colección Análisis institucional

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Jaime Tenjo Galarza

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Jaime Tenjo Galarza

Reservados todos los derechos ©Pontificia Universidad Javeriana Primera edición: Bogotá, D. C., octubre de 2012

Editor: Yezid Orlando Pérez Alemán Secretaría de Planeación Pontificia Universidad Javeriana

Editorial Pontificia Universidad Javeriana Carrera 7 N.º 37-25 oficina 1301 Edificio Lutaima Teléfono: 3208320 ext. 4752 www.javeriana.edu.co/editorial Bogotá, D. C. Colombia

Corrección de estilo: William Castaño Diseño y diagramación: Carlos Vargas, Kilka Diseño Gráfico

Contenido Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025������������������������������������������������������������������������� 7 I. Introducción����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7 II. Consideraciones teóricas�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 8 III. Aspectos metodológicos: modelos de proyección de demanda por educación���������������������������������� 11 IV. Proyecciones a partir de modelos demográficos����������������������������������������������������������������������������������� 13 Modelo demográfico simple�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������13 Modelo demográfico revisado���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������17 Proyecciones de estudiantes de posgrado��������������������������������������������������������������������������������������������������������������17

V. Proyecciones a partir de tendencias de crecimiento������������������������������������������������������������������������������ 35 VI. Modelos econométricos: probabilidad de asistencia a educación superior����������������������������������������� 40 VI.1. Asistencia a pregrados: resultados para las 13 áreas metropolitanas�������������������������������������������������������������42 VI.2. Asistencia a pregrados resultados para bogotá y cali�������������������������������������������������������������������������������������46 VI.3. Predicciones de población en pregrado a partir de los modelos probit��������������������������������������������������������49 VI.4.Probabilidad de asistir a posgrados�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������50

Anexo������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 64 Estimación de retornos a la educación Modelo Spline������������������������������������������������������������������������������ 64 Modelo Spline�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 65 Resultados de la estimación del modelo���������������������������������������������������������������������������������������������������� 66 A. Resultados para áreas metropolitanas����������������������������������������������������������������������������������������������������������������67 B. Resultados para Bogotá y Cali����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������68 C. Estimación de retornos por nivel educativo��������������������������������������������������������������������������������������������������������69

Reflexión final: el contexto colombiano�������������������������������������������������������������������������������������������������������� 71 Apéndice a la sección V�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 76 Proyecciones de las tendencias������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 76

Índice de cuadros Cuadro 1. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 19 Cuadro 2. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008*���������������������������������������� 24 Cuadro 3. Proporción de personas con educación postsecundaria, segundo censo 2005�������������������������� 24 Cuadro 4. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo demográfico revisado*���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Cuadro 5. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario����������������������� 30 Cuadro 6. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 31 Cuadro 7. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008�������������������������������������� 37 Cuadro 8. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008 según diferentes criterios������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 39 Cuadro 9. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes����������������������������������� 40 Cuadro 10. Quintiles del ingreso familiar per cápita������������������������������������������������������������������������������������ 54 Cuadro 11. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 55 Cuadro 12. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 56 Cuadro 13. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria según el modelo probit*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 58 Cuadro 14. Proyecciones del número de estudiantes en educación universitaria para distrito capital y cabeceras del Valle del Cauca basadas en ecuaciones de Bogotá y Cali������������������ 59 Cuadro 15. Probabilidad de asistir a posgrados en 13 áreas metropolitanas���������������������������������������������� 60 Cuadro 16. Probabilidad de asistir a posgrados en Bogotá������������������������������������������������������������������������ 61 Cuadro 17. Probabilidad de asistir a posgrados en Cali ����������������������������������������������������������������������������� 63

Índice de tablas Tabla S1. Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas metropolitanas*��������������������������������������������������������� 72 Tabla S2. Ecuaciones de ingreso (Spline) para Bogotá*������������������������������������������������������������������������������� 73 Tabla S3: Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas Cali*��������������������������������������������������������������������������� 74 Tabla S4A. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos*������������������������������������������������������ 75 Tabla S4B. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos**����������������������������������������������������� 75

Índice de gráficos Gráfico 1. Niveles de educación e ingresos netos����������������������������������������������������������������������������������������� 9 Gráfico 2. Estructura de edades de la población urbana����������������������������������������������������������������������������� 15 Modelos Probit��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 41 Gráfico 3. Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali����������������� 70

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Jaime Tenjo Galarza

I. Introducción El propósito de este documento consiste en actualizar las proyecciones realizadas en el trabajo de Jaime Tenjo titulado La demanda por educación superior: proyecciones para los siguientes 15 años (2002). Allí se hacen proyecciones basadas en la información de las encuestas de hogares y del snies (Sistema Nacional de Información de la Educación Superior) hasta el año 2015. En el presente documento se hacen proyecciones para el periodo 2010-2025 (2010, 2015, 2020 y 2025). En lo posible se mantuvo la misma metodología utilizada en el primer documento, pero se hizo uso de nueva información que en existía en el 2002. Por ejemplo, en las proyecciones aquí presentadas se hace uso de los resultados del censo de población del año 2005 y de los factores de expansión de las encuestas de hogares, que no existían en las proyecciones anteriores. También se hace uso de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) que se lanzó en el 2006. Estos cambios y otros que se discutirán más adelante, hacen que los resultados que se presentan en este documento no sean estrictamente comparables con los del documento del 2002. Otra modificación importante es que se hacen proyecciones para todo el país, como se habían realizado en el documento del 2002, pero también se hicieron proyecciones para los principales Departamentos y Áreas Metropolitanas, incluyendo Bogotá y Cali, donde se encuentran las sedes de la Pontificia Universidad Javeriana. Las proyecciones que se presentan se refieren, fundamentalmente, a la estimación de la demanda por servicios educativos de pregrado. Sin embargo, dada la creciente importancia de la educación de posgrado, también se hicieron algunas proyecciones sobre su evolución hasta el año 2025. 7-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

La educación es tanto un bien de consumo como un bien de inversión. Como bien de consumo la demanda de educación depende de las preferencias de las personas, de sus ingresos (el concepto de ingreso permanente de Freedman) o su riqueza, y de otros factores como la estructura de precios, entre muchos otros. Como bien de inversión la educación depende de varios factores. Es importante distinguir entre el nivel óptimo de educación (stock de capital humano) y el flujo o inversión en capital humano. En principio, el nivel óptimo de educación es aquel que iguala la tasa de beneficio neto marginal —tasa de retorno— a la educación, con la tasa de descuento que aplica a la persona. Ahora bien, debido a las fallas de mercado que afectan la inversión de capital humano1, dicha tasa de descuento probablemente es diferente para cada persona y depende de sus niveles de ingreso y riqueza.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

II. Consideraciones teóricas

1 Una característica del capital humano es que es inalienable, es decir, se vuelve un atributo o una cualidad de la persona, pero no se puede transferir a otra persona. Una implicación de esta inalienabilidad es el hecho de que el capital humano no puede ser usado para respaldar deudas, como si ocurre con el capital físico, por ejemplo. Debido a lo anterior, un mercado perfectamente libre y sin intervención estatal difícilmente generaría un sistema de financiamiento privado para proyectos de inversión en capital humano. En este sentido la tasa de interés de equilibrio de largo plazo, que es una medida del costo de oportunidad de los recursos, no es relevante. En una economía privada, sin acceso a mercados financieros, el costo de oportunidad de la inversión en capital humano está dado por una tasa de descuento personal que mida la preferencia de cada persona por el presente con relación al futuro (es decir, tasa de preferencia sobre el tiempo). Bajo ciertas condiciones no muy restrictivas, dicha tasa de preferencia es una función inversa de los niveles de ingreso y riqueza: entre mayor sea el ingreso menor será la tasa de descuento. 8-

f(S) Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

B

A

f(S)

A

B

SB

SA

Nivel educativo (S)

El diagrama anterior (Gráfica 1) representa la situación descrita. En su eje horizontal se representan los niveles de educación y en su eje vertical los beneficios netos (ingresos) asociados con dichos niveles. La relación entre beneficios netos y niveles educativos está dada por la función f(S) y, como se puede observar en el diagrama, está caracterizada por rendimientos marginales decrecientes. Las pendientes de las líneas aa y bb representan diferentes tasas de descuento. Cuando la tasa de descuento es baja (probablemente asociada con niveles de riqueza altos), como en el caso de la línea aa, el nivel óptimo de educación está dado por SA. Con una tasa de descuento más alta (línea bb-menor riqueza) el nivel óptimo sería menor SB. En otras palabras, entre mayores sean los niveles de riqueza menor será la tasa de descuento para proyectos de inversión en educación y mayor será el nivel óptimo de esta. El corolario es que si todos los individuos entran y se mantienen en el sistema educativo hasta que obtengan sus niveles óptimos de educación, entonces, un sistema basado en el mercado llevaría a que los pobres se retiren del sistema educativo antes que los ricos y viceversa. Lo anterior permite hacer algunas predicciones con respecto al comportamiento de las tasas de asistencia al sistema educativo para una determinada cohorte poblacional. Para un determinado nivel educativo (digamos universitario) la tasa de asistencia probablemente es una función positiva de los niveles de riqueza de las personas. La existencia de subsidios a la educación (becas, préstamos con tasas de interés

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Gráfico 1. Niveles de educación e ingresos netos

9-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

inferiores a la tasa de preferencia sobre el tiempo, etc.) tienen el efecto de aumentar las tasas de asistencia escolar. Ahora bien, además de lo anterior, es posible pensar en obstáculos institucionales que impiden a las personas lograr sus niveles óptimos de educación, por ejemplo, la inexistencia de la oferta de opciones educacionales relevantes. Esto implicaría que las tasas de asistencia son inferiores a las que se observaría sin dichos obstáculos. Por otro lado, es necesario tener en cuenta los procesos de ajuste del mercado de capital humano. Este es un mercado que se caracteriza por ajustes lentos (en comparación con lo que sucede en mercados como el financiero, por ejemplo). Los ajustes en el mercado de capital humano se hacen a través de procesos en los que el tiempo es, en gran medida, un factor fijo; por ejemplo, generar un profesional de cierto tipo puede requerir 4 o 5 años. Además de eso, los procesos de transmisión de información también son lentos. Para ilustrar este punto podría suponerse, por ejemplo, que ocurren cambios exógenos en la economía que aumentan la demanda por un determinado tipo de profesionales (ingenieros de minas, por ejemplo). La primera señal del mercado es, posiblemente, un aumento en la remuneración relativa de ese tipo de profesionales, lo cual a su vez aumenta la tasa de retorno a dicho tipo de inversión en capital humano. El siguiente paso es la reacción de los demandantes por capital humano, quienes aumentan sus preferencias por dicho tipo de profesiones, lo cual se manifiesta en una mayor demanda por los cupos disponibles en las instituciones oferentes. El tercer paso es la reacción de dichas instituciones que, muy seguramente, aumentarán los cupos y, finalmente, el último paso lo constituye la generación de la cantidad adicional de profesionales requeridos. Todo esto puede tomar varios años, es más, si no hay adecuados niveles de información y planeación, podría tomar lustros. El punto clave es que durante el proceso de ajuste las diferencias salariales en favor de las profesiones más requeridas serán altas y, por lo tanto, las tasas de retorno a dicha inversión también lo serán. Mientras los ajustes se producen los ingresos a los tipos de formación escasos se convierten en cuasirentas que pueden afectar seriamente la distribución del ingreso laboral y exagerar la respuesta (tardía) de la oferta, lo que generaría después de unos años el fenómeno contrario: exceso de oferta.

10-

El objeto del presente ejercicio es desarrollar algunos escenarios sobre lo que puede ser la demanda por servicios de educación superior en el futuro. Dado que dichos servicios son demandados por grupos de edades específicas, la estructura demográfica de la población y sus cambios a través del tiempo son el principal factor a considerar, aunque no el único. También hay que tener en cuenta los cambios en las tasas de cobertura de la educación superior (que dependen tanto de las políticas del Gobierno como de los ingresos de la población y su distribución) y otros factores que se mencionarán más adelante. En las proyecciones realizadas se utilizaron cuatro tipos de metodologías que se esbozan a continuación. Se supone que el grupo edad más relevante para estimar la demanda por educación postsecundaria es la población entre 15 y 29 años2. 1. Modelo demográfico simple. Utiliza las proyecciones de población por grupos de edad del Departamento Nacional de Estadística (dane)hechas a partir de los resultados del censo del 2005. A dichas proyecciones se les aplican las tasas de asistencia a educación superior3 por grupo de edad, estimadas a partir de la geih del segundo trimestre del 2008, con lo cual se calcula la población que estaría asistiendo a educación postsecundaria en cada uno de los siguientes años: 2010, 2015, 2020 y 2025. Como se dijo anteriormente, estas proyecciones se hicieron para el total de áreas urbanas del país, así como para algunos los departamentos más importantes del país (Antioquia, Atlántico, Bogotá D. C., Santander, Valle del Cauca y el resto de departamentos en conjunto). 2. Modelo demográfico revisado. Usa las mismas proyecciones poblacionales del dane mencionadas anteriormente, pero supone que la tasa de asistencia a educación superior por grupo de edad evo-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

III. Aspectos metodológicos: modelos de proyección de demanda por educación

2 Esto constituye una diferencia con el documento del 2002. En dicho documento la población relevante era la que se encontraba entre los 16 y los 30 años de edad. Sin embargo, el dane usa un rango que va de 15 a 29 años de edad para hacer sus proyecciones de población, por tal razón este es el rango usado en el presente documento. 3 Definida como la proporción de cada grupo de edad que declara estar asistiendo a educación superior. Se supone que si declara estar asistiendo a alguna institución educativa y ya ha terminado bachillerato, la persona está asistiendo a una institución de educación superior. 11-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

lucionó a partir del 2008 de la misma manera que lo había hecho entre los años 2002 y 2005. Esto se hizo con el fin de tener una tendencia en la evolución de dichas tasas. Desafortunadamente, el periodo usado es corto porque los cambios en la metodología de la Encuesta de Hogares impidieron tener una serie más larga4. 3. Proyección de tendencias. Estas proyecciones se hacen a partir de la información del snies. Dicho sistema tiene información anual sobre el número de estudiantes nuevos, el total de estudiantes matriculados y el total de graduados. Tal información está organizada por departamentos, por carácter de la institución postsecundaria (universidad, institución universitaria, instituto tecnológico o instituto técnico profesional) y por áreas básicas del conocimiento (Agronomía, Veterinaria y afines; Bellas Artes, Ciencias de la Educación; Ciencias de la Salud; Ciencias Sociales y Humanas; Economía, Administración, Contaduría; Ingenierías, Arquitectura y afines; y Matemáticas y Ciencias Naturales). Desafortunadamente, estas categorías no pueden cruzarse, pero de todos modos permiten estimar tasas de crecimiento anual entre los años 1986 y 2008 para la mayoría de las categorías, excepto para los departamentos cuya información solo está disponible a partir del 2001. Proyectando la población del 2008, con la tasa promedio calculada para los periodos mencionados, es posible tener estimativos de la población universitaria para los años 2010, 2015, 2020 y 2025. 4. Modelo econométrico. La información contenida en la geih permite profundizar en los determinantes de las tasas de asistencia escolar y a partir de dicha profundización hacer supuestos sobre su evolución hacia el futuro. En este caso se usan modelos probit para estimar la probabilidad de que las personas hayan terminado bachillerato y, si así es el caso, se estima la probabilidad de que estén asistiendo al sistema educativo (educación superior). A partir de dichas estimaciones se proyectan tasas de asistencia para los años en cuestión y con ellas se estima la población universitaria.

4 En el año 2001 se implementó la Encuesta Continua de Hogares y en el año 2006 la Gran Encuesta Integrada de Hogares. Esto introdujo cambios metodológicos que hacen difícil tener una serie reciente más larga que permita observar la evolución de la tasa de asistencia a educación superior. 12-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

A continuación se presentan en detalle tanto los aspectos metodológicos como los resultados de las estimaciones realizadas. Para estas proyecciones se utilizan dos modelos demográficos y un modelo econométrico. En esta sección se presentan los resultados de los modelos demográficos para el total nacional y los departamentos con mayor importancia en términos de educación superior, como son Antioquia, Atlántico, Bogotá D. C., Santander y Valle del Cauca, en un bloque diferente se reunirá al resto de departamentos. Los modelos econométricos se presentarán más adelante. También se presentará la estimación de las tendencias de nuevos estudiantes (primíparos), total de estudiantes y graduados por áreas del conocimiento, característica de la educación y departamentos, clasificados de la manera ya mencionada. Como se dijo anteriormente, las proyecciones de demanda por servicios educativos se construyen a partir de las tendencias demográficas estimadas por el dane a partir del censo del año 2005.

Modelo demográfico simple Las proyecciones demográficas incluyen los siguientes pasos: a). Estimación de la población por grupos de edad para el periodo que se quiere proyectar. En este caso usamos las proyecciones oficiales del dane publicadas en la página web de dicha institución. Dichas proyecciones van hasta el año 2024 y se estimó la del 2025 usando las tasas de crecimiento anual para el periodo 2020 a 2024. b). Los grupos de edad utilizados fueron, necesariamente, los que el dane usa en sus proyecciones de población. Estos grupos no son idénticos a los usados en el documento anterior, pero son muy similares. Esto genera algunas limitaciones adicionales de comparabilidad, pero son dificultades menores en comparación con las generadas por el hecho de tener una base poblacional diferente. c). La población utilizada para hacer las proyecciones corresponde a la población en las cabeceras municipales, es decir, la población urbana, que es la más relevante para definir el acceso a la educación universitaria.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

IV. Proyecciones a partir de modelos demográficos

13-

Análisis de resultados del modelo demográfico simple En general, puede considerarse que la población de 15 a 29 años de edad es la principal demandante de servicios educativos postsecundarios (en el documento de junio del 2002 dicha población estaba entre los 16 y los 30 años), por esta razón su comportamiento hasta el año 2025 es un factor importante en la estimación del número de estudiantes en entidades de educación postsecundaria. Como se sabe, el país ha atravesado una etapa de intensos cambios demográficos durante los últimos 40 años (transición demográfica) que han implicado una disminución relativa de los grupos jóvenes y un aumento en la edad promedio de la población (envejecimiento de la población). Por esta razón, como se ilustra en el gráfico 2, las proyecciones del dane muestran que durante el periodo que se está analizando habrá una caída en la proporción de la población urbana menor de 30 años y un aumento en la de edades mayores, hecho que causará una disminución relativa en la demanda por servicios educativos postsecundarios o, por lo menos, una caída en la tasa de crecimiento de dicha demanda, a no ser que comiencen a actuar otros factores compensatorios que reviertan dicha tendencia (como el aumento de tasas de cobertura y/o aumentos en el ingreso de las poblaciones que en este momento no tienen acceso a educación postsecundaria). Según las proyecciones de población del dane (ver cuadro 1), no solo habrá una caída en términos relativos, sino también absolutos (el número de personas disminuirá) en los grupos de edad que van de 15 a 19 años y de 20 a 24 años, hecho que probablemente tendrá un impacto en la demanda por servicios educativos, por ser estos grupos, muy especialmente el de 20 a 24 años, demandantes importantes de tales servicios.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

d). Para las proyecciones simples se supuso que las tasas de asistencia al sistema educativo se mantenían constantes en el nivel que tenían en el año 2008. Dichas tasas se estimaron a partir de la Gran Encuesta Integrada de Hogares Urbana, del segundo trimestre del 2008. Se estimaron tasas para el total nacional y para cada uno de los departamentos según la clasificación ya mencionada. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el cuadro 1.

