gasto publico en educacion superior

8/17/2019 Gasto Publico En Educacion Superior

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GASTO PÚBLICO EN EDUCACION SUPERIOR. ACCESO EINCIDENCIA .

Laura de Pablos Escobar*

Universidad Complutense de Madrid

María Gil Izquierdo

Universidad Autónoma de Madrid

RESUMEN. Generalmente los estudios de incidencia del gasto público en educación superior realizados

en la década de los 80 y primera mitad de la década de los noventa señalaban a este gasto como ligeramente

regresivo. En el nuevo milenio han aparecido nuevas fuentes de datos que nos permiten verificar si la

situación ha cambiado. El trabajo que se presenta a continuación incluye un estudio de incidencia del gasto

en educación superior para los años 2000 y 2004 (PHOGUE y ECV respectivamente) y un análisis de loscondicionantes socio-económicos en el acceso a al educación superior con datos de la ECV 2004. Parece ser

que la situación ha mejorado, si bien los resultados dependen, en buena medida, de las decisiones

metodológicas que se tomen.

Códigos JEL: I21

* Dirección de contacto: Facultad de CC. Económicas y Empresariales. Pabellón Seis,

despacho 3. Teléfono. 91 3942434. Correo electrónico: [email protected]



GASTO PÚBLICO EN EDUCACION SUPERIOR. ACCESO EINCIDENCIA .

1. Introducción

Tradicionalmente los estudios realizados en España analizando la incidencia del gasto públicoen educación superior parecían mostrar impactos sobre la renta ligeramente regresivos,particularmente en la década de los ochenta y de los noventa. Estaregresividad seacentuaba para el caso de las becas. Las investigaciones realizadas recientemente no

ofrecen resultados concluyentes, si bien muestran un cambio importante en laincidencia de este tipo de gasto. La aparición de bases de datos distintas a las utilizadastradicionalmente, posibilita la investigación de la incidencia del gasto con datos muchosmás actuales y mejoras metodológicas, lo que nos permite contrastar si los resultadosactuales corroboran o se oponen a los obtenidos en estudios anteriores.

En el presente trabajo se ofrece un análisis para España de los efectos distributivos del gasto

público en educación superior en los años 2000 y 2004. El análisis se realiza desde una dobleperspectiva. Por un lado, se realiza un estudio de incidencia normativa analizando el posibleimpacto distributivo de este tipo de gasto sobre la renta de sus beneficiarios. Y, en segundolugar, se analiza los factores socio-económicos que condicionan la entrada de los estudiantesa los grados superiores del sistema educativo.

El trabajo de desarrolla a lo largo de tres epígrafes. En el segundo epígrafe se ofrece unarevisión de la literatura aparecida recientemente. En el epígrafe tercero se aporta un análisis deincidencia normativa para los años 2000 y 2004 (PHOGUE 2000 y ECV 2004) para España,analizando tanto la metodología utilizada como los principales resultados. En el epígrafe cuartose realiza un estudio de los factores socioeconómicos que condicionan la entrada de losestudiantes a la educación superior utilizando la ECV 2004. También, en este caso, se describela metodología, y los resultados alcanzados. Finalmente se ofrece un resumen de lasprincipales conclusiones.2. Trabajos recientes de incidencia normativa de la educación



Los estudios sobre la incidencia del gasto en Educación Superior arrancan a finales de los años sesenta

en Estados Unidos, con el trabajo de Hansen y Weisbrod (1969), tras los cuales se genera unaimportante corriente de literatura, que supone el origen y el asentamiento de este tipo de análisis. Losresultados empíricos y la metodología empleada en los trabajos iniciales, aparecen recogidos de formaexhaustiva en los trabajos de Calero (1995) y de Pérez y Utrilla (1996). Para el caso de España, la épocade mayor auge de estudios relativos a la incidencia se produce a finales de los ochenta y principios delos noventa. Buena parte de los mismos están dedicados a la Educación Superior. También en Pérez yUtrilla (1996) se ofrece un cuadro resumen de las diversas aportaciones aplicadas para España que sehan realizado hasta 1995. Los resultados en general de estos estudios muestran una ligera regresividad

del gasto público en Educación Superior, mayor para el sistema de becas (éstas últimas en el casoespañol). Las investigaciones realizadas recientemente no ofrecen resultados tan concluyentes, si bienapuntan una mayor incidencia de este tipo de gasto con resultados más neutrales aunque todavíaregresivos si bien a partir del 2000 algunos de los trabajaos reseñados s apuntan resultados inclusoprogresivos A continuación ofrecemos una breve reseña de algunas de las aportaciones recientes másdestacables.

A nivel internacional nos gustaría empezar destacando el trabajo de López-Acevedo y Salinas (2000).Estos autores realizan un estudio de incidencia normativa del gasto público en educación para el casode México. Para ello, ordenan a los individuos por decilas de renta, obteniendo información de ladistribución de individuos matriculados en colegios públicos, es decir, de la distribución debeneficiarios. El número de beneficiarios se multiplica por el coste público unitario de cada alumnopara cada estado mexicano y cada nivel educativo. Con ello se obtiene un perfil de distribución de cadagasto público educativo según la distribución de la renta. El análisis del impacto del gasto público eneducación en la distribución de la renta se realiza a través de la curva de Lorenz y de la representacióndel subsidio recibido por los estudiantes de cada nivel por decilas de renta, entre 1994 y 1996. Losresultados de este análisis indican que el gasto en Educación Superior es más regresivo que el

presentado por el gasto total del hogar. Una gran proporción de los recursos públicos de este nivel sedestina a estudiantes no pobres en áreas urbanas. Los autores proponen como solución a la regresividadobservada el fomento de los mercados de crédito, y la ampliación de las ayudas financieras y becas.

Demery (2000) proporciona una guía para usuarios en la que revisa cuidadosamente la metodología delos análisis de incidencia normativa, ofreciendo un análisis aplicado para Colombia, Côte d’Ivoire eIndonesia para varios tipos de gasto público. En el caso concreto del gasto público en educación, sedecide por tomar el hogar como unidad de análisis sin aplicación de escalas de equivalencia. En la



ordenación económica de los hogares en ocasiones se utiliza la renta de los hogares (Cóte d’Ivoire eIndonesia) y en otras el gasto realizo por los hogares (Colombia). Finalmente las cifras de gasto a

imputar son diferentes según el país de que se trate. En el caso indonesio, el subsidio unitario se calculade forma agregada como gasto público total entre el número de beneficiarios, a nivel nacional para loscuatro niveles educativos. Para Côte d’Ivoire, la depuración es mayor, distinguiendo entre los subsidiospúblicos y privados y cinco niveles educativos. En el caso de Colombia se produce una depuración aúnmayor, puesto que se distingue entre tamaño de las regiones y niveles educativos, aunque no cuenta coninformación de los centros privados. Los resultados de incidencia se presentan como el porcentaje quesupone el gasto educativo, sobre las rentas o gastos medios de cada quintila. Para los tres paísesestudiados, se aprecia una incidencia del gasto público en educación superior decididamente pro-ricos,

siendo el caso de Indonesia especialmente llamativo, con un porcentaje de gasto público sobre el gastototal del 92% en la quinta quintila de gasto. Sin embargo, el autor advierte que los resultados no sonplenamente comparables, ya que en cada caso se han tomado decisiones metodológicas diferentes. Porúltimo, y para el caso de Côte d’Ivoire, se demuestra que existen importantes diferencias en losresultados de incidencia cuando se diferencia por género, siendo los hombres especialmentebeneficiados por este tipo de gasto.

Para el caso de Grecia, Antoninis y Tsakloglou (2001) analizan cuál es la incidencia del gasto educativoen Grecia. Como decisiones metodológicas, destaca la utilización de la variable gasto en consumo comoaproximación del nivel de bienestar del hogar, siendo este último la unidad de análisis, aunque cuandose centran en el gasto en Educación Superior toman como unidad de referencia el individuo, porconsiderar que los beneficios de las transferencias públicas de educación se los apropian exclusivamentelos estudiantes. Una vez tomadas estas decisiones, se procede a la imputación de los subsidioseducativos, y los resultados son los siguientes: para la Educación Superior, el valor de las transferenciasaumenta los valores de los índices de desigualdad. La Educación Superior se divide en universitaria yformación profesional. La última recibe menos transferencias en especie y también tiene másprobabilidades de proceder de un estrato socioeconómico más bajo, ya que las barreras de entrada son

menores. Las transferencias en la educación universitaria son más regresivas que las de formaciónprofesional; finalmente, y realizando una aproximación alternativa (aislar los hogares con miembros quepueden participar en el sistema educativo: de 6-24 años), el resultado es bastante parecido en el sentidode que se corrobora la regresividad de las transferencias a la educación superior. Otra aproximación queofrecen consiste en establecer que los beneficios son asumidos por los propios estudiantes. Lascomparaciones se hacen por grupos de edad. Se compara el nivel de gasto en consumo equivalenteantes de la transferencia, con el este nivel más el valor de la transferencia. El resultado es que lastransferencias a la educación terciaria se dirigen sobre todo a los tres quintiles superiores. Con estos



datos, los autores concluyen que, desde un punto de vista dinámico, los graduados en EducaciónSuperior tienen mayores probabilidades de disfrutar de niveles de vida más elevados que el resto de la

población. Representando en quintiles la distribución del gasto equivalente medio por niveles deestudios completados, los estudiantes de Educación Superior están sobre-representados en el últimoquintil. Precisamente un problema metodológico de este trabajo, es que los autores tratan de extenderlas conclusiones derivadas del estudio de un único año a un ámbito de ciclo vital. De hecho, extrapolanla sobre-representación en quintiles de los estudiantes de Educación Superior al hecho de que estosestudiantes tendrán más posibilidades de disfrutar de niveles de vida elevados. Para poder afirmar esto,sería necesario realizar un análisis que contrastara dicha hipótesis, mediante un estudio de losdeterminantes del acceso a la Educación Superior1, y de los rendimientos de la Educación Superior.

Al-Samarrai y Zaman (2002) analizan el caso de Malawi con el objetivo de contrastar si el cambiopolítico que vivió el país a principios de los noventa, que implicó un aumento en el gasto educativo,permitió un aumento en las tasas de acceso de los más pobres a la educación. El estudio se extiende atodos los niveles educativos, y se encuadra dentro de los estudios clásicos de incidencia normativa. Nose ofrecen indicadores de desigualdad, pero sí las distribuciones de renta por quintilas (por adultoequivalente y per cápita), y para los tres principales niveles educativos. También se ofrece lainformación por separado para hombres y mujeres. Las cifras arrojan los siguientes resultados: losniveles de educación universitaria y secundaria favorecen claramente a las quintilas cuarta y quinta, y enuna proporción de casi el doble a los hombres que a las mujeres.

Por lo que se refiere a España en el ámbito de la educación superior destaca el trabajo de Calero(1996), que utiliza las Encuesta de Presupuestos Familiares 80-81 y la del 90-91 para realizar un estudiode incidencia normativa. En este caso el autor elige la renta disponible como renta original y se realizantres correcciones: la primera supone calcular para cada decila parcial el ingreso y el gasto mediodeclarados, asignando a cada familia el valor mayor de éstos; la segunda corrige la anterior a través de laescala de equivalencia de la OCDE, y la tercera filtra a los anteriores hogares teniendo e cuenta

únicamente los hogares cuyo sustentador principal tiene entre 45 y 65 años. Posteriormente, se obtienela distribución de estudiantes por decilas de renta (para cada corrección). Finalmente, la incidencia se

1 Un estudio de este tipo fue realizado por Richardson (1985) para el caso australiano. Se trata de un análisis queno puede ser encuadrado propiamente como de incidencia del gasto, pero que trata de dar una respuesta clara dequiénes son los que se benefician de la Educación Superior, a través del estudio de los determinantes del acceso aeste nivel educativo. Entre ellos, destaca la habilidad del individuo, sus aspiraciones personales y su capacidad parasuperar las pruebas de ingreso en la universidad. La renta familiar o la posición socio-económica también sonimportantes, aunque existe una dispersión amplia entre las rentas de las familias cuyos hijos acceden a laEducación Superior y las que no. La profesión del padre también es importante, así como la cercanía a lainformación relativa al acceso a la universidad.



calcula como el porcentaje que supone la participación en la financiación por familia sobre la rentamedia declarada, por decilas de renta disponible del hogar. También se ofrecen los índices de Gini de la

renta antes y después del gasto. Los resultados de este análisis corroboran los obtenidos por este autoranteriormente: se reduce la regresividad de 1980 a 1990, pero el gasto en educación superior a la alturade 1990 continúa siendo regresivo. El sistema de becas continúa siendo altamente regresivo.

