¿Se han esforzado más los estudiantes con la subida de las tasas universitarias?

1331026-nEste post ha sido escrito conjuntamente con Pilar Beneito y José Emilio Boscá

Como docentes con muchos años de experiencia en la universidad española, compartimos con otros profesores la percepción fundada de que el esfuerzo de una parte de los estudiantes dista mucho del necesario para avalar con éxito la asimilación de los contenidos de las asignaturas. Preocupados por este aspecto, en un trabajo reciente nos fijamos en la influencia que el último aumento observado en las tasas universitarias en España ha podido ejercer para estimular el esfuerzo académico de los estudiantes. Si este efecto se produce, entonces, una medida inicialmente pensada para aliviar la restricción presupuestaria de las universidades, estaría aparejada también con un mejor aprovechamiento de los recursos públicos educativos. Este sería el caso, por ejemplo, si un mayor esfuerzo por parte del estudiante repercutiera en un menor número de convocatorias utilizadas para aprobar los módulos y/o en mejores calificaciones en las distintas asignaturas cursadas.

Para llevar a cabo nuestro análisis, la Universidad de Valencia (UVEG) nos proporcionó datos anónimos de los registros administrativos de la población de estudiantes matriculados en los grados de Economía, ADE (agrupados como ECO-ADE en adelante) y Medicina, desde 2010 hasta 2014. A diferencia de la mayoría de los sistemas universitarios de Europa, los estudiantes en la universidad pública española no pagan una cantidad fija por año de matrícula, sino que se matriculan y pagan tasas por el número de módulos que eligen, cuyo precio se fija de acuerdo con el número de créditos del módulo, y de las veces que el estudiante se ha matriculado del mismo. Este esquema para las tasas es ciertamente peculiar, como se muestra aquí.

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El Cuadro 1 recoge la cuantía de las tasas universitarias para el curso 2012/13 en la UVEG y las compara con las vigentes en el curso 2011/12. Nótese que el precio del crédito en Economía y ADE es menor que en Medicina, por el mayor grado de experimentalidad (asociado con un mayor coste de la educación) de esta última. El cuadro indica claramente que el crecimiento en las tasas de la primera y segunda matrícula ha sido el mismo, mientras que el aumento en el coste de la tercera y cuarta matrícula se ha disparado.

A diferencia de la evaluación ex-ante de las políticas económicas, donde el investigador controla el shock que recibe la economía, lo realmente complicado en la evaluación ex-post es aislar la parte del cambio en el esfuerzo observado que depende únicamente de la medida analizada. En este sentido, nuestra estrategia para la identificación del efecto causal del aumento de las tasas se basa en una estimación flexible de diferencia-en-diferencias (DID de ahora en adelante), donde explotamos el hecho de que existen grupos de estudiantes sujetos a regímenes diferentes en cuanto al pago de tasas por matrícula.

En un mundo de laboratorio, la identificación del efecto causal de la medida de política analizada implicaría la observación de lo que el individuo habría hecho en ausencia de la medida, es decir, la observación de un contrafactual. Como ese contrafactual no es observado, la aproximación DID compara el comportamiento de aquéllos individuos afectados por la medida (grupo de individuos tratados) con aquéllos no afectados por la misma (grupo de control), tanto antes como después de la intervención de política (o tratamiento). Una vez controladas las diferencias idiosincráticas entre ambos grupos, el grupo de control debería aproximar el comportamiento contrafactual del grupo sujeto a la medida.

El grupo de control elegido está formado por los estudiantes con exención completa de tasas de matrícula que no está sujeta al rendimiento académico. Estos estudiantes pertenecen a alguna de las siguientes tres categorías: familias numerosas, estudiantes con una incapacidad igual o superior al 33 por cien, y víctimas del terrorismo.

