TESIS de MAGÍSTER - Economía...
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DOCUMENTO DE TRABAJO Instituto de Economía TESIS de MAGÍSTER INSTITUTO DE ECONOMÍA www.economia.puc.cl Retención y Movilidad Universitaria: Evaluación de Impacto de una Política Ivette Cuchacovich. 2011
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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
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I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A
w w w . e c o n o m i a . p u c . c l
Retención y Movilidad Universitaria:Evaluación de Impacto de una Política
Ivette Cuchacovich.
2011
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
TESIS DE GRADO
MAGISTER EN ECONOMIA
Cuchacovich Grimalt, Ivette Alexandra
Julio 2011
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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
RETENCIÓN Y MOVILIDAD UNIVERSITARIA: EVALUACIÓN
DE IMPACTO DE UNA POLÍTICA
Ivette Alexandra Cuchacovich Grimalt
Comisión
Juan Pablo Montero
Tomás Rau
Alejandra Traferri
Gert Wagner
Santiago, julio 2011
3
Resumen
La retención universitaria es, junto con los temas de acceso, quizás el más importante en
economía de la educación superior y, paradójicamente, uno de los menos estudiados en
Chile. Haciendo uso de datos administrativos de una universidad, se analiza el impacto
sobre la persistencia de primer año de una política orientada a aumentar la retención de
los alumnos. Esta política permite cambiarse internamente de carrera a los alumnos
ingresados a la universidad vía proceso nacional de selección durante su primer año de
carrera. Los alumnos tan sólo tienen que cumplir con haber obtenido el puntaje
suficiente para haber ingresado a la carrera a la que se están cambiando en el año en que
ingresaron a la Universidad. Usando un modelo probit y haciendo microsimulaciones,
se estudian los determinantes de la decisión de persistir en el primer año y el impacto de
la política. Los resultados confirman un positivo pero leve impacto de la política en las
tasas de retención de primer año y uno negativo sobre la persistencia en la carrera. La
preferencia de postulación y los puntajes de selección indicen positivamente sobre la
persistencia, en tanto la edad y el pertenecer a un establecimiento municipal tienen un
impacto negativo.
Abstract
College retention is, together with access issues, perhaps the most important topic of
higher education economy and, paradoxically, one of the least studied in Chile. Using
administrative data from a university, we analyze the impact on the persistence of first
year of a policy designed to increase student retention. This policy allows internally
career change to students admitted to college via national selection process during their
freshman year. Students only have to meet to have obtained the score enough to have
entered the career where are switching in the year they entered the university. Using a
probit model and by microsimulation, we study the determinants of the decision to
persist in the first year and the impact of the policy. The results confirm a positive but
slight impact of policy on the retention rates of first year and a negative effect on the
persistence in the career. The application preference order and the selection scores have
a positive impact on persistence, while age and belonging to a municipal school have a
negative impact.
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ÍNDICE
I. Introducción .......................................................................................................................... 5
I.1.Motivación ........................................................................................................................... 5
I.2. Antecedentes del Estudio de la Persistencia ....................................................................... 7
II. Política de Cambio de Carrera por Vocación ........................................................................... 9
III. Revisión de la Literatura ....................................................................................................... 12
III.1. Conceptos y Definiciones sobre Persistencia ................................................................. 12
III. 2. Líneas de Investigación sobre la Persistencia ............................................................... 12
III.3. Revisión de la Literatura sobre Persistencia en Economía de la Educación Superior ... 15
IV. Datos y Variables .................................................................................................................. 19
V. Modelo y Estrategia Empírica ................................................................................................ 25
V. 1. Un Modelo Teórico ........................................................................................................ 25
V. 2. Metodología ................................................................................................................... 26
V. 3. Sesgo de Selección ......................................................................................................... 26
VI. Resultados ............................................................................................................................. 28
VI.1. Presentación de Resultados ............................................................................................ 28
VI. 2. Evaluación de la Política ............................................................................................... 33
VI. 3. Simulación de Resultados ............................................................................................. 33
VII. Conclusiones y Discusión .................................................................................................... 35
Referencias .................................................................................................................................. 36
Anexos......................................................................................................................................... 38
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I. Introducción
I.1.Motivación
El contexto de la educación universitaria mundial ha cambiado de un sistema con
generosos aportes fiscales a uno con cada vez más escasa ayuda por parte del estado. En
Chile, las ayudas no se han reducido en forma abrupta, sin embargo, la orientación de su
entrega esta cada vez más relacionada a indicadores de calidad y eficiencia, como la
retención o las tasas de graduación1. El tema de la retención es tan relevante que en las
revistas sobre rankings internacionales, una institución alcanza una mejor posición si su
retención es más alta. A nivel internacional, la retención es calificada como uno de los
temas más relevantes en educación superior, lo que es avalado por más de 40 años de
estudios sobre educación superior, por la creación de un journal específicamente
dedicado a estos temas (Journal College Student Retention), por la aplicación de dos
encuestas nacionales en USA (National Survey of Student Engagement, NSSE y
Community College Survey of Student Engagement, CCSSE) y la existencia de muchas
empresas de asesorías que ofrecen a las universidades servicios en el estudio del tema
(Tinto, 2007).
A nivel mundial las universidades complejas de elite funcionan como organizaciones
que tienen múltiples objetivos: realizar docencia, investigación, vinculación con el
medio, inclusive en áreas del conocimiento donde el retorno social es menor al privado
como es el caso de las ciencias básicas –física, química, matemática- y de las
humanidades. Estas instituciones, para lograr objetivos con un componente de bien
público, requieren altos niveles de financiamiento y capital humano altamente
calificado. Con este fin, buscan señalizar el prestigio de la institución captando a los
mejores alumnos y formando profesionales e investigadores de excelencia. Un problema
central que surge es que un alumno seleccionado y matriculado no necesariamente
continuará en la carrera o en la universidad hasta obtener su título profesional o grado
académico. Este hecho representa para la universidad una pérdida marginal en recursos
presente y futura: la vacante que deja no se puede llenar posteriormente. Desde el punto
de vista de la empresa como un negocio a largo plazo, Tillman señala que la persistencia
de los alumnos ha pasado a ser un objetivo principal en la planificación estratégica de
las universidades y los ingresos por matrícula (tuition) son esenciales en mantener las
operaciones de la universidad en el tiempo. Desde el punto de vista del alumno la
deserción representa el costo de oportunidad de haber estado estudiando una carrera
distinta o haber estado trabajando.
Para retener a los alumnos de calidad se han implementado una serie de políticas
relacionadas con las causas de la deserción, éstas pueden ser socioeconómicas,
1 El Ministerio de Educación de Chile incorpora indicadores de eficiencia docente como la tasa de
retención y de titulación a través de la Ley Nº 19.986 que establece una estructura de crédito para
financiar los estudios universitarios. Este fondo de financiamiento estudiantil, a partir del año 2006, se
distribuye utilizando un modelo que fija un arancel de referencia para cada carrera de universidades
pertenecientes al Consejo de Rectores de Universidades Chilenas (CRUCH). Adicionalmente, la Ley Nº
20.027 incorpora la deserción estudiantil como indicador de evaluación de las instituciones de educación
superior.
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psicológicas, organizacionales, interaccionales. Entre las políticas que se han
implementado se encuentran mejorar el acceso a beneficios estudiantiles (becas y
créditos), asesorías y orientación académica y psicológica de los alumnos y postulantes,
oferta de cursos entre períodos académicos (como escuelas de verano), actividades
extracurriculares, entre otras.
En las universidades chilenas se han implementado varias de las políticas mencionadas
para aumentar la retención de los alumnos dentro de una institución. En muchos de
estos casos se aplican políticas que implican la inversión de cuantiosos recursos sin
estudiar el impacto sobre los objetivos para los que fueron creadas. La Pontificia
Universidad Católica de Chile (PUC) ha venido haciendo esfuerzos considerables en
esta materia en la última década y proporciona un atractivo escenario de experimentos
naturales que se pueden y debieran evaluar.
Dentro del grupo de políticas académicas que buscan retener a los buenos alumnos en la
PUC se encuentra la vía de admisión que permite el cambio de carrera por vocación
destinada a los alumnos nuevos (o freshman). Esta política fue pensada para facilitar la
experiencia universitaria del alumno nuevo en cuanto a conocer y probar alternativas de
estudio, haciendo más flexible el proceso de cambio de carrera.
A nivel internacional existe escasa literatura económica sobre la persistencia y en Chile
el problema es aún mayor. La relevancia de este tema es tan alta que por ejemplo en
Chile las máximas autoridades en educación han expresado públicamente la urgencia
ante el escaso o casi nulo conocimiento en el tema, situación que se agrava aún más en
el contexto de la actual crisis de la educación que parte en mayo de 2011.
Lamentablemente este tema tan relevante ha sido poco estudiado principalmente por la
escasez de datos confiables a nivel individual. Se hace relevante comprender los
determinantes de la persistencia en una universidad como la PUC. El estudio de Díaz
(2009) constituye un aporte a este tema, pero tiene varias limitaciones tales como
haberlo aplicado sólo a una carrera específica en una institución particular.
En el presente estudio se busca contestar dos preguntas: ¿Se logró el objetivo de
aumentar la retención de los alumnos dentro de la universidad por efecto de esta
política? O al tener la opción de cambiarse de carrera ¿Sólo se incentivó a cambiarse de
carrera y no persistir en la opción inicial? En el presente estudio se considera la política
de cambio de carrera por vocación que año a año ha permitido a aproximadamente 200
alumnos de cada cohorte cambiarse internamente de carrera (de un universo de 3000
ingresados en cada año).