Pérez (1996a) también analiza el gasto en educación superior tomando decisiones metodológicassimilares al trabajo anterior, llegando a conclusiones parecidas. Los resultados apuntan hacia unareducción de la regresividad tanto de la subvención a la Educación Superior, como del sistema de becas,a pesar de mostrar tanto en 1981 como en 1991 un comportamiento regresivo. Sin embargo, la autora

encuentra que las subvenciones públicas entregadas directamente a las universidades son las quemuestran un comportamiento más regresivo.

Borraz,et al. (1996) analizan la capacidad redistributiva de las becas universitarias en las distintas CCAA,por lo que se trata de un análisis de tipo inter-regional. La metodología que utiliza parte de la EncuestaEstructural de Presupuestos Familiares, escogiendo a los hogares con estudiantes universitarios eingresos por becas, e imputando a dichos hogares las transferencias dotadas por las AdministracionesPúblicas. También se imputan las becas por exención de precios públicos. Los resultados obtenidosmuestran que la capacidad redistributiva de las becas universitarias varía considerablemente de unasComunidades a otras. El sistema único de reparto de becas universitarias para todo el territorio nacionalimplica diferencias redistributivas importantes entre las distintas Comunidades, obteniendo peoresresultados las Comunidades más ricas.

Pérez (1996b) realiza un análisis similar que trata de medir los impactos redistributivos intra-regionales,es decir, no tiene en cuenta los efectos redistributivos entre regiones, sino que se trata de un análisis deincidencia personal. La autora llega a conclusiones similares al trabajo anterior (aunque se trata de unestudio del gasto público global en Educación Superior), obteniendo que el grado de progresividad de

este gasto por Comunidades Autónomas es muy dispar.

En Calero (1998) se utiliza la misma metodología empleada en Calero (1996). Los resultados del estudioconstatan que desde 1980 a 1990 se reduce la regresividad de la incidencia personal del gasto público enEducación Superior, produciéndose incrementos de la incidencia especialmente en las decilas medias. Además, el sistema de becas resulta ser poco redistributivo. También se realiza un estudio de incidenciaespacial para el año 1995. Se trata de un análisis de incidencia entre CCAA, siendo éstas la unidad deanálisis en este caso. La incidencia se mide como la importancia porcentual del gasto público en



Educación Superior sobre la renta familiar disponible de los hogares de cada región. Para ello, se calculala distribución del gasto público entre CCAA en función de la localización de los centros y se realiza un

ajuste en función de la movilidad de los estudiantes. Además, se realiza un análisis deβ-convergencia,comparando los crecimientos del gasto entre los periodos inicial, 1980 y final, 1995, para cada región yσ-convergencia que estudia la evolución de la dispersión de los niveles de gasto público a lo largo deltiempo. El primero de los análisis señala los desequilibrios existentes entre regiones; el segundo, unmayor crecimiento relativo del gasto de aquellas regiones que partían de niveles más reducidos alcomienzo del periodo; y el tercero, una tendencia a la convergencia entre regiones hasta principios delos 90, que cambia hacia una mayor dispersión a partir de esta fecha.

Por su parte Gimeno (2000), tiene como objetivo estimar el impacto distributivo del gasto globalrealizado por las Administraciones Públicas en 1990. Para ello, utiliza la Encuesta Básica dePresupuestos Familiares EBPF 90-91, teniendo en cuenta las administraciones central, autonómica ylocal. Los gastos de inversión se incluyen a través de una cifra estimada de amortización de capital fijosocial para cada una de las funciones delimitadas. Ello permite evitar el sesgo errático de la anualidad eincorporar el uso y disfrute de las instalaciones construidas en ejercicios anteriores. Los hogares seordenan por decilas de consumo monetario total. Se utiliza la escala de equivalencia de la OCDE. Loscriterios de imputación del gasto son los siguientes: los gastos generales se imputan de maneraproporcional a la renta; los gastos corrientes, en función del número de alumnos en enseñanza porniveles educativos; finalmente, las becas y ayudas generales se asignan según el total de ingresos de ladecila por becas, mientras que las tasas de universidad se asignan según el número de alumnosuniversitarios con gasto en matrículas inferior a la media. La incidencia se mide a través de los índicesde progresividad y redistribución de Kakwani y de Pechman-Ockner, obteniendo que, pesar de que ladistribución del alumnado y de las ayudas en el nivel de las enseñanzas universitarias tiene aconcentrarse en las decilas medias y superiores, el gasto en tales conceptos parece resultar ya levementeprogresivo, si bien cercano a la proporcionalidad.

En Calero (2002) se realiza un completo análisis de incidencia normativa que contempla varios tipos degasto público social. Como base de datos se utiliza el Panel de Hogares de la Unión Europea, para elaño 1995. Las principales aportaciones de este trabajo son las siguientes: presentación de una ampliabatería de indicadores de desigualdad, progresividad y redistribución; la consideración de los gastosfiscales y la incorporación de los gastos de capital; la utilización de la escala de equivalencia deBhumannet al. (1988); y muy especialmente, la consideración de una incidencia diferencial sobre losgrupos sociales, con especial atención sobre la situación de las clases medias. Para ello, se propone untratamiento diferenciado de los grupos de edad y grupos sociales. Se utilizan índices de entropía



generalizada, de manera que se pueda estudiar de manera separada la desigualdad dentro de los grupos yla existente entre ellos, tanto por razones de edad como de categoría socioeconómica. Los resultados

generales indican que el gasto público social, considerado de manera agregada, genera efectosredistributivos progresivos, siendo el efecto de las prestaciones en efectivo más acusado que el de lasprestaciones en especie. Aunque no se ofrecen resultados detallados para el nivel de EducaciónSuperior, el gasto educativo presenta una progresividad inferior a otros tipo de gastos en especie, peroun efecto redistributivo superior, apuntando en esta dirección todos los índices con los que se realiza elanálisis. Por otra parte, se aprecia una gran influencia de la edad en la redistribución generada por elgasto social, así como a la desigualdad entre grupos. Por otro lado se rechaza la hipótesis de que lasclases medias sean las mayores beneficiarias del gasto público social.

Tabla 1.- Resumen de estudios de ámbito internacional. Autor Ámbito de

estudio Tipo de gasto Hipótesis deincidencia

Resultados de laincidencia

Selowsky, M (1979)Colombia

EducaciónPrimaria,

Secundaria ySuperior

Estudiantes porniveles:

- áreas urbanas- áreas rurales

-Primaria y Secundariaprogresivas.

- Superior regresiva

Richardson, S. (1985) Australia EducaciónSuperior

Estudiantes deEducación Superior.

-Beneficiarios de la E.Superior: estudiantes de lasfamilias mejor posicionadassocialmente y mayor renta.

Demery (2000)Indonesia, Côte

d’Ivoire, Colombia

EducaciónPrimaria,


Varias hipótesis

- Incidencia de la E.Superior decididamente

pro-ricos.- Mayor aprovechamiento

de los hombres.

López-Acevedo y Salinas(2000) Méjico

EducaciónPrimaria,


Estudiantes porniveles.

- Mayor aprovechamientodel gasto público en

Educación Superior por losno-pobres en zonas

urbanas.

Antoninis, M., Tsakloglou, P. (2001) Grecia

EducaciónPrimaria,


Estudiantes porniveles

Estudiantes porgrupos de edad.

-Primaria y Secundariaprogresivas

- Superior regresiva

Al-Samarrai, S., Zaman,H. (2002) Malawi

EducaciónPrimaria,

Secundaria ySuperior.

Estudiantes por sexo.

-Primaria ligeramenteprogresiva.

-Secundaria y Superiorregresivas.

-Gasto muy inferior paramujeres.

Calero (1996) España EducaciónUniversitaria

Hogares conuniversitarios

- Reducción de laregresividad de 1980 a

1990.- Sistema de becas

altamente regresivo.

Pérez (1996a) España EducaciónUniversitaria

Familias conindividuos en E.

Superior

- Disminución de laregresividad del gasto

general y del sistema debecas.



- Las subvenciones auniversidades son las más

regresivas.

Pérez (1996b) España EducaciónUniversitariaFamilias con

individuos en E.Superior por CC.AA. - Grado de progresividadmuy diferente por CC.AA.

Borrazet al. (1996) EspañaBecas eneducación

Universitaria

Hogares conestudiantes

universitarios porCC.AA.

- Capacidad redistributivamuy desigual por regiones.- Peores resultados para las

comunidades más ricas.

Calero (1998) España EducaciónSuperior

Hogares conestudiantes

universitarios

- Incremento de laincidencia en las decilas

medias.- Reducción de las

diferencias entre CC.AA.

Gimeno (2000) EspañaEducación , entre

otros tipos degasto

Varias hipótesis

El gasto en EducaciónSuperior parece resultar yalevemente progresivo, si

bien cerca de laproporcionalidad.

Calero (2002) EspañaEducación , entre

otros tipos degasto

Varias hipótesis

- Las clases medias no sonlas grandes beneficiadas del

gasto.- Grandes desigualdades

entre grupos.Fuente: Elaboración propia.

3- Análisis de incidencia normativa del gasto público en Educación Superior: una

aplicación para el caso español.

En este apartado se realiza un estudio aplicado de incidencia normativa del gasto en EducaciónSuperior para España. En primer lugar, se exponen, de forma detallada, las aportaciones metodológicasque se han realizado en cada fase del análisis. Y, en segundo lugar, se ofrecen los resultados del análisispara el caso español para los años 2000 y 2004.

3.1. Metodología

3.1.1.- Bases de datos

a.- Bases de datos para la identificación de beneficiariosLas encuestas disponibles que permiten la identificación de los beneficiarios o usuarios de la educaciónsuperior en España no han tenido continuidad y a veces no cuentan con todas las variables necesarias.Si bien los primeros estudios hicieron uso de las Encuestas Básicas de Presupuestos Familiares (setrataba de encuestas de corte transversal, publicadas cada diez años) -EBPF, 1980-81; EBPF, 1990-91-,la falta de sucesivas publicaciones las dejó obsoletas para análisis más actuales. A partir de entonces, la



Encuesta Continua de Presupuestos Familiares (ECPF en adelante) se realizó en una versión trimestral,ofreciendo desde 1997 un fichero longitudinal con los resultados anualmente agregados. Sin embargo,

la muestra y el cuestionario son más exiguos por lo que no cuentan con la riqueza informativa de lasEBPF estructurales de 1980-81 y 1990-91. La publicación, a mediados de los noventa, del Panel deHogares de la Unión Europea (PHOGUE en adelante), cuya primera ola se refirió al año 1994,permitió retomar los estudios de incidencia del gasto público. Esta base de microdatos contieneabundante información referida, no sólo a hogares, sino también a los individuos integrantes de dichoshogares. Además, y dada su estructura de panel, el seguimiento de los hogares e individuos se prolongódurante ocho años, siendo el año 2001 el último disponible. Finalmente, en 2006 se ha publicado, porprimera vez, la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV)2, que sustituye al PHOGUE, siendo la base de

microdatos más actualizada disponible para este tipo de estudios. Al igual que el PHOGUE, cuenta coninformación relativa a hogares y sus integrantes, aunque con un número de variables inferior al de dichaencuesta. También se trata de una encuesta tipo panel (con diferencias en cuanto a su diseño), aunqueen la actualidad sólo se dispone del primero de los periodos.

Cada una de las fuentes de datos anteriormente citadas cuenta con ventajas y limitaciones que esnecesario explicitar. En la tabla nº 2 se sintetizan las principales características de las diferentesencuestas mencionadas. En el presente análisis se ha decidido hacer uso fundamentalmente delPHOGUE y la ECV, por una parte, para analizar la sensibilidad de los resultados a la base elegida y,por otra parte, para aprovechar las ventajas que cada una presenta3. Aunque se ha estudiado laposibilidad de incluir en el estudio la ECPF, finalmente se ha tomado la decisión de no utilizarla para elanálisis de la incidencia, puesto que no cuenta con la información necesaria para la identificación exactade los usuarios, lo que supondría la necesidad de una estimación indirecta de los mismos. Debido a estaimportante limitación, y a pesar del interés que tiene utilizar una base de datos con información sobregastos del hogar, se ha optado por no incluirla en este análisis de incidencia a corto plazo en concreto.

