Introducción

La formación académica presenta un margen de rentabilidad, de la misma forma que otros tipos de inversión, cuya estimada tasa de retorno, ya sea privada o social y puede ser calculada de acuerdo con los principios de costo-beneficio o mediante el modelo de ^{Mincer (1974)}.

Además del nivel de escolaridad, existen otros parámetros o aspectos de la vida que se consideran como inversiones para uno mismo, ya sean el cuidado a la salud, la experiencia ganada en el trabajo, la búsqueda de mejores condiciones de vida, así como cualquier aspecto que conlleve a un incremento de las habilidades, la productividad y la convivencia, que también forman parte de la teoría del capital humano (^{Pantoja, 2010}).

El principal interés del presente trabajo reside en analizar el impacto de la educación de manera individual y, para toda la sociedad. La formación escolar se considera como uno de los medios más convenientes para estimar el nivel de capital humano, así mismo permite la obtención de beneficios, ya sea de manera individual o colectiva. De esta manera, la educación forma parte esencial para obtener el máximo bienestar, pero no es por si solo elemento suficiente, ya que el hecho de buscar una formación escolar no asegura la ausencia de una falla de mercado.

El retorno esperado de la educación se ve afectado de manera directa por cuestiones de ubicación (ex.: sitio geográfico, elección de institución educativa), así como por la situación económica del país. Si existe un desbalance en la oferta-demanda de personal con formación académica, estimulará a la sociedad a no educarse (^{Pantoja, 2010}). La importancia de la educación es incuestionable, por lo tanto, resulta evidente la que a través del gasto público se le destine un mayor presupuesto. Es debido a esto que, desde hace varios años, México ha ampliado la cobertura de la educación básica a la población (niveles preescolar, primaria y secundaria). Llevando a cabo una comparación, en 1990 la matrícula de alumnos era de 21.3 millones, la cual se elevó a 25.2 millones para el ciclo 2019-2020. Las plazas académicas crecieron de 810 mil a un poco más de 122 mil, así como el total de planteles se elevó de 148 mil a 230.4 mil (CEESP, 2006; SEP, 2020).

El fenómeno mundial de la pandemia del COVID-19 tuvo entre sus características más notorias, la completa disrupción de la vida diaria y la salud de la población, y los impactos no se limitaron sólo a la vida cotidiana de la sociedad a nivel mundial. De esta manera, la educación no es la excepción, ya que es uno de los sectores que más se ha documentado de haber sufrido los efectos negativos de la crisis sanitaria. Por un lado, el cierre de las escuelas afectó a millones de estudiantes que perdieron no solo oportunidades de aprendizaje, sino también la creación de una comunidad educativa. Asimismo, se crearon disrupciones importantes en los ámbitos de dinámica familiar, relaciones económicas y vínculos sociales (^{Acevedo et al., 2020}).

Las consecuencias de la crisis sanitaria (COVID-19) en la educación ha exacerbado el incremento en las tasas de deserción escolar. La Secretaría de Educación Pública (SEP, 2020) señala que, en la educación básica, el 10.0% de alumnos para el ciclo escolar 2019-2020 (dos millones 525 mil 330 alumnos de preescolar, primaria y secundaria) no regresaron a la escuela. En consecuencia, aunado a los efectos más conocidos de la pandemia, el aislamiento social puede convertirse en una causa más que conlleve a los niños, niñas y adolescentes a abandonar su educación. En relación al nivel Medio Superior, se estima que alrededor de 800 mil estudiantes (de 15 a 17 años) presenten limitaciones importantes en su educación, llámese desinterés derivado de la situación económica post-pandemia. Una estimación por parte de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) para la Educación, la Ciencia y la Cultura, prevé una situación post-pandemia de disminución muy significativa en el acceso a la educación para los estudiantes de más bajos recursos en comparación a sus pares con mejores condiciones económicas. Se estima que México será el segundo país donde estudiantes entre seis y 17 años mostraran mayores índices de deserción escolar, 16.0% lo hará por motivos económicos y 9.0% por razones meramente de índole académico (CEFP, 2021).

Metodología

Para calcular la rentabilidad de la educación en las zonas urbana y rural del Estado de México, se empleó el modelo Mincer, el cual se estimó la rentabilidad promedio del nivel de educación (^{Laguna y Porta, 2004}). Dicho modelo se especifica a continuación:

Dónde: lnY es el logaritmo del ingreso por el jefe del hogar, ES representa años de escolaridad del jefe de familia, EXP es experiencia laboral y EXP² es la variable cuadrática. El análisis se llevará a cabo de acuerdo con la zona geográfica, distinguiendo por género y sin importar el género del jefe de familia. Los años de escolaridad (ES) es el nivel exacto de escolaridad del jefe del hogar, definido entre primaria a posgrado. Para mayores detalles sobre el cálculo de las variables o el modelo en general, se recomienda leer, por ejemplo, el trabajo de ^{Laguna y Porta (2004)}.