La evaluación de impacto no es una propiamente tal, en cuando a que el contrafactual o
grupo de control que se toma son los alumnos ingresados en años anteriores que no
pueden optar a este beneficio (ingresados antes del año 2008). Se realizan la estimación
de un modelo probit para estimar la probabilidad de persistir con una dummy de política
(que toma el valor de 1 para los años en que la política existe y 0 para el resto). Además,
se utiliza un modelo spline para evaluar si hubo o no un cambio de tendencia producto
de la política (detallado en la sección VI. Resultados). Por último, se realiza un ejercicio
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de simulación obteniendo parámetros estructurales y utilizándolos para predecir la
probabilidad de persistir cuando no existe la política (años 2004-2007) versus cuando
existe (2008 en adelante) para los alumnos ingresados cuando existe la política (más
detalles en la sección VI. 3. Simulaciones). Los resultados confirman un positivo pero
leve impacto de la política en las tasas de retención de primer año y uno negativo sobre
la persistencia en la carrera. La preferencia de postulación y los puntajes de selección
inciden positivamente sobre la persistencia, en tanto la edad y el pertenecer a un
establecimiento municipal tienen un impacto negativo. Los bajos resultados de la
política se pueden deber a que este ejercicio se ha hecho en una de las universidades
más selectivas de Chile con baja diversidad de alumnos en términos relativos. Un
ejercicio interesante sería replicar esta experiencia en universidades más heterogéneas
con una alta variabilidad en las características de los alumnos que ingresan (como la U.
de Chile, U. regionales como la U. de Concepción, etc.)
I.2. Antecedentes del Estudio de la Persistencia
El avance cronológico en la investigación del fenómeno de la retención indica que en la
primera etapa la retención se explica por razones psicológicas. Atributos individuales
como la motivación o las habilidades explican la retención o la deserción. Luego se
incorpora la relación con el ambiente y la integración académica y social (Spady 1970,
1971 y Tinto, 1975) y la dinámica de este proceso, con foco en la retención de primer
año por la transición que se produce desde el colegio a la universidad. En esta línea se
explica la implementación de programas que fomentan el contacto con los profesores
fuera de la sala de clases, programas de orientación, seminarios para alumnos nuevos,
una serie de actividades extracurriculares (Upcraft et al, 1989) o programas remediales.
Los estudios que se hicieron en esta etapa fueron hechos sobre universidades grandes y
sobre todo tipo de alumnos. Las actividades para aumentar la retención no permiten
integrar completamente el aspecto extracurricular con el académico. Posteriormente, se
incorporan explicaciones económicas, se realizan estudios que distinguen entre la
formación profesional y la universitaria (2-years y 4-years college) y se analiza
específicamente el comportamiento de ciertos atributos de los alumnos como género,
raza, ingresos, disciplinas (Berger, 2001, Braxton et al, 2000, Christie et al, 1991,
Herndon, 1984, St. John et al, 2000). Los modelos teóricos sobre la deserción si bien
han permitido focalizarse sobre los determinantes de la deserción, al incorporar por
ejemplo el background familiar y las experiencias previas, no han investigado lo
suficiente el impacto de los programas y las políticas institucionales sobre la reducción
de la deserción. De acuerdo a Tinto (2007), durante el primer año de estudios en la
universidad se toman la mayoría de las decisiones de persistir en una institución, por lo
que cualquier programa aplicado a los alumnos de primer año será el que obtenga el
mayor retorno. Este mismo autor afirma que un obstáculo que se ha encontrado para
aumentar la persistencia es que los académicos no consideran que el problema de la
retención exista y que sea su trabajo mejorar la retención, sino más bien están
focalizados en mejorar la educación o la formación de los alumnos. Un alumno
seleccionado en base a su calidad tendrá éxito académico. Una cosa es que las
instituciones estén interesadas en la retención y otra que asignen recursos escasos y
8
alineen sus sistemas de incentivos para lograr este objetivo. Existen muchos programas
que compiten por recursos dentro de las instituciones, y pocos que logran permanencia
en el tiempo. Es necesario evaluar si sus retornos compensan sus costos y además
verificar y replicar estas experiencias exitosas.
El presente estudio se organiza como sigue. En la parte II se muestra la política
implementada y sus condiciones de aplicación, en la parte III se encuentra una revisión
de la literatura, en la parte IV se tienen los datos y las variables, en la parte V está el
modelo teórico y econométrico y en la parte VI los resultados, las simulaciones y
conclusiones.
9
II. Política de Cambio de Carrera por Vocación
La alternativa de cambio de carrera por vocación comienza a ofrecerse a partir del
hecho de que a la Universidad le interesa no sólo seleccionar sino retener a los buenos
alumnos dentro de la carrera o de la institución. En efecto, varios alumnos que deciden
abandonar su carrera en la institución por razones como desconocimiento de la carrera o
desadaptación, se cambian a otras universidades porque han encontrado insuficientes las
opciones de movilidad dentro de la Universidad. Antes del año 2008 existían
básicamente 2 vías de cambio de carrera: la Admisión Especial y la prosecución de
estudios posterior al Bachillerato, donde existen pocas vacantes para las carreras de
mayor demanda (Medicina, Ingeniería). La tercera opción era rendir nuevamente la
PSU, que implica esperar al menos un año para efectuar el cambio sin contar la
preparación para rendir la prueba. Esto es crítico especialmente a nivel de Bachilleratos
y, ahora, de los Colleges, donde más de un 30% de los alumnos deserta en primer año.
La política académica se implementa a partir del año 2006 de manera piloto y del 2008
de manera oficial y definitiva. Esta consiste en que el alumno que ingresó rindiendo la
prueba de selección (Admisión Ordinaria) a la Universidad tiene la opción de cambiarse
internamente de carrera por una sola vez si es que cumple con las siguientes
condiciones:
- Ser alumno regular en la carrera de origen (tener cursos inscritos).
- Solicitar el cambio de carrera dentro de los dos primeros períodos académicos de
ingreso a la Universidad.
- Haber rendido todas las pruebas de selección exigidas para la carrera a la que desea
ingresar (que puede ser la prueba de Ciencias, de Ciencias Sociales o una de las 2, según
la carrera y el año de ingreso).
- El puntaje de ingreso a la nueva carrera debe ser igual o superior al último puntaje de
matrícula de su año de admisión (Figura 7, en Anexos).
El gran supuesto es que un alumno con alto puntaje PSU es un alumno que obtendrá
buenos resultados en la Universidad, que, como se ve más abajo, ha sido estudiado para
el caso de la Universidad Católica. La prueba de selección universitaria es un
mecanismo de admisión universitaria que existe en Chile desde el año 1962 y que es
utilizado por las 25 Universidades del Consejo de Rectores como instrumento de
selección por su alta capacidad predictiva del logro académico del alumno en carreras
universitarias (Manzi, 2010).
La política puede tener efectos no sólo sobre la retención, sino sobre la admisión a una
carrera. En este caso, sería endógena. No analizaremos si la política efectivamente es
óptima o eficiente, sino que se considerará exógena. Además, se considera que los
10
alumnos no se encuentran informados de esta política al tomar la decisión de ingresar a
una carrera2.
El universo que se considera incluye 562 alumnos que optan por esta vía. Se observa
que desde el año 2009 unos 200 alumnos optan por cambiarse de carrera usando esta
vía.
Figura Nº1: Nº de Alumnos que han optado por cambio de carrera por vocación por año
de cohorte y año académico
Cohorte 2008 2009 2010 2011 Total
2007 49 49
2008 48 84 132
2009 73 116 189
2010 99 93 192
Total 97 157 215 93 562
Año de cambio de carrera por vocación
Fuente: elaboración propia en base a datos de Registros Académicos UC
En la siguiente tabla, se consideran las cohortes 2004 a 2010 y se analiza la persistencia
de los alumnos al primer año. Para los años 2004-2010, se observa que la persistencia
dentro de la Universidad al primer año no cambia de manera significativa, bordeando el
88%. Sin embargo, la persistencia cambia en su composición, pasando de tener un 1%
de alumnos que persisten en otra carrera en los años 2004-2006, hasta alcanzar un 5%
en el año 2009.
Figura Nº2: Persistencia en la misma carrera, en otra carrera y no persistencia en la
Universidad según año de cohorte
Cohorte N % N % N % N %
2004 218 7% 2874 90% 98 3% 3190 93%
2005 257 8% 2887 89% 102 3% 3246 92%
2006 242 7% 2890 89% 114 4% 3246 93%
2007 245 7% 2965 88% 169 5% 3379 93%
2008 268 8% 2907 86% 216 6% 3391 92%
2009 235 6% 3139 87% 247 7% 3621 94%
2010 431 12% 3075 85% 117 3% 3623 88%
Total 1896 8% 20737 88% 1063 4% 23696 92%
TotalNO PERSISTEMISMA CARRERA
PERSISTE
OTRA CARRERATotal
Fuente: elaboración propia en base a datos de Registros Académicos UC
Los alumnos que optan por el cambio de carrera vía PSU al año siguiente de su ingreso
son 372 alumnos para los años 2004-20010, con unos 50 alumnos por semestre. El
2 en el caso de los Bachilleratos y Colleges no se cumple
11
número es relativamente bajo, porque no todos los alumnos alcanzan a tomar la decisión
de cambiarse al cabo de un año y prepararse para rendir la prueba de selección
nuevamente. Este Nº más que se duplica al considerar 2 o 3 años desde el ingreso a la
universidad. Una ventaja de esta política es que se adelanta a la medida que propone el
Consejo de Rectores de permitir rendir 2 veces en el año la PSU o reutilizar el puntaje
PSU dentro del año, facilitando el cambio de carrera dentro del primer año, sin
necesidad de rendir la prueba de selección.
El haber elegido una carrera como primera opción no es indicador de que la carrera
vaya a ser la opción definitiva del alumno. El alumno en su proceso de aprendizaje, al
avanzar en la carrera y tomar cursos, puede revisar y actualizar sus creencias previas y
cambiar su decisión inicial.
Algunas preguntas que guían la presente investigación son las siguientes:
-Efectos: La política, ¿Aumentó la retención dentro de la Universidad?, ¿Sólo incentivó
el cambio de carrera? ¿O ambos?
Algunas limitaciones del estudio son que el universo de alumnos analizado es
representativo de los alumnos que ingresan a Universidades selectivas y no es aplicable
a alumnos de otro tipo de instituciones de educación superior. Además, se cuenta con
las trayectorias de los alumnos sólo al interior de la Universidad. Se conoce si el alumno
está en la misma o en otra carrera dentro de la Institución o bien si ya no continúa en la
Universidad. No se tiene información de dónde se encuentra si es que no está en la
Universidad (en la misma carrera en otra Universidad, en otra carrera, fuera del sistema
educativo, en el mercado laboral u otros casos).