2 El objetivo general de la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) (EU-SILC, European Statistics on Income and LivingConditions) es la producción sistemática de estadísticas comunitarias sobre la renta y las condiciones de vida, que incluyan

datos transversales y longitudinales comparables y actualizados sobre la renta, el nivel y composición de la pobreza y laexclusión social, a escala nacional y europea. Esta encuesta sustituye al Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE).En cuanto a la presentación de la información disponible, la ECV cuenta con cuatro ficheros: Fichero básico de hogar y de losmiembros integrantes y fichero detallado del hogar y de los miembros integrantes. Los dos primeros cuentan con un númeromuy reducido de variables de todos los hogares colaboradores, así como de todos los miembros de la familia, mayores ymenores de edad, que los identifican y sitúan respecto a una serie de variables básicas. Por otra parte, el fichero detallado delhogar cuenta con datos básicos del hogar, sobre la vivienda, acerca de la exclusión social y acerca de la renta. Por último, elfichero detallado de personas es un fichero de adultos (con 16 o más años), que contiene un registro para cada persona quehaya cumplimentado el cuestionario individual y que pertenezca a un hogar colaborador. Contiene datos básicos de la persona,de educación, de salud, laborales, y sobre la renta.

3 El uso de ambas bases, además, nos permiten analizar la evolución en el tiempo de la incidencia de este tipo de gasto (en concreto, entre2000 y 2004). Sin embargo hay que tener en cuenta que se trata de bases de datos procedentes de distintas muestras y diseños muestrales, loque limita su comparabilidad, hecho que hay que tener en cuenta a la hora de interpretar los resultados.



Tabla 2: Características, ventajas y limitaciones de la ECPF, PHOGUE y ECVECPF PHOGUE ECV

Características generalesTipo de encuesta Diseño de panel rotatoriotrimestral, con turno de

rotación* de 1/8 cadatrimestre.

Diseño de panel fijo puro,manteniendo a los hogareselegidos en el primer periodo,siguiendo a sus miembros y

permitiendo nuevas entradas.

Diseño de panel rotatorio anual,con turno de rotación* de ¼cada año.

Objetivos Obtención de estimaciones delos agregados de gasto de

consumo como suma de losde cada trimestre, por CCAAy para el conjunto nacional y

de variables de condiciones de vida de referencia anual.

Instrumento de observaciónestadística para el estudio y

seguimiento del nivel de vida, lascondiciones del mercado de

trabajo y la cohesión social, a nivelde la UE.

Estimaciones a nivel europeosobre la renta y las condicionesde vida, con datos transversalesy longitudinales comparables yactualizados sobre la renta, el

nivel y composición de lapobreza y la exclusión social, a

escala nacional y europea.Periodos disponibles Años 1997 a 2002. Años 1994 a 2001. Para el año

2000 se dispone de una muestraampliada por CCAA

Año 2004.

Tamaño de lamuestra (referido al

hogar)

A partir de 1997, 8.000hogares trimestrales.

- Número de hogares totalesoriginales, por año,

respectivamente**: 7.206, 6.522,6.267, 5.794, 5.485, 5.418, 5.132,

4.966.- Número de hogares totales para

la muestra ampliada de 2000: 15.614.

15.355 hogares en el año 2004.

Unidad muestral Hogar: conjunto de personasque ocupan en común una

vivienda familiar principal oparte de ella, y consumen y/ocomparten alimentos u otros

bienes con cargo a unpresupuesto común.

Hogares privados y sus miembros,y a partir de la segunda ola, seañaden los hogares privados o

colectivos que se hayan formado.

Hogares observados en viviendas familiares y sus

miembros.

Tipo de variables Referidas al hogar,fundamentalmente, con

información personal relativaal sustentador principal, y

menos detallada para el restode miembros del hogar.

Información detallada a nivel delhogar y de los miembros de cada

hogar.

Información detallada a nivel delhogar y de los miembros de

cada hogar.

Variables de poderadquisitivo

Gastos detallados del hogar,según la clasificación

COICOP/HBS e ingresosnetos totales del hogar.

- Rentas del hogar y de cada unode sus miembros, detalladas según

la procedencia de las rentas.- Salarios detallados de cada uno

de sus miembros.

- Rentas del hogar y de cada unode sus miembros, detalladas

según procedencia de las rentas.- Salarios de cada uno de sus

miembros.Características para el análisis de incidencia normativa del gasto

Periodo de análisisseleccionado4.

Año 2000. Año 2000 (muestra ampliada). Año 2004.

Ventajas de laencuesta

- Elevado tamaño muestral.- Información detallada por

CCAA.


CCAA para el año 2000.- Información muy detallada a

nivel de hogar e individuo.


CCAA.

Limitaciones de laencuesta

Escasa información sobrecaracterísticas personales de los

miembros del hogar.

Fundamentalmente derivadas desu estructura de panel, surgen en

la explotación longitudinal(“attrition” , p.e.)

Elevado porcentaje de falta derespuesta en el cuestionario

individual para algunos hogares,no aleatoriamente distribuidopor CCAA, edad, sexo, etc.

Ventajas para el Dispone de información relativa Dispone de información Dispone de información

4 Hay que señalar que las variables de renta tanto en el PHOGUE como en la ECV, se refieren al periodoanterior, es decir, a 1999 y a 2003, respectivamente.



análisis de incidenciadel gasto

al gasto privado realizado porlos hogares en Educación

Superior.

detallada de cada uno de losmiembros del hogar, lo que

permite conocer el número deindividuos en Educación

Superior.

detallada de cada uno de losmiembros del hogar, lo que

permite conocer el número deindividuos en Educación

Superior.Limitaciones para elanálisis de incidencia

del gasto

- No es posible identificardirectamente a los usuarios de la

E. Superior.

- No dispone de informaciónrelativa al gasto privado

realizado por los hogares.- No contiene informacióndetallada sobre el tipo de

estudios realizados por cadaindividuo, ni sobre la

localización de la universidad deestudio.

- No dispone de informaciónrelativa al gasto privado

realizado por los hogares.- No contiene informacióndetallada sobre el tipo de

estudios realizados por cadaindividuo, ni sobre la

localización de la universidad deestudio.

Fuente: Elaboración propia a partir de PHOGUE (1994-2001), ECPF (1997-2002) y ECV (2004).*En los paneles rotantes se entrevista a las mismas unidades muestrales durante una serie de trimestres, renovándose cada trimestre una partede la muestra. Por ejemplo, en el caso de una rotación de 1/8, estaríamos hablando de que cada trimestre se renueva 1/8 de la muestra.**Fuente: Pascual y Sarabia (2004).

b.- Bases de datos para la determinación del gasto público a imputar

La técnica del análisis de incidencia normativa se basa en la utilización de los costes de los serviciospúblicos. Por tanto, es necesario recabar información sobre el gasto público realizado en EducaciónSuperior, así como del número de usuarios de dicho servicio. Para ello, se utilizarán datos procedentesde Presupuestos Liquidados de las Instituciones Públicas. En concreto y para este tipo de gasto, lasfuentes seguidas son: el Ministerio de Educación, el Consejo de Universidades y el Instituto Nacionalde Estadística.

3.1.2.- Unidad de análisis

Ante la disyuntiva de elegir entre hogar, familia o individuo, se opta por seleccionar el hogar comounidad de análisis. La elección del individuo parece más adecuada para una visión de largo plazo, en laque se considera que es el individuo quien se apropia del beneficio de este gasto a lo largo de su vida.En este caso, ya que se trata de un estudio a corto plazo, parece lógico que la unidad de análisis sea elhogar. Dada la estructura familiar en nuestro país, existe, en general, una dependencia del hogar deorigen en el periodo de duración de los estudios superiores, siendo el conjunto del hogar familiar el quese beneficia del gasto público5. Por tanto, las rentas o gastos que se considerarán serán los del hogar6.No obstante, se tiene presente a todos los integrantes del hogar y la participación que cada individuo

5 Existe otra posibilidad, aunque menos probable, que consistiría que el individuo que recibe Educación Superior se hayaemancipado y no dependa de las rentas de su familia de origen. En este caso, tampoco existen problemas en la definición de launidad de análisis, ya que este individuo será miembro de su propio hogar.6 Además, aun en el caso de que el individuo viva en un hogar que no sea su residencia familiar (como puede ser unaresidencia de estudiantes, caso posible para los estudiantes de Superior), en la situación más probable éste seguirá recibiendolas rentas de su familia, y por tanto, seguirá considerándose como miembro de su familia de origen



tiene en el bienestar individual (aproximado a partir de la renta). Esta elección plantea la necesidad deluso de escalas de equivalencia (en concreto, se utilizarán las escalas OCDE, OCDE modificada y

Buhmannet al. (1988) conα = ½, analizando la sensibilidad de los resultados a la escala empleada).

Además de la corrección por escalas de equivalencia, se realizará una corrección por ciclo vital. Se tratade estudiar las distribuciones de renta de aquellas familias cuyo sustentador principal tenga entre 45 y65 años, de tal forma que se puedan comparar las rentas de familias que se encuentran en los mismospuntos del ciclo vital, puesto que el perfil edad-renta alcanza su máximo en la franja entre 50 y 55 años(Calero, 1996). La elección de la edad también obedece al hecho de que las familias con sustentadorprincipal entre esas edades son aquellas con mayor probabilidad de tener hijos en Educación Superior.

En concreto, se estudiará una distribución de renta corregida por la escala de equivalencia de la OCDEpara los hogares cuyo sustentador principal tiene entre 45 y 65 años.

3.1.3.- Clasificación de las categorías socioeconómicas: ingreso o gasto

Tal y como se señaló en la descripción de las fases metodológicas, en esta etapa es necesario elegir cuáles la variable que mejor aproxima el poder adquisitivo de la unidad de análisis. A pesar de lasjustificaciones de tipo teórico que expliquen la adecuación de una u otra, lo cierto es que ladisponibilidad de datos ha sido tradicionalmente la que ha determinado la falta de elección en estesentido. Por ello, los primeros estudios de incidencia del gasto utilizan el gasto como variable queaproximaba el bienestar (puesto que era la variable de posición económica proporcionada por lasEBPF), mientras que la aparición del PHOGUE o de la ECV (con variables de ingresos) determinan eluso del ingreso.

En cuanto a la fiabilidad de las respuestas de los encuestados respecto a los valores de ingreso o gastocomparados con los valores reales, hay que señalar que ésta varía en función de la encuesta analizada. Así, en Calero (2001) se recoge que, en el caso de las EBPF, Alcaide y Alcaide (1983) propusieron un

sistema de corrección de la renta declarada, utilizada en numerosos estudios. Para el PHOGUE,Eurostat realiza una serie de imputaciones para evitar el problema de la falta de respuesta y lainfradeclaración. En el caso de la ECV, el INE realiza imputaciones únicamente en el caso de las rentasdel hogar. En este análisis concreto, se toma la decisión de no realizar imputaciones adicionales a losdatos, puesto que podrían incorporarse al análisis dosis de subjetividad que no mejoraríansustancialmente los resultados obtenidos.



Referido a las distribuciones de ingreso o gasto, se comparará la distribución de ingreso o gasto de loshogares antes del gasto público en especie (gasto en Educación Superior) con la distribución de ingreso

o gasto después del gasto público en especie. En este punto, hay que señalar que sería deseabledisponer de información representativa de las transferencias en efectivo (becas) recibidas por loshogares con individuos en Educación Superior, puesto que permitiría un análisis diferenciado delsistema de becas, cuyo impacto se supone es especialmente relevante en la redistribución de la renta.Sin embargo, la ECPF no dispone de variables detalladas de ingresos por este concepto, y en el caso delPHOGUE, se comprueba que ni el número de becarios, ni el importe de las becas es representativo dela realidad poblacional. Únicamente la ECV presenta una variable detallada por este concepto, para laque se comprueba la representatividad poblacional tanto a nivel de número de becarios como del

importe de las becas, por lo que el análisis del sistema de becas sólo podrá realizarse a través de estaúltima base de datos.

3.1.4.- Criterios de imputación y ordenación del gasto

Criterios de imputación según tipo de gasto: El gasto público en Educación Superior es un gasto en especie,divisible, con posibilidad de identificar claramente a sus beneficiarios (individuos que cursan EducaciónSuperior), mientras que las becas recibidas por individuos en Educación Superior se considerantransferencias en efectivo.

