Cada inicio de año escolar, doy un curso bastante peculiar. Se llama Tutorial de Economía. Los estudiantes acaban de empezar el primer año en la Universidad de Turín y forman parte del "programa de excelencia" (traducción literal del nombre en italiano) de la institución en la que trabajo, el Collegio Carlo Alberto. Básicamente son estudiantes muy seleccionados que además de cursar su licenciatura en Economía, Matemáticas, Ingeniería, Física, etc, toman clases adicionales a nivel de Master en Economía (Microeconomía, Macroeconomía, Econometría, etc.). Casi todos ellos terminan teniendo una nota media en la licenciatura de 30 (la nota máxima en Italia), y algunos de ellos terminaran haciendo su doctorado en una de las tops americanas. En este curso, me encargo de dar una introducción al modo de razonar de los economistas. Les explico que según el modelo económico estándar los individuos se mueven por "incentivos", que toda decisión tiene un "coste de oportunidad", que en la asignación de tareas se usa a menudo la "ventaja comparativa", que cada uno de ellos toma decisiones distintas porque tienen distintos grados de "aversión al riesgo" e "impaciencia". etc. Les digo también que la economía empírica a menudo se ocupa de corroborar los modelos teóricos y para ello pongo como ejemplo el modelo de Becker (1964). Según este modelo, los individuos toman sus decisiones de educación en base a que opción les dará un mayor flujo de ingresos esperado durante toda su vida laboral, descontado por su nivel de impaciencia. En lugar de corroborar que las implicaciones de este modelo se cumplen en general como haríamos si los estudiantes tuviesen nociones de econometría, en el curso nos limitamos a ver si se cumplen para cada uno de los estudiantes. Les pido que recuerden cuáles eran sus dos alternativas preferidas cuando tuvieron que elegir qué carrera universitaria cursar. A menudo se trata de carreras muy similares, distintas ramas de ingeniería, etc, pero en algunos casos los chicos hubieran querido estudiar filosofía o historia del arte pero descartaron esta opción por ser "irracional" (en palabras de mis alumnos). Luego, abrimos una base de datos que se llama Alma Laurea, donde aparecen encuestas a todos los recién licenciados de cada carrera y universidad italiana. De ahí obtenemos información sobre los salarios medios a 1, 3 y 5 años de finalizada la carrera, así como las probabilidades de empleo también a 1, 3 y 5 años. De modo que multiplicando los dos encontramos los "ingresos esperados". A continuación usamos los "factores de impaciencia" individuales que miden cuanto más nos importan mil euros dentro de 1 año que dentro de 3 o 5 años. Esta operación la realizamos para cada una de las carreras, y comparando las magnitudes obtenidas encontramos cual es la opción que "deberían haber tomado" según el modelo de Becker. Obviamente, todos los años surgen consideraciones del tipo: "hay mas características del trabajo además del salario que nos dan utilidad" (en línea con lo que señalan Beffi, Fougere y Maurel en su artículo en la Review of Economics and Statistics) o "para comparar de manera más precisa dos carreras habría que considerar también las expectativas sobre el punto de la distribución de graduados en el que cada uno de mis estudiantes espera colocarse." (el artículo de Arcidiacomo, Hotz and Kang, 2012 demuestra la relevancia de este último aspecto). Con esto y con todo, creo que el ejercicio sigue siendo educativo.
Lo primero que puede sorprender de este ejercicio de clase es que aunque esta información está disponible y es muy accesible, ninguno de mis estudiantes la había consultado a la hora de tomar su decisión. Claramente, mis estudiantes ya entendían que las carreras universitarias no obedecen a la ley de un solo precio. Si fuese así, las carreras donde el salario es más alto se llenarían y el exceso de oferta de trabajo haría bajar el salario hasta el nivel de las carreras con salario más bajo. Por el contrario, existe una gran heterogeneidad en las perspectivas laborales después de estudiar cada carrera. Quizás mis estudiantes eligen "racionalmente" no consultar los datos porque la información relevante ya está a su disposición. Y los datos no parecen quitarles del todo la razón: lo que se observa es que poco cambia en el tiempo (y sospecho que tampoco entre países) en cuanto a que las carreras que muestran mejores perspectivas laborales en media son siempre las de ciencias. Aunque quizás esta rica base de datos de la que disponen los italianos merecería ser consultada por estudiantes que están indecisos entre carreras símiles (ingeniería aeronáutica vs naval). Este año la elección que tomaron la mayor parte de estudiantes resultó ser la correcta según este análisis, pero otros años hay muchos que se dan cuenta de que "se equivocaron".