Nuestra aproximación permite estudiar el comportamiento relativo de las tendencias previas del grupo tratado y de control, así como la existencia de efectos dinámicos tras la intervención analizada. En concreto, en el trabajo estimamos una ecuación de regresión DID flexible, siguiendo la propuesta de Mora y Reggio (2012):

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En nuestra muestra la unidad observacional está formada por un estudiante, en un módulo y en un año (i, m y t). Cada estudiante contribuye a la muestra con tantas observaciones como número de módulos en los que ha estado matriculado durante los años de la muestra (multiplicado por el número de convocatorias requeridas, cuando el estudiante ha necesitado más de una para superar la asignatura). Con la subida de tasas ocurriendo en un momento t* anterior al curso 2012-13, el coeficiente beta de la interacción IxD identificaría los efectos buscados de la intervención para el periodo posterior a t*.

La ecuación anterior se estima para tres variables endógenas o indicadores relacionados con el esfuerzo del estudiante: (1) el número de veces matriculado hasta aprobar el módulo; (2) una variable binaria que toma el valor 1 si el estudiante aprueba la asignatura en primera matrícula y (3) la calificación obtenida.

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El Cuadro 2 muestra los resultados de la estimación para la variable dependiente “número de veces matriculado hasta aprobar el módulo”. Nuestros coeficientes de interés son los relativos a la interacción entre los años y la variable indicativa de grupo tratado (“Treated in Year xx”). De este cuadro, y de otros similares para las otras dos variables que analizamos en el estudio, se desprenden los siguientes resultados:

  • El aumento de las tasas ha reducido el número medio de veces que un estudiante se matricula antes de aprobar, ha aumentado la probabilidad de aprobar en primera matrícula y ha mejorado las calificaciones.
  • Los resultados anteriores difieren en tamaño dependiendo de la habilidad del estudiante (distinguiendo entre “top students”, aquellos con nota de acceso a la Universidad por encima del percentil 80 de la distribución, y aquellos por debajo de este percentil, denominados “average students”). Los efectos también dependen el grado y el tiempo transcurrido desde la medida. En particular, éstos son mayores para los estudiantes de habilidad media que para los mejores estudiantes, mayores para ECO-ADE que para Medicina, y han tendido a aumentar entre los años 2012 y 2014.
  • A modo de ejemplo, los estudiantes de habilidad media en ECO-ADE han aumentado la probabilidad de aprobar en primera matrícula en casi 10 puntos porcentuales, y han reducido el tiempo extra requerido para aprobar un módulo a la mitad.
  • La principal reacción observada de los estudiantes más aventajados al alza del coste de la matrícula es un aumento de las calificaciones (de 0.8 puntos sobre 10 en ECO-ADE y de 0.6 puntos en Medicina).

Un posible problema a la hora de identificar el efecto causal de la subida de tasas procede del hecho de que la misma pudiera haber provocado un sesgo hacia una composición de estudiantes más capaces en la muestra, o bien por haber desincentivado la entrada de los estudiantes menos hábiles, o por haber aumentado la tasa de abandonos de estos últimos. Si este cambio en la composición inducida por la medida mostrara una relación diferente para el grupo de estudiantes tratados que para el grupo de control a partir de 2012 (por ejemplo, desincentivando más la entrada de los estudiantes menos hábiles del grupo que tiene que pagar tasas), entonces no podríamos atribuir el efecto detectado a la política implementada. Las pruebas de robustez que realizamos en el trabajo apuntan a que tales efectos composición no parecen estar presentes en nuestras estimaciones.

En el trabajo planteamos además un sencillo modelo teórico que es capaz de explicar nuestros resultados empíricos. Este modelo lo utilizamos también para preguntamos qué habría sucedido con el esfuerzo de los estudiantes si se hubiera cambiado el esquema de subida de tasas en dos direcciones distintas. Primero consideramos el caso en el que el precio de la matrícula no hubiera subido para los nuevos matriculados, y sólo se hubiera elevado el coste para los repetidores. En el extremo opuesto estudiamos el caso en el que las tasas hubieran subido por igual, con independencia del número de veces que el estudiante se matricula. En ambos casos obligamos a estos dos esquemas posibles de tasas a generar los mismos ingresos que los que genera el diseño implementado en la Universidad de Valencia.