El primer aspecto, la identificación de los usuarios, es relativamente sencilla en el caso del PHOGUE yla ECV, ya que es posible establecer quiénes son los individuos que se benefician del gasto, en estecaso, estudiantes de Educación Superior en el año analizado. Así, se obtiene el número de miembrosdel hogar que realizan en el año analizado cualquier curso de Educación Superior. Además, en el casode la ECV es posible identificar a los individuos que reciben becas, es decir, gasto público en efectivo.

Ni la ECV ni el PHOGUE ofrecen información acerca del gasto privado7 asumido por los hogares en

términos de costes directos (tasas de matrícula) y costes indirectos (libros, clases extra, etc.).

En cuanto a la diferenciación por capítulos de gasto al realizar la imputación, se opta, siguiendo aCalero (2001), por no establecer diferencias entre gastos corrientes y gastos de capital.

7 La ECPF sí dispone del dato relativo a costes directos e indirectos asumidos por los hogares, lo que permiteanalizar su peso en los gastos totales y su distribución por estratos de renta.



Gasto a imputar : En cuanto la cantidad a imputar, adaptando la formulación de Demery (2001) para elcaso de la Educación Superior, obtenemos:

k

n

k k

k n

k

k j se

S S

E E

x ∑∑==

==11

· j = 1, …,m; k = 1, …, n (12)

Donde xj es la proporción del gasto total en educación imputado a cada individuo “j”; “k” representa laregión (o el grupo étnico, o el sexo, etc.) especificada en la estimación del coste unitario, siendo “n” elnúmero de regiones; S es el subsidio educativo público y E es el número total de alumnos matriculadosen universidades públicas. Por tanto, la incidencia del beneficio del gasto total en educación per cápita

que será imputado al individuo “j”, vendrá dado por el número de alumnos de universitarios en cadaregión, ek , por el coste unitario de una plaza en este nivel educativo, sk . Por tanto, la proporción degasto educativo medio per cápita está determinado fundamentalmente por el primer término de (12),esto es, las participaciones del grupo en el uso del servicio total (matriculaciones en este caso), querefleja el comportamiento del hogar, y por sk , que constituye las participaciones en el gasto público enlos diferentes tipos de servicios, que en cierta medida refleja el comportamiento del Estado. De laformulación anterior se desprende que es posible depurar la subvención per cápita si existe mayorinformación disponible y desagregada (por grupos étnicos, sexo, matriculaciones en universidadespúblicas o privadas, etc.) que enriquecerán en gran medida el resultado.

Por tanto, se pone de manifiesto que con la utilización de esta técnica, la incidencia del gasto en ungrupo determinado (más pobre, población rural o mujeres) dependerá de dos factores: uso de serviciospúblicos por parte de ese grupo y distribución del gasto.

La opción más simple, según la formulación anterior, es calcular el cociente entre el gasto público totaly el número total de usuarios de la Educación Superior e imputarlo por igual a cada beneficiario(Cuadro 3 del Anexo I). Sin embargo, esta imputación tan simplista puede esconder la diversidadexistente en las cuantías del gasto y en las características de los estudiantes. En este sentido nos haparecido importante tener en cuenta dos aspectos que influyen en la cuantía del gasto a imputar a cadasujeto beneficiario. En primer lugar, se puede considerar la posible movilidad de los estudiantes entreregiones. Existe un buen número de estudiantes cuyos hogares aparecen ubicados en una región,mientras que estudian en universidades localizadas en una región diferente a la de su hogar. Por tanto,es conveniente recalcular el gasto en Educación Superior a imputar a cada hogar, teniendo en cuenta elgasto de la región donde cursa efectivamente los estudios. Insistimos en que el gasto per-cápita que seimputa depende del gasto que realiza la región donde se ubiquen los hogares beneficiarios y del gasto



que realizan las regiones donde estudian efectivamente los alumnos8. En segundo lugar, en las cifras degasto per-cápita contempladas en el Cuadro 2 del Anexo II también se ha tenido en cuenta la diferencia

de costes que supone para las Administraciones Públicas las diferentes ramas de estudios en EducaciónSuperior (ramas de Humanidades, Técnicas, Sociales y Jurídicas, Sanitarias o Experimentales). Además,es posible realizar un mayor desglose si se tiene en cuenta que existe una distribución diferenciada en laelección del tipo de carreras universitarias, según el individuo sea hombre o mujer9. En consecuencia, seha procedido a replicar la distribución de costes por ramas y sexo en las diferentes CCAA, así como lamovilidad entre regiones de los estudiantes y recalcular la incidencia. El gasto per cápita así calculado seofrece en el Cuadro 4 del Anexo I. La imputación del gasto se realiza manteniendo la mismaordenación de los beneficiarios que resulte de la aplicación del índice de capacidad de pago (renta o

gasto).

3.1.5.- Índices de incidencia, desigualdad, progresividad y redistribución

Tal como se señaló anteriormente, primeramente se utilizarán indicadores de incidencia: el de incidenciapor grupos de renta y el de incidencia respecto a la renta media total. El primero de los ellos muestra elpeso relativo del gasto público en Educación Superior para cada grupo de renta. Para considerar que elgasto beneficia a los grupos de renta más baja, este indicador debe suponer un mayor porcentajerespecto a su renta final para las decilas más pobres y un porcentaje pequeño para las decilas más altas.La segunda medida indica que, si el gasto se distribuyera según una base igualitaria per cápita, todos los valores deberían ser iguales.

Además de los índices de incidencia por decilas de renta o gasto, se calcularán los indicadores dedesigualdad, progresividad y redistribución más habituales. Únicamente señalaremos que se utilizará el índice de Entropía Generalizada con c = 0, c = 1 y c = 2, mientras que en el caso del índice de

Atkinson se calculará I A2, es decir, el porcentaje de renta al que estamos renunciando a efectos deaumentar el bienestar porque existe desigualdad, conα= 0,5,α = 1 yα = 1,5.

8 La información procede de los datos publicados por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (2002, 2005) “Las cifrasde la Educación en España: Estadísticas e Indicadores”, en los cuadros que recogen la relación entre el domicilio familiar delalumnado en Educación Universitaria y la ubicación del centro en el que cursan los estudios.9La información procede de los datos publicados por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (2002, 2005) “Las cifrasde la Educación en España: Estadísticas e Indicadores”, en los cuadros que recogen la distribución porcentual del alumnado yporcentaje de mujeres por área de estudio.



3.2.- Resultados del análisis de incidencia normativa personal del gasto público en Educación

Superior.

Quisiéramos advertir que, aunque los resultados se ofrezcan a nivel nacional, se tendrá en cuenta en elgasto a imputar el gasto público per cápita de cada región, teniendo en cuenta el número de alumnosen cada una de ellas. Además, para el caso del gasto público en especie (subvención en EducaciónSuperior) se compararán los resultados de las bases de datos disponibles (PHOGUE y ECV).

En la tabla 3 se resumen todos los resultados de los indicadores de distribución de la renta que se

ofrecerán, clasificados según el ámbito de análisis (nacional o regional), la base de datos (ECV oPHOGUE), el tipo de gasto en Educación Superior (subvención o becas) y las correcciones aplicadas(según escalas de equivalencia).

Tabla 3: Clasificación de resultados.

ÁmbitoBasede

datos

Tipo degasto en

EducaciónSuperior

Correccionesa la

distribuciónde renta*

Indicadores de distribución de la renta

Subvención

- OCDE- OCDE-S.P.45-65 años- OCDEMOD- BHUMANN

- Distribución de individuos en E.S. por decilas de renta

disponible.- Media de la subvención por decilas de renta disponible y final.- Media de la renta disponible y final, por sus respectivas decilas.- Índices de incidencia:

- Incidencia por grupos de renta.- Incidencia respecto a la renta media total.

- Índices de Gini de la renta disponible y final- Índices de Atkinson (e = 0,5; 1; 1,5) de la renta disponible yfinal- Índices de Theil (c = 0; 1; 2) de la renta disponible y final.- Índices de concentración de la subvención.- Índices de Kakwani de la subvención.- Índices de Reynolds-Smolensky, Reynolds-Smolenskyreformulado y Reordenación.

N a c i o n a l

E C V

Becas


- Distribución de individuos con becas por decilas de rentainicial.- Índices de concentración de las becas.- Índices de Kakwani de las becas.- Índices de Reynolds-Smolensky, Reynolds-Smolenskyreformulado y Reordenación



P H O G U E

Subvención


- Distribución de individuos en E.S. por decilas de rentadisponible.- Media de la subvención por decilas de renta disponible y final.- Media de la renta disponible y final, por sus respectivas decilas.- Índices de incidencia:

- Incidencia por grupos de renta.- Incidencia respecto a la renta media total.

- Índices de Gini de la renta disponible y final- Índices de Atkinson (e = 0,5; 1; 1,5) de la renta disponible yfinal- Índices de Theil (c = 0; 1; 2) de la renta disponible y final.- Índices de concentración de la subvención.- Índices de Kakwani de la subvención.- Índices de Reynolds-Smolensky, Reynolds-Smolenskyreformulado y Reordenación.

* Nota: OCDE, OCDE-S.P. 45-65 años, OCDEMOD, BHUMANN se refieren a las correcciones por escalas de equivalenciade la OCDE, OCDE con sustentador principal entre 45 y 65 años, OCDE modificada y Bhumann (1988), respectivamente.Fuente: Elaboración propia.

3.2.1.- Distribución porcentual de hogares con individuos en Educación Superior y conbecarios, por decilas de renta disponible.

La participación por decilas de renta disponible de las familias con miembros en Educación Superior esligeramente diferente según la base de datos utilizada y las escalas de equivalencia aplicadas (Cuadro 5del Anexo I). Aunque ambas distribuciones por decilas no se alejan demasiado de la equidistribución(cercanas al 10% en cada decila, sobre todo para las decilas medias), la ECV presenta una concentraciónligeramente mayor en las primeras decilas que el PHOGUE. La elección de la escala de equivalenciatambién proporciona resultados diferentes. Así, la escala de Bhumannet al. (1988) es la que muestra unamayor concentración en las últimas decilas, más acusada en la décima decila (cercanas al 17% en ambasbases de datos). Cuando consideramos al sustentador principal entre 45 y 65 años los resultados sonlos más equitativos aunque muy similares a cuando se corrige según la escala de la OCDE o de laOCDE modificada. Se puede aportar como primer resultado interesante que existe unaprovechamiento bastante más igualitario de este tipo de gasto en función de la renta del hogar deorigen. Si comparamos este dato con los obtenidos en los años 80 y 90 (Calero, 1996), se ha pasado dela elevada participación en este tipo de gasto de las decilas más ricas en los comienzos de los 80, a unmayor aprovechamiento de las clases medias a principios de los 90, para finalmente alcanzar acomienzos del siglo XXI una utilización mucho más igualitaria.

Si se analiza la distribución de individuos con becas en Educación Superior (Cuadro 6 del Anexo I), seobserva un comportamiento errático por decilas y diferente según la escala utilizada. Así, en el caso dela corrección por las escalas de la OCDE y OCDE modificada, se observa la mayor concentración en lasegunda decila (18% y 17%, respectivamente) aunque la primera y cuarta también concentran a un



número elevado de individuos. Las decilas medias presentan valores entorno al 8%. En el caso de lacorrección por la edad del sustentador principal, hay una mayor concentración en las primeras decilas y

menor en la última, aunque con un menor aprovechamiento por parte de las clases medias que con lascorrecciones anteriores. En el caso de la escala de Bhumannet al. (1988) destaca la mayorhomogeneidad en la distribución de las becas entre decilas. En general, los resultados reflejan unamejora de las decilas más bajas como beneficiarias del gasto público en becas en educación superiorrespecto a los obtenidos en Calero (1996) para los años 90 y sobre todo 80. Sin embargo, respecto delgasto público en becas, sigue siendo sorprendente que en el año 2004, individuos procedentes dehogares ricos se beneficien de un gasto en efectivo como es el gasto en becas, destinado a hogares conbajos ingresos.

3.2.3.- Índices de incidencia de la subvención en Educación Superior

a.- Incidencia por grupos de renta.