14-

Gráfico 2. Estructura de edades de la población urbana

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

39,9%

40,0% 35,0% 30,0% 25,0%

31,4%

27,8% 22,3%

26,6%

22,6%

2008

20,0% 14,1%

15,0%

15,2%

2025

10,0% 5,0% 0,0%

0-14

15-29

30-39

40 +

Grupos de edad

Como resultado de las tendencias poblacionales mencionadas, las proyecciones del número de estudiantes de postsecundaria para el nivel nacional muestran una tendencia ascendente hasta el año 2015 y después comienzan a disminuir (ver cifras resaltadas en las proyecciones del cuadro 1). Como se mencionó anteriormente, el número de estudiantes de postsecundaria se estimó suponiendo que las tasas de asistencia a entidades de educación postsecundaria se mantenían constantes en los niveles que había en el año 20085. Los resultados indican que para el grupo relevante (15 a 29 años) el número de estudiantes a nivel nacional aumentará hasta llegar a un nivel de 1,909 millones y después disminuirá ligeramente hasta un nivel de 1,897 millones. Un comportamiento similar se presenta a nivel de departamentos investigados, con excepción del Atlántico que muestra una tendencia creciente hasta el año 2025. La última columna de la derecha del cuadro 1 muestra las tasas de crecimiento anual promedio entre los años 2008 y 2025. Como se puede ver, en las edades que van de 15 a 29 años dichas tasas son bajas (casi todas inferiores a 1%) y en varios casos (Santander y Valle del Cauca) son negativas. 5

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

45,0%

Las cuales fueron estimadas con base en la información de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) del 2008. 15-

Crecimiento de la población de más de 30 años El gráfico 2 identifica que los grupos de edad que muestran en mayor crecimiento de población urbana son los de 30 años en adelante. Dicha población también demanda servicios educativos, especialmente a nivel de posgrados (especializaciones, maestrías y doctorados) y debido a su dinamismo demográfico será, cada vez más, una parte importante del mercado educativo. Por tal razón también se hizo una estimación del número de estudiantes en dichas edades que podrían asistir al sistema educativo postsecundario, bajo el supuesto de que las tasas de asistencia eran las mismas que en el año 2008. Los resultados se presentan en el cuadro 1. Nótese que bajo los supuestos utilizados las tasas de crecimiento de estos grupos son bastante más altas que las del grupo tradicional (15 a 29) y que, con excepción de los departamentos de Santander y Valle del Cauca, compensan la tendencia decreciente que se observa a nivel departamental a partir del 2015. La conclusión que se obtiene de estas observaciones es que en los años venideros la demanda por servicios de educación postsecundaria por parte de la población de más de 30 años de edad será un componente cada vez más importante dentro de la demanda total. Vale la pena resaltar el caso del Valle del Cauca. Como ya se mencionó, en este departamento el número de estudiantes entre los 15 y los 29 años de edad será menor en el año 2025 de lo que fue en el año 2008, además, la inclusión de la población de más de 30 años de edad apenas compensará la caída en el número de estudiantes en educación postsecundaria. También llama la atención el hecho de que las tasas de asistencia escolar por edades sean tan bajas en este departamento, especialmente para las edades que se encuentran entre los 15 y los 29 años, como lo indica el cuadro 2. Según dicho cuadro, el Valle del Cauca tiene tasas de asistencia a instituciones postsecundarias de 14,8% para edades que van de los 15 a los 29 años, cuando para el resto del país están alrededor del 20%, lo cual representa una diferencia importante. En este caso, se podría decir que existe un mercado de servicios educativos potencial que

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Como ya se anotó, este sería el panorama si no hubiera otros factores compensatorios. Sin embargo, hay por lo menos dos factores que se deben considerar: el primero es el crecimiento de la demanda por servicios educativos en edades superiores (30 años y más) posiblemente en los niveles de posgrado, especializaciones, diplomaturas, etc. El segundo, el posible aumento en las tasas de asistencia a instituciones de educación postsecundaria en todos los grupos de edad.

16-

Modelo demográfico revisado Ya se ha indicado que las proyecciones presentadas en el cuadro 1 estiman el número de estudiantes en instituciones postsecundarias bajo el supuesto de que las tasas de asistencia permanecen constantes. El cuadro 4 presenta las mismas proyecciones hechas bajo el supuesto de que las tasas de asistencia aumentan anualmente entre el 2008 y el 2025 a la misma tasa de crecimiento exponencial que tuvieron en cada grupo de edad entre el 2001 y el 20056. Para algunos grupos de edad dicho crecimiento fue negativo y, en ese caso, se supuso que las tasas de asistencia permanecían constantes. Los resultados del cuadro 4 muestran tasas de crecimiento en el número de estudiantes en postsecundaria para todos los grupos de edad. Como podría esperarse, estas proyecciones son más optimistas que las anteriores debido a la suposición de la existencia de incrementos en la cobertura de la educación postsecundaria. Se destacan los altos crecimientos que se proyectan para Bogotá y Santander. Por otro lado, también resalta el bajo crecimiento del Valle de Cauca, especialmente para la franja de población ubicada entre los 15 y los 29 años, a pesar de los aumentos en las tasas se asistencia.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

puede ser bastante grande. Para corroborar la posibilidad de que exista este mercado se hicieron cálculos de la proporción de la población con educación postsecundaria en las cabeceras, según el censo del 2005, cuyos resultados se presentan en el cuadro 3. Allí puede apreciarse que el Valle del Cauca tiene una proporción relativamente menor de personas con educación postsecundaria con respecto al total nacional y a las otras áreas urbanas de interés para este documento.

Proyecciones de estudiantes de posgrado Se hicieron proyecciones para la población que podría estar interesada en posgrados. Las proyecciones se hicieron aplicando las tasas de asistencia estimadas a partir de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (segundo trimestre del 2008) a las proyecciones de población del censo. El ejercicio se basa en los siguientes supuestos: 6 Desafortunadamente, el dane introdujo en el año 2006 cambios metodológicos en las encuestas de hogares que hacen muy difícil la realización de comparaciones entre la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) posterior a dichos cambios y las Encuesta Continua que venía recolectándose hasta el 2005. Por tal razón se trabaja en las estimaciones del cuadro 4 con las tasas de crecimiento de cobertura educativa del 2001 al 2005. 17-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

a). Se supone que la población relevante es la población que ha logrado un título universitario. La Encuesta de Hogares permite identificar las personas que dicen que su título más alto es un título universitario o de posgrado, lo cual permitió estimar la proporción de la población en cada grupo de edad con dicho título. Se supone que dicha población representa una proporción constante de la población en el grupo de edad correspondiente y, por lo tanto, se estimó la población con título universitario en los años proyectados aplicando dicha proporción a las proyecciones poblacionales. b). Se supuso que si una persona declara en la geih que asiste a alguna entidad educativa y tiene un título universitario o de posgrado, está haciendo un posgrado. Esto permite calcular la proporción de personas con título que cursan posgrados. Dicha proporción se aplicó a la población proyectada con título universitario para predecir el número de estudiantes de posgrado en cada año. Los resultados de este ejercicio se presentan en cuadro 6. Un resumen de las tasas de crecimiento de la población con título universitario y con asistencia a posgrados se presenta en el cuadro 5. En general, las tasas de crecimiento son bajas, pero es posible que dichas tasas estén subvaluadas porque se basan en el supuesto de que la situación del 2008 se mantiene constante, cuando lo más probable es que tanto la proporción de quienes poseen título universitario como la proporción de aquellos que hacen cursos de posgrados aumenten. De otra parte, como era de esperarse, las tasas son más bajas para los más jóvenes, puesto que muy pocos de ellos tienen títulos universitarios y son elegibles para hacer cursos de posgrado. Cabe anotar aquí que estas predicciones son muy difíciles de hacer debido a la falta de información disponible. En la construcción de los modelos econométricos se profundizará sobre los problemas asociados con estas predicciones.

18-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras Población cabeceras según

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

3.024.261

581.682

588.073

577.017

565.022

553.275

-0,29%

3.154.944

3.108.501

880.888

903.432

946.723

932.786

919.055

0,25%

3.192.615

3.349.451

347.097

358.699

386.124

405.092

424.992

1,19%

de Edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

3.009.878

3.031.089

3.058.695

3.083.237

3.107.976

5-9

3.076.955

3.030.897

3.061.462

3.082.737

3.104.160

10-14

3.204.729

3.161.771

3.054.598

3.101.258

3.148.631

15-19

3.179.534

3.214.471

3.154.038

3.088.468

20-24

2.979.409

3.055.658

3.202.081

25-29

2.735.541

2.826.979

3.043.123

Subtotal 15 -29

1.809.666 1.850.203 1.909.864 1.902.900 1.897.322

0,28%

30-34

2.437.953

2.563.506

2.819.640

3.036.897

3.270.894

146.169

153.696

169.053

182.079

196.108

1,73%

35-39

2.279.000

2.286.040

2.566.166

2.822.189

3.103.755

64.153

64.351

72.237

79.443

87.369

1,82%

40 +

10.493.134 11.216.819 12.886.444 14.679.412 16.721.846

67.477

72.131

82.868

94.397

107.532

2,74%

277.799

290.178

324.157

355.919

391.009

2,01%

Subtotal 30 + Total

33.396.133 34.387.230 36.846.247 39.241.757 41.939.475 2.087.465 2.140.382 2.234.021 2.258.819 2.288.331

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 1. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico*

0,54%

Antioquia, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes*

dane

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

375.101

379.331

392.105

398.088

404.162

5-9

386.304

381.110

387.709

403.201

419.312

10-14

413.268

403.193

386.466

406.298

427.148

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

19-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

15-19

431.177

433.613

412.021

408.678

405.362

86.916

87.407

83.054

82.380

81.712

-0,36%

20-24

407.567

425.753

443.804

421.648

400.598

113.192

118.243

123.256

117.103

111.257

-0,10%

25-29

367.685

385.189

435.044

448.436

462.240

50.285

52.679

59.497

61.328

63.216

1,35%

250.392

258.328

265.807

260.811

256.185

0,13%

Sub total 15 -29 30-34

327.891

348.929

392.569

438.779

490.428

20.519

21.836

24.567

27.459

30.691

2,37%

35-39

312.699

310.213

354.573

395.288

440.678

11.847

11.753

13.434

14.976

16.696

2,02%

40 +

1.521.129

1.621.198

1.845.675

2.079.500

2.342.948

11.719

12.490

14.219

16.021

18.050

2,54%

44.086

46.079

52.220

58.456

65.438

2,32%

294.478

304.407

318.027

319.267

321.622

0,52%

Subtotal 30 + Total

4.542.821

4.688.529

5.049.966

5.399.916

5.792.877

Atlántico, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

207.115

44.194

44.263

44.674

44.849

45.025

0,11%

205.004

206.987

52.330

52.643

53.363

53.879

54.400

0,23%

202.110

205.571

15.718

16.347

16.974

17.265

17.560

0,65%

112.242

113.253

115.011

115.993

116.986

0,24%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

205.374

203.518

202.673

202.131

201.590

5-9

207.203

207.288

203.716

202.678

201.645

10-14

205.294

205.784

207.020

203.345

199.735

15-19

203.292

203.609

205.500

206.306

20-24

199.111

200.301

203.040

25-29

184.006

191.367

198.707

Sub total 15 -29 30-34

156.498

166.737

189.718

197.659

205.932

4.590

4.890

5.564

5.797

6.040

1,61%

35-39

143.222

143.350

165.174

188.641

215.442

1.831

1.833

2.112

2.412

2.754

2,40%

40 +

644.474

686.207

778.944

885.103

1.005.730

754

803

912

1.036

1.177

2,62%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras

20-

Subtotal 30 + Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total

2.148.474

2.208.161

2.354.492

2.492.977

2.649.749

7.175

7.526

8.588

9.245

9.971

1,94%

119.418

120.779

123.598

125.238

126.957

0,36%

Bogotá Distrito Capital, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

593.171

159.377

163.683

161.258

155.140

149.255

-0,39%

661.359

654.347

231.345

229.487

246.002

243.394

240.813

0,24%

680.196

729.416

102.390

103.734

100.833

108.129

115.953

0,73%

493.112

496.904

508.092

506.663

506.021

0,15%

de Edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

588.739

592.200

601.623

610.609

619.729

5-9

606.080

596.839

596.587

605.428

614.400

10-14

636.020

626.884

603.435

604.683

605.934

15-19

633.402

650.514

640.875

616.562

20-24

628.619

623.571

668.446

25-29

644.096

652.550

634.297

Sub total 15 -29 30-34

580.749

612.862

656.662

639.333

622.461

39.892

42.098

45.106

43.916

42.757

0,41%

35-39

524.582

536.557

613.714

658.162

705.829

20.306

20.770

23.757

25.477

27.322

1,75%

40 +

2.296.945

2.455.818

2.846.638

3.287.339

3.796.267

13.437

14.366

16.653

19.231

22.208

2,96%

73.635

77.234

85.516

88.624

92.287

1,33%

566.747

574.138

593.608

595.287

598.308

0,32%

Subtotal 30 + Total

7.139.232

7.347.795

7.862.277

8.363.671

8.941.555

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras

21-

Santander, cabeceras Proyecciones número de estudiantes*

dane

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

104.017

27.542

27.552

25.683

22.927

20.467

-1,75%

124.419

116.254

36.238

36.483

37.112

34.677

32.401

-0,66%

128.408

131.623

14.328

14.589

14.899

15.272

15.655

0,52%

78.108

78.624

77.695

72.876

68.523

-0,77%

de Edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

118.483

117.972

116.368

114.546

112.753

5-9

126.698

121.228

117.942

115.091

112.309

10-14

138.837

133.676

119.527

116.370

113.296

15-19

139.974

140.025

130.530

116.522

20-24

130.020

130.899

133.157

25-29

120.471

122.666

125.272

Sub total 15 -29 30-34

108.107

112.137

119.331

122.375

125.497

5.900

6.120

6.513

6.679

6.849

0,88%

35-39

102.726

101.835

110.158

117.684

125.724

2.990

2.964

3.207

3.426

3.660

1,19%

40 +

482.714

513.816

582.519

653.644

733.453

3.857

4.106

4.655

5.223

5.861

2,46%

12.748

13.190

14.374

15.328

16.370

1,47%

90.856

91.814

92.069

88.204

84.893

-0,40%

Subtotal 30 + Total

1.468.030

1.494.254

1.554.804

1.609.059

1.674.926

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Población cabeceras según el

Grupos

Valle del Cauca, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

317.409

46.577

46.860

44.709

43.633

42.584

-0,53%

319.520

75.205

76.821

80.260

76.555

73.022

-0,17%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

301.582

302.587

306.293

312.566

318.967

5-9

315.194

304.739

302.173

307.353

312.622

10-14

340.369

330.806

305.106

312.089

319.232

15-19

347.173

349.283

333.244

325.230

20-24

329.073

336.145

351.194

334.983

22-

306.413

315.568

336.439

350.582

365.320

Sub total 15 -29

23.725

24.434

26.050

27.145

28.286

1,03%

145.507

148.115

151.018

147.334

143.892

-0,07%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

30-34

277.285

289.159

315.644

335.068

355.687

17.111

17.844

19.478

20.677

21.949

1,46%

35-39

262.851

262.711

289.166

313.764

340.454

8.318

8.314

9.151

9.929

10.774

1,52%

40 +

1.243.938

1.320.437

1.494.313

1.669.803

1.865.902

9.828

10.432

11.806

13.192

14.741

2,39%

35.257

36.589

40.434

43.798

47.464

1,75%

180.763

184.704

191.453

191.131

191.356

0,33%

Subtotal 30 + Total

3.723.878

3.811.435

4.033.572

4.261.438

4.515.114

Resto urbano, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

1.398.667

252.289

254.576

253.591

250.634

247.711

-0,11%

1.407.531

1.412.640

386.183

402.402

421.471

423.001

424.536

0,56%

1.382.883

1.456.082

145.656

151.777

171.897

180.996

190.577

1,58%

784.128

808.755

846.959

854.631

862.824

0,56%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

1.420.599

1.435.481

1.439.633

1.445.297

1.450.983

5-9

1.435.476

1.419.693

1.453.335

1.448.986

1.444.650

10-14

1.470.941

1.461.428

1.433.044

1.458.473

1.484.353

15-19

1.424.516

1.437.427

1.431.868

1.415.170

20-24

1.285.019

1.338.989

1.402.440

25-29

1.112.870

1.159.639

1.313.364

Sub total 15 -29 30-34

987.423

1.033.682

1.145.716

1.303.683

1.483.430

60.947

63.802

70.717

80.467

91.562

2,39%

35-39

932.920

931.374

1.033.381

1.148.650

1.276.777

25.531

25.488

28.280

31.435

34.941

1,85%

40 +

4.303.934

4.619.343

5.338.355

6.104.023

6.979.509

28.171

30.235

34.941

39.953

45.683

2,84%

114.648

119.526

133.939

151.855

172.186

2,39%

898.776

928.281

980.898

Subtotal 30 + Total

14.373.698 14.837.056 15.991.136 17.114.696 18.387.091

1.006.486 1.035.010

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

25-29

0,83%

* Supone las tasas de asistencia escolar del 2008 para todo el periodo. 23-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total

Antioquia

Atlántico

Bogotá D. C.

Santander

Valle del Cauca

Resto

0a4

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

5a9

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

10 a 14

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,0%

15 a 19

18,3%

20,2%

21,7%

25,2%

19,7%

13,4%

17,7%

20 a 24

29,6%

27,8%

26,3%

36,8%

27,9%

22,9%

30,1%

25 a 29

12,7%

13,7%

8,5%

15,9%

11,9%

7,7%

13,1%

Promedio 15 a 19

20,2%

20,6%

19,1%

26,2%

20,1%

14,8%

20,3%

30 a 34

6,0%

6,3%

2,9%

6,9%

5,5%

6,2%

6,2%

35 a 39

2,8%

3,8%

1,3%

3,9%

2,9%

3,2%

2,7%

40 & +

0,6%

0,8%

0,1%

0,6%

0,8%

0,8%

0,7%

Promedio 30 +

1,8%

1,9%

0,7%

2,0%

1,8%

1,9%

1,8%

Total

6,2%

6,3%

5,4%

8,1%

6,3%

4,7%

6,3%

* Calculadas a partir de

geih,

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 2. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008*

segundo trimestre 2008.

Cuadro 3. Proporción de personas con educación postsecundaria, segundo censo 2005 Cabeceras

Total

Hombres

Mujeres

Total nacional

14,71%

14,01%

15,34%

Antioquia

13,65%

13,11%

14,13%

Atlántico

16,04%

15,31%

16,72%

Bogotá D. C.

21,49%

20,94%

22,00%

Santander

15,09%

14,23%

15,86%

Valle del Cauca

13,17%

12,79%

13,52%

Resto urbano

11,77%

10,91%

12,56% 24-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

3.009.878

3.031.089

3.058.695

3.083.237

3.107.976

5-9

3.076.955

3.030.897

3.061.462

3.082.737

3.104.160

10-14

3.204.729

3.161.771

3.054.598

3.101.258

3.148.631

15-19

3.179.534

3.214.471

3.154.038

3.088.468

20-24

2.979.409

3.055.658

3.202.081

25-29

2.735.541

2.826.979

3.043.123

2008

2010

2015

3.024.261

581.682

667.193

897.550

3.154.944

3.108.501

880.888

930.069

3.192.615

3.349.451

347.097

364.387

Sub total 0 -29

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

1.204.994 1.617.749

6,02%

1.048.075 1.110.456 1.176.550

1,70%

407.984

445.198

485.807

1.809.666 1.961.649 2.353.609 2.760.648 3.280.106

1,98% 3,50%

30-34

2.437.953

2.563.506

2.819.640

3.036.897

3.270.894

146.169

153.696

169.053

182.079

196.108

1,73%

35-39

2.279.000

2.286.040

2.566.166

2.822.189

3.103.755

64.153

64.351

72.237

79.443

87.369

1,82%

40 +

10.493.134 11.216.819 12.886.444 14.679.412 16.721.846

67.477

72.131

82.868

94.397

107.532

2,74%

277.799

290.178

324.157

355.919

391.009

2,01%

Subtotal 30 + Total

33.396.133 34.387.230 36.846.247 39.241.757 41.939.475 2.087.465 2.251.827 2.677.766 3.116.568 3.671.114

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 4. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo demográfico revisado*