Existe sesgo de selección asociado a ingresar a la Universidad, es decir, se toma una
muestra no seleccionada de alumnos. Además, existe un sesgo de selección difícil de
testear y de corregir en la admisión. Los alumnos que ingresan a la Universidad podrían
tener mayor probabilidad de persistir porque ingresan pensando que pueden arriesgarse
y cambiarse de carrera si se desilusionan o si fallan existiendo la política de cambio de
carrera por vocación. Existen varios estudios que cuentan con datos de similares
características (administrativos a nivel individual) y que muestran que es interesante
estudiar su comportamiento (Montmarquette, (2000); Des Jardins (2002), Rask, (2010),
Ost (2010), Kokkelenberg et al (2010).
Sesgo de selección
Existe un problema de selección en la muestra puesto que los alumnos no son obtenidos
de una muestra aleatoria al omitirse por falta de datos los alumnos que están en otras
instituciones o que no están en el mercado de la educación superior. Además para
nuestro caso existe otro problema de selección asociado a los alumnos que ingresan
cuando la política está disponible, que puede que persistan más que una muestra
seleccionada que ingresa a la universidad al valorar este atributo. Una descripción más
detallada de este problema y su solución se presentan en la sección de metodología.
12
III. Revisión de la Literatura
Para comenzar a referirse al problema de la persistencia y la deserción, es necesario
tener en consideración algunas definiciones conceptuales. Luego, analizar los enfoques
que existen y finalmente estudiar los determinantes de la persistencia en la literatura de
economía de la educación superior.
III.1. Conceptos y Definiciones sobre Persistencia
Siguiendo la exhaustiva revisión de definiciones y de modelos de Himmel (2002), por
retención se entiende la persistencia de los estudiantes en un programa de estudios
universitarios hasta lograr su grado o título. Se puede limitar al tiempo mínimo
necesario para obtener el grado en la institución o no considerar el tiempo que demore
en alcanzarlo, debido a demoras por repitencia, por suspensión de los estudios por
algunos períodos académicos y por comprometerse con una carga académica inferior a
la establecida.
Deserción se refiere al abandono prematuro de un programa de estudios antes de
alcanzar el título o grado, y considera un tiempo suficientemente largo como para
descartar la posibilidad de que el estudiante se reincorpore. La deserción puede ser
voluntaria o involuntaria. La voluntaria puede adoptar la forma de renuncia a una
carrera o abandono no informado a la institución. La deserción involuntaria se produce
como consecuencia de una decisión institucional, fundada en sus reglamentos vigentes,
que obliga al alumno a retirarse de sus estudios. Puede estar fundamentada en un
desempeño académico insuficiente o responder a razones disciplinarias de diversa
índole. Cualquiera sea el tipo de deserción, puede ser estimada en relación con un
programa de estudios iniciado por el estudiante, o respecto de la institución misma,
distinguiendo entre deserción de la carrera y deserción de la institución. La primera no
implica necesariamente la segunda porque el alumno podría abandonar una carrera e
ingresar a otra por transferencia a otro programa o por reingreso a través del proceso de
admisión ordinaria. El abandono de una institución puede deberse a la transferencia a un
programa en otra institución o el abandono definitivo de la educación superior.
III. 2. Líneas de Investigación sobre la Persistencia
El problema de la persistencia universitaria es uno de los más importantes en los
estudios sobre educación superior, y también es donde existen varias perspectivas en
competencia para explicarlo. Braxton et al (1997) identifica al menos 5 enfoques:
Económico: se focaliza en el costo de asistir a la Universidad versus los futuros
beneficios monetarios. La pregunta es si la inversión en educación superior se paga y en
qué medida lo hace ¿Cómo influyen los subsidios a los aranceles y a los estudiantes en
la capacidad de los alumnos para persistir? Los estudios económicos examinan cómo la
asistencia financiera iguala las oportunidades para persistir en la universidad de aquellos
estudiantes con necesidades económicas. Sin embargo, ya que el aspecto financiero no
es la única razón por la cual los alumnos persisten en sus estudios, investigaciones
recientes han desarrollado modelos más completos que buscan explicar cómo la variable
financiera interactúa con otros factores que influencian la persistencia universitaria. Los
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modelos económicos explican el problema mediante dos enfoques. La primera, según la
relación costo/beneficio (beneficios sociales y económicos asociados a los estudiantes),
donde el estudiante percibe esta relación como menor que relaciones que involucren
actividades alternas (por ejemplo un trabajo), por lo que el estudiante opta por
permanecer en la universidad. La segunda, es la focalización de subsidio que consiste en
la entrega de subsidios como una forma de influir sobre la disminución de la deserción
(Cabrera et al., 1993; St. John et al., 2000).
Social: se centra en los factores sociales que impactan la deserción. Este enfoque se
pregunta por ejemplo cuántos amigos hizo el alumno durante las primeras semanas o
qué sistemas de apoyo de pares tiene el alumno en la institución. Los modelos
sociológicos enfatizan respecto a la influencia en la deserción de factores externos al
individuo, adicionales a los psicológicos (Spady, 1971). Este autor encontró seis
predictores de la deserción estudiantil en los dos primeros años de estudio universitario
norteamericano: integración académica, integración social, estado socioeconómico,
género, calidad de la carrera y el promedio de notas en cada semestre.
Psicológica: se centra en la madurez de las características psicológicas relacionadas con
la persistencia. Los modelos psicológicos señalan que la decisión de desertar es afectada
por conductas previas al ingreso a la universidad, al igual que la motivación al logro y el
compromiso con metas académicas (Bean y Eaton, 2001).
Organizacional: se enfoca en las características organizacionales. Falta de actividades
en el campus, salas de clases muy grandes y personal académico inadecuado.
Interaccional: Se centra en la interacción entre el alumno y la institución.
St. John (2000), haciendo una revisión crítica, establece que la experiencia social y
académica de los universitarios son determinantes primarias según los del enfoque
sociológico (Pascarella y Terenzini, 1991), mientras que las necesidades económicas,
los paquetes de ayuda estudiantil y la adecuación de las ayudas son los aspectos
centrales de los económicos (Cabrera, Nora y Castaneda 1992; Nora y Horvath 1989;
St, John, Paulsen y Starkey 1996). No obstante, la multiplicidad de resultados teóricos
ha conducido a una confusa aplicación de diversas estrategias. Mientras la ayuda
económica del gobierno y de las instituciones apoya el acceso y la persistencia en la
universidad (Wilcox, 1991), mejorar el desarrollo cognitivo y afectivo es lo que
sugieren quienes adhieren a los modelos de la adecuación entre la institución y los
alumnos.
Las teorías Price-response se centran en parte en factores económicos a través de los
cuales los beneficios económicos y sociales de asistir a las universidades se consideran
superiores a los costos y beneficios de realizar cualquier actividad alternativa (por ej.
trabajar tiempo completo). Un componente crítico en estos análisis de costo beneficio es
la percepción del estudiante de su capacidad (o incapacidad) de pagar la universidad
(Becker 1964). La teoría de los subsidios focalizados sugiere que el medio para
influenciar tal comportamiento es a través de subsidios focalizados en grupos
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específicos, basados en su capacidad de pago. Matrículas reducidas, subsidios directos,
créditos a bajas tasas de interés y programas subvencionados de estudio-trabajo buscan
igualar a los alumnos en su habilidad para pagar la educación universitaria y aumentar
los beneficios derivados de apoyar a las universidades (Bowen 1977; Cabrera, Stampen
y Hansen 1990). Estos estudios se centran en los efectos actuales del apoyo a los
estudiantes más que en su percepción de la adecuación de las ayudas o la adecuación de
las ayudas en relación a los costos de la universidad. Sin embargo, los estudios
económicos según St. John (200) proveen una visión incompleta de la auténtica
naturaleza de las influencias financieras en la persistencia en la universidad, en
comparación con los recientes modelos integrados. Dos circunstancias han objetado esta
línea de investigación: problemas metodológicos y defectos en la conceptualización del
fenómeno de la persistencia. En primer lugar, el énfasis estaba puesto en los efectos
directos del apoyo financiero en la persistencia, no en los efectos de los factores no
económicos. Esta aproximación era limitada en el sentido de que no abordaba los
modos cómo las circunstancias financieras interactúan con otros factores, de una manera
más compleja de la que resulta evidente de la sola medición de los efectos directos. En
segundo lugar, subestima el rol q la institución juega en la configuración de las
decisiones de persistencia.
Perspectiva de integración entre el alumno y la institución
Esta perspectiva entiende las decisiones de persistencia como el producto final de una
combinación exitosa entre el estudiante y su ambiente académico. Los primeros
proponentes de esta aproximación no incorporaron las finanzas como una variable
independiente. La suposición subyacente era que una vez que los estudiantes se han
matriculado en una universidad las finanzas son no consideradas como instrumentales
respecto de la decisión de persistencia (Tinto 1987). La suposición implícita era que las
necesidades financieras estaban ya satisfechas.
Aproximaciones integrativas
La idea central de esta aproximación ha sido descubrir las interconexiones entre los
factores financieros y los no financieros y también documentar los efectos directos e
indirectos de las finanzas en la decisión de persistencia. Cabrera et al. (1992) postulan
que las finanzas juegan un doble rol en la persistencia de los estudiantes: aumentan las
posibilidades de persistencia por su capacidad de aumentar la relación de costo-
beneficio como al mismo tiempo facilitan la integración académica y social del
estudiante en el campus. Las finanzas están envueltas en dos dimensiones: un
componente objetivo que refleja la disponibilidad de recursos del estudiante; y una
subjetiva e intangible que dice relación con la autopercepción del estudiante de su
capacidad de financiar los costos relacionados con su carrera. Estar satisfecho con su
capacidad para pagar facilita el desarrollo académico e intelectual del estudiante en la
universidad.
15
Nuevas comprensiones
Las aproximaciones integrativas subrayan el hecho de que el financiamiento de los
estudios está compuesto por factores tangibles e intangibles. Los elementos tangibles
dicen relación con la capacidad del estudiante de solventar los gastos asociados con su
carrera, ahorros, ayuda financiera etc. El segundo componente es de naturaleza más
psicológica y envuelve la percepción del estudiante en relación a sus circunstancias
financieras. Dice relación con los cálculos que hace el estudiante respecto al costo y
beneficio de persistir con sus estudios.