En el Cuadro 7 del Anexo I se ofrecen los indicadores de incidencia del gasto público en educaciónsuperior por grupos de renta, medido como el porcentaje que supone el gasto público medio recibidoen cada decila respecto a la renta media de la misma decila. En general se observa un mayor impacto deeste tipo de gasto en la primera decila y una relación decreciente entre las decilas de renta y esteindicador. Sin embargo los resultados son diferentes según la base de datos y la corrección por escalasde equivalencia utilizadas. Así, la corrección por la edad del sustentador principal revela mayores valoresde este indicador para todas las decilas, especialmente para la primera decila (16,25% en el PHOGUEaño 2000, 20,35% para la ECV año 2004), si bien es elevada en las cinco primeras decilas. Por otraparte, las correcciones por las escalas de la OCDE y OCDE modificada arrojan porcentajes similares,mientras que la escala de Bhumannet al. (1988) proporciona, en relación al resto de correcciones,menores valores del indicador en la primera decila y mayores para las últimas. Finalmente, con la ECV

se obtienen, en todos los casos, valores ligeramente inferiores a los obtenidos con el PHOGUE,debido, en parte, a que las rentas medias de todas las decilas son levemente superiores a las delPHOGUE.

b.- Incidencia respecto a la renta media total.

Los resultados anteriores cambian considerablemente cuando comparamos las transferencias medias decada decila con la renta media del total de la población, en lugar de considerar la renta media de cada



decila (Cuadro 8 del Anexo I). Los valores de este segundo índice son inferiores a los obtenidos con elindicador anterior. Así, con el PHOGUE 2000 se aprecia, para casi todos los casos analizados, una

inversión de la relación gasto-renta, siendo las decilas más altas las que mayor porcentaje presentan eneste indicador. De nuevo, los valores son más elevados con la corrección por la edad de sustentador, asícomo con la escala de Bhumannet al. (1988). Para el caso de la ECV 2004, los resultados son bastantedistintos y apuntan una casi equidistribución de la subvención por decilas para todas las correcciones(cercanas al 2%, 4% en el caso de la corrección por edad del sustentador) salvo en el caso de la últimadecila que muestra valores más altos de incidencia (4%) cualquiera que sea la corrección.

3.2.3.- Índices de desigualdad de la distribución de renta antes y después de la subvención y delas becas en Educación Superior: Gini, Atkinson y Entropía Generalizada.

A través de los índices de desigualdad se ofrece información sintética del impacto del gasto analizado enla distribución de la renta. En términos generales, para ambas bases de datos y para todas lascorrecciones, los indicadores disminuyen cuando se tiene en cuenta el gasto público en EducaciónSuperior, es decir, se aprecia una reducción de la desigualdad, tal y como se observa en el Cuadro 9 del Anexo I. Sin embargo, la reducción de los índices es bastante limitada, debido a que la cuantía de estetipo de gasto no es muy elevada. Profundizando algo más, hay que señalar que los valores obtenidoscon el PHOGUE para todos los índices son superiores, a los obtenidos con la ECV, tanto en términosabsolutos como en términos relativos (mayores reducciones de los indicadores).

En concreto, y para el caso de la subvención (por tanto, comparando la renta disponible con la rentafinal), se observa que las reducciones del índice de Gini son inferiores a las del resto de indicadores, locual puede interpretarse como una menor sensibilidad de las transferencias a la parte media de la renta. En cuanto a los niveles de reducción de los índices de Atkinson o de Entropía Generalizada cuandocambian los parámetros “α” (indicador de la valoración de la aversión a la desigualdad) o “c” (indicadorde la valoración que da el índice a las transferencias hacia las rentas más bajas), respectivamente, se

obtienen las siguientes conclusiones: por una parte, se aprecian reducciones superiores cuando aumenta“α”, lo que indica un mayor impacto de la subvención en las rentas más bajas; a la misma conclusión sellega a través de los índices de Entropía Generalizada, que presentan mayores variaciones, en términosabsolutos, cuando c = 0 y menores cuando c = 1. Las reducciones con c = 2 son también importantes,aunque recordemos que para este valor del parámetro no se cumple el Axioma de TransferenciasDecrecientes. Las reducciones, en términos absolutos, son significativamente superiores en el caso de lacorrección por edad del sustentador principal, mientras que las menores reducciones se obtienen en elcaso de la escala de Bhumannet al. (1988).



Si analizamos el caso de las becas o gasto público en Educación Superior en efectivo en el caso de la

ECV, se observa un comportamiento muy similar al caso de la subvención en cuanto las reduccionesque experimentan los indicadores, si bien es posible señalar que las reducciones son inferiores, lo queimplica menores impactos en la reducción de la desigualdad del sistema de becas.

3.2.4.- Índices de progresividad de la subvención y de las becas en Educación Superior

a.- Índices de concentración

Los índices de concentración del gasto o índices pseudo-Gini, muestran la progresividad absoluta de lasubvención a la Educación Superior (Cuadro 9 del Anexo I). Los resultados apuntan en la mismadirección en ambas bases de datos: indices de concentración positivos (favorables a rentas altas) paralas correcciones con las escalas de equivalencia de la OCDE, OCDE modificada y Bhumannet al. (1988) (G(s, xd ) superiores a 0,10), y cercanos a cero en el caso de la corrección por la edad delsustentador principal. Esto implica un trazado de la curva de Lorenz por debajo de la diagonal principalen el primer caso, y casi sobre la diagonal principal en el segundo. Además, los valores con correcciónpor la escala de Bhumannet al. (1988) son bastante mayores que el resto de los casos (G(s, xd ) PHOGUE=0,23; G(s, xd ) ECV = 0,16). Finalmente, hay que señalar que los resultados de este indicador en la ECVson inferiores en al menos 0,04 puntos que los del PHOGUE, lo que indicaría un mayor acercamientoa la una situación de igualdad en el año 2004 que en el año 2000 (teniendo presente que se trata debases de datos distintas, con las implicaciones que esto supone para la comparación temporal). .

Por su parte, los índices de concentración del gasto público en Educación Superior en efectivo, becas,presentan valores negativos en todos los casos analizados (valores favorables a rentas bajas), lo queindica progresividad en términos absolutos de las becas recibidas por los estudiantes. Segúncorrecciones, el valor más elevado (en términos absolutos) es el de de la corrección por la edad del

sustentador (G(b, xi ) = -0,35), mientras que el más reducido es el correspondiente a la escala deBhumannet al. (1988) (G(b, xi ) = -0,23).

b.- Índices de Kakwani

A través de este indicador se analizará la progresividad relativa de la subvención a la EducaciónSuperior (Cuadro 10 del Anexo I). Al tratarse de un gasto en especie, es esperable que el nivel deprogresividad sea inferior al de las prestaciones en efectivo (Calero, 2001). Sin embargo, se está



analizando un tipo de gasto que tradicionalmente ha presentado cierta regresividad relativa. Losresultados obtenidos muestran cierta progresividad de este tipo de gasto, que se sitúa entorno al 0,18

con las escalas de la OCDE y OCDE modificada, superiores a 0,26 en el caso de la corrección por edaddel sustentador, y bastante inferior en el caso de la escala de Bhumannet al. (1988) (K sPHOGUE = 0,0901;K sECV = 0,1436). De nuevo, los resultados son más favorables en el caso de la ECV. En cualquier caso,el valor de este indicador es significativamente superior al obtenido por Calero (2001) para este tipo degasto (K s = 0,0877) en 1995.

En cuanto al gasto en efectivo en becas, a través del índice de Kakwani, se observa una elevadaprogresividad de este tipo de gasto (K b superior a 0,5392).

3.2.5.- Índices de redistribución de la subvención y de las becas en Educación Superior

a.- Índices de Reynolds-Smolensky, Reynolds-Smolensky reformulado y Reordenación

Los resultados en cuanto a la redistribución que permite alcanzar este tipo de gasto son los siguientes(recogidos en el Cuadro 10 del Anexo I): por una parte, a excepción de un único caso, todos los valoresde estos índices son positivos, lo que indica que se trata de un gasto redistributivo progresivo. Por otraparte, los valores del RSs son superiores que los del RSs*, puesto que RSs incorpora el efecto provocadopor la reordenación. Además, es esperable, de nuevo, que el impacto redistributivo sea relativamentepequeño debido a la cuantía reducida del gasto público analizado. En concreto, el PHOGUE arrojaresultados distributivos ligeramente mayores que la ECV, a excepción de los obtenidos con la escala deBhumannet al. (1988). Además, en ambos casos y para el caso del RSs la corrección por la edad delsustentador principal es la que proporciona un mayor valor de este índice (alrededor de 0,01), seguidade la escala de Bhumannet al. (1988) (0,0048), mientras que las escalas de la OCDE muestran valorescercanos a 0,005. Estos valores son inferiores a los obtenidos por Calero (2001) para este mismoindicador, aunque en su caso se estudian todos los niveles educativos, es decir, Primaria, Secundaria y

Superior (RSs = 0,03). Si tenemos en cuenta el RSs*, es decir, excluimos el efecto provocado por los “re-rankings”, entonces los valores disminuyen, aproximándose a 0,001.

Los comentarios realizados para la subvención en Educación Superior respecto al cambio de losresultados en función de las escalas aplicadas son extrapolables para el caso de las becas, si bien eneste último caso los valores de los índices son más elevados.



4.- ANÁLISIS DE LOS CONDICIONANTES SOCIOECONÓMICOS DEL ACCESO A LA EDUCACIÓN SUPERIOR EN EL CORTO PLAZO

Para completar la visión de incidencia del gasto público en Educación Superior en el corto plazo, en elsiguiente epígrafe ofrecemos un análisis del impacto de los condicionantes socioeconómicos en elacceso a este nivel educativo y por tanto, en los beneficiarios reales del gasto en educación superior. Enel anterior epígrafe se ha realizado un análisis de impacto distributivo a través de un enfoque deincidencia normativa, y en esta segunda parte nos preguntaremos si existe igualdad de oportunidadesen el acceso a la educación. Se trata de analizar si existen barreras de entrada para beneficiarse del gastopúblico en educación superior, relacionadas con las características socio-económicas de los hogares de

origen10.

Para el caso español, existe un importante número de estudios que proporcionan evidencia empíricasobre los factores que determinan la decisión individual de acudir a la universidad. Algunos de lostrabajos más destacables son: Cea y Mora (1992), Calero (1996), Peraita y Sánchez (1997), Dávila yGonzález (1998), Albert (2000), Marcenaro y Navarro (2001) y San Segundo (2003). En la Tabla 4ofrece una síntesis de los mismos.

Tabla 4BASE DEDATOS .

MODELO VARIABLESINDEPENDIENTES

RESULTADOSSOBREDEMANDA

Cea yMora(1992)

EncuestaRealizada por el

Consejo deUniversidades en1985 a estudiantes

de COU.

-Personales(sexo, edad)-Socioeconómicas (Centro público o

privado, obtención de beca, , existencia demás centros universitarios, grado de

urbanismo)-Familiares (estudios y profesión de los

padres)-Académicas (nota media de COU,

ciencias o letras)-Individuales

Mujeres: dependenmás de lugar de

residencia o becas.

Hombres: dependemás del lugar de

residencia.

Logístico de - Características personales Influencia positiva del

10 Autores como Richardson (1985), coincide en la necesidad de que los estudios de incidencia del gasto secompleten con un análisis de los condicionantes socioeconómicos del acceso a la Educación Superior. Este autorrealiza un estudio de este tipo para el caso australiano. Se trata de un análisis que trata de dar una respuesta clarade quiénes son los que se benefician de la Educación Superior, a través del estudio de los determinantes delacceso a este nivel educativo. Entre ellos, destaca la habilidad del individuo, sus aspiraciones personales y sucapacidad para superar las pruebas de ingreso en la universidad. La renta familiar o la posición socio-económicatambién son importantes, aunque existe una dispersión amplia entre las rentas de las familias cuyos hijos accedena la Educación Superior y las que no. La profesión del padre también es importante, así como la cercanía a lainformación relativa al acceso a la universidad.