3,32%

Antioquia cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

375.101

379.331

392.105

398.088

404.162

5-9

386.304

381.110

387.709

403.201

419.312

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

25-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

10-14

413.268

403.193

386.466

406.298

427.148

15-19

431.177

433.613

412.021

408.678

405.362

8.692

90.509

93.838

101.558

109.912

14,93%

20-24

407.567

425.753

443.804

421.648

400.598

113.192

118.243

123.256

117.103

111.257

-0,10%

25-29

367.685

385.189

435.044

448.436

462.240

50.285

52.679

59.497

61.328

63.216

1,35%

172.169

261.431

276.591

279.989

284.385

2,95%

Sub total 0 -29 30-34

327.891

348.929

392.569

438.779

490.428

20.519

21.836

24.567

27.459

30.691

2,37%

35-39

312.699

310.213

354.573

395.288

440.678

11.847

13.154

19.921

29.428

43.471

7,65%

40 +

1.521.129

1.621.198

1.845.675

2.079.500

2.342.948

11.719

14.242

22.510

35.212

55.081

9,10%

44.086

49.231

66.999

92.099

129.242

6,33%

216.255

310.662

343.590

372.087

413.627

3,81%

Subtotal 30 + Total

4.542.821

4.688.529

5.049.966

5.399.916

5.792.877

Atlántico cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

207.115

44.194

47.935

57.647

67.175

76.778

3,25%

205.004

206.987

52.330

53.596

56.745

59.733

62.773

1,07%

202.110

205.571

15.718

16.347

16.974

17.265

17.560

0,65%

112.242

117.878

131.365

144.173

157.111

1,98%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

205.374

203.518

202.673

202.131

201.590

5-9

207.203

207.288

203.716

202.678

201.645

10-14

205.294

205.784

207.020

203.345

199.735

15-19

203.292

203.609

205.500

206.306

20-24

199.111

200.301

203.040

25-29

184.006

191.367

198.707

Sub total 0 -29 30-34

156.498

166.737

189.718

197.659

205.932

4.590

4.890

5.564

5.797

6.040

1,61%

35-39

143.222

143.350

165.174

188.641

215.442

1.831

2.019

2.966

4.319

6.288

7,26%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras

26-

40 +

644.474

686.207

778.944

885.103

1.005.730

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Subtotal 30 + Total

2.148.474

2.208.161

2.354.492

2.492.977

2.649.749

754

821

984

1.181

1.417

3,71%

7.175

7.731

9.515

11.297

13.744

3,82%

119.417

125.609

140.880

155.469

170.855

2,11%

Bogotá Distrito Capital, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

593.171

159.377

169.357

180.820

187.404

193.228

1,13%

661.359

654.347

231.345

243.225

297.546

330.819

363.352

2,66%

680.196

729.416

102.390

103.795

101.040

108.511

116.534

0,76%

493.112

516.377

579.407

626.734

673.114

1,83%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

588.739

592.200

601.623

610.609

619.729

5-9

606.080

596.839

596.587

605.428

614.400

10-14

636.020

626.884

603.435

604.683

605.934

15-19

633.402

650.514

640.875

616.562

20-24

628.619

623.571

668.446

25-29

644.096

652.550

634.297

Sub total 0 -29 30-34

580.749

612.862

656.662

639.333

622.461

39.892

43.715

51.468

55.062

58.907

2,29%

35-39

524.582

536.557

613.714

658.162

705.829

20.306

28.880

75.312

184.137

450.216

18,23%

40 +

2.296.945

2.455.818

2.846.638

3.287.339

3.796.267

13.437

21.695

70.475

228.077

738.123

23,57%

73.635

94.290

197.255

467.276

1.247.246

16,64%

566.747

610.667

776.662

1.094.010 1.920.359

7,18%

Subtotal 30 + Total

7.139.232

7.347.795

7.862.277

8.363.671

8.941.555

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras

27-

Santander, cabeceras Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

104.017

27.542

40.115

95.659

218.441

498.819

17,04%

124.419

116.254

36.238

41.390

57.722

73.939

94.713

5,65%

128.408

131.623

14.328

17.190

26.453

40.859

63.111

8,72%

78.108

98.695

179.834

333.240

656.643

12,52%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

118.483

117.972

116.368

114.546

112.753

5-9

126.698

121.228

117.942

115.091

112.309

10-14

138.837

133.676

119.527

116.370

113.296

15-19

139.974

140.025

130.530

116.522

20-24

130.020

130.899

133.157

25-29

120.471

122.666

125.272

Sub total 0 -29 30-34

108.107

112.137

119.331

122.375

125.497

5.900

6.254

7.027

7.607

8.236

1,96%

35-39

102.726

101.835

110.158

117.684

125.724

2.990

2.964

3.207

3.426

3.660

1,19%

40 +

482.714

513.816

582.519

653.644

733.453

3.857

4.106

4.655

5.223

5.861

2,46%

12.748

13.325

14.888

16.256

17.757

1,95%

90.856

112.020

194.722

349.496

674.400

11,79%

Subtotal 30 + Total

1.468.030

1.494.254

1.554.804

1.609.059

1.674.926

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Población cabeceras según el

Grupos

Valle del Cauca, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

317.409

46.577

46.860

44.709

43.633

42.584

-0,53%

319.520

75.205

76.821

80.260

76.555

73.022

-0,17%

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

301.582

302.587

306.293

312.566

318.967

5-9

315.194

304.739

302.173

307.353

312.622

10-14

340.369

330.806

305.106

312.089

319.232

15-19

347.173

349.283

333.244

325.230

20-24

329.073

336.145

351.194

334.983

28-

306.413

315.568

336.439

350.582

365.320

Sub total 0 -29

23.725

25.240

29.183

32.980

37.270

2,66%

145.507

148.921

154.152

153.169

152.876

0,29%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

30-34

277.285

289.159

315.644

335.068

355.687

17.111

20.747

33.016

51.092

79.066

9,00%

35-39

262.851

262.711

289.166

313.764

340.454

8.318

8.314

9.151

9.929

10.774

1,52%

40 +

1.243.938

1.320.437

1.494.313

1.669.803

1.865.902

9.828

12.388

21.542

36.991

63.518

10,98%

35.257

41.449

63.709

98.012

153.357

8,65%

180.764

190.370

217.861

251.181

306.233

3,10%

Subtotal 30 + Total

3.723.878

3.811.435

4.033.572

4.261.438

4.515.114

Resto urbano, cabeceras Población cabeceras según el

Grupos

Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*

dane

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

1.398.667

252.289

282.557

365.296

468.568

601.035

5,11%

1.407.531

1.412.640

386.183

417.727

480.374

529.338

583.293

2,43%

1.382.883

1.456.082

145.656

154.023

180.967

197.673

215.923

2,32%

784.128

854.307

de edad

2008

2010

2015

2020

2025

0-4

1.420.599

1.435.481

1.439.633

1.445.297

1.450.983

5-9

1.435.476

1.419.693

1.453.335

1.448.986

1.444.650

10-14

1.470.941

1.461.428

1.433.044

1.458.473

1.484.353

15-19

1.424.516

1.437.427

1.431.868

1.415.170

20-24

1.285.019

1.338.989

1.402.440

25-29

1.112.870

1.159.639

1.313.364

Sub total 0 -29

1.026.637 1.195.579 1.400.250

3,41%

30-34

987.423

1.033.682

1.145.716

1.303.683

1.483.430

60.947

63.802

70.717

80.467

91.562

2,39%

35-39

932.920

931.374

1.033.381

1.148.650

1.276.777

25.531

25.488

28.280

31.435

34.941

1,85%

40 +

4.303.934

4.619.343

5.338.355

6.104.023

6.979.509

28.171

30.235

34.941

39.953

45.683

2,84%

114.648

119.526

133.939

151.855

172.186

2,39%

898.776

973.833

Subtotal 30 + Total

14.373.698 14.837.056 15.991.136 17.114.696 18.387.091

1.160.575 1.347.434 1.572.437

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

25-29

3,29%

* Supone el aumento de las tasas de asistencia escolar del 2008 a la misma tasa que crecieron entre los años 2001 y 2005. (Ver tasas de asistencia). 29-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Grupos

Total

de Edad

Cabeceras

15-19

-0,29%

20-24

0,25%

-0,10%

0,23%

0,24%

25-29

1,19%

1,35%

0,65%

Subtotal 15 -29

0,96%

1,01%

30-34

1,73%

35-39

Valle del Cauca

Resto Cabeceras

-0,53%

-0,11%

-0,66%

-0,17%

0,56%

0,73%

0,52%

1,03%

1,58%

0,49%

0,62%

0,25%

0,65%

1,33%

2,37%

1,61%

0,41%

0,88%

1,46%

2,39%

1,82%

2,02%

2,40%

1,75%

1,19%

1,52%

1,85%

40 +

2,74%

2,54%

2,62%

2,96%

2,46%

2,39%

2,84%

Subtotal 30 +

2,39%

2,44%

2,38%

2,33%

1,93%

2,04%

2,59%

Total

2,12%

2,17%

1,92%

2,03%

1,61%

1,84%

2,35%

Antioquia

Atlántico

Bogotá D. C.

Santander

0,11%

Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de asistentes a programas de posgrado Grupos

Total

de Edad

Cabeceras

15-19

-0,29%

20-24

0,25%

-0,10%

0,23%

0,24%

25-29

1,19%

1,35%

0,65%

Subtotal 15 -29

0,76%

0,90%

30-34

1,73%

35-39

Valle del Cauca

Resto Cabeceras

-0,53%

-0,11%

-0,66%

-0,17%

0,56%

0,73%

0,52%

1,03%

1,58%

0,30%

0,60%

0,13%

0,47%

1,11%

2,37%

1,61%

0,41%

0,88%

1,46%

2,39%

1,82%

2,02%

2,40%

1,75%

1,19%

1,52%

1,85%

40 +

2,74%

2,54%

2,62%

2,96%

2,46%

2,39%

2,84%

Subtotal 30 +

2,17%

2,36%

2,03%

1,47%

1,70%

1,94%

2,47%

Total

1,57%

1,80%

0,64%

1,02%

1,01%

1,45%

1,92%

Antioquia

Atlántico

Bogotá D. C.

Santander

0,11%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 5. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario

30-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

15-19

5.060

5.115

5.019

4.915

4.813

-0,29%

4.362

4.410

4.327

4.237

4.149

-0,29%

20-24

130.264

133.598

140.000

137.939

135.909

0,25%

28.032

28.749

30.127

29.683

29.246

0,25%

25-29

385.307

398.187

428.631

449.687

471.778

1,19%

40.521

41.876

45.077

47.292

49.615

1,19%

Subtotal 15 -29

520.632

536.900

573.650

592.541

612.499

0,96%

72.915

75.034

79.531

81.212

83.010

0,76%

30-34

406.519

427.455

470.164

506.391

545.409

1,73%

33.343

35.061

38.564

41.535

44.735

1,73%

35-39

331.118

332.141

372.840

410.038

450.947

1,82%

19.967

20.029

22.483

24.726

27.193

1,82%

de edad

40 +

1.225.981 1.310.534 1.505.607 1.715.091 1.953.722

2,74%

34.703

37.096

42.618

48.547

55.302

2,74%

Subtotal 30 +

1.963.618 2.070.129 2.348.611 2.631.520 2.950.078

2,39%

88.013

92.185

103.664

114.808

127.230

2,17%

Total

2.484.250 2.607.029 2.922.262 3.224.061 3.562.577

2,12%

160.928

167.220

183.195

196.020

210.240

1,57%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 6. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico*

Antioquia, cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

20-24

15.953

16.665

17.372

16.504

15.680

-0,10%

3.039

3.174

3.309

3.144

2.987

-0,10%

25-29

46.005

48.195

54.433

56.109

57.836

1,35%

6.063

6.351

7.173

7.394

7.622

1,35%

Sub total 15 -29

61.958

64.860

71.805

72.613

73.517

1,01%

9.101

9.526

10.482

10.538

10.609

0,90%

de Edad

15-19

31-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

30-34

43.133

45.900

51.641

57.719

64.514

2,37%

2.931

3.119

3.510

3.923

4.384

2,37%

35-39

32.311

32.054

36.638

40.845

45.535

2,02%

3.590

3.562

4.071

4.538

5.059

2,02%

40 +

159.044

169.507

192.977

217.425

244.970

2,54%

6.362

6.780

7.719

8.697

9.799

2,54%

Subtotal 30 +

234.487

247.461

281.256

315.989

355.019

2,44%

12.883

13.461

15.300

17.158

19.243

2,36%

Total

296.446

312.321

353.061

388.603

428.535

2,17%

21.985

22.987

25.782

27.696

29.851

1,80%

Atlántico, cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

15-19

2.261

2.265

2.286

2.295

2.304

0,11%

2.056

2.059

2.078

2.086

2.094

0,11%

20-24

16.805

16.906

17.137

17.303

17.470

0,23%

4.042

4.066

4.122

4.161

4.202

0,23%

25-29

32.274

33.566

34.853

35.450

36.057

0,65%

1.886

1.962

2.037

2.072

2.107

0,65%

Subtotal 15 -29

51.341

52.736

54.276

55.047

55.831

0,49%

7.983

8.086

8.236

8.319

8.403

0,30%

30-34

29.289

31.205

35.506

36.992

38.540

1,61%

874

931

1.060

1.104

1.150

1,61%

35-39

25.227

25.249

29.093

33.227

37.947

2,40%

610

611

704

804

918

2,40%

40 +

81.643

86.930

98.678

112.127

127.408

2,62%

189

201

228

259

294

2,62%

Subtotal 30 +

136.159

143.384

163.277

182.345

203.896

2,38%

1.673

1.743

1.992

2.167

2.363

2,03%

Total

187.500

196.120

217.553

237.393

259.726

1,92%

9.657

9.829

10.228

10.486

10.766

0,64%

de edad

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Total nacional cabeceras

32-

Total nacional cabeceras

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

20-24

41.482

41.149

44.111

43.643

43.180

0,24%

7.977

7.913

8.483

8.393

8.304

0,24%

25-29

130.394

132.106

128.411

137.703

147.667

0,73%

21.878

22.165

21.545

23.104

24.776

0,73%

Sub total 15 -29

171.877

173.255

172.521

181.346

190.847

0,62%

29.856

30.079

30.028

31.497

33.080

0,60%

30-34

145.651

153.705

164.690

160.344

156.112

0,41%

12.988

13.706

14.686

14.298

13.921

0,41%

35-39

103.224

105.581

120.763

129.509

138.889

1,75%

6.769

6.923

7.919

8.492

9.107

1,75%

40 +

451.327

482.544

559.336

645.929

745.929

2,96%

6.323

6.761

7.837

9.050

10.451

2,96%

Subtotal 30 +

700.202

741.829

844.789

935.782

1.040.930

2,33%

26.080

27.390

30.441

31.840

33.479

1,47%

Total

872.079

915.085

1.017.310 1.117.128 1.231.777

2,03%

55.936

57.469

60.469

63.338

66.559

1,02%

de edad

15-19

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Bogotá Distrito Capital cabeceras

Santander, cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

20-24

5.099

5.133

5.222

4.879

4.559

-0,66%

1.457

1.467

1.492

1.394

1.303

-0,66%

25-29

15.837

16.125

16.468

16.880

17.302

0,52%

2.639

2.688

2.745

2.813

2.884

0,52%

Sub total 15 -29

20.935

21.258

21.690

21.759

21.861

0,25%

4.096

4.154

4.237

4.207

4.186

0,13%

de Edad

15-19

33-

16.749

17.373

18.488

18.960

19.443

0,88%

1.332

1.382

1.471

1.508

1.547

0,88%

35-39

14.248

14.124

15.279

16.323

17.438

1,19%

1.231

1.221

1.320

1.411

1.507

1,19%

40 +

46.839

49.857

56.523

63.424

71.168

2,46%

2.020

2.151

2.438

2.736

3.070

2,46%

Subtotal 30 +

77.836

81.354

90.290

98.706

108.049

1,93%

4.584

4.753

5.229

5.655

6.124

1,70%

Total

98.771

102.613

111.979

120.466

129.911

1,61%

8.680

8.907

9.466

9.862

10.310

1,01%

Valle del Cauca cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

15-19

431

434

414

404

394

-0,53%

431

434

414

404

394

-0,53%

20-24

11.634

11.884

12.416

11.843

11.296

-0,17%

2.493

2.547

2.661

2.538

2.421

-0,17%

25-29

23.323

24.020

25.608

26.685

27.806

1,03%

3.217

3.313

3.532

3.681

3.835

1,03%

Sub total 15 -29

35.388

36.337

38.438

38.932

39.497

0,65%

6.141

6.293

6.607

6.622

6.650

0,47%

30-34

40.803

42.550

46.448

49.306

52.340

1,46%

3.949

4.118

4.495

4.772

5.065

1,46%

35-39

33.272

33.255

36.603

39.717

43.095

1,52%

1.664

1.663

1.830

1.986

2.155

1,52%

40 +

110.749

117.559

133.040

148.664

166.123

2,39%

5.292

5.617

6.357

7.103

7.938

2,39%

Subtotal 30 +

184.824

193.364

216.091

237.687

261.558

2,04%

10.904

11.398

12.682

13.861

15.158

1,94%

Total

220.212

229.702

254.529

276.618

301.055

1,84%

17.045

17.691

19.289

20.483

21.808

1,45%

de Edad

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

30-34

34-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo*

Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

15-19

1.766

1.782

1.775

1.754

1.734

-0,11%

1.454

1.467

1.462

1.445

1.428

-0,11%

20-24

51.792

53.967

56.524

56.730

56.936

0,56%

10.960

11.420

11.962

12.005

12.049

0,56%

25-29

156.347

162.918

184.515

194.281

204.565

1,58%

15.203

15.842

17.942

18.892

19.892

1,58%

Sub total 15 -29

209.905

218.667

242.814

252.765

263.234

1,33%

27.617

28.730

31.365

32.341

33.368

1,11%

30-34

162.454

170.064

188.496

214.486

244.058

2,39%

13.983

14.638

16.224

18.461

21.006

2,39%

35-39

135.397

135.172

149.977

166.706

185.302

1,85%

7.952

7.939

8.809

9.791

10.883

1,85%

40 +

496.285

532.655

615.564

703.853

804.805

2,84%

14.485

15.546

17.966

20.543

23.490

2,84%

Subtotal 30 +

794.135

837.891

954.037

1.085.044 1.234.164

2,59%

36.420

38.123

42.999

48.795

55.379

2,47%

1.004.040 1.056.558 1.196.851 1.337.809 1.497.398

2,35%

64.037

66.853

74.364

81.137

88.747

1,92%

de Edad

Total

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Resto urbano cabeceras

* Supone las tasas de asistencia escolar del 2008 para todo el periodo.

V. Proyecciones a partir de tendencias de crecimiento A partir de la información del snies es posible investigar el crecimiento de diferentes tipos de educación postsecundaria. Desafortunadamente el snies aún adolece de algunos problemas7 que hacen difícil su análisis, aunque también se debe reconocer que estos problemas se han venido solucionando con el paso del tiempo. 7 En general, los principales problemas de dicha base de datos tienen que ver con la falta de información para algunos años y los problemas de clasificación. Como se menciona en el texto, el Ministerio de Educación ha hecho esfuerzos importantes para solucionar estos problemas y en los años recientes se han alcanzado progresos importantes. Sin embargo, cuando se trata de la estimación de tendencias los problemas de años pasados, cuya solución ya no es posible, puede generar dificultades que se deben tener en cuenta. 35-

Ln(Et) = β0 + β1t Donde E es el número de estudiantes en el periodo t y t es un numeral que comienza en 1 y que identifica el año correspondiente de la serie8. El coeficiente β1 se puede interpretar como la tasa de crecimiento exponencial promedio de la serie. Los resultados de tales estimaciones se presentan en el cuadro 7. La diferencia principal entre las estimaciones de las tasas de crecimiento de los estudiantes por carácter de la institución y áreas del conocimiento, por un lado, y las estimadas a partir de la información por departamentos, por otro lado, se debe fundamentalmente al periodo cubierto por la información. Debido a limitaciones de información las series por departamento comienzan en el año 2001, mientras que las otras series se inician en 1986. En general, el tipo de instituciones que más ha crecido en términos de matrícula total es el de aquellas conocidas como institutos tecnológicos, y las que menos han crecido son aquellas conocidas como institutos técnicos profesionales. En cuanto a áreas del conocimiento, el mayor crecimiento está en las carreras de Bellas Artes y las de Matemáticas y Ciencias Naturales (que tienen una importancia relativa muy pequeña, como se puede ver en el cuadro 8) y las carreras de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Se hizo una estimación de las tendencias implícitas en las cifras del número de estudiantes nuevos (primíparos), matriculados totales y graduados, por carácter de las instituciones postsecundarias, por áreas básicas del conocimiento y por departamento. Debido a la disponibilidad de información las estimaciones de tendencias por carácter y áreas del conocimiento cubren (más o menos) el periodo 1986-2008. En el caso de departamentos el periodo es más reducido (2001-2008). La estimación de las tasas de crecimiento implícitas en las series se hizo a través de la estimación de ecuaciones de tendencia semilogarítmicas de la siguiente forma:

8 En general, para efectos de la estimación de la tendencia, t va de 1 a 23, mientras para efectos de proyección va de 24 a 40, excepto en el caso las proyecciones de departamento/región en donde, por falta de datos, la estimación de la tendencia implica que t va de 1 a 8 y las proyecciones de 9 a 25. Ciertamente, el corto periodo usado para la estimación de la tendencia hace que el margen de error sea mucho mayor que en los otros dos casos. 36-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Por Departamentos/Regiones, el principal crecimiento se encuentra por fuera de los cinco departamentos más importantes, es decir, en el llamado “Resto”, que en términos relativos representa la parte más pequeña del estudiantado total del país. Dentro de los cinco departamentos más importantes, Santander y Valle del Cauca son los que tuvieron el mayor crecimiento en matrícula total, mientras que Bogotá presentó el menor crecimiento, aunque representa más del 30% del estudiantado postsecundario. A partir de dichas tendencias se pueden hacer proyecciones del número de estudiantes de pregrado hasta el año 2025. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el apéndice estadístico a la sección V, al final del documento. Dichos resultados no son estrictamente comparables con las proyecciones de los modelos demográficos debido a las diferencias en metodologías y fuentes de información. Sin embargo, sin desconocer que hay diferencias, estas se encuentran dentro de un margen muy razonable. Para ilustrar este punto el cuadro 9 presenta las proyecciones del total de estudiantes de pregrado, realizadas con los dos modelos demográficos y las proyecciones hechas a partir de las tendencias históricas. Como se puede ver, las diferencias entre los resultados del modelo demográfico revisado y las proyecciones hechas con las tendencias son prácticamente iguales en el año 2025. La diferencia más importante está en las proyecciones hechas a partir de las tendencias estimadas con las cifras por departamentos, pero, como se dijo anteriormente, estas tendencias fueron estimadas a partir de un periodo mucho más corto que las otras (ver cuadro 7) y eso hace menos confiables dichas proyecciones. Cuadro 7. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008 Carácter de la institución

Nuevos (primíparos)

Matrícula total

Graduados

Universidad

4,75%

5,50%

6,16%

Institución Universitaria

5,71%

6,04%

7,99%

Instituto Tecnológico

3,01%

10,45%

3,18%

Instituto Técnico Profesional

0,72%

1,01%

-0,81%

4,52%

5,90%

5,83%

Total Nacional

37-

Áreas del conocimiento Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Nuevos (primíparos)

Matrícula total

Graduados

Agronomía, Veterinaria y afines

5,27%

4,59%

4,63%

Bellas Artes

13,83%

13,99%

15,53%

Ciencias de la Educación

0,36%

1,27%

0,05%

Ciencias de la Salud

5,63%

5,42%

4,39%

Ciencias Sociales y Humanas

7,90%

7,48%

9,54%

Economía, Administración, Contaduría y afines

6,98%

6,98%

9,03%

Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines

6,96%

7,44%

9,14%

Matemáticas y Ciencias Naturales

6,96%

8,32%

9,49%

4,52%

5,90%

5,95%

Total nacional

Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )2001-2008 Departamento

Nuevos (primíparos)

Matrícula total

Graduados

Antioquia

8,24%

4,89%

1,67%

Atlántico

3,42%

3,92%

-4,91%

Bogotá D. C.