Nuestros resultados empíricos y teóricos combinados sugieren que el diseño basado en no aumentar las tasas de entrada, y aumentar la penalización en el coste de la matrícula en las repeticiones, provoca el mayor efecto positivo sobre el rendimiento académico, derivado sobre todo de un mayor esfuerzo de los estudiantes de habilidad media. Este diseño probablemente también es el que menos distorsiones genera sobre la decisión de entrar en la universidad.

De nuestro estudio no concluimos que las matrículas deban encarecerse. De hecho, si se nos pidiera una recomendación, ésta sería que para incrementar el esfuerzo de los estudiantes, manteniendo los ingresos vía tasas de las universidades y con el mínimo coste en términos de oportunidad de acceso, sería preferible en el futuro no encarecer la primera matrícula o incluso rebajarla, pero aumentar a cambio el escalón en el coste de las segundas matrículas y posteriores.

Hay 13 comentarios
  • Javier, bienvenido. Es un trabajo muy interesante. Una duda. El grupo de control tiene una justificación correcta para serlo, pero hay (al menos) un par de posibles pegas. Por un lado, sospecho que debe de ser bastante pequeño en proporción de la población total de estudiantes de esos grados. Por otro lado, para que sea un grupo de control válido conviene que se parezca al de los tratados. ¿Habéis comprobado el grado de solapamiento entre ambos grupos en términos de las características que observáis? A priori pensaría que los miembros de familias numerosas tenderían a ser los más parecidos al conjunto de tratados.

    • Gracias Samuel. Los estudiantes incluidos en el grupo de control son un 4% del total de estudiantes, lo que nos proporciona 11469 observaciones (estudiante/modulo/año). Creemos que es un grupo suficientemente numeroso para llevar a cabo el análisis, y hemos preferido asegurarnos de que se trata de un grupo de control de ‘alta calidad’ (la exención es completa y no está relacionada con el rendimiento académico), antes que intentar ampliar el grupo a costa de reducir la calidad del mismo.
      En relación a tu segundo comentario, en la metodología diff-in-diff al analizar los efectos temporales de una medida, no es necesario que los grupos tratados y de control sean muy parecidos. El comportamiento del grupo tratado y de control podría ser muy parecido o muy diferente, pero esto ya está controlado en nuestro análisis por medio de efectos fijos a nivel de individuo y de módulo. Por lo tanto, una vez tenida en cuenta esta diferencia entre el grupo tratado y el de control (que puede ser grande o pequeña), la distinta reacción de ambos grupos tras la implementación de la subida de las tasas permite captar el efecto que estamos buscando. En cualquier caso, en el trabajo ofrecemos un cuadro de estadísticos descriptivos (Cuadro 4) a nivel de observables para el grupo tratado y de control, antes y después de la medida, aunque no desagregamos el grupo de control en sus distintas categorías.

  • Un pequeño comentario sobre la propuesta que realizáis al final. Por un lado es posible que los estudiantes dentro de un grado se esfuercen más si los créditos por segunda y posterior matrícula son más caros. Pero me temo que impida continuar estudios "difíciles" a estudiantes de familias con bajos ingresos, aquellos donde incluso estudiantes de 9 suspenden bastantes asignaturas. Estos suelen ser los estudios con mayor inserción laboral (Ingeniería civil, industrial, matemáticas....) y creo que son justamente los estudios donde menos becarios hay actualmente por motivo de los criterios académicos de la beca General. Es decir a mí me parece que estos esquemas de precios y becas a menudo son más un incentivo a cursar estudios fáciles que un incentivo a estudiar mucho. No sé si con los datos que tenéis lo podéis mirar facilmente.