Calero(1996)

EBFF (1990-91)Muestra de jóvenesentre 17-20 años

elección discreta -Familiares- Oferta universitaria- Situación geográfica

- Costes directos asumidos por las familias

nivel educativo de lospadres, oferta

universitaria, vivir en

una gran ciudad, sermujer.Influencia negativa de

los costes directos

Peraita ySánchez(1997)

EBFF (1990-91)Logístico de

elección discreta-Características socio-económicas

-Habilidad personal-Calidad de la educación. (equipamiento

cultural del hogar)-Condicionantes del mercado laboral

Influencia positiva delequipamiento culturaldel hogar, tamaño delárea de residencia y

renta del hogarNegativo. numero de

hermanos

Albert (1998) EBFF (1990-91)Muestra de jóvenesentre 17-20 años

Logístico deelección discretaCon correcciónde Heckman

-Características personales-Condicionantes del mercado laboral

Positiva posiciónsocioeconómica,

número de hermanos ,nivel educativo de los

padres

Dávila yGonzález

(1998)

EBFF (1990-91)Muestra de jóvenesentre 18-24 años

Modelo deelección discreta Condicionantes socio-económicos

Características personalesCondicionantes del mercado laboral

Costes de oportunidad y distancia a laUniversidad.

Influencia positiva delnivel educativo del

sustentador principal, vivir en capitales deprovincias, situaciónlaboral y ser mujer

Marcenado yNavarro(2001)

PHOGUE, primeraola. Jóvenes entre

18-25años

Modeloprobabilísticotipo probit

- Características familiares- Condicionantes del mercado laboral- Condicionantes socio-económicos

- Características personales

Impacto positivo: serbecario, nivel de

estudios del padre,ingresos familiares

Negativo: serrepetidor

Indiferente: nivel deparo y estado civil

San Segundo(2003)

EBFF (1990-91) Modelo deelección discreta

-Condicionantes socio-económicos-Características personales

-Condicionantes del mercado laboral

Impacto positivo nivelde estudios de los

padresIndiferente nivel de

renta.Marta

Rahona

(2006)

INE Ampliación EPA 2º

trimestre del 2000.Muestra: indiv.entre 16-35

Modelo deelección discreta

PersonalesNivel de estudios padres

Situación laboral de los padresNúmero de hermanos menoresComunidad Autónoma

Influye positivamenteel nivel de estudios de

los padres, que lamadre trabaje, que elpadre realice trabajos

cualificados.Negativamente el

número de hermanos

Resumiendo algunas de las principales conclusiones de los estudios anteriores, los factores que afectanpositivamente en la decisión de realizar estudios superiores, parecen ser el nivel educativo de los



padres, la situación geográfica y tamaño del municipio o el hecho de ser una mujer. Otras variables,como las tasas de desempleo, la renta del hogar o el número de hermanos, tienen efectos más

ambiguos. Finalmente, hay que la mayoría de estos estudios no incluyen variables específicas relativas alos costes directos de la Educación Superior. Cuando se incluyen costes directos el impacto es negativo.

4.1.1.Modelo teórico y empírico.

Los modelos de demanda de educación se formulan generalmente a partir de la comparación de las

utilidades U ij que los individuos i derivan de cada alternativa k , en este caso, acudir ( k =1) o no a launiversidad ( k = 0). La utilidad que cada individuo i asigna a cada alternativa k es una función lineal

de un vector de características individuales (X ik ), que conforman una heterogeneidad observable, de

tal manera que individuos con características distintas asignan valores diferentes a cada una de las

alternativas. Por su parte, el término εik constituye el término de error aleatorio o heterogeneidad

inobservable:

U ik = βk X ik +εik k = 0,1; i = 1, 2, …, n (1)

Cada individuo elegirá la alternativa k = 1 si la utilidad que deriva de ella es superior a la de la

alternativa k = 0. Como la utilidad no es observable, denominaremos Y i = 1 al suceso “ir a la

universidad”, mientras que Y i =0 representa el suceso complementario. Por tanto:

P(Y i = 1) = P(U i1> U i0) = P( β1X i1 +εi1 > β0X i0 +εi0) =

P[(β1 – β0)·X i + ( εi1 - εi0)> 0] = P( βX i +εi >0) =

P(εi >-βX i) = F( βX i) (2)

La expresión (2) muestra que la probabilidad de ir a la universidad depende de un vector X de

variables independientes, las cuales varían entre individuos pero no entre alternativas, y que es igual

a la función de distribución de εi. Suponiendo que el error aleatorio εi sigue una distribución

normal, el modelo a estimar resultaría:

dxe x x

∫∞−

−

==== 2iii

2

21

)XF(1)P(YPπ

β (3)



Asumiendo N observaciones, independientes e idénticamente distribuidas, la estimación se realizará

por máxima verosimilitud, siendo necesario construir una función de verosimilitud para cadaindividuo i. En cuanto a los resultados proporcionados por el modelo, se ofrecerán dos medidas de

bondad de ajuste: el porcentaje de observaciones correctamente predichas, y el Pseudo-RCuadrado,

para el cual se utiliza una medida de suma de residuos al cuadrado. Finalmente, los efectos de las

variables X i en la probabilidad P(Y = 1) se interpretarán como los cambios en la probabilidad ante

cambios marginales en X i, mientras que para variables dicotómicas, este cambio en probabilidades

representa el cambio discreto del valor de las variables independientes discretas de 0 a 1.

En cuanto a los factores determinantes de esta decisión, esto es, las variables que conforman elvector X de variables independientes, éstas se han estudiado fundamentalmente desde una

perspectiva de la teoría del Capital Humano (Becker, 1975, Mincer, 1974), según la cual los

individuos deciden su nivel óptimo de educación comparando el valor presente de las ganancias

esperadas de los años de educación adicionales, con los costes asociados a dicha educación. Desde

una perspectiva personal, los beneficios potenciales asociados a esta inversión educativa se resumen

fundamentalmente en mejoras laborales (generalmente de tipo económico, aunque también en un

tipo de puestos menos peligrosos, con mayor estabilidad laboral, más creativos, etc.), beneficios no

monetarios (como mejor estado de salud, mayor eficiencia en la producción de bienes y serviciosdentro del hogar, etc.). Por el lado de los costes personales, los estudiantes se enfrentan

fundamentalmente a tres tipos de costes: costes indirectos (como libros, clases extra, transportes,

coste de manutención, etc.), costes directos (matrículas de cada curso en Educación Superior, que

varían según la duración del curso, la tasa de repetición, y sobre todo, de la titularidad de la

universidad, pública o privada) y finalmente, costes de oportunidad (salarios no percibidos durante

cuando se estudia y no se trabaja, tasas de desempleo de las diferentes carreras universitarias y

niveles educativos). Además, existen beneficios y costes sociales, tales como externalidades

positivas (asociadas a un porcentaje de ciudadanos con mayor nivel educativo) y por el lado de loscostes, el gasto presupuestario que supone este capítulo de gasto para cada país. Finalmente, hay

otros factores que pueden condicionar el comportamiento de los individuos, tales como las

características socioeconómicas del hogar de origen, cuestiones de género, la habilidad del

individuo o cuestiones relativas a la situación geográfica o de residencia.

4.1.2. Datos y variables.



Para la aplicación empírica se propone el uso de la última encuesta disponible con las características

necesarias para este tipo de análisis, la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV, de aquí en adelante)

para el año 2004. La submuestra empleada contiene individuos de 17 a 25 años. La edad teórica deacceso a la Educación Superior es de 17 años, siendo necesarios, al menos 3 años para completar el

curso más corto en la universidad y 1 ó 2 más para el ciclo largo, por lo que el límite superior de

dicha edad teórica se situaría en los 21 ó 23 años. Sin embargo, se decide aumentar este límite a los

25 años, ya que se comprueba que, debido a las elevadas tasas de repetición, esta edad se amplía en

la mayoría de casos a los 25 años. De esta submuestra se eliminan los individuos licenciados, así

como los que aún permanecen en algún curso de Educación Primaria o Secundaria. Se comprueba

que los salarios percibidos en media por los individuos que demandan Educación Superior son

inferiores a los 500 euros mensuales, cantidad muy pequeña para que pueda suponer una fuente deingresos solvente con la que costear los estudios. Los individuos que cumplen todos estos requisitos

(y que cuentan con datos relativos a las variables independientes que a continuación se exponen)

suponen una muestra de 1.470 observaciones (que representan a un total poblacional de 1.856.259

individuos). El 39,58% de los mismos realizan algún curso de Educación Superior.

En cuanto a las variables utilizadas, siguiendo la literatura relacionada, se proponen variables de

tipo personal, familiares, de oferta universitaria y entorno espacial y de mercado laboral, cuya

descripción aparece en la Tabla 5.Tabla 5. Descripción de variables para el análisis de demanda de Educación Superior.

Tipo devariable

Nombre de lavariable

Modalidadde variable Categorías Descripción

Dependiente DEMANDA Dicotómica 1: Demanda E.S.0: No demanda E.S.

Demanda de Educación Superior.

Personales SEXO Dicotómica 1: Hombre0: Mujer

Sexo del individuo.

SITLAB Categórica 1: Trabaja0: No trabaja

Estatus laboral del sustentador principal.

EDUCAMADRE

Categórica 1: Sin estudios o conestudios primarios.2: Estudios secundarios(1ª etapa).3: Estudios secundarios

(2ª etapa).3: Estudios superiores.

Nivel educativo máximo alcanzado por la madre.

EDUCAPADRE

Categórica 1: Sin estudios o conestudios primarios.2: Estudios secundarios.3: Estudios superiores.

Nivel educativo máximo alcanzado por el padre.

EDUCAOTROS Numérica Otros miembros de la familia conEducación Superior.

MENORES Numérica Número hermanos de menores de16 años.

Familiares

PARO Numérica(porcentaje)

Porcentaje de miembros de lafamilia desempleados.



URBAN

Categórica 1: Densidad de población media oelevada.0: Baja densidad de

población.

Procedencia del individuo (ciudad pequeña o grande).

Oferta

universitaria yentorno espacial

OFERTA

Numérica Ratio de estudiantes en una CAque estudia en su propia regiónrespecto de todos los estudiantesen esa región.

PARO_JOV Numérica Tasas de paro de jóvenes menoresde 25 años, por sexo y región.Mercado laboral

PARO_GEN Numérica Tasas de paro generales, por sexo yregión.

Fuente: Elaboración propia.

Finalmente, en el Tabla 6 se ofrecen los valores medios para las anteriores variables,

diferenciando entre ambos grupos (demandan, no demandan Educación Superior),

ofreciendo la distribución de frecuencias para las variables categóricas y los valores mediosy la dispersión para las variables continuas.

Tabla 6. Estadísticos descriptivos: distribución de frecuencias

Variable Categoría Total DEMANDA=1 DEMANDA=0DEMANDA 39,58 60,42

SEXO Mujer 50,8 58,75 42,16Hombre 49,2 41,25 57,84

SITLAB No trabaja 44,42 23,31 33,2 Trabaja 55,58 76,69 66,8

EDUCA_MADRE Primaria y Sin Estudios 34,24 24,74 47,85

E,Secundaria,1ªetapa 30,59 31,61 38,05E,Secundaria,2ªetapa 16,68 21,67 10,79Educacion Superior 18,49 21,99 3,31

EDUCA_PADRE Primaria y Sin Estudios 30,93 25,13 46,53E,Secundaria,1ªetapa 29,01 24,63 37,16E,Secundaria,2ªetapa 17,88 21,58 10,22Educacion Superior 22,19 28,67 6,09

EDUCA_OTROS 0 84,89 86,33 91,551 12,47 11,9 7,672 2,37 1,73 0,773 0,25 0,04 0,01

URBAN Poca o media 47,42 47,45 61,77 Alta 52,58 52,55 38,23

Fuente: Elaboración propia a partir de ECV (2004)

Tabla 7. Estadísticos descriptivos: media y desviación típica (continuación)



Media D.T. Media D.T. Media D.T.

TAMHOG 0,5540259 0,8401937 0,1889765 0,4759512 0,3008086 0,5967259PROP_PARADO 0,0597239 0,1453202 0,0462135 0,1079633 0,1258241 0,1916077

PARO_GEN 0,1043964 0,03952458 0,1109637 0,04206382 0,1056043 0,03956781PARO_JOV 0,2195171 0,06275957 0,2313428 0,06479005 0,222729 0,06405545

OFERTA 0,2118453 0,0443339 0,2078341 0,0443173 0,2044474 0,0429603

Total DEMANDA=1 DEMANDA=0 Variable


La Tabla 7 ofrece información relevante. Analizando la tercera columna (diferencias entre demanda

=1 y demanda =0), se puede deducir que los individuos que acceden a la Educación Superior

pertenecen a hogares en los que el sustentador principal trabaja y los padres tienen un nivel

educativo mayor en una proporción superior, y cuentan con un mayor número de miembros en el

hogar con estudios superiores y con menos parados en sus familias. También se observa que viven

en zonas más pobladas y cuentan con menos niños menores en sus hogares.