8,91%

2,97%

2,07%

Santander

5,07%

5,50%

-2,63%

Valle del Cauca

4,52%

4,98%

1,96%

Cinco departamentos anteriores

7,60%

3,91%

1,13%

Resto

10,21%

11,35%

0,82%

8,21%

6,24%

1,00%

Total nacional

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008

38-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Por carácter de la institución

Nuevos alumnos

Matrícula total

Alumnos graduados

Universidad

66.70%

60.29%

71.92%

Institución universitaria

24.18%

17.47%

20.17%

Instituto tecnológico

4.77%

19.69%

3.62%

Instituto técnico profesional

4.35%

2.55%

4.29%

100.00%

100.00%

100.00%

Nuevos alumnos

Matrícula total

Alumnos graduados

Agronomía, Veterinaria y afines

1.12%

1.06%

1.18%

Bellas Artes

3.70%

2.82%

3.19%

Ciencias de la Educación

7.13%

7.12%

8.26%

Ciencias de la Salud

6.13%

6.37%

6.67%

Ciencias Sociales y Humanas

14.05%

12.54%

19.84%

Economía, Administración, Contaduría y afines

22.45%

17.69%

23.16%

Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines

22.03%

18.83%

18.99%

Matemáticas y Ciencias Naturales

1.43%

1.53%

1.57%

No Clasificados

21.96%

32.03%

17.14%

100.00%

100.00%

100.00%

Nuevos alumnos

Matrícula total

Alumnos graduados

Antioquia

13.87%

13.72%

13.84%

Atlántico

4.62%

5.45%

4.50%

Bogotá D. C.

41.82%

30.49%

45.03%

Santander

5.64%

5.82%

5.58%

Total Por área básica del conocimiento

Total Nacional Por región-departamento

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 8. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008 según diferentes criterios

39-

7.74%

7.74%

7.81%

Cinco departamentos anteriores

73.70%

63.22%

76.76%

Resto

26.30%

36.77%

23.24%

100.00%

100.00%

100.00%

Total Nacional

Cuadro 9. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes 2015

2020

2025

Modelo demográfico

2.234.021

2.258.819

2.288.311

Modelo demográfico revisado

2.677.766

3.116.568

3.671.114

Carácter de instituciones

2.020.687

2.714.629

3.646.885

Áreas del conocimiento

2.020.687

2.714.629

3.646.885

Regiones-departamentos

2.249.150

3.071.922

4.195.676

Tendencias (ver apéndice estadístico):

VI. Modelos econométricos: probabilidad de asistencia a educación superior

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Valle del Cauca

Las proyecciones anteriores se pueden complementar con un análisis de tipo probabilístico que relacione el hecho de haber terminado bachillerato o no, con una serie de variables socioeconómicas observables, y si efectivamente se ha terminado el bachillerato relacionar este evento con el de asistir al sistema educativo. En este ejercicio se hace el supuesto de que si una persona ha terminado bachillerato y declara asistir al sistema educativo lo está haciendo a nivel de educación superior. El siguiente esquema resume el procedimiento en referencia.

40-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Terminó bachillerato

Población de 16 a 30 años de edad

Asiste a educación superior

Modelo probit

Modelo probit

No terminó bachillerato

No asiste a educación superior

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Modelos Probit

El proceso de estimación consistió en estimar modelos probit separados para cada una de las dos decisiones9. Para el primer modelo se tomó la población que se encuentra entre los 15 y los 29 años de edad y se estimó la probabilidad de que hubiera terminado o no bachillerato. Para el segundo, se tomó la población en el mismo grupo de edad que tenía título de bachiller y se estimó la probabilidad de que estuviera asistiendo al sistema educativo. Las variables utilizadas en las dos estimaciones fueron las mismas: la edad de la persona en forma cuadrática, el ingreso familiar per cápita (medido en miles de pesos) también en forma cuadrática, el sexo de la persona, medidas de la educación de los padres (variables para identificar si el padre/la madre 9 Este procedimiento debe considerarse como una primera aproximación, pues hay formas más sofisticadas, como la estimación de modelos anillados (nested), pero también más dispendiosas en materia de tiempo y de recursos computables para la realización del análisis. 41-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

tenían educación secundaria o terciaria) y una serie de variables cualitativas para identificar las ciudades donde vive la persona observada. Las formas cuadráticas se usan como una forma de estimar efectos diferenciales para diferentes niveles de las respectivas variables. En el caso de la edad, la hipótesis es que a medida que aquella aumenta también aumenta la probabilidad de que una persona tenga bachillerato, pero dicha probabilidad aumenta cada vez menos. Para esto se requiere que el coeficiente del término lineal sea positivo y el del término cuadrático (edad al cuadrado) sea negativo10. De manera similar, los aumentos en el ingreso familiar aumentan la probabilidad de que las personas estudien, pero dicho efecto aumenta cada vez menos. En otras palabras, se espera que tanto la edad como el ingreso familiar tengan efectos positivos pero decrecientes (rendimientos decrecientes) sobre la probabilidad de estudio. Se hicieron estimaciones para todas las áreas metropolitanas y para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali por separado. La información utilizada corresponde a la Gran Encuesta Integrada de Hogares del dane para el segundo trimestre del 2008, de donde se tomaron solo las áreas metropolitanas, porque son más relevantes para los propósitos de las predicciones de este documento. Antes de presentar los resultados de las regresiones probit, se presentan en el cuadro 10 los quintiles de ingreso que serán importantes para contextualizar dicho análisis. Cada celda presenta el nivel de ingreso que separa los dos quintiles. Por ejemplo, en las 13 áreas metropolitanas el 20% más pobre de la población tiene un ingreso familiar per cápita de $140.375 o menos; el 80% más pobre de la población (cuatro primeros quintiles) tiene un ingreso familiar per cápita de $820.000 o menos

VI.1. Asistencia a pregrados: resultados para las 13 áreas metropolitanas Los resultados de las estimaciones para las 13 áreas metropolitanas se presentan en los cuadros 11 y 12. El cuadro 11 presenta las estimaciones sobre la probabilidad de que una persona entre 15 y 19 años de edad haya terminado bachillerato, y en el cuadro 12 la probabilidad de que esté recibiendo educación superior, dado que la persona ha terminado bachillerato. En dichos cuadros se presentan dos modelos: el primero incluye variables cuantitativas (dummy) que identifican las ciudades, y el segundo excluye 10 Si los signos son contrarios (negativo el del térmico lineal y positivo el del cuadrático) el efecto de la variable consistirá en disminuir la probabilidad hasta cierto nivel, a partir del cual el efecto consistirá en aumentarla. 42-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

tales variables. En cada modelo se presentan tres columnas: la primera indica el coeficiente de regresión probit asociado con cada variable; la segunda indica el efecto marginal de dicha variable, es decir, el aumento o disminución en la probabilidad respectiva que se genera por un pequeño cambio en el valor de la variable explicativa11. Finalmente, en la tercera columna se presenta el coeficiente Z cuyo valor indica los niveles de significancia del coeficiente (y del efecto marginal). Si el valor de Z es superior a 1,96 (o menor de -1,96) el coeficiente tiene un nivel de significancia de 5% (o más). Para un nivel de significancia de 1% el valor crítico de Z es 2,57 (o -2,57). En la parte de abajo de cada cuadro se presenta información relevante para evaluar la calidad de las estimaciones en general, y los estimativos de las probabilidades estimadas por el modelo, como el estadístico Ch-cuadrado, la razón de verosimilitud y el Pseudo R-cuadrado. También se incluyen dos estimaciones adicionales: los valores críticos de la edad y del ingreso familiar per cápita. Dichos valores corresponden al punto donde la forma cuadrática de la variable respectiva maximiza la probabilidad, dado que las demás variables están en sus niveles promedio. Debe señalarse que, en general, los coeficientes de las variables que entran en forma cuadrática en las regresiones no se pueden analizar independientemente, puesto que no se trata de variables independientes sino de la misma variable. El análisis del cuadro 11 se inicia con una primera ecuación que corresponde a la probabilidad de que una persona entre 15 y 29 años de edad haya culminado el bachillerato. En general, la calidad de las estimaciones es buena. Los altos niveles de significancia estadística de las variables edad e ingreso familiar per cápita indican que los efectos de estas dos variables tienen un importante efecto marginal decreciente. En el caso de la edad, la probabilidad de que tener título de bachiller se maximiza alrededor de los 25 años. En el caso del ingreso familiar per cápita dicha probabilidad se maximiza cuando el ingreso mensual de la familia dividido por el número de miembros llega a $203 millones, lo cual corresponde a niveles de ingreso del 20% más alto de la población, según se puede observar en el cuadro 10. La conclusión que se puede derivar de estas observaciones es que, en efecto, la edad y el ingreso de la familia juegan un papel determinante en lo referente a que las personas logren terminar secundaria. 11 Debe recordarse que en el modelo probit los efectos marginales tienen el mismo signo que el coeficiente de regresión de la variable, pero que la magnitud de dicho efecto depende del valor que tomen las variables explicativas. En este caso, para el cálculo de los efectos marginales se usan los promedios de todas las variables.

43-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Con respecto al resto de las variables incluidas, que miden el efecto de algunas características socioeconómicas, se puede observar lo siguiente: el hecho de ser mujer tiene un efecto positivo y significativo en la probabilidad de que una persona tenga un título de bachiller. Las mujeres tienen una probabilidad de haber terminado bachillerato que es 6,6 puntos porcentuales mayor que la de los hombres de características similares. Las variables que miden el efecto de la educación de los padres también son significativas y el efecto marginal asociado con dichas variables crece con el nivel de educación de los padres. Por ejemplo, el hecho de que el padre de un joven haya logrado tener educación secundaria aumenta la probabilidad de que dicho joven haya terminado bachillerato en 15 puntos porcentuales con respecto a lo que sería si el padre no tuviera educación o tuviera solo educación primaria. Si el padre tuvo educación terciaria el incremento en la probabilidad es de 18,4 puntos porcentuales. Algo similar se puede decir con respecto a la educación de la madre. El efecto de la ciudad de residencia es interesante. La medición se hace con respecto a un grupo de control que incluye todas las áreas metropolitanas excepto las que aparecen en el cuadro 11. Los coeficientes de Medellín, Barranquilla y Bogotá son positivos, lo que indica que vivir en estas ciudades implica una probabilidad mayor de que sus jóvenes logren graduarse de bachillerato, en comparación con lo que sucede en las otras ciudades del grupo de control. Sin embargo, solo Bogotá presenta resultados estadísticamente significativos. Por otro lado, en Cali la variable correspondiente es negativa y significativa, lo cual indica que vivir en dicha ciudad implica tener una probabilidad de terminar bachillerato que es 3 puntos porcentuales menor que en el grupo de control (resto de áreas metropolitanas). El segundo modelo de la tabla 11 estima la probabilidad de que los jóvenes entre 15 y 29 años de edad que terminaron bachillerato estén asistiendo al sistema educativo, supuestamente, en un programa de educación superior. El análisis de estos resultados ofrece particularidades importantes que se discutirán a continuación. Primero, la estructura de signos de los coeficientes de regresión de la edad no es la esperada. Lo que se espera, de acuerdo con la hipótesis de rendimientos decrecientes, es que el término lineal tuviera signo positivo y el cuadrático negativo, pero en este caso los dos términos tienen signo negativo. Sin embargo, el hecho de que el nivel crítico de la edad sea negativo (-49 años) indica que el efecto de esta variable

44-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

sobre la demanda por servicios educativos postsecundarios es negativo para el rango de edad relevante. Es decir, los aumentos en edad hacen que disminuya la demanda por servicios educativos de educación superior. El efecto del ingreso familiar per cápita es muy fuerte y tiene la estructura de signos esperada. Esta evidencia sugiere que, en efecto, las familias con mayor ingreso tienen una probabilidad muy superior de asistir a la universidad que las de menor ingreso. El hecho de que el valor crítico del ingreso sea de $62 millones implica que el efecto positivo del ingreso cubre toda la población hasta el 20% más rico. Como la medida que se usa es el ingreso familiar per cápita, esta medida se controla por el efecto del tamaño de la familia. El sexo de la persona tiene un efecto significativo aunque no muy grande. Según las estimaciones, las mujeres tienen una probabilidad de asistir a educación postsecundaria que es 1,5 puntos porcentuales más alta que la de los hombres. El efecto de la educación de los padres es positivo, significativo, de magnitud considerable y además su efecto marginal crece con el nivel educativo: a medida que la educación de los padres aumenta, la probabilidad de que los hijos tengan educación aumenta también a una tasa creciente. El hecho de que los padres hayan alcanzado educación superior, en especial el hecho de que la madre haya alcanzado dicho nivel, tiene un efecto muy fuerte sobre la probabilidad de que los hijos asistan a la universidad o tengan un grado superior; si el padre tiene educación superior la probabilidad de que el joven demande servicios de este nivel educativo es 20,5 puntos porcentuales más alta que en el caso de que el padre no la tuviera. En el caso de la madre el incremento en probabilidad es casi 21,6 puntos porcentuales12. El efecto de las ciudades indica que las únicas que muestran un efecto significativo son Cali y Barranquilla, sin embargo, tales efectos son negativos. Los jóvenes que viven en dichas ciudades tienen una probabilidad menor, si se compara con la de aquellos que viven en el resto de las ciudades, de asistir a educación postsecundaria. La diferencia en el caso de Barranquilla es de -4,2 puntos. El caso de Cali

12 En el modelo estimado no se pueden sumar los efectos del padre y de la madre, pues cada uno de ellos es independiente. Es posible estimar un modelo diferente en el que las dos variables interactúen, lo cual permitiría conocer el efecto conjunto de ambas. 45-

VI.2. Asistencia a pregrados resultados para Bogotá y Cali El cuadro 12 muestra resultados de estimaciones separadas para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali, lo que nos permite profundizar en los fenómenos de asistencia universitaria en estas dos ciudades13.

El caso de Bogotá En el caso de Bogotá (primeros dos modelos del cuadro 12) los resultados no son muy diferentes a los ya encontrados para las áreas metropolitanas. Por ejemplo, se encuentra que la edad tiene un efecto cuadrático y significativo sobre la probabilidad de terminar bachillerato. El nivel de la edad crítica es de casi 25 años, lo que indica que a partir de dicho punto incrementos en la edad, posiblemente, disminuyen la probabilidad de que los jóvenes terminen bachillerato. Lo mismo sucede con el ingreso familiar per cápita que también tiene un efecto cuadrático y significativo. El nivel crítico de dicho ingreso es tan alto que su efecto positivo cubre la población hasta el quinto quintil de la distribución de ingresos (ver cuadro 10). Ser mujer tiene un efecto positivo significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato, la diferencia es de casi 5 puntos porcentuales con respecto a los hombres. Los niveles educativos de los padres tienen efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato, sin embargo, es el de la madre, en especial, el que resulta más significativo.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

es preocupante porque implica que vivir en dicha ciudad disminuye en aproximadamente 5,2 puntos porcentuales la probabilidad de que los jóvenes puedan asistir a la universidad. Con el fin de comparar la sensibilidad de los resultados con respecto a la inclusión de las ciudades mencionadas, se corrió el mismo modelo excluyendo dichas variables. Los resultados son casi idénticos a los descritos anteriormente. Sin embargo, el test de verosimilitud para la hipótesis nula, en donde las ciudades en conjunto no tienen ningún efecto, no permite rechazar dicha hipótesis ni en el modelo para estimar la probabilidad de tener bachillerato ni en el modelo de asistencia a universidad.

13 Cuando la ciudad se representa con una variable cuantitativa (dummy) en el modelo, como se hace en el cuadro 11, se supone que el efecto de todas las variables explicativas es el mismo para cada ciudad y que la variable dummy capta las diferencias de vivir en ella, con respecto a las demás. Sin embargo, cuando se estiman regresiones diferentes para cada ciudad, se supone que el efecto de cada variable explicativa es diferente, lo cual da más riqueza al análisis. 46-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

En cuanto a la probabilidad de estar asistiendo a universidad, se pueden resaltar los siguientes factores. En primer lugar: la edad, que tiene efecto negativo pero no significativo y, aunque la evidencia no es sólida, podría decirse que a medida que aumenta la edad la probabilidad de asistir al sistema educativo disminuye. En segundo lugar: el ingreso familiar, que tiene un efecto muy significativo sobre la probabilidad de asistir a la educación superior, pues, a medida que aumenta el ingreso de las familias, es más probable que los jóvenes estén en el sistema educativo superior. Dicho efecto, como se ha planteado, está sujeto a rendimientos decrecientes, es decir, el ingreso de las familias aumenta la probabilidad de asistencia universitaria pero a una tasa decreciente y dicho comportamiento aplica a por lo menos el 80% (o más) de la población más pobre. Una implicación importante es que los aumentos de ingreso en las familias pobres tienen un impacto mayor al que se presenta en las familias de mayores ingresos. El sexo de la persona, a diferencia del modelo anterior, no es significativo. No hay evidencia de que los hombres y las mujeres tengan diferencias en la probabilidad de asistir al sistema educativo superior. La educación de los padres también tiene efectos positivos y crecientes muy fuertes y significativos. Se debe resaltar que el hecho de que la mamá posea educación superior tiene un efecto mayor que el producido por un padre con el mismo nivel de educación, aumentando la probabilidad en 23 puntos porcentuales.