La lógica del modelo integrado (Cabrera, Nora y Castaneda 1993) arguye que las
actitudes financieras pueden influir directamente el proceso de integración social y
académica. Sus estudios sugieren que si el estudiante no tiene suficientes recursos, su
desempeño académico se ve afectado. De este modo el modelo integrado ofrece una
aproximación completa para examinar sistemáticamente las relaciones entre la
percepción de las circunstancias financieras en el proceso de integración académica y
social. Ha habido un largo debate en la comunidad de investigadores en torno a si las
finanzas efectivamente influyen en la persistencia. En realidad en los estudios ne los
factores relacionados con el financiamiento explican casi la mitad de la variación total
en el proceso de persistencia (Paulsen y St. John, 1997).
III.3. Revisión de la Literatura sobre Persistencia en Economía de la
Educación Superior
Siguiendo a Stratton (2008), 3 de los modelos más completos sobre persistencia y
deserción son el modelo de integración de Tinto (1975), el modelo de deserción de Bean
(1980) y el modelo de elección de College de St. John, Cabrera, John & Asker (2000).
El modelo psicosociológico impulsado por Tinto (1975) se basa en la idea de un calce
entre el individuo y la institución. Para este autor es fundamental que las instituciones
colaboren en que el alumno concluya exitosamente sus estudios y estén mutuamente
involucrados. Bean (1980) critica a Tinto no considerar factores externos. Según él, es
clave en la decisión de persistir factores como el apoyo e impulso de los padres y
amigos y el apoyo financiero de los padres. El modelo de elección de College postula
que existe una conexión entre la decisión de estudiar en la universidad y la de persistir
en la universidad. La persistencia se modela en un proceso de 3 etapas. Primero, los
factores socioeconómicos y la habilidad académica afectan la predisposición de un
estudiante de ir a la universidad. Luego, el estudiante estima los beneficios y costos
asociados con el ingreso a una institución particular. La tercera etapa comienza cuando
el estudiante se matricula en una universidad. En ella, la experiencia universitaria y el
desempeño académico moldean las percepciones del estudiante acerca de los beneficios
económicos y no económicos de permanecer en la carrera. Los beneficios financieros
afectan positivamente la decisión de persistir al reducir el costo asociado a obtener un
grado. Experiencias negativas en la universidad, como obtener bajas calificaciones,
inclinan al estudiante hacia la alternativa de desertar. La deserción es explicada como
una respuesta racional a la nueva información que cambia la probabilidad con la cual
uno va a obtener un grado y/o los costos /beneficios asociados. Algunos modelos que
16
incorporan la incertidumbre y el proceso de decisiones secuenciales en la decisión de
persistir son los de Altonji, Cameron & Heckman (1998) y Manski (1989)
Dentro de la literatura de economía experimental, Manski (1989), desafiando al resto,
sugiere que reducir los niveles de deserción no necesariamente es socialmente deseable.
La decisión de matricularse es vista como la decisión de iniciar un experimento cuyo
posible resultado es la falla (deserción). Este argumento queda reflejado en modelos de
decisiones secuenciales -Altonji (1993)- donde el proceso educacional es incierto y
entrega información a los estudiantes de modo que actualicen sus creencias previas.
La literatura de economía de la educación que estudia la persistencia y la deserción
(tanto temporal- stopout-como permanente, o dropout) está preocupada acerca del
diseño de mejores reglas de admisión y la necesidad de identificar predictores de
persistencia.
Según el tipo de datos y alcance, existen papers que analizan la persistencia y la
deserción utilizando encuestas y con datos administrativos de universidades
(Montmarquette, 2000; DesJardins, 2002). Dentro de este grupo, algunos papers
analizan el estado del alumno en el tiempo mientras otros consideran los cursos que los
alumnos van eligiendo semestralmente para ver si el alumno continúa en la carrera que
declaró tener interés de continuar al iniciar estudios en un programa de plan común
(College) (Rask, 2010;Ost, 2010;Kokkelenberg et al, 2010).
En el paper de Rask (2010) se analizan los factores que influyen en las tasas de
persistencia en carreras del área de las Ciencias Naturales y Exactas o STEM (Science,
Engineering, Technical and Mathematics) usando datos administrativos de las cohortes
de graduados 2001-2009 de una Universidad o College de Artes Liberales con un N de
5000 alumnos. Encuentran que las notas absolutas y relativas y la carrera (major) que se
declara al ingresar al plan común (college) son los factores más relevantes.
La metodología permite analizar la elección de major viendo los departamentos a los
que pertenecen los cursos que los alumnos toman en cada semestre. Se analiza la
decisión de tomar cursos hasta el tercer semestre porque es muy probable que esos
alumnos continúen hasta obtener un major en el área. Se realiza una estimación del
modelo en 2 etapas. Inicialmente se estiman modelos de selección para corregir por
sesgo de selección en la muestra. En todos los casos se rechaza esta hipótesis, por lo que
se estiman modelos probit para modelar la decisión de tomar un tercer semestre en la
disciplina. En la primera etapa se utilizan como controles las siguientes variables:
puntajes SAT (equivalentes a la PSU), notas del colegio, dummies si es minoría, si tiene
ayuda estudiantil. En la segunda etapa, la variable dependiente del anterior pasa a ser
variable explicativa junto a otras. Se incluyen dummies por disciplinas. Se estima el
modelo separadamente por sexos por las diferencias que se encuentran en el
comportamiento de los grupos. Finalmente realizan simulaciones que muestran que si
las notas de las carreras tuviesen una distribución similar al promedio de la Universidad,
entre un 2% y un 4% más de alumnos persistirían en los departamentos de STEM.
17
En el paper de Montmarquette (2001) usando datos longitudinales, se estudian los
determinantes de la deserción universitaria en la Universidad de Montreal. Usando un
modelo probit bivariado con sesgo de selección, encuentra que la deserción (y la
persistencia) depende de factores tanto personales (intereses y habilidades) como
ambientales e institucionales: el número de estudiantes en los cursos obligatorios de
primer año (class-size effect). Además, en el sistema canadiense, debido a los bajos
costos de arancel y altas ayudas estudiantiles, la decisión de estudiar tiene un menor
costo privado para el alumno, por lo que abandonar estudios tiene menores costos. Estos
resultados son consistentes con modelos de capital humano y experimentales
desarrollados por economistas y psicosociales desarrollados por Tinto (1975). Las
variables explicativas del modelo que usan son: características personales, género, edad,
puntaje de prueba de selección, promedio ponderado acumulado de notas al primer
semestre, si asistió a un college público o privado (previo a la universidad), si el alumno
es full o part time, características del programa en vacantes, variables socieconómicas
como lengua materna y región de origen, variables ambientales, como el tamaño
promedio de la clase de primer año en cursos obligatorios por programa en nivel y al
cuadrado. Se usan variables dummies para categorizar el tamaño de la clase en 3 rangos:
menores 41, 41-100 y mayores a 100.
En el paper de Ost (2010), usando datos longitudinales de una universidad de elite de
tamaño grande, se analizan los determinantes de la persistencia para los majors de
ciencias físicas y de la vida. El autor encuentra que la diferencia de géneros en la
persistencia a través de los majors científicos se debe a la gran brecha que existe entre
ellos en los de ciencias físicas. A pesar de las diferencias en los patrones de persistencia
de las ciencias físicas y de la vida, la persistencia es afectada por las notas en ambas
disciplinas. En las ciencias físicas, usando variación within entre cursos y cohortes se
muestra que la calidad de los pares en los cursos introductorios tiene un impacto sobre
la probabilidad de persistir.
El paper de DesJardins et al. (2002) analiza los factores relacionados la obtención
exitosa y oportuna (a tiempo) de un grado académico para la Universidad de Minnesota.
Estudian la deserción en su dimensión temporal, considerando el semestre de
ocurrencia, haciendo seguimiento por 19 semestres a una cohorte de ingresados.
Encuentran que los alumnos que reciben becas estatales son menos propensos a desertar
después del primer año. Deserción y graduación se consideran eventos en
“competencia”. Las becas estudiantiles no aumentan la graduación, pero disminuyen la
deserción.
En el paper de Ishitani (2006) se encuentra que los alumnos de primera generación
tienen mayor riesgo de no persistir en sus estudios.
En el estudio de Himmel y Seguel (2008) para las cohortes 1996-2005 de alumnos de la
Universidad Católica, utilizando el método de factores discriminantes se encuentra que
las variables que mejor explican la persistencia dentro de la Universidad son el puntaje
de selección y la preferencia que los alumnos manifiestan por la carrera. Los alumnos
18
que ingresan a una carrera que no es su primera preferencia tienden a no persistir en
ella. Por su parte, el tener un alto puntaje en la prueba de selección es un predictor de
éxito académico, es decir, de que el alumno obtendrá buenas calificaciones y de que
completará sus estudios.
También existen estudios donde se evalúa el impacto de políticas. En el paper de Perloff
(2006) se realiza la evaluación de un programa en la University of California at
Berkeley para ayudar a alumnos que son minoría (racial) a tener buenos resultados en
las asignaturas de Cálculo. Para esto utilizan métodos de matching y otras técnicas
estadísticas para compensar la falta de un diseño experimental con muestras aleatorias.
Encuentran que estos programas son efectivos en mejorar las notas y la aprobación, pero
no ayudan a retener a los alumnos a continuar estudios en carreras de Matemáticas,
Física e Ingeniería. En el caso del estudio de Andrews (2010), se analiza usando
metodologías cuasiexperimentales (diferencias en diferencias y diferencias en
diferencias en diferencias) el impacto de una sorpresiva política a nivel del estado de
Michigan llamada “Kalamazoo Promise”. Por una iniciativa de donación privada, a
partir del 2005 se ofrece el pago completo de las tuitions por 4 años en cualquier
College o Universidad Públicos para los alumnos egresados de cualquier
establecimiento de la red de escuelas públicas Kalamazoo. Se usa este subsidio como
fuente de variación exógena en los precios. Encuentran que aumenta la probabilidad de
que los alumnos secundarios consideren continuar su educación terciaria en el estado de
Michigan.
19
IV. Datos y Variables
Se utilizan los datos administrativos de la Pontificia Universidad Católica. De las 59
Universidades que existen en Chile, es una de las de mayor tamaño y mayor
selectividad. Se toman los datos de las cohortes de ingreso 2004 a 2009 que están
disponibles a nivel individual. La muestra contiene más de 3000 alumnos por cohorte de
ingreso distribuidos en 30 carreras. Se considera sólo a los alumnos que ingresan a la
Universidad en su primer semestre rindiendo la PSU. Se excluye del análisis a las
carreras que no tienen ingreso vía PSU (Filosofía, Estética y Teología), que utilizan
criterios alternativos a la prueba de selección universitaria en la admisión.