4.1.3.Resultados del modelo

La estimación resultante del modelo probit se presenta en la Tabla 8. Los tests sobre los parámetrosindican que las variables especificadas son significativas en conjunto. Las medidas de bondad de

ajuste muestran un buen ajuste del modelo. Los resultados que se proporcionan son robustos a la

heterocedasticidad. Los porcentajes de predicciones correctas son ligeramente diferentes, según la

demanda tome el valor 1 ó 0 (76,74% y 69,01%, respectivamente). La falta de variables relativas al

rendimiento académico puede influir en estos resultados (Calero, 1996), disminuyendo la precisión

del modelo presentado.

Tabla 8. Resultados de la estimación del modelo probit de demanda de Educación Superior



Coeficiente Error EstándardF/dx Robusto t-ratio p-valor

SEXO -0,203552 0,0434071 -4,6 0.000SITLAB 0,0167562 0,0394325 0,42 0,672

EDUCA_MADRE ( E.Secundaria. 1ª e.) 0,0901596 0,0432965 2,09 0,037EDUCA_MADRE ( E.Secundaria. 2ª e.) 0,2827721 0,0533169 5,03 0.000

EDUCA_MADRE (E.Superior) 0,4590939 0,0469589 7,52 0.000EDUCA_PADRE (E.Secundaria) 0,046395 0,0414005 1,12 0,263EDUCA_PADRE (E.Superior) 0,2893137 0,057477 4,77 0.000

EDUCA_OTROS 0,1590877 0,045346 3,51 0.000 TAMHOG -0,1389505 0,0296838 -4,68 0.000

PROP_PARADO -0,8742811 0,1185671 -7,31 0.000PARO_GEN -0,0035234 0,0070918 -0,5 0,619PARO_JOV 0,0046215 0,0047745 0,97 0,333

URBAN 0,076516 0,0354922 2,16 0,031OFERTA 0,0271599 0,3541856 0,08 0,939

N = 1.470Log pseudo-likelihood -774

Wald chi2(14) 255,1Prob > chi2 0.000Pseudo R2 0,2281

% de predicciones correctas para DEMANDA=1 76,74%% de predicciones correctas para DEMANDA=0 69,01%

Categoría de referencia: Mujer, con padres sin estudios o con estudios Primarios, y sustentador que no trabaja,que vive en una zona con densidad de población media o baja.


Analizando los coeficientes y la significatividad de las variables, se llega a las siguientesconclusiones:

La variable personal, relativa al sexo del individuo, muestra que las mujeres tienen una mayor

probabilidad de demandar Educación Superior, en línea con otros estudios para el caso español. En

este sentido, la teoría del filtro puede explicar este resultado, en el sentido de que las mujeres

necesitan un mayor nivel educativo que los hombres para ser más competitivas en el terreno laboral

(Albert, 2000). En relación con las características del hogar de origen, el hecho de que el

sustentador principal trabaje o no, no resulta ser un factor significativo en la demanda analizada para el año analizado 11 , al contrario de estudios anteriores,(Albert, 2000; Dávila y González, 1998).

Por su parte, el nivel educativo de la madre es altamente significativo y supone un importante

determinante en el acceso a la Educación Superior. Existe una relación directamente proporcional

entre el hecho de demandar Educación Superior y el nivel educativo de los padres, aunque en el

caso del padre, la diferencia significativa se produce cuando éste completa estudios superiores. El

11 Tampoco se obtiene significatividad de esta variable cuando se desagrega en más categorías o cuando se eliminael nivel educativo de los padres, ante una posible relación de las variables.



número miembros del hogar (distintos a los padres) con este nivel educativo también producen un

impacto positivo, aunque menor que el de la madre. Tener hermanos menores de 16 años tiene un

impacto negativo y significativo. El porcentaje de miembros desempleados en la familia tiene unefecto negativo, lo que refleja que, cuanto mayor es este ratio, menor es la probabilidad de

demandar Educación Superior, tal y como se esperaba, y mostrando una preferencia por el mercado

laboral (Albert, 1998).

Para reflejar la situación del mercado laboral, se incluyeron en el modelo las tasas de desempleo

general y para jóvenes. Ninguna de las tasas tiene efectos significativos en la probabilidad de

demandar educación, en línea con trabajos anteriores (Dávila y González, 1998; Albert, 1998).

Finalmente, y referido a las variables geográficas, vivir en una ciudad tiene un impacto positivo

(aunque limitado) y significativo en la demanda universitaria, lo que muestra cierta persistencia de

barreras geográficas. Por su parte, la variable OFERTA parece no tener un efecto significativo, lo

que indicaría que en la actualidad en nuestro país no parece existir un problema relativo a la oferta

universitaria en ninguna Comunidad Autónoma.

5. Conclusiones

Las principales conclusiones obtenidas son en relación con el estudio de incidencia normativa, sicomparamos nuestros resultados con los obtenidos en los años 80 y 90 (Calero, 1996), parece ser que,en los primeros años del nuevo milenio, existe un mayor aprovechamiento del gasto público eneducación superior por parte de las clases medias, incluso de las decilas más bajas. Los beneficiarios debecas también se sitúan mayoritariamente en decilas medias y bajas, aunque en este caso sigue siendosorprendente que en el año 2004, individuos procedentes de hogares ricos se beneficien de un gasto enefectivo como es el gasto en becas, destinado a hogares con bajos ingresos.

Cuando se mide la incidencia como el porcentaje que supone el gasto público medio recibido en cadadecila respecto a la renta media de la misma decila, en general, con PHOGUE 2000 y escalas deequivalencia de OCDE se observa un mayor impacto en la primera decila y una relación decrecienteentre las decilas de renta y este indicador. Sin embargo los resultados son diferentes según la base dedatos y la corrección por escalas de equivalencia utilizadas, incluso cuando se utiliza la escala deBhumann y con la ECV los resultados son justos los contrarios. Cuando se compara el gasto mediocon la renta media total se generaliza el hecho de que las decilas más altas las que mayor porcentaje



presentan en este indicador. Sin embargo cuando se utiliza la ECV 2004, los resultados son bastantedistintos y apuntan una casi equidistribución de la subvención por decilas para todas las correcciones.

También en los primeros años del nuevo siglo parece que se rompe la regresividad relativa observadaen este tipo de gasto (Calero 1996). Los resultados obtenidos para el índice de Kakwani muestran ciertaprogresividad de este tipo de gasto, que se sitúa entorno al 0,18 con las escalas de la OCDE y OCDEmodificada, y bastante inferior en el caso de la escala de Bhumannet al. (1988) (K sPHOGUE = 0,0901;K sECV = 0,1436). Los resultados son más favorables en el caso de la ECV. A pesar de ser progresivosson escasamente redistributivos. En cuanto al gasto en efectivo en becas, a través del índice deKakwani, se observa una elevada progresividad, y índices de redistribución elevados.

Por lo que se refiere a los condicionantes que determinan la demanda de educación superior en nuestropaís, con datos ECV (2004) destacan como factores positivos: el hecho de ser mujer, el nivel

educativo de la madre; el nivel educativo de los padres, aunque en el caso del padre, la diferencia

significativa se produce cuando éste completa estudios superiores; otros miembros del hogar con

estudios superiores y vivir en una ciudad.

Como significativas y con impacto negativo aparecen tener hermanos menores de 16 años, y el

porcentaje de miembros desempleados en la familia laboral. Finalmente, la renta del hogar tiene un

efecto ambiguo al igual que la situación del mercado laboral.

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ANEXO I

Cuadro 1: Serie de gasto Público en Educación universitaria* en España, por tipo deAdministración (miles de euros), deflactada**.

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Admon. Centrales (1) 262.562 179.133 176.839 195.301 194.554 224. 698 180.074 123.227

Andalucía 752.795 761.690 821.760 834.724 897.984 931. 870 958.401 1.087.4 66 Aragón 140.620 141.960 149.184 150.463 169.353 167. 601 173.063 181.170

Asturias (Principado de) (2) 134.402 154.320 151.457 147.794 159.224 156. 791 155.162 150.214Balears (Illes) 50.704 55.283 53.372 49.822 51.544 61.180 61.154 61.238

Canarias 188.161 188.257 202.190 205.006 212.289 225.999 230.248 247.521Cantabria 60.523 70.148 62.600 67.504 72.603 66.867 68.478 72.820

Castilla y León 309.955 340.607 366.774 388.630 407.567 385.002 387.323 399.192Castilla-La Mancha 72.392 87.290 103.275 93.046 125.374 136.022 168.538 167.053

Cataluña 858.328 854.714 827.943 852.016 882.970 916.654 974.553 948.703Comunidad Valenciana 509.663 710.302 652.090 641.747 646.571 693.352 732.509 864.609

Extremadura 68.972 74.633 88.123 88.775 99.739 97.342 95.663 96.495Galicia 307.711 287.843 310.928 356.269 357.990 356.196 367.877 368.698

Madrid (Comunidad de) 767.151 972.328 893.848 932.656 988.160 1.133.185 1.100.250 1.158.788Murcia (Región de) 98.726 108.742 123.066 149.400 157.359 161.548 163.890 167.597

Navarra (Comunidad Foral de) 42.153 47.247 47.982 53.869 59.924 53.566 62.248 64.816País Vasco 218.074 244.885 231.771 244.033 246.913 254.411 264.390 257.526La Rioja 19.897 24.746 30.679 32.940 33.587 25.865 30.993 30.572

TOTAL. miles de euros 4.817.434 5.305.733 5.296.517 5.484.027 5.778.146 6.062.244 6.188.914 6.575.825*Incorpora: becas de exención de precios académicos y financiación de origen privado de las Universidades**Según IPC general a nivel de CCAA, con base 2001. Para el cambio de b ase IPC1992 a IPC2001 se han empleado los coeficientesde enlace proporcionados por el INE.(1) En 1996 incluye la U niversidad de Baleares.(2) Cifra de 1999 de pr esupuestos prorrogados.Fuente: Elaboración propia a partir de "Estadística del Gasto Público en Educación", Ministerio de

Educación, Cultura y Deporte (MECD)Fuente datos IPC: INE

Gráfico 1.- Evolución del gasto público en Educación Superior en España, deflactada (miles de euros).

0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Fuente: Elaboración propia a partir de "Estadística del Gasto Público en Educación", Ministerio de Educación,Cultura y Deporte



Cuadro 2.- Número de alumnos matriculados en universidades españolas por CCAA y sexo. Varios años.

1999-00 2000-01 2001-02 2002-03 2003-04 (1)

Andalucía 281.337 275.147 267.894 259.581 250.774Aragón 44.962 42.857 41.156 39.302 37.608

Asturias (Principado de) 43.060 38.812 38.088 36.545 34.630Balears (Illes) 13.430 13.640 13.942 13.786 12.564

Canarias 50.525 49.398 48.862 50.200 49.059Cantabria 14.677 13.962 13.795 13.215 13.200

Castilla-La Mancha 35.423 35.139 34.356 32.659 29.714Castilla y León 111.239 104.239 100.389 96.384 94.979

Cataluña (2) 206.131 202.478 201.180 199.870 233.132Extremadura 28.348 28.932 28.562 27.696 26.538

Galicia 102.047 98.521 94.906 91.292 88.640La Rioja 7.257 7.459 6.918 7.174 7.291

Madrid (Comunidad de) 264.341 262.055 258.162 258.599 261.282Murcia (Región de) 43.261 43.884 40.860 41.629 41.323

Navarra (Comunidad Foral de) 20.572 19.496 18.712 17.832 18.447País Vasco 81.047 77.458 73.046 71.076 67.603

Valenciana ( Comunidad) 149.223 150.145 147.229 149.005 148.341Oberta de Catalunya (2) 10.462 14.972 21.542 25.943 227

U.N.E.D. 143.485 136.347 137.943 139.947 136.363TOTAL 1.650.827 1.614.941 1.587.542 1.571.735 1.551.715

(1) Datos provisionales(2) En el curso 2003-04 la Oberta de Cataluña está incluida en la Comunidad Autónoma de Cataluña. Fuente: Elaboración propia a partir de MECD

Gráfico 2.- Gasto público en Educación Superior (miles de euros) por CCAA, 1999 y 2003.