El caso de Cali Los resultados para Cali se presentan, como ya se dijo, en el cuadro 12 en las últimas columnas de la derecha. Los resultados muestran algunos aspectos interesantes y varias particularidades que se mencionan a continuación. Con respecto a la probabilidad de que los jóvenes tengan bachillerato se encuentra que la edad tiene el efecto cuadrático esperado: la probabilidad de tener bachillerato aumenta con la edad y su nivel máximo se alcanza alrededor de los 24,5 años. El hecho de ser mujer tiene efectos positivos y significativos: la probabilidad de tener bachillerato de las mujeres cuya edad se encuentra entre los 15 y los 29 años es 7 puntos porcentuales mayor que la de los hombres en este mismo rango de edades. La educación de los padres también tiene efectos positivos, significativos e importantes sobre la probabilidad de que los jóvenes tengan bachillerato. Llama la atención el hecho de que el valor crítico del ingreso familiar 47-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

per cápita (valor en el que se maximiza la probabilidad de tener bachillerato para la población de 15 a 29 años) sea tan bajo, solo $17.250, hecho que lo pone en el primer quintil. Esto quiere decir que en el caso de Cali no parece haber diferencia en los logros académicos (medidos por la obtención de bachillerato) por niveles de ingreso. Aunque puede haber explicaciones sociológicas y demográficas para este resultado, ciertamente no es el que se esperaba. Al igual que en los casos anteriores, el ingreso familiar no parece ser un factor importante en la determinación de este evento. La probabilidad de que los jóvenes estén asistiendo a educación postsecundaria se comporta de manera similar a lo ya encontrado en Bogotá; la edad no parece tener un efecto significativo, el ingreso familiar per cápita es una variable muy importante y tiene un efecto significativo positivo que cubre a la gran mayoría de la población de bajos ingresos. El hecho de ser mujer no es un factor significativo en la determinación de asistir a educación superior. Por otro lado, la educación de los padres también tiene fuertes efectos positivos y significativos, pero no hay mucha diferencia entre el efecto de la educación del padre y el de la madre. Al igual que en el caso anterior, el valor crítico del ingreso familiar per cápita es mucho menor de lo que se encuentra en otras ciudades ($9.094). Esto puede significar que el ingreso familiar no está asociado con mayor estudio para el grupo de edad de 15 a 29 años, sea porque no consideran el estudio importante o porque posponen sus decisiones para edades posteriores. Sin embargo, se debe reconocer que la variable ingreso familiar no tiene el comportamiento que presenta en otras ciudades y que se esperaba en el caso de Cali. Los esfuerzos que se hicieron para encontrar la posible ocurrencia de algún error en el manejo de la información estadística no arrojaron ningún resultado14. Vale la pena anotar que tanto los niveles de asistencia a educación postsecundaria como los de haberla terminado son muy inferiores en Cali si se comparan con los de Bogotá y en el resto de áreas metropolitanas. Esto se puede evidenciar en la probabilidad que se observa al final de los cuadros 11 y 12. Dicha probabilidad representa la proporción de la muestra que asiste al sistema universitario y, como se puede

14 La información se procesó para toda la muestra de áreas metropolitanas y solamente al final se separaron las diferentes ciudades para estimar las ecuaciones de probabilidad. Los resultados para todas las áreas metropolitanas son consistentes con la hipótesis de que el ingreso de la familia es un factor importante para determinar los logros educacionales, excepto en el caso de Cali. 48-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

VI.3. Predicciones de población en pregrado a partir de los modelos probit Es posible hacer predicciones sobre el número de estudiantes en la educación superior a partir de los modelos anteriores. En general, la probabilidad de que una persona asista a la educación superior (tasa de asistencia) estaría dada por: Ps = Pb*Pa Donde: Pb es la probabilidad promedio de que una persona que tenga entre 15 y 29 años haya terminado bachillerato; Pa es la probabilidad de que una persona que haya terminado bachillerato asista a la educación superior; y Ps es la probabilidad de que una persona asista a la universidad dado que tiene entre 15 y 29 años de edad. Ps también podría interpretarse como la tasa promedio de asistencia a la educación superior de la población entre 15 y 29 años. Los valores estimados de Pb y Pa para el año 2008 se presentan al final de cada uno de los cuadros 11 y 12. Por ejemplo, en el caso de las 13 áreas metropolitanas la probabilidad predicha de que una persona entre 15 y 29 años haya terminado bachillerato es de 78,13% y la probabilidad de que una persona de la misma edad que efectivamente haya terminado sus estudios de secundaria esté asistiendo al sistema educativo (educación superior) es de 29,39%. A partir de estas ecuaciones, y haciendo algunos supuestos sobre el comportamiento de las variables explicativas, se pueden hacer estimaciones sobre el número de estudiantes que asisten al sistema educativo en postsecundaria. En el ejercicio que se presenta a continuación suponemos que el ingreso familiar per cápita aumenta anualmente, lo cual nos permite hacer predicciones para el periodo 2010-2025. Más específicamente se toman dos escenarios: uno en el que el ingreso familiar per cápita aumenta a una tasa de 1,5% anual y otro en el que aumenta a una tasa de 2,5%. Se supone que las demás variables se mantienen constantes. La base para la estimación del número de estudiantes que cursan educación superior es la población cuya edad está entre 15 y 29 años. Los resultados de dichas estimaciones se presentan en el cuadro 13.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

apreciar, en el caso de Cali es 0,24 (o 24%), mientras que para Bogotá es de 37,8% y para el total de áreas metropolitanas es de 32,4%.

49-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Este cuadro muestra los resultados de las predicciones partiendo del supuesto de que todas las cabeceras están afectadas de la misma manera por las variables explicativas. Las diferencias entre ellas están dadas solamente por las características captadas por la variable dummy que representa dicha ciudad. Para fines de comparación se incluyen también en el cuadro mencionado las predicciones hechas a partir del modelo demográfico revisado. Como puede apreciarse para el total de cabeceras, las predicciones a partir de los modelos probits son mayores que las del modelo demográfico revisado, pero crecen a una tasa mucho menor. Esto hace que para el año 2025 las predicciones converjan y que tanto la predicción del modelo demográfico como la del modelo probit, suponiendo un crecimiento del ingreso familiar per cápita de 1,5%, sean casi idénticas. En general, las predicciones para los diferentes departamentos que se presentan en el cuadro 13 siguen la misma tendencia ya mencionada (convergencia a medida que el tiempo avanza), excepto en los casos de Bogotá y el Valle del Cauca. En el caso de Bogotá las predicciones del modelo probit son inferiores a las del modelo demográfico y en vez de converger a través del tiempo se apartan. En el caso del Valle del Cauca la tasa de crecimiento de las predicciones del modelo probit es mayor que las del modelo demográfico y por lo tanto tampoco hay convergencia en las predicciones. Debido a lo anterior, y al hecho de que Bogotá y Cali son sedes de la Universidad Javeriana, se hicieron proyecciones usando funciones probit especialmente calculadas para las dos ciudades que se presentaron en el cuadro 12. Dichas predicciones se presentan en el cuadro 14. Los resultados del cuadro 14 acercan las predicciones del modelo probit a las demográficas y en el caso de Bogotá logran establecer convergencia a través del tiempo entre los dos modelos. Sin embargo, en el caso de Cali las predicciones del modelo probit siguen mostrando tasas de crecimiento mayores que las del demográfico.

VI.4. Probabilidad de asistir a posgrados Dada la importancia que los servicios de educación superior a nivel de posgrado (particularmente especializaciones y maestrías) han venido adquiriendo, a continuación se hace un intento para estimar las probabilidades de que las personas de 25 años de edad y más demanden dichos servicios. 50-

Resultados para las áreas metropolitanas El primer modelo (tabla 15) estima la probabilidad de que una persona de 25 años de edad o más haya terminado una carrera universitaria. Según los resultados, dicha probabilidad está explicada bastante bien por las variables utilizadas. La educación tiene un efecto cuadrático muy significativo que implica que la probabilidad de haber terminado una carrera universitaria aumenta con la edad y se maximiza alrededor de los 59 años. Este comportamiento probablemente está relacionado con las diferencias intergeneracionales en los logros educativos, en el sentido de que las personas de generaciones anteriores (mayores de 55 años en el momento de la encuesta) tuvieron menos oportunidades educativas que los de generaciones más recientes. Los resultados no muestran ninguna evidencia de que haya diferencia entre hombres y mujeres, como se deduce de la no significancia del coeficiente Z asociado con el efecto marginal de dicha tabla (para que se logren niveles de significación de 5% o más el valor de Z debe ser 1,96 o superior). La educación de los padres es muy significativa y tiene un efecto creciente: entre mayor es el nivel educativo de los padres mayor es el efecto marginal sobre la probabilidad de que los hijos terminen educación universitaria. Además, como se ha observado ya en otros resultados, los niveles educativos de las madres tienen, ceteris paribus, o manteniendo todo lo demás constante, un efecto mayor que el de los padres.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

El modelo que se usa es muy similar a los anteriores. Primero se estima la probabilidad de que la población en la muestra tenga un título de pregrado y después la probabilidad de que esté asistiendo a un programa de posgrado o de que ya lo haya cursado. Los resultados se presentan en la tabla 15, para las 13 áreas metropolitanas, y en los cuadros 16 y 17, para Bogotá y Cali respectivamente. Las variables explicativas que se utilizan son las mismas que se usaron para las regresiones anteriores. Sin embargo, dado que las personas que se incluyen en la muestra ya son mayores de 25 años y, probablemente, se encuentran vinculadas al mercado laboral15, el uso del ingreso familiar como variable explicativa puede generar problemas pues no es completamente exógeno. Por esta razón, se estimaron regresiones que incluyen y que excluyen dicho ingreso.

15 También quienes se encuentran estudiando cursos de posgrado trabajan, puesto que la mayoría de las maestrías y especializaciones en Colombia son nocturnas. 51-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Si se comparan ciudades, se encuentra que el hecho de vivir en Bogotá aumenta en casi 5 puntos porcentuales la probabilidad de tener un grado universitario, con respecto a la que tienen los que viven en otras áreas metropolitanas. Las ciudades de Barranquilla y Bucaramanga no presentan evidencia de ser diferentes al promedio de las áreas metropolitanas (sus coeficientes tienen niveles de significancia muy bajos). Sin embargo, vivir en Medellín o Cali está asociado con menores probabilidades de tener un título universitario. En el caso de Medellín la probabilidad es menor 2,7 puntos porcentuales y en Cali, ceteris paribus, o manteniendo todo lo demás constante, es menor 4,3 puntos porcentuales. En otras palabras, la probabilidad de tener un título universitario para quienes viven en Cali es 4,3 puntos porcentuales menor que la de aquellos que viven en otras ciudades. Como se dijo anteriormente, la inclusión del ingreso familiar per cápita puede generar problemas de endogeneidad, puesto que en el grupo de edad con el que se está trabajando el ingreso de la persona observada, que seguramente es un componente importante del ingreso familiar, no es tanto un determinante de sus logros educativos sino un resultado de dichos logros. Esto hace del ingreso una variable endógena más que exógena, por lo tanto incluirla puede generar sesgos e inconsistencias en los resultados. Por esa razón se presentan dos versiones del primer modelo, uno que incluye y otro que excluye dicha variable. Desde el punto de vista cualitativo los resultados son muy similares. Con estas clarificaciones se puede ver que el ingreso familiar per cápita tiene un efecto muy fuerte y significativo, y que aumenta la probabilidad de tener un título universitario a una tasa decreciente, pero su efecto se extiende hasta el quintil 5 de la distribución de ingresos. Si se pasa ahora al segundo modelo, que estima la probabilidad de que una persona que tenga un título universitario también tenga un posgrado o esté cursándolo, podemos resaltar los siguientes resultados: •  La edad tiene un claro y significativo efecto cuadrático sobre dicha probabilidad. El efecto es positivo hasta la edad de 54 años. Hay alguna evidencia de que las mujeres tienen una menor probabilidad de tener o estar haciendo posgrados, pero no es suficientemente fuerte para que sea significativa. •  Por otro lado, la educación de los padres, especialmente la de la madre, resulta importante para la determinación de la probabilidad de estudios de posgrado. El patrón es similar a lo que se ha encontrado: los efectos marginales de la educación de las madres son más fuertes que los de los padres y, en este último caso, el efecto de que el padre tenga educación secundaria ni siquiera es estadísticamente significativo.

52-

Los casos de Bogotá y Cali Los resultados para estas dos ciudades, presentadas en los cuadros 16 y 17, son similares a los de las 13 áreas metropolitanas. Por esta razón nos limitaremos únicamente a señalar los aspectos en que difieren o que son especialmente interesantes. En cuanto a la probabilidad de tener un título universitario, la única diferencia notable que se observa es que en el caso de Bogotá el coeficiente de la variable sexo tiene signo negativo, aunque no es significativo, lo cual es evidencia, aunque débil, de que las mujeres probablemente tienen una menor probabilidad de tener un título universitario de pregrado. El caso de Cali es similar al de las 13 áreas metropolitanas (efecto positivo) y aunque no tiene la robustez necesaria para ser significativo, el coeficiente Z es bastante alto. Las principales diferencias se encuentran en la ecuación que estima la probabilidad de tener o estar cursando estudios de posgrado y están asociadas, fundamentalmente, con los bajos niveles de significancia de las variables explicativas. En general, para Bogotá y Cali las únicas variables significativas son la edad de las personas y el hecho de que el padre haya tenido educación postsecundaria. Esto indica que probablemente la muestra disponible para hacer estos análisis no es suficientemente buena para desagregar a nivel de ciudad y que los análisis deben limitarse al conjunto de las 13 áreas metropolitanas.

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

•  Por ciudades la única que muestra un efecto significativo es Barranquilla, las demás no presentan evidencia de ser diferentes al grupo de control. En el caso de Barranquilla el efecto es negativo e indica que vivir en dicha ciudad está asociado a una probabilidad de tener o estar haciendo un posgrado catorce puntos porcentuales inferior al promedio. •  La inclusión del ingreso per cápita no afecta los resultados descritos. Dicha variable, con los problemas que ya se mencionaron, aumenta de manera significativa la probabilidad de tener o estar haciendo estudios de posgrado.

Resumen de los resultados de modelos probit En general, se encontró que las principales explicaciones acerca de los logros educacionales están bastante bien expuestas por las variables incluidas en los modelos de regresión. Dado que la población objetivo de las políticas educativas es joven, la edad juega un papel importante en la explicación de los logros 53-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

educacionales. Lo mismo puede decirse del ingreso familiar, especialmente en cuanto a la explicación de logos a nivel de pregrado. La educación de los padres es, en general, un importante factor explicativo de los logros educativos y, en muchos casos, la educación de la madre resulta más determinante que la del padre. En cuanto a las ciudades, los resultados muestran que vivir en Bogotá está asociado con una probabilidad mayor de logro educativo que en el resto de áreas metropolitanas, pero vivir en Cali tiene el efecto contrario (una menor probabilidad de logro). Las proyecciones de la población con bachillerato y de la población asistente a educación superior, hechas a partir de los modelos probabilísticos, tienden a ser mayores que las de los modelos demográficos presentados anteriormente, pero la tasa de crecimiento implícita es menor. Esto hace que, bajo los supuestos de crecimiento de alrededor de 2,5% en el ingreso per cápita (que puede equivaler a un crecimiento económico sostenido de largo plazo de 4 o 4,5% anual), para el año 2025 los dos métodos de predicción converjan. Finalmente, se estimaron modelos probabilísticos para calcular la demanda por educación de posgrado. La edad de las personas y la educación de los padres resultan ser importantes factores de logro educativo a este nivel, no así los ingresos familiares. Esto probablemente se debe a que cuando se trata de personas que demandan servicios educativos de posgrado, los ingresos del hogar son, en gran parte, los que dichos demandantes tienen, por lo tanto estos ingresos son más el resultado de sus logros educativos que la causa de dichos logros, es decir, tienen un alto componente endógeno. Cuadro 10. Quintiles del ingreso familiar per cápita Quintil

Trece áreas metropolitanas

Bogotá

Cali

Primero

$ 140.375

$ 200.000

$ 150.000

Segundo

$ 250.000

$ 350.000

$ 253.833

Tercero

$ 416.667

$ 550.958

$ 425.000

Cuarto

$ 820.000

$ 1.016.667

$ 866.671

Quinto

$ 403.000.000

$ 403.000.000

$ 285.000.000

54-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Variables explicativas

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Años de edad

0,91889

0,27115

33,32

-0,08253

-0,02843

-2,25

0,91941

0,27152

33,36

-0,08606

-0,02966

-2,35

Años de edad al cuadrado

-0,01843

-0,00544

-30,96

-0,00083

-0,00028

-1,04

-0,01844

-0,00544

-30,99

-0,00075

-0,00026

-0,95

Ingreso familiar per cápita

0,00025

0,00007

19,99

0,00008

0,00003

12,97

0,00025

0,00007

20,08

0,00008

0,00003

13,73

Ingreso familiar per cápita al cuadrado

-6,250E-10

-1,840E10

-18,03

-6,030E-10

-2,080E10

-18,93

-6,240E-10

-1,840E10

-18,08

-6,500E-10

-2,240E10

-20,47

sexo (mujeres = 1)

0,22160

0,06565

11,5

0,04280

0,01473

1,96

0,22113

0,06556

11,48

0,04338

0,01493

1,99

Padre alcanzó educación secundaria

0,55600

0,14996

22,95

0,22032

0,07704

8,48

0,55521

0,14990

22,98

0,21077

0,07369

8,14

Padre alcanzó educación superior

0,82025

0,18374

18,06

0,55589

0,20562

15,79

0,82603

0,18484

18,22

0,54652

0,20207

15,59

Madre alcanzó educación secundaria

0,58116

0,16093

24,89

0,18984

0,06579

7,38

0,58258

0,16144

24,97

0,19052

0,06606

7,42

Madre alcanzó educación superior

0,78905

0,17452

15,77

0,57915

0,21625

14,79

0,79323

0,17534

15,88

0,58274

0,21771

14,91

Medellín**

0,04008

0,01168

1,26

0,04540

0,01578

1,29

Barranquilla**

0,03464

0,01011

1,03

-0,12579

-0,04209

-3,3

Bogotá**

0,12819

0,03625

3,46

0,06960

0,02433

1,85

Bucaramanga**

-0,02803

-0,00835

-0,75

0,06495

0,02270

1,54

Cali**

-0,09969

-0,03036

-2,75

-0,15675

-0,05192

-3,59

Intercepto

-11,19630

-35,8

1,44819

-35,82

1,48151

Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0

3,47

11,19529

23483

16946

23483

16946

5269,47

3510,46

5245,35

3476,85

0

0

0

0

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 11. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior

3,55

55-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Coeficiente Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000)

dF/dx

z

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Coeficiente

dF/dx

z

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Coeficiente

dF/dx

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

z

Coeficiente

0,1897

0,1645

0,1888

0,1629

-11253,319

-8916,3274

-11265,376

-8933,1343

24,94

-49,94

24,94

-57,42

$ 202.880

$ 62.521

$ 203.285

$ 61.385

dF/dx

Probabilidad observada

0,72163

0,32385

0,72163

0,32385

Probabilidad predicha

0,78130

0,29390

0,78100

0,29421

z

* Dado que terminaron secundaria. ** Grupo de referencia = resto de áreas metropolitanas (Manizales, Pasto, Pereira, Cúcuta, Ibagué, Montería, Cartagena y Villavicencio)

Cuadro 12. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior Ecuaciones para Bogotá Variables Explicativas

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Ecuaciones para Cali

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Variables explicativas

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Años de edad

1,02527

0,18333

10,06

-0,03317

-0,01237

-0,28

1,03546

0,31925

10,36

0,01312

0,00408

0,09

Años de edad al cuadrado

-0,02066

-0,00369

-9,4

-0,00184

-0,00068

-0,73

-0,02117

-0,00653

-9,86

-0,00272

-0,00085

-0,87

Ingreso familiar per cápita

0,00051

0,00009

6,26

0,00011

0,00004

5,61

0,00073

0,00023

7,65

0,00029

0,00009

5,07

Ingreso familiar per cápita al -1,240E-09 cuadrado

-2,220E10

-5,84

-4,670E-10

-1,740E10

-4,08

-2,120E-08

-6,550E09

-4,53

-1,590E-08

-4,950E09

-3,93

sexo (mujeres = 1)

0,27089

0,04896

3,85

-0,04125

-0,01539

-0,59

0,23267

0,07191

3,33

0,08205

0,02545

0,98

Padre alcanzó educación secundaria

0,50444

0,07817

5,33

0,30601

0,11613

3,46

0,78895

0,21396

9,12

0,19475

0,06156

2,03

56-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Variables Explicativas

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Ecuaciones para Cali

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Probabilidad de terminar bachillerato (Pb)

Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)*

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Coeficiente

dF/dx

z

Padre alcanzó educación superior

0,60017

0,08715

4,27

0,46104

0,17633

4,37

0,69902

0,17284

4,17

0,43329

0,14679

3,1

Madre alcanzó educación secundaria

0,59671

0,09766

6,86

0,13916

0,05210

1,59

0,53682

0,15595

6,43

0,24777

0,07787

2,6

Madre alcanzó educación superior

0,71336

0,09434

4,27

0,59531

0,22993

5,05

0,60000

0,15018

2,87

0,62288

0,22008

3,81

-10,72

0,95326

0,71

-12,69543

-11,12

-0,04098

Intercepto Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000)

-12,40777 2062

1620

1793

1231

475,82

401,24

503,27

241,87

0

0

0

0

0,222

0,1867

0,2257

0,1669

-833,65057

-873,88015

-863,29831

-603,56214

24,82

-9,03

24,45

2,41

$ 204.637

$ 119.593

$ 17.250

$ 9.094

-0,02

Probabilidad observada

0,78565

0,37840

0,68656

0,27539

Probabilidad predicha

0,89740

0,35669

0,76359

0,24005

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Ecuaciones para Bogotá

57-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Años

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

Total cabeceras Proyecciones modelo demográfico revisado

1.809.667 1.893.975 2.065.290 2.166.046 2.265.636

1,32%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

2.041.807 2.097.396 2.191.776 2.227.124 2.267.039

0,62%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

2.041.807 2.103.600 2.216.601 2.274.395 2.341.492

0,81%

Proyecciones modelo probit

Cabeceras Antioquia Proyecciones modelo demográfico revisado

172.169

259.231

268.810

265.917

263.360

2,50%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

280.537

290.659

304.911

305.722

307.124

0,53%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

280.537

291.518

308.361

312.204

317.198

0,72%

Proyecciones modelo probit

Cabeceras Atlántico Proyecciones Modelo Demográfico Revisado

112.242

117.878

131.365

144.173

157.111

1,98%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

133.516

136.127

449.561

143.620

146.975

0,56%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

133.516

136.532

142.056

146.684

151.827

0,76%

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 13. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria según el modelo probit*

Proyecciones Modelo Probit

Distrito Capital Proyecciones modelo demográfico revisado

493.112

516.377

579.407

626.734

673.114

1,83%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

445.186

451.923

461.079

470.138

480.775

0,45%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

445.186

453.253

466.272

480.061

496.474

0,64%

Proyecciones modelo probit

58-

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cabeceras Santander Proyecciones modelo demográfico revisado

78.108

88.566

112.066

128.354

142.728

3,55%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

90.526

91.649

240.434

88.050

84.979

-0,37%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

90.526

91.921

92.647

89.924

87.778

-0,18%

Proyecciones modelo probit

Cabeceras Valle del Cauca Proyecciones modelo demográfico revisado

145.507

148.902

153.954

152.578

151.633

0,24%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

223.110

228.272

235.492

236.035

237.108

0,36%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

223.110

228.955

238.189

246.094

250.006

0,67%

Proyecciones modelo probit

* Basadas en el modelo estimado en el cuadro 2.

