Por David Boto-García y Marta Escalonilla
El mercado laboral español ha exhibido tradicionalmente elevadas tasas de desempleo joven, alta temporalidad y poca intensidad de formación en el trabajo (Dolado, Felgueroso y Jimeno, 2000; Dolado, García-Serrano y Jimeno, 2002). El incremento en la oferta de graduados universitarios y la incapacidad de algunos mercados laborales locales para ofrecer puestos de trabajo acordes a su formación ha originado un efecto expulsión, por el que muchos jóvenes han terminado trabajando en ocupaciones para las que están sobreeducados (su nivel educativo es superior al necesario para desempeñar ese trabajo).
En este sentido, McGuinness, Bergin and Whelan (2018) señalan que España es uno de los países con la tasa de sobreducación más elevada de Europa. El número de jóvenes trabajando en empleos para los que están sobreeducados ha aumentado tras la crisis económica del 2008 debido a que los desajustes entre oferta y demanda laborales tienden a ser mayores durante las recesiones (Liu, Salvanes y Sorensen, 2016). Además, la sobreeducación parece ser más alta entre las mujeres (McGuinness, Bergin and Whelan, 2018). La sobreeducación o exceso de capital humano es un fenómeno preocupante ya que está asociado con una menor satisfacción laboral (Fleming and Kler, 2008), peores relaciones laborales (Belfield, 2010) y menores sueldos con respecto a otros jóvenes que sí trabajan en puestos acordes a su nivel de formación (McGuinness y Bennett, 2007).
En un artículo reciente (véase aquí), estudiamos los factores que explican la probabilidad de estar sobreeducado. Dado que la literatura previa ha arrojado evidencia inconclusa sobre las diferencias de género, nuestro interés reside en examinar si las características de los jóvenes graduados tienen efectos diferentes en la propensión a estar sobreeducado dependiendo de si el egresado es un hombre o una mujer. Por ejemplo, aspectos como la segregación ocupacional, la discriminación basada en preferencias o la discriminación implícita pueden hacer que una mujer graduada en alguna de las llamadas ciencias CTIM (STEM en inglés) tenga un mayor riesgo de acabar sobreeducada que un hombre, por su menor proporción relativa en esas disciplinas.
Datos y metodología
Utilizamos los microdatos de la Encuesta de Inserción Laboral de Graduados Universitarios desarrollada por el INE. Se trata de una muestra representativa de graduados universitarios en el curso 2009/2010 que son observados en 2014. En nuestro análisis principal definimos la sobreeducación en base al llamado método subjetivo (comparación del nivel educativo alcanzado con el nivel educativo más apropiado para la ocupación). No obstante, nuestros resultados son robustos al uso de otras medidas alternativas o a posibles errores de medida que se pudieran correlacionar con el género o la habilidad.(1) Dado que la edad juega un papel muy importante en la incidencia de la sobreeducación, debido a los conocidos como efectos de cohorte de nacimiento, realizamos análisis separados para los graduados menores de 30 años y con 30 años o más. Alrededor de un 77% de las mujeres y un 81% de los hombres están trabajando. De ellos, un 27% de las mujeres y un 24% de los hombres parecen estar sobreeducados en sus puestos de trabajo, siendo esta diferencia estadísticamente significativa de acuerdo a un test de comparación de proporciones. Cuando distinguimos por grupo de edad (véase Figura 1), se observa que la tasa de sobreeducación es más elevada entre los mayores de 30.
Figura 1. Sobreeducación por grupo de edad y género según el método subjetivo (ISA) y estadístico (SA)
Fuente: elaboración propia a partir de los microdatos de la Encuesta de Inserción Laboral de Titulados Universitarios 2014.