Para cada individuo se conoce, además de una gran variedad de características
personales, socioeconómicas y académicas, si continúa matriculado en su programa
inicial, si se cambió a otro programa dentro de la misma universidad o si es que desertó
de la universidad.
Se analizará la persistencia al primer año de carrera para observar el efecto de la
política. Se excluye de la persistencia en primer año a los alumnos que ingresan vía
PSU nuevamente a la Universidad, los que, para todos los efectos, se consideran
alumnos “nuevos”3. Al considerar el estado del alumno en su primer año, se excluye el
análisis de la persistencia en años posteriores y hasta el final de la carrera.
La variable dependiente a explicar y sobre la que se mide el impacto es la persistencia
en la Universidad. Se considera que el alumno persiste en la Universidad si está regular
(inscrito en cursos) en alguna carrera de la Universidad. El alumno no persiste en la
Universidad si está desertado de la Universidad. Es decir, si renunció o abandonó
(deserción voluntaria) o si fue eliminado (deserción involuntaria) de una carrera y no
continúa en la Universidad ni en su carrera inicial o en otra. Como la duración de las
carreras a analizar es al menos de 4 años, no se consideran los casos de alumnos que son
retenidos en la Universidad por haber obtenido un título final o haber logrado su éxito
académico.
Una definición más estrecha es la de persistencia en la carrera: el alumno persiste en su
carrera si está regular en su carrera de inicio y deserta de su carrera si fue eliminado,
desertó o renunció a ella, aunque persista en otra carrera dentro de la Universidad. Con
la información que se tiene no es posible observar si el alumno que deserta persiste en
otras Universidades.
Las variables explicativas corresponden a características individuales (sexo, edad,
región4), socioeconómicas (tipo de dependencia educacional, nivel educacional de los
padres, becas y créditos), académicas de habilidades (puntajes de las pruebas de
selección universitaria y notas de enseñanza media) e intereses (orden de preferencia en
que se postuló a la carrera donde se matricula), todas variables explicativas del 3 Tienen un Nº identificador distinto, ficha académica del alumno nueva, son sometidos a una
reevaluación socioeconómica, etc. 4 Se excluye nacionalidad y estado civil, porque existen pocos casos de extranjeros y casados a nivel de
pregrado como para realizar un análisis econométrico.
20
fenómeno ampliamente utilizadas en la literatura (Monttmarquette, 2001; Stratton,
2008; Singel, 2004). Estas variables reflejan diferencias en la calidad de los alumnos y
en la información con que cuentan. Mientras más baja es la calidad y la información,
menor es la probabilidad esperada de persistir. Se usan dummies por áreas del
conocimiento: Arte y Humanidades, Ciencias Naturales y Matemáticas y Ciencias
Sociales y dummies separadas para ciertas carreras que se diferencian
significativamente de las de su área en su composición y comportamiento en cuanto a
persistencia. Estas son: Medicina, Odontología, Ingeniería e Ingeniería Comercial,
carreras muy selectivas en la admisión.
Las variables a utilizar en el modelo se encuentran a continuación:
Figura Nº3: Variables a incluir en el modelo a estimar y definiciones
Variable Definición
Características Personales
Sexo Sexo del alumno (1=femenino)
Región Región donde está unicado el establecimiento educacional
de egreso de enseñanza media
(1=región metropolitana, 0 si no)
Factores Socioeconómicos
Particular Privado Tipo de dependencia del establecimiento
educacional donde cursó enseñanza media (1=particular pagado;
0=particular subvencionado o municipal)
Particular Subvencionado Tipo de dependencia del establecimiento
educacional donde cursó enseñanza media (1=particular subvencionado;
0=particular pagado o municipal)
Madre Universitaria Nivel educacional de la madre (1=universitaria completa)
Habilidades Académicas
Puntaje Ponderado de Selección Puntaje promedio ponderado de pruebas de selección. Depende
de la carrera y año de la cohorte.
Considera las pruebas de Ciencias y Ciencias Sociales
No rezagado El alumno egresó de enseñanza media el año inmediatamente anterior
(1=si egresó del colegio el año anterior)
Intereses
Preferencia Orden de Preferencia de Postulación a la carrera en que matricula
(1=si ingresó a la carrera de su primera preferencia)
Fuente: elaboración propia
Variable dependiente:
Persiste_ univ: La variable dependiente es la persistencia de primer año en la
universidad. Esta variable es una dummy que toma el valor 1 si es que el alumno
se encuentra matriculado en cualquier carrera de la Universidad a principios del
año siguiente a su ingreso, es decir, si no desertó durante el primer año de su
carrera.
Persiste_ carrera: La variable dependiente es la persistencia de primer año en la
carrera. Esta variable es una dummy que toma el valor 1 sólo si el alumno
continúa en la carrera a la que ingresó en primer año. Si el alumno desertó de su
21
carrera y se encuentra matriculado en otra carrera de la Universidad, se
considera desertado de su carrera, es decir, no persiste en su carrera.
Variables independientes:
Sexo: el sexo del alumno puede afectar su probabilidad de persistir. Estudios
previos indican que las mujeres tienen una mayor probabilidad de persistir que
los hombres por su mayor aversión al riesgo y por ser más responsables.
Edad: la edad puede influir positiva o negativamente sobre la probabilidad de
persistir. Tener más edad se asocia a una mayor madurez para enfrentar las
exigencias académicas y claridad vocacional. Pero, por otra parte, hace más
probable el tener responsabilidades familiares y laborales. Esto significa tener
menos horas para estudiar y para realizar actividades curriculares, por lo tanto,
menos tiempo para establecer relaciones con los pares lo que podría influir
negativamente sobre la persistencia (Ely, 1997). Por último, la utilidad asociada
a persistir es menor porque el horizonte para recuperar la inversión en educación
es menor y el costo alternativo es mayor.
Región: esta variable se relaciona con la integración social. Se espera que el
pertenecer a la región metropolitana implique vivir con o cerca de la familia y
conocer mejor el medio y más pares, lo que se espera, por lo tanto, influya
positivamente sobre la probabilidad de persistir.
Tipo de Dependencia Educacional: esta variable se relaciona con la integración
social y con el capital humano adquirido previamente. Se espera que provenir de
un colegio de dependencia particular pagada afecte positivamente la
probabilidad de persistir. Provenir de un colegio de dependencia particular
subvencionada o municipal se espera que reduzca la probabilidad de persistir.
Beca o Crédito: Se espera que esta variable afecte positivamente la probabilidad
de persistir. La ayuda financiera iguala las oportunidades para persistir en la
universidad de aquellos estudiantes con necesidades económicas.
Orden de Preferencia: se espera que un alumno que ingrese a una carrera que no
era su primera opción de postulación tenga una menor motivación por continuar
sus estudios y es probable que esto afecte negativamente su probabilidad de
persistir. El alumno al no quedar en la carrera que prefiere puede decidir entrar a
la Universidad a su 2ª mejor opción y permanecer en ella, entrar esperando
cambiarse internamente de carrera o no entrar y prepararse para rendir la prueba
de selección nuevamente. La decisión racional que toma de entrar a la carrera
con la información que tiene puede cambiar con la experiencia en el aula.
Nivel educacional de la Madre: el tener una madre con educación universitaria
hace que aumente la probabilidad de persistir por el mayor capital humano, la
mayor información y el apoyo o la presión para continuar con los estudios y el
tener expectativas mayores sobre la educación.
22
Puntaje Ponderado de Selección: esta variable está relacionada con las
habilidades académicas de los alumnos y se espera que influya positivamente
sobre la probabilidad de persistir.
Dummies por Disciplinas: se utilizan dummies por disciplinas. Se agrupan las
carreras según si son del área de Ciencias Naturales y Matemáticas, Ciencias
Sociales, Artes y Humanidades. Se crean dummies para algunas carreras
específicas por tener un comportamiento distinto. Estos son Medicina,
Odontología, Ingeniería e Ingeniería Comercial.
Se toman sólo los años en que los alumnos ingresan vía PSU para controlar por el
“efecto prueba”, que se ha encontrado produce resultados de selección diferentes (2004
en adelante). Considerando la apertura de las carreras College que desde el año 2009
aportan con el ingreso de 670 alumnos por año (en el año 2009 ingresan 667 y el 2010,
671), se opta por analizar el año 2008. Antes del año 2008 (inclusive) existían los
Bachilleratos, carreras a las que ingresaban 460 alumnos por año. El tema de los
beneficios socioeconómicos podría afectar la decisión de cambiarse de carrera. De
hecho, el alumno al tomar la decisión de cambiarse de carrera, considera en qué estado
quedarían sus beneficios socioeconómicos si es que se traspasara de carrera. El perder
los beneficios socioeconómicos y tener que postular nuevamente para obtenerlos podría
desincentivar el cambio de carrera. Esta alternativa se descarta porque no es necesario
reacreditarse para mantener los beneficios socioeconómicos del estado5 o de la misma
institución si el cambio de carrera ocurre dentro de la institución
En el siguiente cuadro se muestran estadísticas descriptivas de los alumnos para las 2
cohortes que se utilizarán en las simulaciones. Se observa que los datos, las
características de los alumnos o “Xs”, son similares en cuanto a la composición por
sexo (50% son mujeres), tipo de dependencia educacional (65% proviene de particulares
pagados), región de procedencia (80% es de la región metropolitana), porcentaje que
postula en primera preferencia (70% entró a la carrera de su primera preferencia),
excepto por los resultados en las pruebas de la batería de selección donde los puntajes
promedios van aumentando en el tiempo en una Universidad altamente selectiva como
la que se estudia (en 10 puntos, aprox.).
5 El Ministerio de Educación permite conservar los beneficios socioeconómicos si el cambio de carrera
ocurre dentro de la misma institución “para la mantención de becas o FSCU, no se exigirá la entrega por
parte del estudiante del Formulario de Cambio de Institución, sólo este será exigible para cambio de
Institución” (Mineduc, Becas y Créditos).