Cuadro 14. Proyecciones del número de estudiantes en educación universitaria para distrito capital y cabeceras del Valle del Cauca basadas en ecuaciones de Bogotá y Cali** Años

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Años

Distrito Capital Proyecciones modelo demográfico revisado

493.112

516.377

579.407

626.734

673.114

1,83%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

610.140

621.345

639.005

656.762

676.928

0,61%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

610.140

624.497

651.016

679.075

711.137

0,90%

Proyecciones modelo probit

59-

2008

2010

2015

2020

2025

Tasa crecimiento anual promedio

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cabeceras Valle del Cauca Proyecciones modelo demográfico revisado

145.507

148.902

153.954

152.578

151.633

0,24%

Crecimiento ingreso 1,5% anual

183.615

189.540

200.067

205.379

211.505

0,83%

Crecimiento ingreso 2,5% anual

183.615

191.253

206.917

218.396

231.958

1,37%

Proyecciones modelo probit

* Basadas en los modelos estimados en el cuadro 3.

Cuadro 15. Probabilidad de asistir a posgrados en 13 áreas metropolitanas Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno

Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Años de edad

0,07709

0,02465

17,58

0,07703

0,02460

17,46

0,07731

0,02565

8,85

0,07656

0,02537

8,74

Años de edad al cuadrado

-0,00065

-0,00021

-14,24

-0,00067

-0,00021

-14,51

-0,00071

-0,00024

-7,82

-0,00071

-0,00024

-7,8

Ingreso familiar per cápita

0,00006

0,00002

17,39

0,00002

0,00001

5,63

Ingreso familiar per cápita al cuadrado

0,00000

0,00000

-14,6

0,00000

0,00000

-4,59

sexo (mujeres = 1)

0,00417

0,00133

0,24

-0,00544

-0,00174

-0,31

-0,05716

-0,01899

-1,76

-0,06047

-0,02006

-1,86

Padre alcanzó educación secundaria

0,30471

0,10231

12,96

0,29156

0,09760

12,32

0,00438

0,00145

0,1

-0,00460

-0,00152

-0,1

Padre alcanzó educación superior

0,84093

0,30929

25,56

0,79992

0,29318

24,13

0,18876

0,06439

3,65

0,16666

0,05661

3,2

Madre alcanzó educación secundaria

0,40125

0,13531

17,62

0,38128

0,12814

16,63

0,11199

0,03744

2,66

0,10809

0,03607

2,56

Madre alcanzó educación superior

0,84517

0,31493

19,28

0,82378

0,30638

18,68

0,28765

0,10101

4,56

0,27701

0,09698

4,39

Medellín**

-0,08600

-0,02689

-3,00

-0,13934

-0,04286

-4,77

-0,01414

-0,00468

-0,26

-0,06442

-0,02101

-1,17

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Años

60-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Barranquilla**

-0,01518

-0,00483

-0,51

0,01247

0,00399

0,42

-0,48214

-0,13977

-8,15

-0,46602

-0,13554

-7,86

Bogotá**

0,14143

0,04685

4,88

0,11769

0,03872

4,03

0,01233

0,00410

0,25

-0,00599

-0,00198

-0,12

Bucaramanga**

0,00838

0,00269

0,23

-0,00087

-0,00028

-0,02

-0,06160

-0,02010

-0,91

-0,07555

-0,02452

-1,11

Cali**

-0,13937

-0,04276

-4,03

-0,15257

-0,04654

-4,38

0,01687

0,00562

0,26

0,00659

0,00219

0,1

Intercepto

-2,94499

-28,92

-2,94929

-28,81

-2,54384

12,38

-2,53813

Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación

26062

26062

7062

7062

3279,11

3607,1

233,9

266,24

0

0

0

0

0,1077

0,1185

0,028

0,0319

-13586,397

-13422,405

-4060,6632

-4044,4958

59,16

57,64

54,12

53,67

Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000)

$ 172.360

12,33

$ 124.863

Probabilidad observada

0,27097

0,27097

0,27853

0,27853

Probabilidad predicha

0,25300

0,25232

0,27194

0,27113

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno

Probabilidad de tener título de pregrado

Cuadro 16. Probabilidad de asistir a posgrados en Bogotá Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno

Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Años de edad

0,07581

0,02781

6,31

0,07453

0,02735

6,19

0,0396196

0,0139872

1,85

0,03816

0,01189

1,76

Años de edad al cuadrado

-0,00061

-0,00022

-5,05

-0,00061

-0,00022

-5,01

-0,00042

-0,00015

-1,92

-0,00042

-0,00013

-1,88

0,00002

0,00001

3,13

0,00007

0,00002

3,5

Ingreso familiar per cápita

61-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Coeficiente

dF/dx

Z

Ingreso familiar per cápita al cuadrado

Coeficiente

dF/dx

Z

0,00000

0,00000

-2,65

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

0,00000

0,00000

-2,67

sexo (mujeres = 1)

-0,08229

-0,03021

-1,55

-0,09032

-0,03317

-1,7

-0,01371

-0,00484

-0,16

-0,02327

-0,00725

-0,27

Padre alcanzó educación secundaria

0,46578

0,17716

6,43

0,45134

0,17158

6,2

0,13434

0,04808

1,11

0,14477

0,04608

1,19

Padre alcanzó educación superior

0,91517

0,35068

10,34

0,89882

0,34465

10,12

0,26057

0,09364

1,97

0,23297

0,07437

1,75

Madre alcanzó educación secundaria

0,30797

0,11546

4,38

0,29063

0,10887

4,11

0,16276

0,05794

1,43

0,11195

0,03518

0,97

Madre alcanzó educación superior

0,74817

0,29020

6,58

0,73045

0,28343

6,4

0,25614

0,09365

1,67

0,21067

0,06858

1,36

Intercepto

-2,79920

-9,81

-2,76199

-9,65

-1,57616

-3,11

-1,62094

Número observaciones

2679

2679

954

954

Ch-cuadrado

471,9

482,68

23,97

39,72

0

0

0,0012

0

0,1353

0,1384

0,0202

0,0334

-1508,4613

-1503,0697

-581,99953

-574,1259

61,18

46,81

45,75

45,76

Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000)

$ 189.845

-3,16

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno

Probabilidad de tener título de pregrado

$ 30.459

Probabilidad observada

0,35610

0,35610

0,31447

0,31447

Probabilidad predicha

0,34118

0,34130

0,31049

0,24081

62-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno

Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Coeficiente

dF/dx

Z

Años de edad

0,10739

0,03173

6,15

0,11761

0,03442

6,5

0,0668468

0,0233348

1,96

0,06777

0,02364

1,98

Años de edad al cuadrado

-0,00098

-0,00029 -5,33

-0,00114

-0,00033

-5,97

-0,00054

-0,00019

-1,53

-0,00056

-0,00020 -1,59

Ingreso Familiar per cápita

0,00015

0,00004

8,87

0,00002

0,00001

1,33

Ingreso familiar per cápita al cuadrado

0,00000

0,00000

-7,12

0,00000

0,00000

-1,29

sexo (mujeres = 1)

0,12071

0,03553

1,84

0,09361

0,02732

1,39

0,10164

0,03537

0,81

0,09211

0,03204

0,73

Padre alcanzo educación secundaria

0,23323

0,07195

2,7

0,21640

0,06598

2,46

0,17569

0,06246

1,01

0,17522

0,06226

1

Padre alcanzó educación superior

0,91350

0,32351

8,23

0,87675

0,30783

7,73

0,40767

0,14760

2,2

0,39137

0,14148

2,1

Madre alcanzó educación secundaria

0,40655

0,12744

4,96

0,36275

0,11211

4,32

0,13383

0,04696

0,82

0,11654

0,04085

0,71

Madre alcanzó educación superior

0,78973

0,28281

4,84

0,70339

0,24754

4,21

0,02690

0,00944

0,11

0,01830

0,00641

0,08

Intercepto

-3,79061

-9,35

-4,05565

-9,66

-2,60893

-3,16

-2,63715

Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación

1981

1981

477

477

251,25

340,09

17,09

18,83

0

0

0,0168

0,0267

0,1149

0,1555

0,029

0,032

-967,85958

-923,4374

-286,06698

-285,19595

54,92

51,46

62,09

60,60

Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000)

$ 152.062

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Cuadro 17. Probabilidad de asistir a posgrados en Cali

-3,19

$ 145.028

Probabilidad observada

0,24079

0,24079

0,30818

0,30818

Probabilidad predicha

0,21919

0,21559

0,30266

0,30225

63-

Anexo Estimación de retornos a la educación Modelo Spline Un elemento adicional importante para entender las decisiones educativas de los individuos (demanda por servicios educativos) es el tener estimaciones de la rentabilidad de la educación16. Este indicador mide el incremento promedio en los ingresos de las personas por cada año adicional de educación que obtengan, por lo tanto, provee importante información para predecir el comportamiento de la demanda por servicios educativos, pues los proyectos educativos con mayor tasa de rentabilidad, posiblemente, van a ser los que mayor demanda mostrarán en el futuro. Una forma de obtener estas tasas de rentabilidad es a través de la estimación de ecuaciones de ingreso (o ecuaciones de Mincer), que en su forma más simple proporcionan un estimativo del incremento proporcional promedio en ingresos por cada año adicional de educación. Hay muchas variantes de esta ecuación que permiten obtener estimativos diferentes para diferentes niveles educativos. Una de esas variantes, especialmente atractiva por la flexibilidad que ofrece, es la que se conoce con el nombre de Modelo Spline17.

16 La forma más común de medir la rentabilidad en la educación es a través de la tasa de retorno. Esta es una medida que estima el porcentaje en que aumentan los ingresos de las personas por cada año adicional de educación que obtengan. 17 Ver Poirier, D. J. 1976. The Economics of Structural Change. Amsterdam: North Holland. Una aplicación de este modelo al caso colombiano se puede encontrar en Tenjo, J. “Evolución de los Retornos a la Educación 1976-1989”, en Planeación y Desarrollo, Revista del Departamento Nacional de Planeación, Bogotá. Vol. xxiv, diciembre 1993, pp. 85-102. 64-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

La forma básica del modelo que se va a emplear en esta estimación es una que permite obtener estimaciones diferentes para diferentes niveles educativos, a saber: primaria, diferentes tipos de secundaria y diferentes tipos de educación superior. El modelo es el siguiente:

Anexo

Modelo Spline

ln(Y)= β0 + β1E + β2X + β3X2 + β4Sexo + β5Bgta + β6Cali + δ1M1E + δ2M2E + δ3M3E + θ1S1E + θ2S2 E + θ3S3E + θ4S4E Donde: E = Años (número de grados) de Educación aprobados. X = Años de experiencia potencial laboral (estimada como la edad menos los años de educación, menos 5). Sexo Variable cualitativa igual a 1 si es mujer, 0 si es hombre. Bgta Variable cualitativa igual a 1 si la persona vive en Bogotá, 0 si vive en otra parte. Cali Variable cualitativa igual a 1 si la persona vive en Cali, 0 si vive en otra parte. Las siguientes variables dummy o variables cualitativas asociadas con los diferentes niveles educativos sirven para obtener tasas de retorno diferenciales. M1 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media sin título, cero en caso contrario. M2 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media con título técnico, cero en caso contrario. M3 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media con título académico, cero en caso contrario. S1 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior sin título, cero en caso contrario. S2 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior técnica, cero en caso contrario. S3 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior académica, cero en caso contrario. S4 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene posgrado, cero en caso contrario. βi, δj y θk son parámetros asociados a las variables anteriores. 65-

Educación básica: Educación media sin título Educación media técnica Educación media académica Educación superior sin título Educación superior técnica Educación superior académica Educación posgrado

Anexo

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

El Modelo Spline indica que la interacción de las anteriores variables dummy con los niveles educativos (variable E) permite estimar tasas de retorno a la educación diferenciales para los logros educativos. De esta forma, los parámetros δj y θk se pueden interpretar como premios porcentuales que reciben los trabajadores por logros educativos superiores a la educación básica. Según lo anterior, los retornos a la educación son los siguientes: β1 β1 + δ1 β1 + δ2 β1 + δ3 β1 + θ1 β1 + θ2 β1 + θ3 β1 + θ4

En algunos estimativos no se incluyeron las variables M1, M2 y M3 y por lo tanto solo se estiman premios a la tasa de retorno por lo logros educativos asociados con educación superior.

Resultados de la estimación del modelo La estimación se hizo por mínimos cuadrados ordinarios para las áreas metropolitanas de la ciudad, usando el segundo trimestre de la encuesta continua de hogares (abril, mayo y junio) del 2008. Se hicieron estimaciones para el conjunto de las áreas metropolitanas, usando variables dummy para identificar Bogotá y Cali, y también se hicieron estimaciones separadas para cada una de estas ciudades. En las estimaciones se usaron tres medidas de ingresos laborales, a saber: el ingreso laboral total por hora, el salario por hora que aplica a los trabajadores que trabajan como asalariados y las ganancias por hora que se aplican a los trabajadores independientes. También se hicieron estimaciones incluyendo y excluyendo las variables cualitativas asociadas con educación media. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas 1, 2 y 3, respectivamente.

66-

Anexo

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Una mirada rápida a estos resultados permite observar que los niveles de significación de las variables explicativas son altos, pero los coeficientes R-cuadrado son bajos. Esto indica que los ingresos tienen una variabilidad muy alta que no se puede explicar por los factores tradicionalmente incluidos en este tipo de ejercicios. Sin embargo, los altos niveles de significancia estadística permiten hacer un análisis interesante.

A. Resultados para áreas metropolitanas Estos resultados se presentan en la tabla S1. En general, todas las variables que miden el nivel de capital humano (educación y experiencia) son significativas a niveles muy altos (más del 1%). Algunos de los resultados puntuales más interesantes son los siguientes: 1. La evidencia indica que las mujeres ganan, en general, menos que los hombres. El coeficiente de sexo es negativo y significativo. Las diferencias más grandes se encuentran entre los trabajadores independientes con diferencias superiores al 30% (las de asalariados están entre 7% y 8,3%). 2. Los trabajadores asalariados tienen ingresos mayores que los independientes con diferencias entre 16% y 17%. 3. Los ingresos laborales en Bogotá son significativamente superiores a los del resto de áreas metropolitanas. Dicha diferencia se encuentra alrededor del 18% en el caso de asalariados y entre el 26% y el 30% en el caso de trabajadores independientes. 4. No se encuentran diferencias significativas entre los ingresos de los trabajadores en Cali y el resto de las áreas metropolitanas, excepto en el caso de los trabajadores independientes que ganan aproximadamente 6% más que sus similares del resto de áreas metropolitanas.

Premios a logros educativos Como se mencionó anteriormente, la introducción de interacciones entre las variables dummy que representan niveles logrados y los años de educación aprobados permite estimar tasas de retorno diferenciales. Los parámetros estimados asociados con dichas interacciones se pueden interpretar como premios a la tasa de retorno asociados con dichos logros. Se estimaron dos tipos de modelos: en uno se incluyen todas las interacciones entre las variables dummy y los años de educación, lo cual supone implícitamente que el mercado comienza a diferenciar la contribución de la educación a partir de la terminación de pri67-

Anexo

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

maria. En el segundo modelo solo se incluyen las interacciones relacionadas con la educación superior. Los resultados de estos ejercicios se presentan en la tabla S1 y sobre ellos se pueden hacer las siguientes observaciones: 1. La mayoría de los premios estimados son estadísticamente significativos (por lo menos al 5%), excepto los premios a la educación media sin título. Una forma de interpretar este resultado es que es necesario, por lo menos, terminar educación media para que el mercado reconozca algún aumento especial en productividad y pague un premio a la tasa de retorno a la educación. 2. Hay evidencia de que la educación media técnica (completa) mejora la tasa de retorno a la educación, pero no parece ser lo mismo con la educación media académica, especialmente en el caso de los trabajadores independientes. 3. La educación superior muestra premios estadísticamente significativos para todos los niveles. Sin embargo, vale la pena resaltar que los premios más altos son los correspondientes a la educación superior terminada y a los posgrados. La educación superior técnica recibe premios inferiores a los de la educación superior incompleta. 4. En general, cuando se trata de educación superior completa o posgrados, los premios son mayores para los trabajadores independientes que para los asalariados.

B. Resultados para Bogotá y Cali Como ya se anotó, el mismo modelo Spline se estimó por separado para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas S2 y S3, respectivamente. Los resultados, en general, no son muy diferentes a los obtenidos para el conjunto de áreas metropolitanas. Por tal razón a continuación se resaltan solo los aspectos particulares más relevantes de dichas estimaciones. 1. Cuando se hacen estimaciones solo para Bogotá y para Cali la estimación de los δ de las variables que representan los premios para educación media deja de ser estadísticamente significativa. 2. Lo mismo sucede con la variable que mide el efecto de ser trabajador independiente, es decir, no hay evidencia suficientemente fuerte para concluir que los trabajadores independientes en Bogotá y Cali obtienen ingresos diferentes a los asalariados. 68-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

A partir de las estimaciones anteriores se calcularon las tasas de retorno a la educación por niveles educativos. Dichas estimaciones se presentan en las tablas S4A y S4B. El primer cuadro se basa en los modelos que incluyen todas las interacciones y el segundo resume los resultados de los modelos que suponen que los premios solo se comienzan a observar con la educación superior. Algunas de las conclusiones más interesantes son las siguientes: 1. Cali tiene, en general, tasas de retorno altas en comparación con el resto de áreas metropolitanas, mientras que Bogotá tiene tasas relativamente bajas. Este resultado posiblemente refleja la situación relativa de la oferta y demanda por trabajo calificado. En general, cuando la oferta de trabajo calificado es relativamente baja, las tasas de retorno son altas y viceversa. De esta manera, el hecho de que Cali tenga las tasas de retorno más altas, especialmente para la educación superior y los posgrados, puede reflejar una situación de baja oferta de capital humano (relativos bajos niveles de logro educativo). 2. Las tasas de retorno a la educación parecen tener una tendencia creciente. Es decir, aumentan con los niveles educativos. Así, por ejemplo, las tasas más bajas son las que se pagan a los niveles de educación básica y media incompleta, mientras que las más altas son las de educación superior con título y las de posgrados. El hecho de que las tasas sean crecientes (y que esta estructura permanezca -hecho que deberá ser investigado-) es indicativo de que pueden existir problemas de acceso a niveles superiores de educación. En general, las altas tasas de retorno de la educación superior y los posgrados deberían atraer estudiantes a dichos niveles. Sin embargo, si hay problemas de acceso debido a costos, a falta de oferta de programas de calidad, a falta de apoyo económico (crédito), o a cualquier otro factor, dicha situación se puede mantener por periodos de tiempo largos porque la oferta de trabajadores con educación no superior no crece a la tasa necesaria para igualar el crecimiento de la demanda. 3. Finalmente, vale la pena mencionar que los trabajadores independientes, en general, tienen tasas de retorno más altas que los asalariados, especialmente cuando se trata de educación superior y posgrados.

Anexo

C. Estimación de retornos por nivel educativo

69-

La situación descrita se puede ilustrar en el siguiente gráfico:

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Anexo

Gráfico 3. Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali 14,00% 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00%

Básica y media

Superior sin completar Asal Bgt

Superior Técnica

Asal Cali

Indep Bgt

Superior Académica

Posgrado

Indep Cali

El gráfico 3 muestra claramente que los posgrados tienen tasas de retorno altas para las dos formas de trabajo. Esta estructura de tasas de retornos crecientes contrasta con la estructura teórica de retornos marginales decrecientes postulada en la sección sobre consideraciones teóricas (ver diagrama en dicha sección). Puede haber varias explicaciones para este resultado; una de estas apunta a la existencia de una demanda latente por servicios de educación superior y posgrados, que puede tener que ver con la existencia de barreras institucionales y/o extrema lentitud en los procesos de ajuste. La naturaleza de dichas barreras o lentitud del ajuste son probablemente puntos importantes en la agenda investigativa sobre educación para el futuro inmediato.

70-

Reflexión final: el contexto colombiano Estudios recientes sobre el mercado laboral colombiano permiten ampliar el contexto de los resultados anteriores y relacionarlo con la evolución actual de la economía Colombiana. Un artículo reciente de Hugo López18 muestra cómo el crecimiento económico de los últimos 25 años ha estado sesgado hacia la utilización de mano de obra calificada (con por lo menos alguna educación superior). López encuentra que durante este periodo el empleo formal de mano de obra no calificada (educación secundaria o menos) se mantuvo estancado, mientras que el de mano de obra calificada aumentó. El peso del empleo calificado pasó de representar el 22% del empleo moderno en 1984, a representar el 53% en el 2010, mientras que el del empleo no calificado cayó del 78% al 47% en el mismo periodo. Esto indica que el tipo de crecimiento que la economía ha tenido en las últimas dos décadas ha conllevado una sustitución de trabajo no calificado por trabajo calificado. Esto se ha visto reflejado también en la estructura salarial que ha beneficiado a este último. Lo que ha sucedido en el mercado laboral colombiano es que el crecimiento económico de los últimos años ha estado inclinado a favor del trabajo calificado. El cambio tecnológico, probablemente, ha aumentado la demanda por capital y por trabajo calificado (complementario del capital), pero sustituto del trabajo no calificado. Los incrementos salariales observados indican que posiblemente la oferta no ha logrado mantener el ritmo de crecimiento de la demanda y por lo tanto la rentabilidad de los niveles educativos altos (educación superior) sea mayor que la de los niveles más bajos.

