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Un ejercicio de clase: ¿Quién se anima?

igm(@sergijm64)

Como estoy un poco cansado de escribir sobre mercado laboral (aquí), pensiones (aquí) o salud (aquí), esta semana, aprovechando que he acabado, exhausto, mi curso de Econometría III, me gustaría plantear un tema radicalmente diferente, relacionado con la docencia. En concreto, sobre como motivar a los alumnos para el aprendizaje de técnicas cuantitativas (aquí, aquí y aquí tres referencias que me facilitó Antonio Cabrales, que, siempre al día, no deja de sorprenderme) en base a una encuesta hecha por los propios alumnos.
En la tercera semana del curso pido habitualmente a mis alumnos de Econometría III que hagan a cabo 5 o más encuestas (aquí, en catalán) a miembros de la comunidad universitaria sobre elección de transporte, salarios esperados al acabar el grado (mínimo 22 años) y a los 30 años (estas dos preguntas desde hace dos años), horas habituales de trabajo y también veces que practican deporte a la semana (éstas dos últimas, nuevas en la encuesta de 2014). Cada alumno ha de incorporar las respuestas en un fichero stata de formato preestablecido que, en un plazo de 48 horas me envían por correo. Por mi parte, después de una mínima depuración de los datos, junto todos los ficheros y devuelvo un único archivo con el que deben resolver los ejercicios (preestablecidos) programados para la cuarta semana sobre elección múltiple (véase aquí la lista de ejercicios) y que se discuten en seminarios reducidos. 

La participación ha sido siempre fantástica. En los últimos años he recibido más de 600 respuestas válidas (lo que implica que alrededor de 120 alumnos de los 160 que tengo colaboraron en la encuesta). En total el fichero de 2009 a 2014 contiene los resultados de 2582 entrevistas. Los entrevistados son mayoritariamente alumnos de la UPF (58%), pero también hay de otras universidades de Barcelona. Obviamente, el método de muestreo dista mucho de ser perfecto (véase aquí otro ejemplo basado en encuestas a alumnos de la Carlos III, aunque no para docencia), ya que los alumnos tienden a entrevistar a sus “amiguetes”. Aún así los resultados nunca han dejado de sorprenderme y nos han permitido aprender un buen número de cosas sobre elección múltiple, modelos censurados, modelos de recuento, discriminación salarial y relación entre habilidad y salarios, lo que no está mal para una encuesta exprés, hecha por alumnos.

Algunas lecciones

De todas las lecciones que hemos aprendido a partir de estos datos (que son muchas) destacaré tres: elección de transporte, diferencias salariales y actividad deportiva y salarios esperados.

La primera lección  viene ilustrada en la Figura 1. En ella vemos la evolución de 2009 a 2014 de la distribución del método de transporte escogido por los entrevistados para acudir, en general, a clase. De las ocho opciones de transporte analizadas quisiera destacar el caso de la bici, o lo que es casi lo mismo, el bicing, que en los primeros años, después de su lenta introducción a mediados de la pasada década, fué subiendo poco a poco hasta alcanzar el 6-7 por ciento en 2012 y 2013. Sin embargo, los cambios tarifarios en 2013 (incluido un anuncio de subida desproporcionado y posterior rectificación), que fueron afectando a los abonados del bicing a lo largo del año, más el colapso de las estaciones, han reducido los usuarios en la muestra un 43 por ciento (el bicing ha perdido más del 20 por ciento de los usuarios de en algo más de un año). En definitiva evidencia de que los experimentos o controlados o en casa y con gaseosa.

Figura 1. Distribución de la elección del medio de transporte principal.

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La segunda lección es sobre salarios. En la encuesta se pregunta sobre el salario neto esperado al acabar el grado y a los 30 años. En el Cuadro 1 presentamos los resultados sobre la media y la mediana para los dos años en que tenemos datos. En base a dicha información mis estudiantes aprendieron que esperan un salario de entrada mileurista, que se doblará a los 30 y, sobre todo, que anticipan diferencias salariales entre hombres y mujeres(entre un 10 y 15 por ciento), que pueden ser mayores a los treinta (15 por ciento)  que a los 22+ (10 por ciento) y que la causa de la diferencia puede ser una preferencia por parte de las mujeres de otras cosas (job amenities), distintas al salario, ligadas al puesto de trabajo (Felfe,2013).

