Estimación del rendimiento de la educación

Introducción

De forma similar a cómo la rentabilidad de inversiones alternativas es crucial para entender las decisiones de los ahorradores, desde Becker (1962), la rentabilidad de la educación ha sido un pilar en la teoría del capital humano. Esto es así porque seguir una formación a partir de los 16 años conlleva renunciar a ingresos laborales durante los años de estudio con la esperanza de obtener una prima salarial tras su finalización.

Este concepto ha sido útil para entender cambios en las decisiones educativas de la población tras eventos macroeconómicos particulares. Por ejemplo, Aparicio-Fenoll (2016) encontró una disminución notable de la probabilidad de matriculación en la educación posobligatoria en España tras la caída del diferencial salarial de educados y no educados entre 2001 y 2006. También, se ha utilizado para entender tendencias en la desigualdad salarial. Por ejemplo, Katz y Murphy (1992) vincularon el crecimiento de la desigualdad en los 80’s en EE. UU. a un incremento de la rentabilidad de la educación. Recientemente, se está estudiando la vinculación de la rentabilidad de la educación con la elección de diferentes campos de estudio. Este análisis puede ser útil para diseñar programas que incentiven a los estudiantes a elegir carreras con alta demanda en el mercado laboral (Altonji et al., 2016).

Cómo estimar una rentabilidad media: la tasa interna de rendimiento

Pongámonos que estamos acabando la Educación Secundaria Obligatoria y queremos saber qué rentabilidad en términos de ingresos laborales ofrece un estudio de formación profesional media. Para hacerlo sencillo, vamos a pensar en el rendimiento expost de la FP media respecto a la ESO sin tener en cuenta ni la probabilidad de que no se consiga finalizar la FP media ni la probabilidad de alcanzar un grado superior al terminarla. De esta forma, tenemos que comparar el ingreso que se consigue si se empieza a trabajar inmediatamente con el título de la ESO y el ingreso que se conseguirá una vez finalizada la FP media.

Como el problema implica comparar pagos que se realizan en diferentes momentos del tiempo, una forma sencilla de representar esta información es a partir del concepto de tasa interna de rentabilidad (TIR) de realizar unos estudios que duran s años. Esta tasa se define como aquella que iguala el valor presente de las ganancias con los costes de oportunidad de formarse (el valor presente de los ingresos de no educarse) y el coste de la matrícula C(s). Cada año de experiencia laboral es x y la edad de jubilación es X(s), pudiendo depender de los años de educación. Matemáticamente la TIR sería el parámetro que resolvería la siguiente ecuación:

Para ilustrar cómo depende la TIR de los diferentes factores de la fórmula, sirva de ejemplo un caso hipotético de un grado que dure un año más tras la ESO. Supongamos que esa inversión permite cobrar de por vida un 10% más respecto a lo que se hubiera cobrado de no haberse realizado el curso. En un contexto en el que los estudios son gratis (C(s)=0) y que la edad de jubilación sea independiente a la formación, la TIR coincidiría con el anterior diferencial (10%). Dada la disyuntiva de estudiar o no, una rentabilidad de un 10% parece una buena opción al ser difícil encontrar inversiones alternativas que generen esa rentabilidad. Ahora pongámonos en el caso de que para alcanzar ese diferencial del 10% se requiere estudiar dos años y no uno. La TIR ya no coincidiría con el diferencial y se reduciría al 4%. Esto es así porque se está retrasando un año adicional la entrada en el mercado laboral, lo que provoca una caída del rendimiento de los estudios. En ese caso, no es tan evidente la decisión de si seguir estudiando o ponerse a trabajar tras la ESO. Para mantener una TIR del 10%, el diferencial que se tendría que observar tras los dos años de estudios sería cercano al 20%. Volviendo al primer caso de un curso adicional en el que la TIR era un 10%, tener que pagar un coste de matrícula del 10% de los ingresos anuales reduciría la TIR unas 6 centésimas, por lo que sería del 9,4%. ¿Qué ocurriría con la TIR cuando se cambian los perfiles salariales? Modificar la edad de jubilación de una de las opciones no la hace variar mucho ya que los ingresos derivados de los últimos años de carrera laboral se descuentan mucho y no son relevantes en la decisión de hoy. Sin embargo, sí que puede hacer variar la TIR un cambio en el diferencial a lo largo de la vida ya que los ingresos en los primeros años se descuentan poco y, por tanto, son muy importantes.