En España no existe nada parecido a la base de datos italiana donde un futuro estudiante universitario pueda ver la situación económica de personas con diferentes titulaciones. Si uno hace un esfuerzo, lo más parecido que encuentra es la Encuesta de Estructura Salarial de 2014, que muestra las distribuciones salariales por ocupaciones. En el cuadro siguiente he incluido ocupaciones que se pueden asociar a titulaciones específicas, y por tanto nos hablan solo de aquellos licenciados que han encontrado un trabajo acorde a su titulación:
| Media | Percentil 10 | Percentil 50 | Percentil 90 | |
| Turismo | 17,256 | 9,039 | 15,512 | 27,812 |
| Enfermeria | 17,466 | 9,864 | 17,363 | 24,424 |
| Biblioteconomia | 18,038 | 9,166 | 18,665 | 25,647 |
| Magisterio y otras titulaciones docentes | 23,988 | 7,572 | 25,650 | 37,281 |
| Sociologia y Demografia | 24,339 | 10,333 | 23,680 | 38,395 |
| Economia y finanzas | 35,345 | 16,184 | 33,693 | 56,710 |
| Medicina | 35,798 | 14,757 | 33,565 | 61,903 |
| Fisica, quimica, matematicas e ingenierias | 37,178 | 17,167 | 34,487 | 61,074 |
| Informatica | 37,762 | 22,511 | 34,440 | 56,750 |
| Derecho | 39,650 | 19,065 | 37,704 | 62,149 |
| Dirección y Administración de Empresas | 52,513 | 20,695 | 47,662 | 81,060 |
Personalmente, no encuentro nada sorprendente en este cuadro. Quizás hubiera apostado por unos salarios más bajos para los licenciados en derecho pero nada más. Supongo que un cuadro como éste era lo que tenían en mente mis alumnos cuando eligieron su carrera universitaria.
La literatura económica se ha ocupado ampliamente del tema de la elección de titulación, incluso en años recientes. El artículo de Julien Betts en el Journal of Human Resources trata precisamente el tema de cuan informados están los estudiantes. Encuentra que los estudiantes cometen errores en torno al 20% cuando se les pregunta sobre los salarios que esperan para personas con su titulación. Además, los estudiantes cometen errores mucho más altos al inicio de sus carreras que al final. Lo que parece indicar que no se informan demasiado de las perspectivas laborales para elegir carrera. Sin embargo, el artículo de Wiswall and Zafar en Review of Economic Studies muestra que cuando se les proporciona información sobre mercado de trabajo de los graduados de distintas titulaciones y sobre sus propias capacidades para cada tipo de titulación, los estudiantes reaccionan mucho, cambiando sus elecciones. Sería estupendo si nuestro Instituto Nacional de Estadística recogiera información sobre los nuevos licenciados.
REFERENCIAS
Peter Arcidiacono, V. Joseph Hotz, Songman Kang (2012) "Modeling college major choices using elicited measures of expectations and counterfactuals", Journal of Econometrics, Volume 166, Issue 1, January 2012, Pages 3-16, ISSN 0304-4076
Gary Becker. (1964). "Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education" New York: Columbia University Press
Magali Beffy, Denis Fougère, and Arnaud Maurel (2012) "Choosing the Field of Study in Postsecondary Education: Do Expected Earnings Matter?" Review of Economics and Statistics 2012 94:1, 334-347
Julian R. Betts (1996) "What Do Students Know about Wages? Evidence from a Survey of Undergraduates" The Journal of Human Resources Vol. 31, No. 1 (Winter, 1996), pp. 27-56
Matthew Wiswall and Basit Zafar (2015) "Determinants of College Major Choice: Identification using an Information Experiment" The Review of Economic Studies 2015 82: 791-824.