Como variables explicativas, además del género, consideramos la edad, el carácter público o privado de la universidad, el área de conocimiento, la duración de los estudios universitarios, el disfrute de becas generales y de excelencia, la tenencia de estudios adicionales como FP o Máster, si continúa formándose, la acreditación de conocimiento de inglés, experiencia laboral pre y post graduación, la realización de estancias Séneca (nacionales) o Erasmus (internacionales) durante los estudios universitarios, el número de empleadores que ha tenido, cómo accedió al primer empleo, movilidad laboral nacional e internacional tras la graduación y si ha rechazado algún trabajo en el pasado por considerarlo inadecuado para sus características.
Metodológicamente, usamos tanto estimadores basados en emparejamiento (matching) como modelos de regresión con interacciones entre las variables explicativas y la dummy de género. Dado que la posible sobreeducación solo se observa para aquellos que están trabajando, modelizamos el sesgo de selección a través del estimador de Heckman. Usamos la tasa de empleo en el lugar de residencia del individuo en el momento de la encuesta como restricción de exclusión, en línea con estudios previos (Büchel y van Ham, 2003; Jauhiainen, 2011; Charalambidou y McIntosh, 2021). Al tratarse de una base de datos de sección cruzada, existe el riesgo de que nuestros resultados estén afectados por sesgo de variable omitida. Para examinar esto, realizamos procesos de estimación secuencial por etapas que evalúan la estabilidad de los coeficientes a la inclusión y exclusión de otros controles. Bajo el supuesto habitual de que la selección en inobservables sea proporcional a la selección en observables, encontramos cierta estabilidad en los resultados obtenidos.
Resultados
Tanto el estimador basado en emparejamiento (propensity score matching) como el estimador bivariante de Heckman indican que no existen diferencias significativas en la probabilidad de estar sobreeducado entre hombres y mujeres condicional en todas las características consideradas. Cuando evaluamos las diferencias entre los efectos marginales de cada variable explicativa por género y grupo de edad, encontramos que las mujeres graduadas en ciencias de la salud tienen una menor probabilidad de estar sobreeducadas que los hombres, especialmente entre los menores de 30 años. Por el contrario, los hombres que se gradúan en arquitectura e ingenierías exhiben una menor probabilidad de estar sobreeducados en sus trabajos.
De manera interesante, las mujeres que han realizado estancias Séneca en otras universidades españolas durante sus estudios presentan una menor probabilidad de estar sobreeducadas. Esto podría relacionarse con la teoría de la differential overqualification desarrollada por Frank (1978) que señala que las mujeres son más reacias a moverse a otras regiones, lo cual explica sus mayores dificultades a la hora de encontrar trabajos que se adecúen a su perfil. Así, la movilidad pre-graduación podría ser una señal relevante para los empleadores en el caso de las mujeres jóvenes que mejoraría sus transiciones hacia empleos coherentes con su nivel educativo. Además, la probabilidad de estar sobreeducada es significativamente mayor para las mujeres cuando acceden a su primer empleo por contacto directo (anuncio) en comparación con otros métodos en los que existen intermediarios (universidad, contactos/recomendación o agencia de empleo).
Conclusiones
En términos generales, nuestros resultados apuntan a que no existen diferencias significativas en la probabilidad de estar sobreeducado debidas al género. Las diferencias detectadas en los estadísticos descriptivos parecen ser debidas a efectos de selección y a la diferente distribución de características. No obstante, sí se detecta evidencia de que las mujeres están comparativamente menos expuestas a la sobreeducación en las ciencias de la salud y los hombres en la rama de ingeniería y arquitectura.
Aunque es difícil determinar cuál es el mecanismo que subyace a este patrón, los estereotipos, la segregación ocupacional y posible discriminación implícita podrían explicar el hecho de que mujeres (hombres) graduadas en ingeniería (ciencias de la salud) encuentren empleos que se corresponden con su nivel formativo con mayor probabilidad.
(1) La sobreeducación es alternativamente definida en base al método estadístico (comparación del nivel educativo alcanzado con la distribución dentro de la ocupación) y el earnings method procedure propuesto por Gottschalk y Hansen (2003).