23
Figura Nº4: Estadísticas descriptivas de las variables para los años 2005 y 2008
Output Media Desv. Estándar N Media Desv. Estándar N
Persistencia 0,870 0,336 3246 0,879 0,326 3393
Variables independientes
Preferencia 1 0,680 0,467 3246 0,712 0,453 3393
Puntaje Pond. Selección 696,740 49,429 3246 702,184 49,418 3393
Puntaje Promedio PSU 689,811 54,583 3246 696,946 54,577 3393
Puntaje NEM 687,525 71,746 3246 690,306 65,685 3393
Sexo Femenino 0,490 0,500 3246 0,509 0,500 3393
Tipo dep. Partic. Pagado 0,627 0,484 3238 0,669 0,471 3373
Región XIII 0,813 0,390 3234 0,800 0,400 3371
Vive con ambos padres 0,702 0,458 3234 0,698 0,459 3386
Madre Univ. 0,461 0,499 3232 0,501 0,500 3386
Padre Univ. 0,557 0,497 3225 0,595 0,491 3388
No rezagado 0,717 0,450 3246 0,749 0,434 3393
Año 2005 Año 2008
Fuente: elaboración propia en base a datos de Registros Académicos UC
Ahora, se presentan las estadísticas relacionadas con la persistencia:
En esta tabla 5 destaca que casi un 73% de los que persiste ingreso a su carrera de
primera preferencia, en comparación con el 50% de los que no persisten.
Figura Nº5: Estadísticas descriptivas de los grupos que persisten y no persisten
No persiste Sí persiste Total
Variables
sexo femenino 48,0% 50,1% 49,8%
región_13 78,6% 81,3% 81,0%
tipo_dep_mun 16,7% 13,2% 13,6%
madre_univ 43,7% 49,6% 48,9%
padre_univ 53,4% 58,8% 58,2%
con beca 8,1% 12,7% 12,1%
con crédito 10,4% 12,9% 12,6%
pref_1 49,6% 72,9% 70,1%
ptje_pond_selec 684,4876 703,0596 700,820
Por disciplinas
Artes y Humanidades 11,9% 12,7% 13%
Ciencias Sociales 23,8% 32,7% 32%
Ciencias Naturales y Matem. 55,0% 30,5% 33%
Ingeniería 4,8% 13,5% 12%
Ing. Comercial 4,2% 7,4% 7%
Medicina 0,3% 3,0% 3%
Puntaje ponderado de selección: desv. est. en no persiste = 39.6; en sí persiste = 50.0; total = 49.2
24
Figura Nº6: Estadísticas descriptivas de la muestra según si persisten o no persisten
Variable
Tasa pers is tencia
promedio
Por sexo
sexo = M 87,49%
sexo = F 88,39%
Vive en Región Metropolitana
No 86,42%
Sí 88,33%
Madre universitaria
No 86,74%
Sí 89,22%
Padre universitario
No 86,61%
Sí 88,95%
Por Tipo de Dependencia Educacional
Establecimiento no municipa l 88,39%
Establecimiento municipa l 85,26%
Primera preferencia
Carrera no 1ª preferencia 79,67%
Carrera 1ª preferencia 91,47%
Puntaje ponderado de selección (por categorías)
<650 ptos . 83,41%
650-700 ptos 85,78%
700-750 ptos . 88,19%
>750 ptos . 95,90%
Disciplinas
Artes y Humanidades 88,59%
Ciencias Socia les 90,92%
Ingeniería 95,34%
Ing. Comercia l 92,74%
Medicina 98,71%
Ciencias Natura les y Matem. 80,17%
25
V. Modelo y Estrategia Empírica
V. 1. Un Modelo Teórico
Sea I ( ) una variable índice que es igual a 1 si el alumno decide al momento de
terminar la educación secundaria, , que asistirá a la universidad. Definiendo
como el valor presente de la utilidad esperada en de ingresar a la universidad y
el de no ingresar a la universidad, la diferencia sería la utilidad neta a valor
presente asociada a la decisión de ingresar a la universidad. Dado que los datos con que
se cuenta son de los alumnos ingresados, no se observa diferencias en I ( ) (como en
Stinebrickner, 2007). Ahora, sea I ( ) una variable índice que es igual a 1 si es que el
alumno que ingresó a la Universidad decide al finalizar su primer período que no
desertará y persistirá en el segundo período en alguna carrera de ella, la decisión de
persistir en el primer período se puede escribir como:
Donde es el valor presente de la utilidad esperada a través de todos los períodos
de persistir en la universidad y es el valor presente de la utilidad esperada a
través de todos los períodos de no persistir en la Universidad. Al final de su primer
período habrá decidido persistir si el valor esperado de la función de utilidad indirecta
de persistir es mayor al de no persistir en ella. La variable es afectada por factores
monetarios y no monetarios, tales como las habilidades académicas, el interés sostenido
por una carrera y estudiarla en una determinada institución, cambios en los costos de
estudiar una carrera, etc. Por ejemplo, las personas de alta habilidad académica
acumulan capital humano calificado de forma más eficiente que las de menor habilidad,
por lo que el costo de persistir es más bajo para ellas. Variables como la adaptación al
lugar, el gusto o disgusto por el lugar de estudio, el apego a su región de origen son
todas variables que influyen sobre la decisión de persistir en la Universidad
(Stinebrickner, 2007).
Modelo de decisión
Considere un individuo i en un modelo de 1 período que debe escoger entre 2
alternativas: persistir o desertar. Para un individuo i dado, i=1, …, N, la utilidad
esperada total de cada alternativa j, j=1,2 en el tiempo t puede ser expresada como la
suma de 2 componentes:
Donde es el componente observado que es una función conocida de las
características individuales, background socioeconómico y académico del individuo, y
es un componente aleatorio no observado.
26
Por supuesto, la utilidad total no es observable, pero la decisión de persistir es
observable. Se define el outcome binario de persistencia o deserción como:
Se considera que la política que permite el cambio de carrera afecta positivamente la
utilidad asociada a la decisión de persistir en la Universidad para los alumnos que tienen
la intención de cambiarse de carrera y que tienen un puntaje suficiente para hacerlo. Los
demás individuos, es decir, son los que están satisfechos con su elección original o bien
los que no lo están y quieren cambiarse internamente pero no les alcanza el puntaje,
quedan indiferentes. Se espera, por lo tanto, que la probabilidad de persistir aumente
para los primeros. Esto se verificará viendo si aumenta la probabilidad de persistir con
la política. Como la política sólo permite el cambio dentro del año se analiza la
persistencia del primer año que este modelo permite analizar controlando por otras
variables que afectan la persistencia.
V. 2. Metodología
Se realizan la estimación de un modelo probit con una dummy que toma el valor de 1
para los años en que la política existe y 0 para el resto. Además, se utiliza un modelo
spline para evaluar si hubo o no cambio de tendencia (detallado en la sección VI.
Resultados). Por último, se realiza un ejercicio de simulación obteniendo parámetros
estructurales y utilizándolos para predecir la probabilidad de persistir cuando no existe
la política (años 2004-2007) versus cuando cuando existe (2008 en adelante) para los
alumnos que utilizan la política (más detalles en la sección VI. 3. Simulaciones). Se
toman casos reales, pero el modelo se puede utilizar para hacer simulaciones para casos
bordes y evaluar la persistencia de alumnos con distintas características. Se utiliza un
modelo probit univariado para estimar la probabilidad de persistir en la universidad.
El modelo empírico a estimar es el siguiente:
V. 3. Sesgo de Selección
En el caso del estudio, los alumnos se autoseleccionan. Las personas que entran a la UC
pueden ser diferentes en términos muy importantes y no observables (medibles)
respecto de las personas que no entran a la UC. Sólo se tienen los datos y características
de las personas que quisieron entrar a la Universidad, postularon y fueron admitidas en
la UC. Estas personas no son una muestra representativa o aleatoria de todas las
personas que podrían ingresar a la UC. Existen grandes variaciones en el error. Existe
27
otra selección asociada a la elección de una carrera. Hay grandes perturbaciones en el
error debido a las características personales no observables, como la motivación por
entrar a la universidad en estudio. Además para nuestro caso existe otro problema de
selección asociado a los alumnos que ingresan cuando la política está disponible, que
puede que persistan más que una muestra seleccionada que ingresa a la universidad al
valorar el atributo de la flexibilidad curricular y estar sobreestimando el efecto sobre la
persistencia.
Un problema que se encuentra al estimar la probabilidad de persistir en este trabajo es el
sesgo de selección. Este sesgo se puede producir al incluir en la muestra utilizada en las
estimaciones de sólo a los alumnos de la Pontificia Universidad Católica de Chile y
excluir a los alumnos que estudian en otras instituciones superiores o no estudian,
puesto que no la tenemos disponible. Sin embargo, este procedimiento puede implicar
que la muestra elegida no sea aleatoria, ya que los individuos que están en otras
instituciones o fuera del mercado pueden poseer (en promedio) características distintas a
los que están en la Pontificia Universidad Católica de Chile. El sesgo que se genera en
los coeficientes estimados es equivalente al que se produce al omitir variables relevantes
del análisis. (Heckman, 1979).
Solución del problema del sesgo de selección
Para resolver este problema se debe utilizar el método propuesto por Heckman (1974 &
1979), que consiste en estimar el modelo en dos etapas. Una forma de conceptualizar el
sesgo de selección es que se ha excluido de la ecuación de persistencia una variable
relevante, que llamaremos l. Esta variable corresponde al inverso de la razón de Mills y
refleja la probabilidad de que un individuo sea seleccionado en la muestra. Para
corregir este problema se debe propuesto estimar de forma separada una variable que
aproxime a l y que elimine el sesgo (Heckman, 1974 & 1979). El procedimiento de
Heckman, establece realizar primero una regresión de la probabilidad de estar en la
PUC, usando un modelo Probit. De esta estimación se puede calcular l. Enseguida se
determina la probabilidad de persistir utilizando la estimación de l, obteniendo
estimaciones consistentes de todos los parámetros. Posteriormente se debe utilizar el
procedimiento de White (1980) para tener estimadores eficientes. Con este
procedimiento las inferencias basadas en estos resultados son válidas, ya que los
parámetros estimados son eficientes y consistentes.