0

200.000

400.000

600.000

800.000

1.000.000

1.200.000

1.400.000

M E C D

A n d a l u c í a

A r a g ó n

A s t u r i a s

B a l e a r s

C a n a r i a s

C a n t a b r i a

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L a M a n c h a

C a t a l u ñ a

C o m u n i d a d

V a l e n c i a n a

E x t r e m a d u r a

G a l i c i a

M a d r i d

M u r c i a

N a v a r r a

P a í s

V a s c o

L a R i o j a

19992003

Fuente: Elaboración propia a partir de Ministerio de Educación, Cultura y Deporte y Consejo de Universidades

Gráfico 3.- Número de alumnos en universidades públicas españolas, por CCAA, 1999/2000 y 2003/2004.



0

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

300.000

A n d a l u c í a

A r a g ó n

A s t u r i a s

B a l e a r s

C a n a r i a s

C a n t a b r i a

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N a v a r r a

P a í s V a s c o

L a R i o j a

1999/20002003/2004


Gráfico 4.- Gasto público per cápita en Educación Superior (euros), por CCAA, 1999 y 2003.

0

1.0002.0003.0004.0005.0006.0007.0008.0009.000

10.000

A n d a l u c í a

A r a g ó n

A s t u r i a s

B a l e a r s

C a n a r i a s

C a n t a b r i a

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P a í s V a s c o

L a R i o j a

1999/20002003/2004


Cuadro 3.- Gasto público total en Educación Superior per cápita por CCAA (euros), 1999 y 2003.



1999 2003

Andalucía 2.827 4.594Aragón 3.282 5.104

Asturias (Principado de) 3.317 4.490Baleares (Islas) 3.189 4.838

Canarias 3.977 5.484Cantabria 4.448 6.059

Castilla y León 3.645 4.901Castilla-La Mancha 2.456 5.439

Cataluña 4.310 5.847Comunidad Valenciana 4.149 6.648

Extremadura 3.417 3.743Galicia 3.357 4.423

Madrid (Comunidad de) 4.052 5.970Murcia (Región de) 3.791 5.159

Navarra (Comunidad Foral de) 5.198 8.623País Vasco 3.828 5.193

La Rioja 4.186 4.678Media 2.868 4.316


Cuadro 4.- Gasto público total en Educación Superior en España per cápita y por CC.AA., 1999 y 2003(euros), ajustada movilidad, ramas y sexo.

1999 2003Hombre Mujer Hombre Mujer

Andalucía 2.649 2.844 4.649 4.329 Aragón 2.942 3.175 5.049 4.666 Asturias 3.030 3.312 4.681 4.257Baleares 3.040 3.208 4.803 4.507Canarias 3.517 3.747 5.347 4.970Cantabria 3.725 4.046 5.584 5.152C.León 3.335 3.553 4.979 4.665

C.LMancha 2.571 2.733 5.362 5.021Cataluña 3.722 3.984 5.308 4.938

C.Valenciana 3.766 4.039 6.541 6.084

Extremadura 3.103 3.333 4.132 3.880Galicia 3.074 3.255 4.437 4.184Madrid 3.390 3.579 5.329 5.022Murcia 3.688 3.911 5.243 4.914Navarra 4.196 4.378 7.048 6.756P.Vasco 3.645 3.976 5.370 4.919La Rioja 3.595 3.857 4.930 4.612


Cuadro 5.- Distribución de hogares con individuos en Educación Superior, por decilas de renta



disponible. España, 2000 y 2004.

PHOGUE OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN1 8,57% 8,66% 8,65% 6,46% 1 10,26% 13,64% 9,23% 7,44%2 6,82% 10,07% 6,87% 5,54% 2 8,85% 11,20% 8,84% 6,86%3 10,00% 12,25% 7,72% 6,12% 3 7,10% 9,59% 7,71% 7,63%4 9,11% 9,07% 10,05% 7,63% 4 8,80% 7,96% 7,70% 8,07%5 8,74% 9,48% 9,65% 11,52% 5 10,19% 10,41% 9,35% 9,34%6 10,72% 10,36% 8,63% 10,39% 6 10,30% 9,01% 11,56% 10,11%7 9,72% 8,49% 10,11% 8,79% 7 8,89% 9,19% 9,20% 11,04%8 11,05% 10,17% 11,59% 12,02% 8 11,27% 8,26% 10,99% 10,79%9 12,22% 9,89% 11,94% 14,15% 9 10,35% 10,11% 10,82% 11,93%10 13,05% 11,56% 14,78% 17,39% 10 14,00% 10,63% 14,60% 16,80%otal 100% 100% 100% 100% otal 100% 100% 100% 100%

Fuente: Elaboración propia a partir de PHOGUE, 2000 y ECV, 2004

Cuadro 6.- Distribución de hogares con becarios en Educación Superior, por decilas de renta disponible.España, 2000 y 2004.

ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN1 13,17% 19,01% 13,15% 10,62%2 18,12% 18,51% 16,95% 11,84%3 6,20% 9,27% 7,05% 10,53%4 17,05% 11,11% 15,61% 13,61%5 9,16% 8,80% 10,39% 12,06%6 8,47% 6,92% 10,08% 8,74%7 8,09% 4,26% 6,79% 8,68%8 7,72% 8,59% 7,61% 8,27%9 7,50% 10,50% 7,51% 9,24%10 4,51% 3,02% 4,86% 6,42%otal 100% 100% 100% 100%

Fuente: Elaboración propia a partir de ECV, 2004

Cuadro 7.- Índices de incidencia por grupos (decilas) de renta disponible. España, 2000 y 2004.

PHOGUE OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN1 9,88% 16,25% 10,07% 8,68% 1 8,52% 20,35% 7,74% 6,87%2 3,65% 13,60% 3,76% 4,03% 2 4,24% 9,54% 4,51% 3,92%3 5,57% 11,66% 4,52% 3,40% 3 2,68% 6,74% 3,00% 3,22%4 4,02% 7,63% 4,56% 3,78% 4 3,05% 4,83% 2,85% 3,14%5 3,19% 6,80% 3,65% 4,73% 5 2,93% 5,38% 2,62% 3,03%6 3,56% 6,79% 2,91% 3,78% 6 2,51% 4,38% 2,93% 2,61%7 2,95% 4,77% 3,01% 2,78% 7 2,00% 3,86% 2,02% 2,55%8 2,86% 4,93% 3,14% 3,21% 8 2,25% 3,24% 2,27% 2,32%

9 2,72% 4,22% 2,60% 3,31% 9 1,91% 3,15% 1,98% 2,22%10 2,22% 3,37% 2,52% 3,17% 10 1,75% 2,12% 1,77% 2,04%Media 3,25% 6,09% 3,31% 3,58% Medi 2,50% 4,47% 2,53% 2,67%


Cuadro 8.- Índices de incidencia respecto a la renta media total, por decilas de renta disponible. España,2000 y 2004.



PHOGUE OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN1 2,70% 4,50% 2,80% 2,32% 1 2,45% 5,86% 2,23% 1,93%2 1,70% 6,57% 1,77% 1,82% 2 2,02% 4,75% 2,15% 1,82%3 3,25% 7,01% 2,62% 1,92% 3 1,60% 4,21% 1,80% 1,91%4 2,75% 5,37% 3,13% 2,55% 4 2,17% 3,57% 2,04% 2,24%5 2,51% 5,60% 2,88% 3,73% 5 2,42% 4,53% 2,18% 2,54%6 3,24% 6,41% 2,67% 3,46% 6 2,37% 4,16% 2,80% 2,52%7 3,12% 5,05% 3,19% 2,95% 7 2,17% 4,14% 2,20% 2,82%8 3,56% 6,02% 3,90% 4,04% 8 2,82% 4,01% 2,86% 2,94%9 4,24% 6,32% 4,01% 5,17% 9 2,87% 4,66% 2,97% 3,34%10 5,42% 8,07% 6,12% 7,81% 10 4,06% 4,82% 4,04% 4,63%

Media 3,25% 6,09% 3,31% 3,58% Medi 2,50% 4,47% 2,53% 2,67% Fuente: Elaboración propia a partir de PHOGUE, 2000 y ECV, 2004

Gráfico 5.- Índices de incidencia por decilas de renta disponible, OCDE. España, 2000 y 2004.

Índices de incidencia, ECV, 2004

0,00%1,00%2,00%3,00%4,00%5,00%6,00%7,00%8,00%9,00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0Decilas de renta disponible OCDE

I n c i d e n c i a

( % )

Incidencia por grupos derentaIncidencia respecto a la rentatotal

Índices de incidencia, PHOGUE, 2000

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Decilas de renta disponible OCDE

I n c i d e n c i a

( % )

Incidencia por grupos derentaIncidencia respecto a la rentatotal



Fuente: Elaboración propia a partir de PHOGUE, 2000 y ECV, 2004.

Cuadro 9.- Índices de desigualdad, Gini, Atkinson y Theil. España, 2000 y 2004.PHOGUE OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN

G(xd ) 0,32288 0,31117 0,32079 0,32915 G(xi ) 0,30601 0,29637 0,30358 0,30506

G(y) 0,32042 0,30128 0,31887 0,32939 G(xd ) 0,30545 0,29523 0,30303 0,30458 A0,5 (xd ) 0,08679 0,08615 0,08552 0,08758 G(y) 0,30359 0,28670 0,30141 0,30414 A1 (xd ) 0,18219 0,18199 0,18002 0,18457 A0,5 (xi ) 0,08139 0,07895 0,08022 0,08133 A1,5 (xd 0,35740 0,36895 0,35513 0,36321 A1 (xi 0,16410 0,16018 0,16163 0,16540 A0,5 (y) 0,08444 0,08156 0,08345 0,08658 A1,5 (xi ) 0,26969 0,25803 0,26379 0,27438 A1 (y) 0,17569 0,17189 0,17400 0,18058 A0,5 (xd ) 0,08106 0,07839 0,07990 0,08106 A1,5 (y) 0,33882 0,34348 0,33682 0,34774 A1 (xd ) 0,16310 0,15898 0,16120 0,16448 T0 (xd ) 0,20450 0,19199 0,20166 0,21141 A1,5 (xd ) 0,26525 0,25611 0,26305 0,26947 T1 (xd 0,17937 0,17147 0,17647 0,18451 A0,5(y) 0,07983 0,07402 0,07883 0,08067 T2 (xd ) 0,21949 0,22049 0,21431 0,22382 A1 (y) 0,16053 0,14939 0,15896 0,16359 T0 (y) 0,19886 0,17845 0,19659 0,20894 A1,5 (y) 0,26107 0,23923 0,25936 0,26779

T1 (y) 0,17597 0,16071 0,17371 0,18430 T0 (xi ) 0,17182 0,16104 0,16882 0,17251 T2 (y i 0,21415 0,20433 0,20998 0,22315 T1 (xi 0,15997 0,14973 0,15691 0,15734 T2 (xi ) 0,18972 0,17324 0,18471 0,18166 T0 (xd ) 0,17062 0,15958 0,16828 0,17142 T1 (xd ) 0,15939 0,14862 0,15644 0,15685 T2 (xd ) 0,18910 0,17202 0,18415 0,18111 T0 (y) 0,16769 0,14750 0,16570 0,17018 T1 (y) 0,15719 0,13965 0,15444 0,15594 T2 (y i ) 0,18593 0,16103 0,18109 0,17927


Cuadro 10.- Índices de progresividad y redistribución: Kakwani, Reynolds-Smolensky, Reynolds-Smolensky reformulado y Reordenación. España, 2000 y 2004.

PHOGUE OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMAN ECV OCDE OCDE SP OCDEMOD BHUMANG(s,xd ) 0,14127 0,04696 0,15911 0,23899 G(s,xd) 0,10657 -0,02124 0,11318 0,16092

K s 0,18161 0,26421 0,16167 0,09016 G(b,xi ) -0,34692 -0,35716 -0,32950 -0,23422RSs 0,00571 0,01517 0,00518 0,00311 K s 0,19888 0,31646 0,18985 0,14365RSs* 0,00246 0,00989 0,00192 -0,00024 K b 0,65293 0,65353 0,63308 0,53928R s 0,00325 0,00527 0,00326 0,00335 RSs 0,00489 0,01366 0,00473 0,00376

RSb 0,00594 0,01567 0,00579 0,00481RSs* 0,00186 0,00853 0,00162 0,00044RS

b*

0,00242 0,00966 0,00216 0,00092R s 0,00304 0,00513 0,00311 0,00332R b 0,00352 0,00601 0,00362 0,00389


gasto publico en educacion superior

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