18 López, Hugo. 2011. “El Mercado Laboral Colombiano: Tendencias de Largo Plazo”. Bogotá: Banco de la República (borrador no publicado). 71-

Tabla S1. Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas metropolitanas*

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Variables explicativas

Asalariados: salario total por Hora

Independientes: Ganancia total por Hora

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Años de Educación

β1

0,09469

58,53

0,05256

12,26

0,06075

23,72

0,07768

30,38

0,04061

5,14

0,05335

12,07

0,10819

59,90

0,05900

14,40

0,062706 24,31

Experiencia

β2

0,02724

19,72

0,02837

19,92

0,02806

19,92

0,02568

10,49

0,02750

10,87

0,02715

10,83

0,02736

17,84

0,02915

18,84

0,029021 18,94

Experiencia al cuadrado

β3

-0,00032

-13,54 -0,00038

-15,73

-0,00037 -15,63

-0,00032

-6,47

-0,00038

-7,62

-0,00037

-7,50

-0,00030

-12,69

-0,00038

-15,75 -0,00037

-15,8

Sexo (mujer = 1)

β4

-0,18825

-15,01 -0,19866

-15,87

-0,19669 -15,72

-0,07043

-3,57

-0,08372

-4,23

-0,08095

-4,09

-0,34979

-25,01

-0,34575

-25,18 -0,34451

-25,1

Trabajador independiente

β5

-0,16953

-12,89 -0,16025

-12,19

-0,16371 -12,47

Bogotá

β6

0,23165

10,69

0,22359

10,35

0,22111

10,24

0,18249

5,55

0,17976

5,47

0,17629

5,36

0,30263

11,97

0,26971

10,85

0,268514

10,8

Cali

β7

0,00130

0,06

0,01074

0,47

0,00678

0,30

-0,03941

-1,15

-0,03261

-0,95

-0,03699

-1,08

0,06695

2,40

0,07304

2,66

0,07034

2,57

Media sin título

δ1

-0,00706

-1,43

-0,00989

-1,19

-0,00336

-0,67

Media técnica

δ2

0,03606

4,34

0,03499

2,92

0,03413

3,18

Media académica

δ3

0,00589

2,33

0,00843

1,92

0,00279

1,10

Superior sin título

θ1

0,02599

8,14

0,02061

9,53

0,02613

4,86

0,01803

5,63

0,02604

7,57

0,023602

8,95

Superior técnica

θ2

0,02177

7,05

0,01626

8,24

0,02291

4,36

0,01458

5,04

0,01962

5,86

0,01714

6,82

Superior académica

θ3

0,03216

10,48

0,02628

15,06

0,02392

4,42

0,01496

5,51

0,04781

15,36

0,045142 22,26

Posgrado

θ4

0,03894

11,18

0,03277

14,33

0,02889

4,83

0,01948

5,67

0,06345

16,68

0,060663 20,87

Intercepto

β0

6,92974

201,2

6,89529

215,7

7,03575

118,7

6,97565

132,7

6,69316

187,0

6,676794

6,64013

238,3

6,79407

161,3

6,36169

198,8

Número de observaciones

39287

39287

39287

21313

21313

21313

17909

17909

17909

Estadístico F

685,75

369,33

467,26

183,22

90,05

115,52

851,81

462,5

599,76

R-cuadrado

0,1089

0,1163

0,1157

0,0491

0,0521

0,0514

0,2221

0,2515

0,251

Reflexión final: el contexto colombiano

Todos: Ingreso total por hora

197

* Estimadas con la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril, mayo y junio) del 2008.

72-

Tabla S2. Ecuaciones de ingreso (Spline) para Bogotá*

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Variables explicativas

Asalariados: salario total por Hora

Independientes: Ganancia total por Hora

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Años de educación

β1

0,10711

19,79

0,03423

1,92

0,04867

4,78

0,08092

9,83

0,01373

0,46

0,02957

1,85

0,13425

22,71

0,05352

3,08

0,06517

6,17

Experiencia

β2

0,01996

4,15

0,02048

4,13

0,01990

4,07

0,02558

3,25

0,02596

3,19

0,02543

3,17

0,01247

2,37

0,01428

2,69

0,01373

2,61

Experiencia al cuadrado

β3

-0,00019

-2,19

-0,00028

-3,14

-0,00026

-3,03

-0,00034

-2,16

-0,00043

-2,65

-0,00041

-2,59

-0,00002

-0,25

-0,00013

-1,50

-0,00012

-1,40

Sexo (mujer = 1)

β4

-0,14416

-3,34

-0,15393

-3,58

-0,15114

-3,51

-0,03290

-0,51

-0,04257

-0,66

-0,03927

-0,61

-0,28603

-5,87

-0,28167

-5,90

-0,27916

-5,86

independiente

β5

-0,03257

-0,71

-0,02073

-0,45

-0,02236

-0,49

Media sin título

δ1

-0,01472

-0,77

-0,01766

-0,62

-0,01449

-0,68

Media técnica

δ2

0,02580

0,20

0,03598

0,39

Media académica

δ3

0,01033

1,06

0,00913

0,92

Superior sin título

θ1

0,03074

2,64

0,02174

Superior técnica

θ2

0,03444

2,92

Superior académica

θ3

0,04522

Posgrado

θ4

Intercepto

β0

6,72918

71,17

0,01060

0,68

3,19

0,03125

1,68

0,02176

2,17

0,02882

2,41

0,02133

2,77

0,02508

3,74

0,03813

2,02

0,02813

2,93

0,02782

2,24

0,02013

2,43

3,77

0,03522

5,76

0,03363

1,71

0,02289

2,45

0,05973

5,01

0,05152

7,79

0,06025

4,61

0,04971

6,81

0,05649

2,66

0,04516

4,16

0,06621

4,98

0,05756

6,95

7,28758

54,47

7,21897

61,10

7,45696

34,57

7,37515

40,24

7,09996

50,83

7,04827

55,19

6,93469

50,19

6,50235

58,10

Número de observaciones

3629

3629

3629

2145

2145

2145

1484

1484

1484

Estadístico F

88,05

41,52

55,05

27,39

13,03

16,11

153,34

65,36

89,67

R-cuadrado

0,1084

0,1211

0,1204

0,0487

0,0576

0,0569

0,2931

0,3281

0,3272

Reflexión final: el contexto colombiano

Todos: Ingreso total por hora

* Estimadas con base en la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril, mayo y junio) del 2008.

73-

Todos: Ingreso total por hora Variables explicativas

Asalariados: salario total por hora

Independientes: Ganancia total por Hora

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Coeficiente

t

Años de educación

β1

0,10832

16,08

0,06066

3,35

0,05847

5,35

0,09449

9,42

0,05717

1,96

0,04764

2,84

0,12007

16,16

0,06551

3,69

0,06835

5,92

Experiencia

β2

0,02934

4,97

0,02857

4,71

0,02888

4,80

0,02592

2,63

0,02381

2,35

0,02506

2,49

0,03812

5,72

0,03855

5,71

0,03844

5,71

Experiencia al cuadrado

β3

-0,00034

-3,21

-0,00038

-3,57

-0,00039

-3,65

-0,00036

-1,75

-0,00038

-1,86

-0,00041

-1,98

-0,00044

-4,23

-0,00050

-4,73

-0,00050

-4,73

Sexo (mujer = 1)

β4

-0,12518

-2,40

-0,14115

-2,72

-0,14105

-2,72

0,07677

1,01

0,06245

0,82

0,06248

0,82

-0,47014

-7,92

-0,46502

-7,96

-0,46506

-7,96

independientes

β5

-0,05377

-0,96

-0,05082

-0,91

-0,05332

-0,95

Media sin título

δ1

-0,02449

-1,24

-0,04340

-1,43

0,00052

0,03

Media técnica

δ2

0,04630

0,35

0,04638

0,30

Media académica

δ3

-0,00056

-0,05

-0,00515

-0,33

0,00236

0,22

Superior sin título

θ1

0,02723

2,14

0,02893

3,45

0,01865

0,97

0,02533

2,18

0,03633

2,61

0,03444

3,27

Superior técnica

θ2

0,02369

1,87

0,02534

3,06

0,02402

1,22

0,03064

2,59

0,01312

1,00

0,01124

1,17

Superior académica

θ3

0,02840

2,20

0,03012

3,91

0,01058

0,52

0,01762

1,60

0,05288

3,95

0,05085

5,54

Posgrado

θ4

0,05808

3,97

0,05983

6,10

0,05196

2,31

0,05918

4,28

0,06445

4,03

0,06227

5,14

Intercepto

β0

6,80153

46,59

6,80625

51,18

6,90115

30,64

6,93012

35,00

6,61522

41,17

6,60299

44,00

6,39844

57,11

6,52621

40,90

6,22135

45,48

Número de observaciones

3152

3152

3152

1955

3152

1955

1181

1181

1181

Estadístico F

59,01

28,38

37,65

25,43

28,38

15,46

93,41

43,11

53,97

R-cuadrado

0,0857

0,097

0,0973

0,0496

0,097

0,0598

0,2411

0,2692

0,2692

Reflexión final: el contexto colombiano

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Tabla S3: Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas Cali*

* Estimadas con la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril, mayo y junio) del 2008.

74-

Tabla S4A. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos* Ingresos salariales

Ingresos ganancias

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

Todos

Bogotá

Cali

Todos

Bogotá

Cali

Todos

Bogotá

Cali

β1

5,26%

3,42%

6,07%

4,06%

1,37%

4,76%

5,90%

5,35%

6,55%

Media incompleta

β1+δ1

4,55%

1,95%

3,62%

3,07%

-0,39%

1,38%

5,56%

3,90%

6,60%

Media técnica

β1+δ2

8,86%

6,00%

10,70%

7,56%

1,37%

10,36%

9,31%

8,95%

6,55%

Media académica

β1+δ3

5,84%

4,46%

6,01%

4,90%

2,43%

5,20%

6,18%

6,26%

6,79%

Superior incompleta

β1+θ1

7,86%

6,50%

8,79%

6,67%

4,50%

7,58%

8,50%

8,23%

10,18%

Superior técnica

β1+θ2

7,43%

6,87%

8,43%

6,35%

5,19%

8,12%

7,86%

8,13%

7,86%

Superior académica

β1+θ3

8,47%

7,94%

8,91%

6,45%

4,74%

6,78%

10,68%

11,33%

11,84%

Posgrado

β1+θ4

9,15%

9,45%

11,87%

6,95%

7,02%

10,91%

12,25%

11,97%

13,00%

Niveles educativos Básica

Reflexión final: el contexto colombiano

Ingresos laborales totales

*Estimadas incluyendo variables dummy para la educación media

Tabla S4B. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos** Ingresos laborales totales Niveles educativos

Ingresos salariales

Ingresos ganancias

Todos

Bogotá

Cali

Todos

Bogotá

Cali

Todos

Bogotá

Cali

Básica y media

β1

6,07%

4,87%

5,85%

5,34%

2,96%

4,76%

6,27%

6,52%

6,84%

Superior sin completar

β1+θ1

8,14%

7,04%

8,74%

7,14%

5,13%

7,30%

8,63%

8,65%

10,28%

Superior técnica

β1+θ2

7,70%

7,38%

8,38%

6,79%

5,77%

7,83%

7,98%

8,53%

7,96%

Superior académica

β1+θ3

8,70%

8,39%

8,86%

6,83%

5,25%

6,53%

10,78%

11,67%

11,92%

Posgrado

β1+θ4

9,35%

9,84%

11,83%

7,28%

7,47%

10,68%

12,34%

12,27%

13,06%

** Estimadas excluyendo variables dummy para educación media.

75-

Apéndice a la sección V Proyecciones de las tendencias A continuación se presentan los resultados de las proyecciones del número de estudiantes nuevos (primíparos), del número de estudiantes matriculados y del número de graduados cada año hasta el 2025. Como ya se dijo, las proyecciones se hacen de acuerdo a tres formas de clasificación: por carácter de la institución, por áreas del conocimiento y por región/departamento. Debe anotarse que en los cuadros presentados la columna de totales no necesariamente es igual a la suma de las columnas que componen la clasificación. Esto se debe al hecho de que el modelo de proyecciones es exponencial (como se vio anteriormente) y por lo tanto no cumple con la Ley de asociatividad (es decir, el logaritmo de la suma no es igual a la suma de los logaritmos). A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

1

1986

105.973

26.809

9.338

16.744

158.864

2

1987

94.537

28.667

11.963

17.966

153.133

3

1988

93.704

28.536

15.928

17.172

155.340

4

1989

92.224

31.043

16.407

17.297

156.971

5

1990

97.067

35.764

15.478

18.473

166.782

6

1991

7

1992

92.240

34.503

16.908

17.348

160.999

8

1993

104.804

33.050

21.877

14.710

174.441

9

1994

0 76-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

10

1995

132.525

50.456

26.145

15.284

224.410

11

1996

143.918

42.670

29.063

14.993

230.644

12

1997

162.217

53.693

25.790

11.972

253.672

13

1998

135.506

57.971

25.960

17.882

237.319

14

1999

121.840

49.446

23.043

12.917

207.246

15

2000

16

2001

17

2002

150.955

57.256

31.640

20.049

259.900

18

2003

179.479

62.727

27.203

21.697

291.106

19

2004

188.419

75.437

31.099

22.799

317.754

20

2005

214.168

76.856

26.518

17.859

335.401

21

2006

193.905

82.086

26.840

18.798

321.629

22

2007

287.718

87.463

14.988

19.064

409.233

23

2008

282.616

102.443

20.211

18.439

423.709

24

2009

248.594

97.003

29.789

18.781

377.743

25

2010

260.681

102.699

30.700

18.917

395.193

26

2011

273.356

108.729

31.637

19.053

413.450

27

2012

286.646

115.113

32.604

19.191

432.550

28

2013

300.583

121.872

33.600

19.329

452.532

29

2014

315.198

129.027

34.627

19.469

473.437

30

2015

330.523

136.603

35.685

19.609

495.308

31

2016

346.594

144.624

36.775

19.751

518.190

Apéndice a la sección V

A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos

77-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

32

2017

363.446

153.115

37.898

19.894

542.129

33

2018

381.117

162.105

39.056

20.037

567.173

34

2019

399.647

171.623

40.250

20.182

593.374

35

2020

419.078

181.700

41.479

20.328

620.786

36

2021

439.455

192.368

42.747

20.474

649.464

37

2022

460.821

203.663

44.053

20.622

679.467

38

2023

483.227

215.621

45.398

20.771

710.856

39

2024

506.722

228.281

46.785

20.921

743.695

40

2025

531.359

241.685

48.215

21.072

778.052

Intercepto (β0)

11,28415

10,11317

9,579635

9,667973

11,7581

Pendiente β1

0,0474761

0,0570555

0,0300947

0,0071931

0,0451612

Apéndice a la sección V

A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

1

1986

285.342

71.321

21.121

31.902

409.686

2

1987

296.627

77.117

21.879

31.379

427.002

3

1988

318.593

81.922

33.327

31.004

464.846

4

1989

318.623

85.430

36.814

33.182

474.049

78-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

5

1990

327.845

98.475

36.434

35.328

498.082

6

1991

7

1992

339.543

103.087

40.597

36.502

519.729

8

1993

374.878

84.527

41.846

29.310

530.561

9

1994

10

1995

407.005

118.029

52.307

29.165

606.506

11

1996

433.896

116.581

54.391

25.337

630.205

12

1997

490.433

135.977

62.263

30.011

718.684

13

1998

557.702

174.067

67.489

34.129

833.387

14

1999

543.939

188.061

67.431

33.117

832.548

16

2001

655.613

203.796

76.872

40.962

977.243

17

2002

643.189

222.514

79.091

36.664

981.458

18

2003

692.515

204.057

113.608

39.852

1.050.032

19

2004

705.002

211.509

157.644

39.571

1.113.726

20

2005

796.448

213.631

150.220

35.425

1.195.724

21

2006

826.047

219.880

197.960

39.047

1.282.934

22

2007

848.463

234.999

242.929

36.738

1.363.129

23

2008

894.459

259.217

292.179

37.776

1.483.631

24

2009

951.832

288.228

235.439

38.354

1.417.898

25

2010

1.005.608

306.180

261.386

38.744

1.504.137

26

2011

1.062.422

325.251

290.192

39.138

1.595.621

0

Apéndice a la sección V

A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados

15

79-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

27

2012

1.122.445

345.510

322.173

39.537

1.692.669

28

2013

1.185.860

367.030

357.679

39.939

1.795.620

29

2014

1.252.858

389.891

397.098

40.345

1.904.832

30

2015

1.323.641

414.176

440.861

40.756

2.020.687

31

2016

1.398.423

439.973

489.446

41.171

2.143.588

32

2017

1.477.430

467.377

543.387

41.590

2.273.964

33

2018

1.560.901

496.488

603.272

42.013

2.412.270

34

2019

1.649.087

527.413

669.757

42.441

2.558.988

35

2020

1.742.256

560.263

743.568

42.873

2.714.629

36

2021

1.840.689

595.160

825.515

43.309

2.879.737

37

2022

1.944.683

632.230

916.492

43.750

3.054.887

38

2023

2.054.552

671.609

1.017.496

44.195

3.240.690

39

2024

2.170.628

713.441

1.129.631

44.645

3.437.794

40

2025

2.293.262

757.878

1.254.124

45.099

3.646.885

Intercepto

12,44713

11,12135

9,860092

10,31157

12,74764

Pendiente

0,0549589

0,0604232

0,1045464

0,0101263

0,0590436

Apéndice a la sección V

A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

80-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

1

1986

31.109

6.536

3.475

6.911

48.031

2

1987

32.493

7.063

3.686

6.655

49.897

3

1988

4

1989

35.199

9.198

5.584

4.903

54.884

5

1990

6

1991

42.838

12.096

5.814

7.389

68.137

7

1992

40.417

10.696

5.428

6.580

63.121

8

1993

44.217

10.240

6.753

5.520

66.730

9

1994

10

1995

46.969

15.382

8.469

6.974

77.794

11

1996

51.534

15.104

9.412

5.417

81.467

12

1997

56.432

17.425

10.806

4.941

89.604

13

1998

55.413

18.945

9.441

5.124

88.923

14

1999

52.237

15.455

10.046

6.843

84.581

Apéndice a la sección V

A.3. Proyecciones por carácter de la institución-graduados

0

15 16

2001

17

2002

79.160

29.780

17.803

5.153

131.896

18

2003

102.062

33.384

9.280

6.915

151.641

19

2004

91.543

39.523

9.852

4.971

145.889

20

2005

100.203

40.563

8.605

4.657

154.028

21

2006

100.264

32.784

8.797

5.548

147.393

22

2007

114.602

29.195

6.782

5.494

156.073

81-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Años

Universidad

Institución universitaria

Instituto tecnológico

Instituto técnico profesional

Total

23

2008

101.812

28.549

5.122

6.080

141.563

24

2009

120.009

43.757

10.721

5.319

168.642

25

2010

127.632

47.395

11.068

5.276

178.773

26

2011

135.738

51.335

11.425

5.234

189.512

27

2012

144.360

55.603

11.795

5.192

200.897

28

2013

153.529

60.226

12.176

5.150

212.965

29

2014

163.280

65.233

12.569

5.108

225.759

30

2015

173.651

70.657

12.975

5.067

239.321

31

2016

184.680

76.531

13.395

5.026

253.698

32

2017

196.410

82.894

13.828

4.986

268.939

33

2018

208.885

89.786

14.274

4.946

285.095

34

2019

222.152

97.251

14.736

4.906

302.222

35

2020

236.262

105.337

15.212

4.866

320.377

36

2021

251.268

114.094

15.703

4.827

339.623

37

2022

267.227

123.580

16.211

4.788

360.026

38

2023

284.200

133.855

16.735

4.750

381.654

39

2024

302.250

144.984

17.276

4.711

404.581

40

2025

321.448

157.038

17.834

4.674

428.886

Intercepto

10,21743

8,769624

8,516685

8,773256

10,63541

Pendiente

0,061579

0,0798655

0,0318041

-0,0080897

0,0583384

Apéndice a la sección V

A.3. Proyecciones por carácter de la institución-graduados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