28
VI. Resultados
VI.1. Presentación de Resultados
En esta sección se muestran los resultados de las estimaciones usando un modelo de
decisión discreta binomial probit que estudia la decisión de persistir en la universidad o
no para los alumnos ingresados en los años 2004-2009. Se usan 2 métodos para medir el
impacto de la política sobre la persistencia, spline y dummy, para así chequear la
robustez de los resultados. Se presentan los efectos marginales de las principales
variables de estudio sobre la persistencia y algunos estadísticos que muestran la bondad
de ajuste. Finalmente, se estima el modelo utilizando la variable persistencia en la
carrera y se estima el impacto de la política.
Los principales resultados son los siguientes:
-Las variables de interés tienen el signo y significancia esperada. Las dummies por
disciplinas resultan todas significativas.
-La política tiene un impacto positivo, pero modesto sobre la persistencia en la
universidad y negativo sobre la persistencia en la carrera. En el caso de la persistencia
en la universidad ambos métodos corroboran el mismo resultado.
Persistencia en la universidad
La primera regresión (Probit 1 en Tabla 1) incluye todas las variables de interés para
obtener su contribución a explicar la variabilidad en la persistencia y la spline y una
variable de tendencia para explicar el cambio de tendencia a partir de los años en que se
aplica la política. Si bien tiene signo positivo, la significancia de la spline indica que no
hay un cambio en la pendiente con respecto a la de tendencia, que es negativa. La
bondad de ajuste (pseudo R2) no es demasiado alta (inferior a 0,08%), pero tampoco lo
es en la literatura existente. Al utilizar la dummy de política no se encuentran resultados
muy distintos, resultando el valor del coeficiente asociado positivo pero no significativo
(Probit 2 en Tabla 1).
Con respecto a las variables de interés, resultan todas significativas y con los signos
esperados, lo que está de acuerdo con los modelos de persistencia y la evidencia
empírica en universidades similares. Las variables que influyen positivamente sobre la
persistencia de primer año en la universidad son el ser de sexo femenino (sexo), que el
alumno haya cursado su enseñanza secundaria en la Región Metropolitana (región_13),
el tener una madre con nivel educacional universitario (madre_univ), la preferencia de
postulación a la carrera (pref_1), el puntaje ponderado de selección (ptje_pond_selec),
tener beca (beca) y tener crédito (crédito). Las que afectan negativamente la
29
persistencia son la edad y que el alumno provenga de un establecimiento municipal
(tipo_dep_mun).
La variable edad en la literatura presenta signo ambiguo: está asociada con una mayor
madurez del alumno para tomar la decisión de estudiar una carrera, pero también con un
mayor costo de oportunidad de estar fuera del mercado laboral, menor horizonte para
recuperar la inversión en educación y con tener responsabilidades familiares, todos
factores que aumentan el costo de oportunidad de estar estudiando. Que un alumno
provenga de la región donde está estudiando hace más probable persistir por conocer
más gente en la universidad, la ciudad y, probablemente, vivir con o cerca de la familia.
El tener una madre con nivel educacional universitario hace más probable la
persistencia por la mayor información que se tiene, por las expectativas de logro y
porque hace más probable que su familia de origen tenga un segundo ingreso que
permita financiar la educación superior. Entrar a la carrera más preferida está asociado a
persistir en ella y en especial si la la obtención de un cupo demandó un gran esfuerzo.
Un puntaje ponderado de selección alto está asociado a una persona de alta habilidad
académica y capacidad de estudio, lo que hace más probable que persista en la
Universidad. El tipo de dependencia educacional municipal se asocia a una menor
persistencia en la Universidad por la menor preparación que tienen y una integración
social más baja, aún cuando ya se había producido una selección anterior en el ingreso.
Las variables de beca y crédito indican que es mayor la persistencia al contar con estas
ayudas estudiantiles, si bien hay que distinguir por el efecto que ya tienen en el ingreso.
30
Tabla 1: Estimación de la probabilidad de persistir en la universidad spline y
dummy política (reporte de efectos marginales)
VARIABLES PROBIT 1 PROBIT 2
sexo 0.00837* 0.00828*
(0.004) (0.004)
edad -0.01026*** -0.01024***
(0.001) (0.001)
region_13 0.03345*** 0.03352***
(0.006) (0.006)
tipo_dep_mun -0.02937*** -0.02902***
(0.008) (0.008)
madre_univ 0.01526*** 0.01508***
(0.005) (0.005)
beca 0.10087*** 0.10110***
(0.011) (0.011)
credito 0.10973*** 0.10845***
(0.010) (0.010)
ptje_pond_selec 0.00040*** 0.00039***
(0.000) (0.000)
pref_1 0.07269*** 0.07274***
(0.006) (0.006)
d_arte_y_hum 0.04067*** 0.04074***
(0.005) (0.005)
d_cs_soc 0.07296*** 0.07290***
(0.004) (0.004)
d_ingen 0.06633*** 0.06661***
(0.006) (0.006)
d_ingen_com 0.05147*** 0.05162***
(0.007) (0.007)
d_medic 0.08875*** 0.08887***
(0.007) (0.007)
ano_ficha -0.00283
(0.002)
spline 0.00626
(0.005)
politica 0.00072
(0.004)
Nº Observaciones 19,899 19,899
Pseudo R2 0.0839 0.0838
Log likelihood -6693 -6694
Errores estándar robustos entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Se estiman los modelos con y sin dummies por disciplinas (Probit 3 en Tabla 2). Todas
las dummies por áreas del conocimiento y carreras resultan significativas y positivas
con respecto a la dummy base que corresponde a las carreras del área de Ciencias
Naturales y Matemáticas, que son las que tienen una menor persistencia dentro de la
Universidad y tienen las más altas tasas de eliminación de alumnos. El sexo del alumno
mantiene el signo esperado, pero una significancia menor al controlar por las disciplinas
o carreras. Es probable que al omitir las dummies por carreras en la especificación
anterior (Probit 1), la variable sexo haya estado capturando el efecto de estar estudiando
carreras con una alta composición de mujeres y alta persistencia, como las del área de
educación o pertenecientes a las Artes y Humanidades.
31
Tabla 2: Estimación de la probabilidad de persistir en la universidad spline y
dummy política (reporte de efectos marginales)
VARIABLES PROBIT 1 PROBIT 3
sexo 0.00837* 0.00828*
(0.004) (0.004)
edad -0.01026*** -0.01024***
(0.001) (0.001)
region_13 0.03345*** 0.03352***
(0.006) (0.006)
tipo_dep_mun -0.02937*** -0.02902***
(0.008) (0.008)
madre_univ 0.01526*** 0.01508***
(0.005) (0.005)
beca 0.10087*** 0.10110***
(0.011) (0.011)
credito 0.10973*** 0.10845***
(0.010) (0.010)
ptje_pond_selec 0.00040*** 0.00039***
(0.000) (0.000)
pref_1 0.07269*** 0.07274***
(0.006) (0.006)
d_arte_y_hum 0.04067*** 0.04074***
(0.005) (0.005)
d_cs_soc 0.07296*** 0.07290***
(0.004) (0.004)
d_ingen 0.06633*** 0.06661***
(0.006) (0.006)
d_ingen_com 0.05147*** 0.05162***
(0.007) (0.007)
d_medic 0.08875*** 0.08887***
(0.007) (0.007)
ano_ficha -0.00283
(0.002)
spline 0.00626
(0.005)
politica 0.00072
(0.004)
Nº Observaciones 19,899 19,899
Pseudo R2 0.0839 0.0838
Log likelihood -6693 -6694
Errores estándar robustos entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
32
Persistencia en la carrera
En la Tabla 3 se utilizan las 2 definiciones de persistencia en la variable dependiente:
persistencia en la Universidad y persistencia en la carrera (Probit 4 en Tabla 3. Probit 1
se presenta para efectos de comparación). Se encuentra que la dummy asociada a la
política influye positiva y no significativamente sobre la persistencia en la universidad y
negativa y significativamente sobre la persistencia en la misma carrera. Las variables de
interés mantienen su signo y significancia lo que indica la robustez del modelo.
Tabla 3: Estimación de la probabilidad de persistir en la universidad y de
persistir en la carrera dummy política (reporte de efectos marginales)
VARIABLES PROBIT 1 PROBIT 4
sexo 0.00837* 0.00471
(0.004) (0.005)
edad -0.01026*** -0.00911***
(0.001) (0.002)
region_13 0.03345*** 0.02979***
(0.006) (0.007)
tipo_dep_mun -0.02937*** -0.02324***
(0.008) (0.008)
madre_univ 0.01526*** 0.00989*
(0.005) (0.005)
beca 0.10087*** 0.11794***
(0.011) (0.012)
credito 0.10973*** 0.12829***
(0.010) (0.011)
ptje_pond_selec 0.00040*** 0.00017**
(0.000) (0.000)
pref_1 0.07269*** 0.09935***
(0.006) (0.006)
d_arte_y_hum 0.04067*** 0.04446***
(0.005) (0.006)
d_cs_soc 0.07296*** 0.06551***
(0.004) (0.005)
d_ingen 0.06633*** 0.09483***
(0.006) (0.006)
d_ingen_com 0.05147*** 0.07686***
(0.007) (0.007)
d_medic 0.08875*** 0.11491***
(0.007) (0.007)
ano_ficha -0.00283
(0.002)
spline 0.00626
(0.005)
politica -0.03154***
(0.005)
Nº Observaciones 19,899 19,899
Pseudo R2 0.0839 0.0764
Log likelihood -6693 -7727
Errores estándar robustos entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
33
VI. 2. Evaluación de la Política
La política universitaria permite aumentarla retención en la Universidad y no tuvo
costos monetarios de aplicación como otras políticas orientadas a la retención. Una
limitación es que sólo beneficia a los alumnos que tienen puntaje para cambiarse y no
ataca la deserción institucional de los alumnos a los que no beneficia (que tienen un
puntaje más bajo o que ingresan a una carrera que no es la más preferida con la
expectativa de cambiarse internamente). Resulta necesario focalizarse en los
determinantes de la persistencia para proponer soluciones remediales a la deserción.
Además, es necesario implementar y evaluar mecanismos de reducción de la deserción
tardía o en años posteriores.
La política probablemente está sólo incentivando el cambio de carrera y no tiene un
efecto neto sobre la persistencia de primer año.
El estudio de los determinantes de la persistencia permite controlar por las variables de
interés y ver en qué medida afectan los resultados. Lo más interesante es analizar las
variables que los hacedores de política pueden modificar, como los beneficios
estudiantiles, y si estas tienen o no impacto. Sin embargo, es importante controlar por
todos los efectos para no omitir variables y tener el problema de estimadores sesgados.
