalores de la matriz binaria mayores que la media explican el 100% de la inercia y la inercia I de cada eje se calcula como:

Esta corrección es optimista, pues sobreestima la importancia de las dimensiones al postular que los ejes retenidos contienen toda la inercia. Greenacre (1993) propuso un criterio más conservador: adoptar como referencia no el 100% sino la inercia media de las tablas de la matriz de Burt situadas fuera de la diagonal (inercia ajustada):

donde n es el número total de variables, k el número total de categorías e  la inercia de la matriz de Burt. De acuerdo con este segundo criterio el porcentaje de inercia asociado a cada dimensión se calcula como:

y siempre resulta menor que el porcentaje estimado según Benzécri (1979).

La selección del número de ejes a retener se realizó teniendo en cuenta la inercia ajustada de Greenacre para cada eje, la contribución y calidad de representación de las categorías así como la interpretabilidad de los ejes. Como la solución unidimensional resultó muy satisfactoria para todos los años —entre 81% y 90% de la inercia de Greenacre— se calculó la variable confort del hogar como el cociente entre la cantidad de elementos de confort presentes en el hogar y el número total de elementos de confort considerados, 17.

ANOVA (análisis de la varianza). En segundo lugar, para analizar la variación del confort medio y de los ingresos medios del hogar por concepto de trabajo se ajustaron modelos lineales de ANOVA de tres factores fijos intersujetos: sexo del jefe de hogar, año de aplicación de la encuesta y categoría de estudios, ya que el objetivo de este tipo de modelo es analizar si existen diferencias significativas entre las medias de los grupos independientes determinados por la combinación de los tres factores cualitativos.

Relación entre categoría de estudios y tenencia de vivienda. Primero se calcularon los porcentajes de cada categoría de tenencia de vivienda para cada categoría de estudios. A partir de los resultados se dicotomizaron las dos variables de acuerdo con el siguiente criterio ad hoc: tenencia de vivienda —propietario o está pagando, otras categorías— y categoría de estudios —egresados y docentes, otras categorías—. Se analizó la relación entre las dos variables dicotomizadas mediante el test de ji-cuadrado de Pearson.

Relación entre categoría de estudios y género. Por último, se utilizó la prueba Z para analizar la igualdad de proporciones de mujeres y hombres en cada categoría de estudios.

Para todos los análisis estadísticos se adoptó como umbral de significación α = 0.05 y para las comparaciones múltiples se empleó la corrección de Bonferroni.

Resultados

Características de los participantes

La distribución de las categorías de estudios para cada año se muestra en la tabla 1.

El porcentaje de mujeres es muy similar entre los grupos (tabla 2), excepto para los docentes, donde se encuentra predominancia femenina en todos los años (74%-84%). Para las cinco categorías se observa un aumento de la participación femenina a lo largo del tiempo.

Tabla 1. Distribución porcentual de las categorías de estudio por año

Fuente: elaboración propia con base en las ENHA 2006 y ECH 2007-2012 del INE.

Tabla 2. Porcentaje de mujeres según categoría de estudios

Fuente: elaboración propia en base a las ENHA 2006 y ECH 2007-2012 del INE.

Nota. Subíndices iguales en una misma fila indican que no hay diferencias significativas.

Análisis de correspondencias múltiples (ACM)

El número de ejes con autovalores superiores a la media fue de cuatro en 2006, cinco en 2008-2012 y seis en 2007. En la tabla 3 se muestran los resultados del ACM para los primeros cuatro ejes.

Tabla 3. Análisis de Correspondencias Múltiples por año

Fuente: Elaboración propia en base a las ENHA 2006 y ECH 2007-2012 del INE.

Nota. λ = autovalor de la matriz binaria; λ _corr = autovalor corregido.

Como se observa a partir de los valores de inercia de Greenacre, para acumular la inercia de la nube de puntos resulta suficiente un solo eje. A modo de ejemplo, en la gráfica 1 se muestra la representación del plano principal de las categorías del confort para el año 2012.

Gráfica 1. Categorías de los elementos de confort

El  primer eje ordena la posesión y la no posesión de los elementos de confort considerados. Con coordenadas negativas están representadas las categorías “Sí” (posesión de los elementos) en tanto que con coordenadas positivas están representadas las categorías “No” (no posesión). Todos los elementos de confort tienen sus categorías bien representadas. La no posesión de televisor, la no posesión de refrigerador y la posesión de lavavajillas presentan las frecuencias (masas) más bajas (datos no mostrados) siendo, como se desprende de la gráfica 1, las categorías que más contribuyen a la inercia. Dados estos resultados es correcto concebir al confort como un constructo unidimensional que tiene por indicadores a las 17 variables dicotómicas cuyas categorías están representadas en la gráfica 1. Se construyó así la variable confort, definida como el cociente entre el número de elementos de confort presentes en un hogar y el total considerado, 17.