82-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

Matemáticas y Ciencias Naturales

Sin clasificar

Total

1

1986

2505

1444

1955

50.394

158864

2

1987

153.133

153133

3

1988

1968

917

25757

8430

14596

23537

25380

1524

53.231

155340

4

1989

2119

1373

24183

8640

15012

24474

26880

2029

52.261

156971

5

1990

2265

1445

22172

9295

16102

25544

27605

2003

60.351

166782

6

1991

7

1992

2171

2210

20080

9650

15665

29824

27816

2039

51.544

160999

8

1993

2061

2016

22927

10021

14941

36603

31242

1970

52.660

174441

9

1994

0

0

10

1995

2795

2847

22686

13542

25685

46398

42160

3471

64.826

224410

11

1996

2235

3415

23609

12908

24191

48941

51162

3590

60.593

230644

12

1997

2797

3525

41229

16463

27802

54027

50537

4176

53.116

253672

13

1998

2591

4486

29609

16431

28421

43648

47196

4136

60.801

237319

14

1999

2601

3104

18740

17018

28081

37127

49033

5060

46.482

207246

15

2000

16

2001

17

2002

4.741

12.520

20.212

20.752

44.762

68.381

82.855

5.677

0

259.900

18

2003

5.971

14.242

22.134

24.846

48.894

74.952

88.356

6.349

5.362

291.106

19

2004

6.133

14.818

26.141

23.043

61.188

83.359

87.797

6.696

8.579

317.754

20

2005

5.854

13.529

27.334

21.473

63.248

75.705

80.883

6.264

41.111

335.401

21

2006

4.400

14.077

21.864

20.846

57.343

72.214

78.364

5.660

46.861

321.629

22

2007

5.443

13.138

32.400

25.655

61.824

93.603

90.179

5.815

81.176

409.233

23

2008

4.726

15.662

30.203

25.988

59.521

95.142

93.349

6.064

93.054

423.709

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud 29301

9742

Ciencias Sociales y Humanas 16596

Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines 21021

25906

Apéndice a la sección V

A.4. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos

83-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

24

2009

5.863

21.588

26.153

28.731

72.846

104.303

109.817

8.119

377.743

25

2010

6.180

24.790

26.248

30.396

78.830

111.844

117.734

8.705

395.193

26

2011

6.514

28.467

26.344

32.157

85.306

119.930

126.223

9.332

413.450

27

2012

6.867

32.690

26.439

34.020

92.314

128.601

135.323

10.005

432.550

28

2013

7.238

37.538

26.536

35.991

99.898

137.898

145.079

10.727

452.532

29

2014

7.630

43.106

26.632

38.077

108.104

147.868

155.538

11.500

473.437

30

2015

8.043

49.500

26.729

40.283

116.985

158.559

166.752

12.329

495.308

31

2016

8.478

56.843

26.827

42.617

126.596

170.022

178.774

13.218

518.190

32

2017

8.937

65.274

26.924

45.086

136.996

182.315

191.663

14.171

542.129

33

2018

9.420

74.956

27.022

47.699

148.250

195.496

205.481

15.193

567.173

34

2019

9.930

86.074

27.121

50.463

160.429

209.630

220.295

16.288

593.374

35

2020

10.468

98.842

27.219

53.386

173.608

224.785

236.178

17.462

620.786

36

2021

11.034

113.503

27.318

56.480

187.871

241.037

253.205

18.721

649.464

37

2022

11.631

130.339

27.418

59.752

203.304

258.463

271.460

20.071

679.467

38

2023

12.260

149.672

27.518

63.215

220.006

277.150

291.031

21.518

710.856

39

2024

12.924

171.872

27.618

66.877

238.080

297.187

312.013

23.070

743.695

40

2025

13.623

197.366

27.718

70.752

257.639

318.673

334.508

24.733

778.052

Intercepto

7,411544

6,660488

10,08452

8,913903

9,301273

9,879761

9,935804

7,331198

11,7581

Pendiente

0,0526998

0,1383082

0,0036331

0,056326

0,078951

0,069804

0,0696153

0,0696174

0,0451612

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud

Ciencias Sociales y Humanas

Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines

Matemáticas y Ciencias Naturales

Sin clasificar

Total

Apéndice a la sección V

A.4. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

84-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

1

1986

8.317

3.543

2

1987

3

1988

8.591

3.065

89328

37954

51701

74945

81689

4

1989

8.680

3.666

90843

37839

53302

77884

5

1990

8.644

3.802

83746

38039

53617

6

1991

7

1992

8.951

5.293

79058

39677

8

1993

8.940

7.370

73639

42561

9

1994

10

1995

8.277

8.904

71620

50503

70040

139081

121824

11

1996

8.045

10.326

76985

47797

73084

153601

12

1997

9.276

12.057

97339

56626

84795

13

1998

9.613

14.396

109011

63546

14

1999

9.820

13.348

95525

15

2000

16

2001

17.434

28.534

17

2002

18.468

18

2003

19

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud 75487

36275

Ciencias Sociales y Humanas 46323

Economía, Ingeniería, Matemáticas y Sin Administración, Arquitectura, Ciencias clasificar Contaduría y afines Urbanismo y afines Naturales 71946

75386

4377

Total

88.032

409686

427.002

427002

6420

111.153

464846

85663

6304

109.868

474049

81210

88022

6290

134.712

498082

61345

98655

94903

6506

125.341

519729

59982

111576

100191

6792

119.510

530561

0

0

8788

127.469

606506

132332

10188

117.847

630205

173869

147508

9552

127.662

718684

101611

199857

165219

13228

156.906

833387

63717

108385

202094

176499

14879

148.281

832548

107.932

85.185

152.498

274.733

291.557

19.192

178

977.243

32.927

111.956

86.989

160.514

256.706

293.624

20.231

43

981.458

18.609

36.762

92.695

90.350

167.747

261.520

289.959

22.054

70.336

1.050.032

2004

19.127

40.259

88.504

93.007

172.317

263.673

293.883

23.293

119.663 1.113.726

20

2005

18.111

37.979

93.191

91.033

176.797

247.247

281.395

22.863

227.108 1.195.724

21

2006

19.330

41.991

96.295

94.305

185.786

251.658

280.430

23.858

289.281 1.282.934

22

2007

16.805

40.146

105.428

91.150

176.212

245.300

275.023

22.736

390.329 1.363.129

23

2008

15.800

41.905

105.684

94.475

186.030

262.446

279.440

22.707

475.144 1.483.631

Apéndice a la sección V

A.5. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-total alumnos matriculados

85-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

24

2009

19.837

65.873

104.847

111.858

229.301

355.433

378.481

30.969

1.417.898

25

2010

20.769

75.767

106.190

118.093

247.106

381.118

407.719

33.656

1.504.137

26

2011

21.744

87.148

107.550

124.675

266.294

408.660

439.215

36.576

1.595.621

27

2012

22.766

100.237

108.928

131.624

286.971

438.192

473.144

39.749

1.692.669

28

2013

23.835

115.293

110.323

138.961

309.255

469.858

509.694

43.197

1.795.620

29

2014

24.955

132.610

111.737

146.706

333.268

503.813

549.068

46.944

1.904.832

30

2015

26.127

152.528

113.168

154.883

359.146

540.221

591.483

51.017

2.020.687

31

2016

27.354

175.438

114.618

163.516

387.034

579.261

637.175

55.443

2.143.588

32

2017

28.639

201.789

116.086

172.630

417.087

621.121

686.397

60.253

2.273.964

33

2018

29.984

232.099

117.573

182.252

449.474

666.007

739.421

65.480

2.412.270

34

2019

31.393

266.960

119.079

192.411

484.375

714.136

796.541

71.161

2.558.988

35

2020

32.867

307.058

120.604

203.135

521.987

765.744

858.074

77.334

2.714.629

36

2021

34.411

353.178

122.149

214.458

562.519

821.081

924.360

84.043

2.879.737

37

2022

36.028

406.226

123.714

226.411

606.198

880.417

995.767

91.334

3.054.887

38

2023

37.720

467.242

125.299

239.031

653.269

944.041

1.072.689

99.258

3.240.690

39

2024

39.492

537.423

126.904

252.354

703.996

1.012.262

1.155.554

107.869

3.437.794

40

2025

41.347

618.144

128.530

266.420

758.661

1.085.414

1.244.821

117.227

3.646.885

Intercepto

8,793615

7,736993

11,25477

10,32322

10,54801

11,10652

11,05805

8,344059

12,74764

Pendiente

0,0459035

0,1399371

0,0127286

0,0542402

0,0747825

0,0697738

0,0744113

0,0831952

0,0590436

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud

Ciencias Sociales y Humanas

Economía, Ingeniería, Matemáticas y Sin Administración, Arquitectura, Ciencias clasificar Contaduría y afines Urbanismo y afines Naturales

Total

Apéndice a la sección V

A.5. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-total alumnos matriculados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

86-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

Matemáticas y Ciencias Naturales

Sin clasificar

Total

1

1986

707

281

8328

5228

5131

8746

6111

342

13157

48031

2

1987

3

1988

882

350

12148

5491

6866

10411

7478

614

4

1989

902

308

11946

5431

6446

7966

6950

588

5

1990

1.030

303

10304

5208

6192

9487

8105

802

6

1991

7

1992

806

566

12371

5758

7582

9971

8521

528

17018

63121

8

1993

972

686

12975

5307

7349

9645

9493

589

19714

66730

9

1994

10

1995

957

600

12557

6968

8107

13278

11036

685

23606

77794

11

1996

754

931

11403

6450

9281

16876

12712

862

22198

81467

12

1997

899

1.084

16856

7146

8989

18771

13032

805

22022

89604

13

1998

980

1.017

13393

8020

8269

20309

13628

1038

22269

88923

14

1999

863

1.049

11141

6146

8589

18191

13380

1019

24203

84581

15

2000

16

2001

17

2002

1.426

4.620

8.895

10.798

24.242

45.360

34.763

1.792

0

131.896

18

2003

1.797

4.157

17.068

13.386

24.631

50.532

35.563

2.054

2.453

151.641

19

2004

1.928

3.860

12.965

12.624

27.359

46.824

35.925

1.860

2.544

145.889

20

2005

1.631

4.100

9.076

11.527

35.578

37.114

34.562

2.259

18.181

154.028

21

2006

1.434

6.127

8.173

10.603

29.083

37.044

32.951

2.355

19.623

147.393

22

2007

1.837

4.989

13.299

11.073

27.304

38.428

31.111

2.522

25.510

156.073

23

2008

1.669

4.518

11.695

9.441

28.092

32.786

26.887

2.218

24.257

141.563

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud

Ciencias Sociales y Humanas

Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines

44240 14347

54884

Apéndice a la sección V

A.6. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-graduados

41431

0

87-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Agronomía, Veterinaria y afines

Bellas Artes

24

2009

1.852

7.518

11.802

12.650

35.744

53.986

43.385

2.970

169.427

25

2010

1.940

8.781

11.808

13.218

39.320

59.086

47.538

3.266

179.808

26

2011

2.031

10.256

11.814

13.811

43.253

64.668

52.089

3.591

190.825

27

2012

2.128

11.978

11.820

14.431

47.581

70.778

57.077

3.949

202.517

28

2013

2.228

13.990

11.826

15.079

52.341

77.464

62.541

4.342

214.925

29

2014

2.334

16.340

11.832

15.756

57.577

84.782

68.529

4.774

228.094

30

2015

2.444

19.085

11.838

16.463

63.338

92.792

75.090

5.249

242.069

31

2016

2.560

22.290

11.844

17.202

69.674

101.559

82.279

5.771

256.901

32

2017

2.681

26.034

11.850

17.975

76.645

111.153

90.156

6.346

272.642

33

2018

2.808

30.406

11.856

18.782

84.313

121.654

98.787

6.978

289.347

34

2019

2.941

35.513

11.862

19.625

92.748

133.147

108.245

7.672

307.075

35

2020

3.080

41.478

11.867

20.506

102.027

145.726

118.609

8.436

325.890

36

2021

3.226

48.445

11.873

21.427

112.234

159.493

129.964

9.276

345.857

37

2022

3.379

56.582

11.879

22.388

123.463

174.561

142.407

10.199

367.048

38

2023

3.539

66.085

11.885

23.394

135.815

191.052

156.041

11.214

389.538

39

2024

3.706

77.185

11.891

24.444

149.402

209.102

170.980

12.330

413.405

40

2025

3.882

90.149

11.897

25.541

164.349

228.856

187.350

13.557

438.735

Intercepto

6,4138

5,198872

9,364065

8,391415

8,195694

8,729918

8,483546

5,719095

10,61297

Pendiente

0,0462569

0,1552587

0,0004997

0,0439158

0,0953514

0,0902733

0,0914297

0,09489

0,059467

Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud

Ciencias Sociales y Humanas

Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines

Matemáticas y Ciencias Naturales

Sin clasificar

Total

Apéndice a la sección V

A.6. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-graduados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

88-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del Cauca

Total

Resto

Total

1

2001

2

2002

33.931

14.300

111.653

15.553

24.300

199.737

53.270

253.007

3

2003

37.908

16.793

105.612

16.354

26.657

203.324

78.975

282.299

4

2004

43.328

17.427

109.503

16.858

27.850

214.966

92.355

307.321

5

2005

42.674

16.911

136.822

17.333

26.741

240.481

84.434

324.915

6

2006

43.815

17.953

131.690

18.225

25.864

237.547

73.009

310.556

7

2007

52.371

16.643

167.655

16.784

33.258

286.711

122.522

409.233

8

2008

58.783

19.593

177.191

23.912

32.779

312.258

111.451

423.709

9

2009

61.210

19.516

188.230

21.678

33.592

324.226

128.225

451.596

10

2010

66.465

20.194

205.767

22.806

35.146

350.378

142.004

490.258

11

2011

72.171

20.896

224.939

23.992

36.772

378.770

157.263

532.229

12

2012

78.366

21.622

245.896

25.241

38.473

409.599

174.162

577.794

13

2013

85.094

22.374

268.806

26.554

40.253

443.081

192.878

627.259

14

2014

92.399

23.151

293.851

27.936

42.116

479.453

213.604

680.959

15

2015

100.332

23.956

321.229

29.389

44.065

518.970

236.558

739.257

16

2016

108.945

24.788

351.157

30.918

46.103

561.912

261.978

802.545

17

2017

118.298

25.650

383.874

32.527

48.236

608.585

290.129

871.251

18

2018

128.454

26.541

419.640

34.220

50.468

659.322

321.306

945.840

19

2019

139.481

27.463

458.737

36.000

52.803

714.485

355.833

1.026.814

20

2020

151.455

28.418

501.477

37.873

55.246

774.470

394.071

1.114.720

21

2021

164.458

29.405

548.200

39.844

57.803

839.709

436.417

1.210.152

22

2022

178.576

30.427

599.275

41.917

60.477

910.673

483.314

1.313.754

23

2023

193.907

31.485

655.109

44.098

63.275

987.874

535.250

1.426.226

Apéndice a la sección V

A.7. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos

89-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del Cauca

Total

Resto

Total

24

2024

210.553

32.579

716.146

46.393

66.203

1.071.873

592.767

1.548.326

25

2025

228.629

33.711

782.868

48.807

69.266

1.163.281

656.465

1.680.879

Pendiente

0,0823618

0,0341617

0,0890812

0,0507235

0,04523

0,0759899

0,1020678

0,0821427

Intercepto

10,28081

9,571536

11,34369

9,527533

10,01496

12,0046

10,84293

12,28126

Apéndice a la sección V

A.7. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

A.8. Proyecciones por departamento / región-total matriculados t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del Cauca

Total

Resto

Total

1

2001

151.618

67.540

345.478

58.922

84.462

708.020

269.223

977.243

2

2002

142.924

65.756

389.804

61.370

80.505

740.359

241.099

981.458

3

2003

140.011

66.120

364.455

59.885

89.393

719.864

330.168

1.050.032

4

2004

149.694

67.184

395.433

63.943

91.369

767.623

346.103

1.113.726

5

2005

159.105

83.770

375.184

76.035

101.622

795.715

400.009

1.195.724

6

2006

170.199

86.033

399.512

76.194

103.094

835.032

447.902

1.282.934

7

2007

188.969

80.727

420.924

75.651

108.566

874.837

488.290

1.363.127

8

2008

203.556

80.831

452.313

86.407

114.901

938.008

545.623

1.483.699

9

2009

201.778

88.625

447.642

88.610

120.210

946.865

617.196

1.547.207

10

2010

211.884

92.168

461.127

93.622

126.349

985.151

691.369

1.646.746

11

2011

222.496

95.854

475.018

98.918

132.801

1.025.088

774.456

1.752.690

12

2012

233.639

99.687

489.328

104.513

139.583

1.066.751

867.528

1.865.449

90-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del Cauca

Total

Resto

Total

13

2013

245.341

103.673

504.069

110.425

146.711

1.110.219

971.785

1.985.463

14

2014

257.629

107.819

519.254

116.671

154.204

1.155.576

1.088.571

2.113.198

15

2015

270.532

112.130

534.896

123.270

162.078

1.202.907

1.219.393

2.249.150

16

2016

284.081

116.614

551.010

130.243

170.355

1.252.303

1.365.936

2.393.849

17

2017

298.309

121.277

567.609

137.610

179.055

1.303.859

1.530.090

2.547.858

18

2018

313.250

126.126

584.708

145.393

188.199

1.357.676

1.713.972

2.711.774

19

2019

328.938

131.170

602.322

153.617

197.810

1.413.857

1.919.953

2.886.236

20

2020

345.413

136.415

620.467

162.306

207.912

1.472.513

2.150.687

3.071.922

21

2021

362.713

141.869

639.159

171.487

218.529

1.533.757

2.409.151

3.269.554

22

2022

380.879

147.542

658.413

181.187

229.689

1.597.710

2.698.676

3.479.901

23

2023

399.955

153.442

678.248

191.435

241.418

1.664.498

3.022.995

3.703.780

24

2024

419.986

159.578

698.680

202.263

253.747

1.734.254

3.386.290

3.942.063

25

2025

441.021

165.959

719.727

213.704

266.705

1.807.116

3.793.245

4.195.676

Pendiente

0,0488703

0,0392082

0,0296799

0,0550215

0,0498064

0,0391034

0,1134869

0,0623502

Intercepto

11,77509

11,03929

12,74463

10,89681

11,24874

13,40885

12,31156

13,69081

Apéndice a la sección V

A.8. Proyecciones por departamento / región-total matriculados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

91-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del cauca

Total

Resto

Total

1

2001

2

2002

18.814

8.718

57.882

9.262

9.840

104.516

27.380

131.896

3

2003

19.121

9.309

62.368

8.878

11.033

110.709

40.932

151.641

4

2004

17.490

9.317

61.533

8.716

10.198

107.254

38.635

145.889

5

2005

21.835

8.408

74.476

7.120

9.512

121.351

32.677

154.028

6

2006

18.143

7.549

70.743

7.053

10.636

114.124

33.269

147.393

7

2007

22.307

8.330

67.281

8.674

11.937

118.529

37.544

156.073

8

2008

19.599

6.369

63.743

7.894

11.056

108.661

32.902

141.563

9

2009

25.084

6.759

70.858

7.368

11.437

121.505

35.644

152.709

10

2010

25.506

6.435

72.343

7.176

11.664

123.123

35.936

154.244

11

2011

25.936

6.126

73.858

6.990

11.895

124.804

36.231

155.795

12

2012

26.372

5.833

75.405

6.808

12.130

126.548

36.529

157.361

13

2013

26.816

5.554

76.985

6.631

12.370

128.356

36.828

158.943

14

2014

27.268

5.288

78.598

6.458

12.615

130.227

37.131

160.541

15

2015

27.727

5.034

80.244

6.291

12.865

132.161

37.435

162.155

16

2016

28.194

4.793

81.925

6.127

13.120

134.159

37.742

163.785

17

2017

28.668

4.563

83.641

5.968

13.380

136.221

38.052

165.431

18

2018

29.151

4.345

85.393

5.813

13.645

138.347

38.364

167.094

19

2019

29.642

4.137

87.182

5.661

13.915

140.537

38.679

168.774

20

2020

30.141

3.939

89.008

5.514

14.191

142.793

38.997

170.471

21

2021

30.648

3.750

90.873

5.371

14.472

145.114

39.317

172.184

22

2022

31.165

3.570

92.777

5.231

14.758

147.501

39.639

173.915

23

2023

31.689

3.399

94.720

5.095

15.051

149.954

39.965

175.663

Apéndice a la sección V

A.9. Proyecciones por departamento/región-graduados

92-

Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

t

Año

Antioquia

Atlántico

Bogotá

Santander

Valle del cauca

Total

Resto

Total

24

2024

32.223

3.236

96.704

4.963

15.349

152.475

40.293

177.429

25

2025

32.765

3.081

98.730

4.834

15.653

155.063

40.623

179.213

Pendiente

0,016697

-0,0490894

0,0207318

-0,0263447

0,0196109

0,0112596

0,0081726

0,0100024

Intercepto

9,9797013

9,260362

10,98185

9,141972

9,168122

11,57014

10,40778

11,84627

Apéndice a la sección V

A.9. Proyecciones por departamento/región-graduados

Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t

93-