Este 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.
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):
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.
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.