    • Gracias Pere B. Básicamente lo que estás diciendo es que hay carreras difíciles donde los estudiantes, incluso esforzándose mucho, suspenden frecuentemente. Si se encarece el coste de la repetición estamos penalizando a un estudiante pobre con respecto a un rico. Nosotros podemos decirte que este no es el caso de Medicina en la Universidad de Valencia, donde los estudiantes tienen una nota de acceso muy alta pero donde la tasa de aprobados y las calificaciones son más elevadas que en Economía. En cualquier caso tu comentario sugeriría que puede haber carreras de elevada dificultad (por ejemplo una ingeniería) en las que tras la subida de tasas detectáramos una mayor tasa de abandonos y una menor entrada de los estudiantes menos favorecidos económicamente. Podría ser el caso (y no estaría mal estudiarlo), pero podría suceder también que un estudiante pobre que con tasas bajas se matriculara de 6 asignaturas para suspender 3, con un diseño de tasas más elevadas en segunda matrícula se matriculara sólo de las 3 asignaturas que esperara aprobar. Al final este estudiante no pagaría una segunda matrícula, no tendría por qué abandonar (porque aprueba las mismas asignaturas que aprobaba antes) y está siendo más selectivo en la elección de las asignaturas a las que se presenta.

      • Sobre este tema se da otra situación, que no se si se dará en todas las universidades, pero si en algunas. El primer año se obliga a matricularse de curso completo. Esto siempre me ha parecido absurdo (o una forma de sacar dinero), pero con el incremento de las matrículas me lo parece aún más. Es un obstáculo no sólo para cualquier persona con pocos recursos sino para cualquier persona que quiera simultanear estudios y trabajo.
        La medida de encarecer segundas y terceras matrículas debería ir acompañada de no limitar ni el número de créditos/asignaturas de las que hay que matricularse ni el tiempo máximo que puede estar una persona cursando unos estudios. Si un trabajador quiere hacer una ingeniería, por ejemplo, y por trabajo/ingresos no puede permitirse más que hacer, por ejemplo, un par de asignaturas al año ¿cual es el problema en que se vaya matriculando poco a poco de lo que pueda aunque tarde 10 años en terminar los estudios?

  • Los resultados son interesantes pero esperados. Creo que la subida de tasas habrá desanimado sobre todo a los menos interesados.
    Lo que no acabo de entender es lo de los módulos: los alumnos se matriculan en asignaturas, no?

    • Gracias, Costilla. Nosotros más bien encontramos que la medida ha animado al desanimado. Módulo es otra forma de llamar a las asignaturas.

  • Un trabajo muy interesante. Enhorabuena.

    Parte del efecto positivo que encontráis al comparar grupo de tratamiento y control podría venir por una disminuición del rendimiento de este último. ¿Habéis analizado esta hipótesis?

    Otra preocupación viene del hecho de que, en los años que consideráis, muy probablemente estas carreras estén adaptándose al Plan Bologna. Si estos cambios se producen a lo largo del tiempo, y benefician en particular al grupo de tratamiento (lo cuál sería lógico dado que vuestro grupo de control es de menor habilidad), podríais encontrar una diferencia significativa de rendimiento que nada tiene que ver con el tratamiento.

    Finalmente, ¿créeis que el aumento de las tasas podría generar un incentivo en los docentes para inflar las notas? Uno podría esperar un incremento del bunching en torno al aprobado, pero no es descabellado pensar que toda la distribución de notas pudiera verse afectada.

    Un saludo.

    • Muchas gracias, Martín, por tus comentarios. Supongamos que lo que dices fuera cierto de modo que, tras el año 2012, los estudiantes del grupo de control bajaran su rendimiento (volveré sobre si esto es lo que observamos, o no, más tarde). La pregunta que nos tenemos que hacer es la siguiente: ¿qué habría hecho un estudiante no exento después del 2012 si tampoco le hubiera afectado la subida de tasas? ¿Existe alguna razón para esperar que después del año 2012, en ausencia de subida de tasas, el comportamiento relativo de los estudiantes de ambos grupos hubiera diferido con respecto al observado anteriormente? Si no encontramos apoyo para que esto suceda, entonces esperaríamos que los estudiantes del grupo no exento, en ausencia de subida, bajaran también el rendimiento. De este modo, la diferencia que observamos en el comportamiento relativo de los grupos tratados y de control, con respecto al que tenían antes de la subida de las tasas, identificaría bien el efecto de la subida de tasas.