Hacinamiento

Entre un 56% y un 64% tienen entre tres y cuatro habitaciones residenciales (sin contar baño ni cocina) y entre un 66% y un 75% dos o tres dormitorios. En cuanto al primer indicador de hacinamiento —número de personas por número de habitaciones residenciales—, menos del 2% presenta valores iguales o superiores a 2, excepto para aquellos que solamente completaron la enseñanza secundaria, entre cuyos hogares se observa un hacinamiento comprendido entre 2.5% (2009) y 7.1% (2006). Respecto al segundo indicador —número de personas por número de habitaciones usadas para dormir— los egresados de enseñanza secundaria viven en hogares que presentan un hacinamiento comprendido entre 3.7% (2011) y 7.4% (2006); entre los restantes participantes dicho porcentaje no supera el 3.9% (2006).

Evolución del confort medio y de los ingresos medios del hogar

En la gráfica 2 se muestra la evolución del ingreso medio 2006-2012 según la categoría de estudios. En la gráfica 3 se representa la misma evolución tomando como referencia (100%) el ingreso medio de los egresados universitarios.

Gráfica 2. Evolución del ingreso (jefes de hogar ocupados)

Gráfica 3. Evolución del ingreso (jefes de hogar ocupados)                       

En las gráficas 4 y 5 se muestran las variaciones interanuales del confort medio y del confort relativo a los egresados universitarios, según estudios.

Gráfica 4. Evolución del confort (jefes de hogar)

Gráfica 5. Evolución del confort (jefes de hogar)

Los resultados de ANOVA se muestran en la tabla 4, donde se observa que los tres factores tienen efectos significativos.

Tabla 4. ANOVA de tres factores fijos

Nota. gl = grados de libertad.

*** p< 0.001

Fuente: elaboración propia con base en las ENHA 2006 y ECH 2007-2012 del INE.

Las diferencias de medias del confort y los ingresos entre las categorías de estudios resultaron significativas en todos los casos (p < 0.001), excepto las diferencias entre desvinculados y egresados de estudios terciarios no universitarios, que no alcanzaron significación: confort (p = 0.074) e ingresos (p = 1). Por lo tanto, para cada año y sexo se cumple que el nivel medio alcanzado, tanto de confort como de ingresos, obedece al siguiente ordenamiento de mayor a menor (con ajuste de Bonferroni para comparaciones múltiples):

• egresados universitarios
• desvinculados universitarios y egresados de estudios terciarios no universitarios
• docentes
• egresados de enseñanza secundaria

Desvinculación y tenencia de vivienda

En la gráfica 6 se muestra a modo de ejemplo la tenencia de vivienda para cada una de las categorías de estudios para el año 2012, donde se pueden distinguir dos grupos. Uno, formado por los egresados y docentes, donde el 65% y 67%  son propietarios o se encuentran pagando la vivienda, respectivamente; el otro, integrado por los desvinculados, los egresados de estudios terciarios y aquellos que alcanzaron como nivel máximo la secundaria completa, donde este porcentaje desciende a 58%, 56% y 55% respectivamente. La diferencia de porcentajes entre los dos grupos resultó significativa, χ² (N = 12 855, gl = 1) = 103.895; p< 0.001.

Gráfica 6. Tenencia de vivienda año 2012

Conclusiones

En relación con los logros materiales es posible concluir, primero, que los estudiantes que se desvinculan de los estudios universitarios, si bien alcanzarían un nivel de confort y de ingresos más bajo que aquellos que egresan de la universidad, se sitúan aproximadamente en el mismo nivel medio que los egresados de estudios terciarios no universitarios ni docentes. Ello sugiere, en línea con Manski (1989), que el pasaje de estos estudiantes por la universidad, aun cuando no hayan podido concluir los estudios, contribuiría a equipararlos con otros colectivos que finalizaron estudios terciarios no universitarios. Debe analizarse, no obstante, la relación entre confort y nivel educativo controlando por los ingresos percibidos o por tramos de ingresos, para determinar si no se trata de una relación espuria. Sería importante poder profundizar en estos aspectos, para identificar qué rasgos se estarían promoviendo o potenciando por el hecho de haber transitado por la universidad, a fin de diseñar políticas que favorecieran estos efectos, procurando con ello atenuar la desvinculación.