Análisis a partir de los indicadores disponibles

De lo anterior se desprende que para obtener la TIR de los diferentes grados formativos en España se debe disponer de información del perfil de ingresos a lo largo de la vida por nivel formativo alcanzado. Los gráficos 111 y 112 de este informe recopilan información del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes acerca de la media de la base de cotización durante los cuatro primeros años de trabajo para las cohortes graduadas en FP básica, media y superior desde el curso académico 2011-2012 (hasta el 2020-2021). Como base de cotización se utiliza la anualización de la base por contingencias comunes correspondiente al contrato más largo a tiempo completo durante el mes de marzo de los primeros cuatro años tras la graduación. En particular, para los graduados durante el curso 2015-2016, se utiliza información sobre marzo de 2017, 2018, 2019 y 2020. Por otro lado, el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades ofrece información acerca de la media de la base de cotización durante los cuatro primeros años de trabajo para las cohortes graduadas en la universidad de grado y ciclo, así como de máster desde el curso académico 2009-2010 (hasta 2017-2018). Esta información se puede ver en los gráficos 115 y 116 de este informe.

A partir de esta información, el gráfico A muestra una estimación del perfil de ingresos laborales a lo largo de la vida de los graduados en el curso 2017 y 2018 de FP básica, media, superior y universidad. Se asume que un graduado de FP básica alcanza los 17 años durante el primer año de trabajo, dos menos que el de FP media (19). El de FP superior empezará su carrera profesional a los 21 y el universitario a los 23. Al no disponer de más información que la de los ingresos durante los cuatro primeros años de carrera, de ahí en adelante se supone que los ingresos se mantienen constantes, por lo que también se mantiene el diferencial del último año entre graduados con diferente titulación. Si bien esto podría ser razonable para los graduados de FP básica y media, es más discutible para los graduados de FP superior y universidad ya que, de acuerdo con el gráfico, los ingresos no parecen haberse estabilizado en el cuarto año. En este sentido, la rentabilidad estimada podría estar sesgada a la baja. Como se desprende del gráfico, el diferencial salarial tras el cuarto año de trabajo tras la graduación para hombres es del 15% entre FP básica y media; del 14% entre FP media y superior y del 44% entre FP superior y universidad. Para mujeres el diferencial es del 16%, del 7% y del 60%, respectivamente.  (ver gráfico A)

El cuadro A (1) muestra que la rentabilidad de la FP media respecto a la educación más básica no parece ser especialmente elevada siendo del 7% para hombres y del 8% para mujeres. La rentabilidad de la FP superior respecto la FP media es del 6% para hombres, 4pp superior a la de las mujeres (2%). Finalmente, la rentabilidad de la universidad respecto a la FP superior sí que es bastante elevada siendo del 19% para hombres, 5pp menos que la de las mujeres (24%). Estas últimas rentabilidades se reducirían 1pp y 2pp respectivamente si se asumiera el pago de una matrícula anual de 1.000 euros por año de estudio en la universidad.

La información anterior tiene la ventaja de provenir de datos administrativos y de provenir de la misma cohorte de graduados. Por otro lado, tiene la desventaja de que se limita a los primeros cuatro años tras la graduación. Adicionalmente, nótese que las bases de cotización no reflejan los ingresos reales si estos están por encima del máximo, por lo que especialmente en la parte alta, los ingresos y los diferenciales por nivel educativo serán mayores. Asimismo, la base de cotización utilizada proviene de la anualización del contrato a tiempo completo de mayor duración durante el mes de marzo, por lo que, si un colectivo tiene una mayor probabilidad de trabajar a tiempo parcial o de poseer un contrato precario que no dure todo el año (cosa habitual en los segmentos de poca formación), los ingresos reales serían menores y los diferenciales mayores.