      Tú apuntas a que uno de estos factores que, más allá del encarecimiento del coste de la matrícula, ha podido contribuir al cambio en el comportamiento relativo entre los dos grupos después de 2012, es la implementación paulatina de Bolonia. ¿Por qué? Bolonia se implementa al mismo tiempo para todos los estudiantes, con independencia de que paguen tasas o no. Dices que puede haber una diferencia negativa en la habilidad en contra del grupo de control, y que entonces Bolonia le puede haber afectado más negativamente. Nosotros, a nivel descriptivo, encontramos que en todo caso los estudiantes del grupo de control tienen mejor rendimiento académico (discapacitados no quiere decir que sean intelectualmente menos capaces, de hecho, la inmensa mayoría de los discapacitados son por causas físicas). Pero en cualquier caso, recuerda que la habilidad ya está controlada en el efecto fijo del individuo y que la introducción de nuevas asignaturas por Bolonia está captada en el efecto fijo del módulo. Es decir, básicamente estamos comparando, antes y después de 2012, lo que hacen dos individuos con la misma habilidad y matriculados en el mismo módulo, uno sujeto a tasas y otro exento.

      Siguiendo con los efectos fijos, hay que tener en cuenta que, debido a la entrada-salida de estudiantes de la muestra en los años consecutivos, y a la aparición-desaparición de asignaturas durante esos años, la media de esos efectos fijos va cambiando en el tiempo. Esto no sucedería si observáramos durante todos los años los mismos estudiantes y las mismas asignaturas. Pues bien, si añadimos la media de este efecto fijo a la tendencia temporal, lo que observamos es que el rendimiento de los estudiantes ha ido mejorando durante el tiempo, no empeorando como tú intuías.

      Por último planteas el tema de que el profesor haya 'abierto la mano' con las notas después de la subida de las tasas. Personalmente no tenemos esta percepción, por la experiencia propia y por las conversaciones con otros profesores. Nunca nadie nos ha hablado de que es más generoso con las calificaciones de los estudiantes desde que las tasas han aumentado. Pero aunque fuera cierto lo que tú planteas, uno esperaría que el profesor fuera más generoso con todos sus estudiantes, sin meterse a investigar quién paga tasas y quién no. Y en este caso, no hay problema.

      • "Es decir, básicamente estamos comparando, antes y después de 2012, lo que hacen dos individuos con la misma habilidad y matriculados en el mismo módulo, uno sujeto a tasas y otro exento" ¿Realmente vuestro método permite hacer eso? Si es así, los resultados son incontestables.

        Respecto a lo de abrir la mano, creo que de darse esta conducta, sería en aquellos casos en que se evita que el alumno, por unas pocas décimas, se vea obligado a pagar una matrícula encarecida (o muy encarecida).

        Gracias por la entrada!

  • Se me ocurren don preguntas:
    1. ¿Se contempla la posibilidad de que algunos estudiantes hayan decidido matricularse en menos módulos y esto haya facilitado unos mejores resultados?
    2. ¿Hay información sobre el grado en que los estudiantes compatibilizan estudios y actividad laboral?

    • Gracias, Escotero.
      1. Sí, podría darse el efecto que apuntas. Puede que los estudiantes sean más selectivos con las asignaturas de las que se matriculan.
      2. Existe la información que comentas. De hecho una de las variables incluidas en la regresión tiene que ver con si el estudiante trabaja a tiempo completo, parcial o no trabaja.

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