Con respecto al acceso a vivienda propia, para los desvinculados ello sería igual de dificultoso que para quienes completaron estudios terciarios no universitarios (con excepción de la docencia) y para aquellos que solo finalizaron la secundaria. Sería menos dificultoso entre quienes son docentes o egresaron de la universidad.

Respecto a la participación femenina, exceptuando el caso de los docentes, donde la relación mujeres: hombres es del orden de 4:1, entre los restantes grupos de participantes la relación va de 2:1 a 9:11 según el año, no observándose diferencias relevantes entre los grupos. Ello muestra que en lo que respecta al género, los estudiantes que se desvinculan de los estudios universitarios no se distinguirían de aquellos que egresan ni tampoco de quienes ni siquiera han estudiado en la universidad. La tendencia observada de una creciente participación femenina en todos los grupos puede sugerir una feminización de la población que finaliza como mínimo la enseñanza secundaria. Esto es consistente con el patrón de masculinización del fracaso escolar en Uruguay en etapas tempranas, con la consiguiente feminización de la matrícula en estudios terciarios (Fernández, 2010).

Como limitación del trabajo debe mencionarse el haber considerado solamente a los jefes de hogar para las variables confort del hogar y tenencia de la vivienda, asignando así al logro una correspondencia exclusiva con el jefe. Ello fue necesario por cuanto el confort y la vivienda resultan compartidos por todos los integrantes de un hogar y no sería correcto considerar un mismo logro tantas veces como personas componen el núcleo familiar. Como contrapartida, queda fuera el resto de los integrantes del hogar, donde también hay egresados, desvinculados, etcétera, que pueden haber contribuido a alcanzar el logro medido. Otra limitación puede ser el considerar solamente los ingresos por concepto de trabajo sin tener en cuenta los ingresos que puede percibir la persona por distribución de utilidades, pensiones, rentas, etcétera. Dejamos para el futuro el análisis de estas posibilidades.

Otra limitación a mencionar es que no se han considerado otros indicadores de bienestar económico y de éxito más que los bienes y los servicios adquiridos.

Por último, con este trabajo procuramos promover la reflexión y el debate sobre la valoración que hacemos del fenómeno de la desvinculación en la Educación Superior, particularmente en América Latina. Lejos de pretender resolver los problemas, creemos que a partir de nuestros resultados surgen más preguntas, lo que no hace más que poner de manifiesto la complejidad del fenómeno y la necesidad de múltiples perspectivas para su abordaje y comprensión. ¿Es la desvinculación estudiantil un resultado necesariamente malo? ¿Malo para quién? Conceptualizando a la educación superior como un derecho humano ¿la no culminación de una carrera necesariamente redunda en una vulneración de ese derecho? ¿Podría la educación superior ser concebida por los sujetos de derecho como un tránsito hacia otras etapas de la vida y no necesariamente como una finalidad en sí misma?

Referencias

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Cómo citar este artículo

Rodríguez-Ayan, María-Noel, Alejandro Amaya y María-Eugenia Sotelo-Rico (2017), “Desvinculación de los estudios universitarios. Estudio comparativo de indicadores socioeconómicos”, en Revista Iberoamericana de Educación Superior (RIES), México, UNAM-IISUE/Universia, vol. VIII, núm. 23, link [consulta: fecha de última consulta].

Datos de autor

Maria-Noel Rodriguez-Ayan
mayan@fq.edu.uy

Uruguaya. Doctor en Metodología de las Ciencias del Comportamiento, Universidad Autónoma de Madrid. Profesor Agregado, Unidad Académica de Educación Química, Facultad de Química, Universidad de la República, Uruguay. Temas de investigación: modelado estadístico multivariante de indicadores educativos; diseño, adaptación y análisis métrico de instrumentos de evaluación psicológica y educativa.

Alejandro Amaya
aamaya@fq.edu.uy

Uruguayo. Doctor en Química, Universidad de la República. Profesor Adjunto, Unidad Académica de Educación Química y Departamento de Experimentación y Teoría de la Materia y sus Aplicaciones, Facultad de Química, Universidad de la República, Uruguay. Temas de investigación: procesos basados en adsorción, energías renovables en base a procesos fisicoquímicos y estrategias de enseñanza.

Maria-Eugenia Sotelo
msotelo@fq.edu.uy

Uruguaya. Magíster en Estadística, Universidad de Valparaíso. Asistente de Unidad Académica de Educación Química, Facultad de Química, Universidad de la República, Uruguay. Temas de investigación: indicadores educativos y diseño, adaptación y análisis métrico de instrumentos de evaluación psicológica y educativa.