VI. 3. Simulación de Resultados
En esta sección se presentan los resultados que muestran el impacto de la política sobre
la persistencia de primer año del grupo que puede utilizarla versus el que no dispone de
ella. Los modelos de microsimulaciones permiten estudiar el impacto de una política a
nivel individual y, más importante aún, simular los resultados de distintos escenarios
sobre la variable de interés.
El ejercicio consiste en los siguientes pasos:
1. Tomar a los alumnos afectos a la política (ingresados en los años en que existe,
es decir, 2008 en adelante) y calcular su probabilidad de persistir en primer año
en la universidad
2. Estimar la probabilidad de persistir de los alumnos para los años en que no
existe la política (alumnos ingresados entre los años 2004 a 2007) y rescatar los
valores de los parámetros estructurales generados
3. Simular la probabilidad de persistir que predice el modelo probit para los
alumnos que ingresaron en los años en está disponible la política durante los
años en que no existía la política, usando los parámetros estructurales rescatados
a partir de los alumnos.
4. Comparar las probabilidades y analizar cómo cambia la probabilidad para cada
uno y para el total de los alumnos.
Los resultados de las simulaciones muestran que la probabilidad de persistir es mayor
para los años en que existe la política (0,883) en comparación para los años en que no
existe (0,876), pero la diferencia, si bien es positiva, es modesta. A partir de este
ejercicio se desprende que los principales determinantes de la persistencia están
34
asociados a variables como la habilidad académica y el interés inicial en la carrera más
que a la política misma.
Tabla 4: Resultados de las simulaciones que comparan la probabilidad de persistir
con y sin la política para los alumnos que tuvieron la política
Condiciones experimento ideal
Cabe mencionar que este ejercicio no es el experimento ideal principalmente por ser no
aleatorio y por los problemas de información que posee el investigador experimental. El
caso “ideal” hubiera sido construir dentro de una misma promoción 2 grupos con una
composición similar en cuanto a las variables de interés (preferencia de postulación,
carrera, sexo, puntaje en la prueba de selección). Otro aspecto que se puede discutir es si
se justifica considerar afectos a la política a todos los alumnos. Lo ideal sería identificar
a los alumnos que tienen la intención de cambiarse de carrera para ver si el permitirles
hacerlo tiene un impacto sobre su decisión. Por último, no es posible controlar por el
hecho de que algunos alumnos se autoseleccionan en el ingreso al tener información de
que podrán cambiarse haciendo uso de la política.
Como se vio anteriormente, los alumnos son relativamente comparables en cuanto a las
características observables en el tiempo lo que justifica la validez de este ejercicio (ver
tabla). Lo interesante es que estos resultados son consistentes con los obtenidos en las
estimaciones anteriores.
Es interesante ver si los alumnos persistirán posteriormente. A partir de los datos, se
observa que un 10% de los que usaron esta vía no persiste en la Universidad. Sin
embargo, los resultados académicos mejoran: el promedio ponderado de notas pasa de
ser 4,1 a 5,1 y la tasa de aprobación de créditos a 88%. A partir de estudios previos
(Seguel, 2008), se estima que en la UC un 15% adicional al 12% desertará después del
segundo año de Universidad, por lo que es importante analizar factores que influyan en
la decisión de completar el grado académico, que es lo que importa en definitiva.
35
VII. Conclusiones y Discusión
El uso de ambas metodologías, la estimación de un modelo probit y las simulaciones de
la probabilidad de persistir al tener la política versus no tenerla, permite concluir que la
política tiene efectos positivos, pero modestos sobre la probabilidad de persistir en la
universidad. Tienen, sin embargo, efectos negativos sobre la persistencia en una carrera.
Los costos de la política pueden ser el desincentivo que produce a persistir en una
carrera para algunos alumnos al tener esta “vía de escape” disponible. Los beneficios
están asociados a que el alumno al tener la experiencia de conocer una carrera y contar
con nueva información, pueda tomar la decisión de cambiarse de carrera a un menor
costo individual (frente a la alternativa de rendir la PSU nuevamente o de ingresar por
otras vías a otra carrera con cupos muy limitados o esperando más tiempo). La política
lleva sólo 3 años, y ha tenido efectos modestos. Estos podrían aumentar cuando la
política esté más madura. Sin embargo, sería conveniente incorporar al diseño de la
política alguna exigencia sobre las notas o la aprobación de créditos para incentivar el
buen rendimiento y cumplir con el objetivo de retener a alumnos con buenos resultados
en la universidad y no sólo en la prueba de selección.
Los principales determinantes de la persistencia en primer año en la Universidad
Católica son la preferencia de postulación, el puntaje de selección, la región de
procedencia y el tener o no beca o crédito. También el provenir de ciertas carreras (si
bien no se controla por la selección inicial de ingresar). En general, los resultados de la
persistencia en la universidad son altos en comparación con otras Universidades y
estables en el tiempo, lo que está asociado a la alta calidad de los alumnos y a que la
oferta es estable (el Nº de vacantes no cambia, no se abren o cierran carreras). Se
observa, sin embargo, que los “precios” (puntajes de ingreso) suben.
La realidad de la Universidad es particular y los estudiantes, si bien existe
heterogeneidad interna, son relativamente homogéneos en cuanto a calidad o tipo de
colegio respecto del total nacional. Quizás la implementación de la política aplicada a
Universidades con mayor heterogeneidad podría tener un mayor impacto en otras
instituciones.
Es posible extender el análisis a los determinantes de la persistencia final hasta la
obtención del título (éxito académico) o utilizar el modelo para evaluar políticas de
admisión de alumnos de bajos ingresos o establecimientos de baja representatividad
(municipales) simulando su probabilidad de persistir en la universidad.
36
Referencias
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37
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Science Majors: The Role of Grades, Peers, and Preparation”, Department of
Economics at Cornell University
[15]. Perloff, C. et al., (2006), “”Evaluation of a program to help minorities succed at
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38
Anexos
Figura Nº7: Requisitos de ingreso de puntajes y pruebas de selección por carrera y
cohorte
CARRERA 2007 2008 2009 2010 2011 PRUEBAS EXIGIDAS
MEDICINA 773,4 783,2 778,5 783,3 787,8 CIENCIAS
INGENIERÍA 737,5 742,3 735,9 755,6 760,4 CIENCIAS
INGENIERÍA COMERCIAL 715,9 723,5 725,9 736,3 743,8 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES*
ARQUITECTURA 689,5 684,6 716,7 716,0 723,6 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES
ODONTOLOGIA 719,8 728,4 723,1 CIENCIAS
ASTRONOMÍA 703,4 702,7 699,5 706,8 708,7 CIENCIAS
DERECHO 693,1 695,5 696,6 705,5 697,0 CIENCIAS SOCIALES
PSICOLOGÍA 697,0 690,7 682,4 698,6 690,2 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES
ENFERMERÍA 670,2 675,6 685,6 685,0 688,1 CIENCIAS
FÍSICA 687,4 685,2 688,0 616,0 683,7 CIENCIAS
BIOQUÍMICA 703,3 711,3 691,3 676,8 677,8 CIENCIAS
ACTUACIÓN 674,3 666,6 661,6 650,9 667,7 CIENCIAS SOCIALES
SOCIOLOGÍA 672,9 686,7 671,6 680,3 667,7 CIENCIAS SOCIALES
COLLEGE CIENCIAS NATURALES Y MATEMATICAS 682,4 672,6 663,1 CIENCIAS
DISEÑO 656,7 655,3 665,3 660,6 660,4 CIENCIAS SOCIALES
QUÍMICA Y FARMACIA 676,2 668,0 651,6 666,8 658,5 CIENCIAS
CIENCIA POLITICA 673,8 675,0 670,4 668,9 654,6 CIENCIAS SOCIALES
PERIODISMO Y DIRECCIÓN AUDIOVISUAL 664,4 637,0 655,8 651,1 653,5 CIENCIAS SOCIALES
HISTORIA 684,1 681,2 679,3 677,3 650,7 CIENCIAS SOCIALES
MÚSICA 644,3 617,8 622,5 601,7 643,9 CIENCIAS SOCIALES
COLLEGE ARTES Y HUMANIDADES 678,0 642,4 641,0 CIENCIAS SOCIALES
PEDAGOGÍA GENERAL BÁSICA 621,3 603,0 602,7 610,5 634,3 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES
TRABAJO SOCIAL 641,5 648,2 639,0 644,7 633,3 CIENCIAS SOCIALES
COLLEGE CIENCIAS SOCIALES 657,4 639,0 631,0 CIENCIAS SOCIALES
LETRAS M/LINGÜÍSTICA Y LITERATURA INGLESAS 651,0 636,1 640,4 646,1 629,8 CIENCIAS SOCIALES
MATEMÁTICA / ESTADÍSTICA 629,0 644,8 629,2 632,2 628,9 CIENCIAS
CONSTRUCCIÓN CIVIL 641,2 635,6 636,4 625,0 628,3 CIENCIAS
BIOLOGÍA 647,5 653,0 626,4 641,2 625,1 CIENCIAS
QUÍMICA 655,3 654,8 641,1 640,3 621,2 CIENCIAS
BIOLOGÍA MARINA 624,3 612,4 627,0 619,2 CIENCIAS
LETRAS M/LINGUISTICA Y LITERATURA HISPANICAS 647,8 632,9 634,0 632,0 617,5 CIENCIAS SOCIALES
AGRONOMÍA E INGENIERÍA FORESTAL 632,9 618,2 626,3 612,0 615,8 CIENCIAS
GEOGRAFÍA 632,5 632,0 621,2 624,0 612,1 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES*
EDUCACIÓN DE PÁRVULOS 591,3 601,5 600,0 600,1 610,5 CIENCIAS O CIENCIAS SOCIALES
ARTE 633,4 625,4 620,9 620,9 603,8 CIENCIAS SOCIALES
BACHILLERATO EN CS SOC Y HUMAN 665,9 664,0 CIENCIAS SOCIALES
BACHILLERATO EN CIENCIAS 694,6 691,8 CIENCIAS
* EN EL 2007 EXIGÍAN CIENCIAS SOCIALES
Fuente: elaboración propia en base a datos de Registros Académicos UC