Algunos de estos problemas se pueden solucionar utilizando la información de ingresos laborales anuales de la Encuesta Financiera de las Familias 2020, que se corresponden con el año 2019. Para tres colectivos (población con ESO como máximo; población con Bachillerato, FP media y FP superior; y población con título universitario) se realizaron dos regresiones (una para hombres y otra para mujeres) del logaritmo del ingreso laboral anual bruto sobre la experiewcia, y experiencia al cuadrado calculadas como edad-16 (por lo años a los que se empezaría a trabajar) para las personas sin formación post-obligatoria, edad-18 para FP media y Bachillerato, edad-20 para FP superior y edad-22 para universitarios. La regresión para cada nivel educativo s, género g y experiencia x es la siguiente:

Con los coeficientes de estas regresiones se estiman los ingresos laborales entre los 0 y los 50 años de experiencia y se calcula la TIR. Al realizar la regresión con datos de la encuesta se dispone de información real del ingreso laboral total a lo largo de un año teniendo en cuenta jornadas reducidas y contratos inestables. Asimismo, al realizar la regresión de forma separada por nivel educativo el diferencial de ingresos entre colectivos puede variar a lo largo del ciclo vital. Por el contrario, no se está siguiendo a una misma cohorte a lo largo de la vida. Algo que podría arreglarse parcialmente utilizando diferentes olas de la encuesta (véase Heckman, 2006, para una explicación de cómo arreglar este problema a través de la creación de cohortes sintéticos).

El gráfico B muestra una estimación del perfil de ingresos laborales a lo largo de la vida de los tres colectivos anteriores. El menor nivel salarial al principio de la carrera con respecto a lo observado en el gráfico 2, hace suponer que existe una notable inestabilidad laboral durante esos años, especialmente para los de menor formación. Esto hay que tenerlo en cuenta para hacer cálculos veraces de la TIR de la educación. También es evidente que los diferenciales aumentan a lo largo de la vida.

A partir de esta información, el cuadro B(2) estima que la rentabilidad del Bachillerato y la FP respecto a la ESO es del 17% para hombres y del 18% para mujeres. En este caso, la información sí que parece apuntar a un rendimiento de la educación post-obligatoria elevado respecto a la educación básica. Por otro lado, se confirma la estimación de una TIR elevada para la universidad respecto al Bachillerato y la FP que además es mayor para mujeres (22% para hombres, y 29% para mujeres).

Conclusión

Este artículo presenta un marco para estimar la rentabilidad de la educación postobligatoria utilizando datos públicos españoles. Aunque no se aplica a carreras específicas, el marco puede adaptarse para tal propósito, ya que la información también es pública. Se estima una rentabilidad de la educación postobligatoria muy elevada. Para obtener estos resultados es importante disponer de información de los ingresos laborales anuales de los diferentes colectivos, ya que una estimación a partir de los datos de la Seguridad Social que anualiza los ingresos de los contratos a tiempo completo de los graduados de FP básica ofrecería cifras inferiores. Por otro lado, los datos de la Seguridad Social sí que apuntarían, al igual que la Encuesta Financiera de las Familias, a una rentabilidad elevada de los estudios universitarios, que además es mayor para mujeres.

Para finalizar, téngase en cuenta que esta medida de rentabilidad tiene limitaciones. No considera la probabilidad de no concluir los estudios, la formación de expectativas de ingresos futuros, las restricciones de liquidez o los costes o beneficios no monetarios de seguir estudiando. Además, puede estar sesgada al alza si las personas con estudios superiores tienen ingresos superiores independientemente de su formación. Heckman (2006) plantea diferentes formas de tener en cuenta algunas de estas consideraciones, algo que debería tomarse en consideración para trabajos futuros.

Referencias:

• Altonji, J.G., Arcidiacono, P. y Maurel, A. (2016). The Analysis of Field Choice in College and Graduate School: Determinants and Wage Effects. Handbook of the Economics of Education, Volumen 5 (305-396). https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63459-7.00007-5
• Banco de España. Encuesta financiera de las familias 2020.
• Becker, G. S. (1962). Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis.  Journal of Political Economy, 70(5), 9–49. http://www.jstor.org/stable/1829103
• Aparicio-Fenoll, A. (2016). Returns to Education and Educational Outcomes: The Case of the Spanish Housing Boom. Journal of Human Capital, 10(2). https://doi.org/10.1086/686154
• Heckman, James J., Lochner, L. J. y Todd, P. E. (2006). Earnings Functions, Rates of Return and Treatment Effects: The Mincer Equation and Beyond. Handbook of the Economics of Education, Volumen 1.
• Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes (2023). Estadística de inserción de los graduados en Formación Profesional. Indicadores de afiliación.
• Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (2023). Estadística de afiliación a la Seguridad Social de los egresados universitarios.