Cuadro 1. Salario esperado según el género

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En el Cuadro 2 presentemos los mismos estadísticos según la educación del padre (sería igual con la de la madre). La literatura es abundante sobre la transmisión intergeneracional de la educación (aquí, aquí y aquí) y más escasa sobre el efecto en salarios (aquí y aquí). Por ejemplo, Betts(1995) estudia las expectativas sobre el salario de una muestra de estudiantes americanos y encuentra poco efecto de la educación de los padres. En la misma línea pero usando datos del PSID Coate (2013) no encuentra ningún efecto sobre el salario de los graduados universitarios con padres en ocupaciones muy cualificadas y comparten el mismo mercado local. En nuestro caso, que no es comparable, tampoco detectamos diferencias (especialmente en mediana) en el salario esperado en el primer trabajo. Sin embargo, estas aparecen tanto en media como mediana a los 30 años, ya que los hijos de padres universitarios esperan mayores salarios (un promedio de 11 por ciento en media y 17 por ciento en mediana). Aunque queda fuera del alcance de este post, sería sumamente interesante plantearse si estos resultados constituye evidencia de discriminación según la clase social o evidencia de que el mercado de trabajo en España es muy local (basado en conexiones personales) y, por tanto, funciona relativamente peor que en otros países.

Cuadro 2. Salario esperados según nivel de educación del padre

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En el cuadro 3 presentamos los mismos estadísticos según la universidad en la que se cursan estudios.  En el mismo ilustramos que estudiar en la UPF tiene un importante premio, ya que detectamos importantes diferencias entre los esperado por los alumnos de la UPF, tanto en media (10 por ciento) como, especialmente, en mediana (25 por ciento a los 30 años en la muestra de 2014), respecto a lo que esperan los alumnos de la UB y la UAB. Obviamente, los resultados podrían ser debidos bien a que la UPF es una universidad de mayor calidad o que los estudiantes de la UPF son, en general, mejores (con mejores notas de acceso o una combinación de ambos factores).

Cuadro 3. Salario esperados según la universidad de estudios

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Sin duda un lector avezado puede argumentar que los indicios que presentamos son solo correlaciones parciales, y tiene razón. También puede argumentar que es muy posible que los hijos educados o los estudiantes de la UPF tiene  un "exceso de confianza" sobre su futuro (aquí un breve ejemplo para el caso español), por lo que una buena política de información sobre salarios esperados, tal y como se hace en Italia (aquí) o como se intentó en Madrid (aquí), podría solucionarlo. Quizás. Sin embargo, y aunque esta lejos de mi voluntad contravenir al lector avezado, la regresión múltiple del salario esperado respecto a las variables que tenemos confirma todos los efectos comentados sobre correlaciones parciales y no detecta un efecto conjunto de ser hijo de educado y ser estudiante de la UPF.

La última lección es sobre deporte y salarios.   En la línea de lo que se obtiene en otros trabajos sobre el tema  (Lechner, 2009, o Barron el al, 2000),  ¿encontraremos en nuestros datos evidencia de una relación entre actividad física y salarios? En este sentido el Cuadro 4 presenta las estimaciones de un modelo Poisson entre el número de veces que se hace deporte a la semana y el salario esperado. Encontramos que la relación es claramente positiva para ambos salarios (especialmente para el de entrada). No es un efecto pequeño, ya que implica (dada una media incondicional de 2 veces/semana) hacer 0.3 más veces deporte (o un 15% más)  por cada mil euros adicionales de salario. Obviamente, aunque no mostramos los resultados para ahorrar espacio, el número de veces que se hace deporte también es un factor relevante en las ecuaciones de salarios esperados (especialmente en la de salarios de entrada).  Así que estimados estudiantes, ¡a que esperan!

Cuadro 4. Modelo Poisson sobre veces que se hace deporte a la semana.

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Reflexiones Finales

Las experiencias empíricas son muy importantes en las clases cuantitativas y si podemos acercarlas a las experiencias propias de los alumnos mucho mejor.

Desde aquí animo a los numerosos colegas que habitualmente leen Nada es Gratis, en especial a aquellos que tienen a su cargo una asignatura cuantitativa o colaboran en la misma, a repetir este mismo esquema o uno parecido para ilustrar sus propias clases. Quizás podemos compartir experiencias e intercambiar bases de datos para enriquecernos colectivamente.