En la literatura también se mencionan las limitaciones del modelo Mincer, por ejemplo, el supuesto de linealidad de la rentabilidad de la educación, que ^{Laguna y Porta (2004)} reportan que la rentabilidad de los años de educación presenta una variabilidad significativa para los diferentes niveles de educación. Tomando lo anterior en cuenta, la estimación de la rentabilidad privada de la educación para zonas rural y urbana del Estado de México se hará mediante ambos modelos, Mincer y el modelo Spline (^{Laguna y Porta, 2004}), que puede ser considerado como una variación del modelo original propuesto por ^{Mincer (1974)}. El modelo Spline se define a continuación:

Para realizar la estimación de los coeficientes de estos modelos se empleó la regresión lineal simple con el Paquete Estadístico R (^{R Core Team, 2020}). La información empleada para llevar a cabo el estudio se obtuvo de la ^{ENIGH 2020} y ²⁰²², generada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (^{INEGI, 2022} y 2022). De acuerdo con la clasificación de la encuesta, se consideró como zona rural a aquellos hogares en los estratos tres y cuatro; es decir, localidades con un máximo de14 999 habitantes; la zona urbana integró a los hogares en los estratos uno y dos; es decir, localidades cuya población supera los 15 mil habitantes. Con los resultados obtenidos se llevó a cabo el análisis estadístico y económico, que se presentan en las siguientes secciones.

Resultados

En esta parte se presentan los resultados de las estimaciones del modelo Mincer, y se analizan desde el punto de vista estadístico y económico.

La tabla 1 muestra los resultados obtenidos de la estimación del modelo Mincer, aplicado para la población en general del Estado de México. De acuerdo con esta prueba global, se obtuvo que la Rentabilidad de la educación del Estado (cuando la variable dependiente fue el ingreso mensual del jefe del hogar sin discriminar por género y zona geográfica), resultaron estadísticamente significativos. Por otra parte, la prueba individual indicó que el caso de estos modelos, la variable explicativa los años de escolaridad (ES) presentó mayor nivel de significancia; es decir los años de escolaridad y la experiencia influyeron en el ingreso monetario mensual para los jefes del hogar sin importar su género. Los resultados de la ENIGH 2020 comparada con la de 2022 cuando estaba la Pandemia de COVID-19 no muestra diferencias significativas estadísticamente.

La tabla 2 muestra los resultados obtenidos de la estimación del modelo de Mincer, aplicado a los modelos de la zona urbana y rural del Estado de México. De acuerdo con la prueba global, los resultados estadísticos indicaron que, los modelos utilizados para estimar la Rentabilidad de la educación en la zona urbana y rural del Estado (cuando la variable dependiente fue: el ingreso monetario mensual del jefe del hogar del sexo femenino, para el sexo masculino y para el independientemente del sexo), resultaron ser significativos al 95.0% de confiabilidad; es decir, que de todos los parámetros estimados al menos uno de ellos fuera diferente de cero, ya que la F_calculada en todos los casos resultó ser mayor que la F_tablas.

Por otra parte, la prueba individual indicó que el caso de estos tres modelos, la variable explicativa los años de escolaridad (ES) presentó mayor nivel de significancia con valor de t (8.33, 15.55 y 17.72) >1 respectivamente; para el caso de la experiencia (EXP) valores de t (1.59, 3.67 y 4.19)|>1, es decir los años de escolaridad y la experiencia influyeron en el ingreso monetario mensual para los jefes del hogar del sexo femenino, del masculino y el de jefes del hogar independiente del sexo. Para los modelos de la zona rural, en los tres modelos, las variables explicativas (ES y EXP) resultaron altamente significativas con valor de t (4.32, 11.76, 12.5) y (2.06, 7.59 y 7.74)>1 para los jefes del hogar del sexo femenino, del sexo masculino y de los jefes del hogar independiente del sexo, el caso del ingreso de los hogares del sexo femenino tanto en la escolaridad como en la experiencia fueron menores. Es decir, que los años de escolaridad y la experiencia si influyeron en el ingreso monetario mensual de los jefes del hogar en la zona rural del Estado de México. Es importante mencionar que estos valores resultaron ser similares a los que reporta la literatura respecto a estudios del mismo tipo.

La tabla 3 muestra los resultados obtenidos de la estimación del modelo de Mincer, aplicado a los modelos de la zona urbana y rural del Estado de México. De acuerdo con la prueba global, los resultados estadísticos resultaron ser significativos de 95.0% de confiabilidad; es decir, que todos los parámetros estimados al menos uno de ellos fuera diferente de cero, ya que la F_calculada en todos los casos resultó ser mayor que la F_tablas.

Por otra parte, la prueba individual indicó que el caso de estos tres modelos, la variable explicativa los años de escolaridad y la experiencia (ES y EXP) presentaron mayor nivel de significancia con valor de t (9.31, 13.18 y 18.02) y (3.25, 7.0, 4.14)> 1, respectivamente; es decir los años de escolaridad y la experiencia influyeron en el ingreso monetario mensual para los jefes del hogar del sexo femenino, del masculino y el de jefes del hogar independiente del sexo. Para los modelos de la zona rural, la prueba individual indicó que, en los tres modelos, las variables explicativas (ES y EXP) resultaron altamente significativas con un valor de t (7.0, 13.18, 15.21) y (4.6, 7.0, 8.9)>1. Es decir, que los años de escolaridad y la experiencia si influyeron en el ingreso monetario mensual de los jefes del hogar en la zona rural del Estado de México. Es importante mencionar que estos valores resultaron ser similares a los que reporta la literatura de estudios del mismo tipo.

Al comparar resultados de los análisis de varianza de 2020 y 2022, para el caso de la experiencia para los jefes del hogar del sexo femenino para la zona urbana si hubo cambio (3.22 a 1.59); para el caso de la escolaridad de la zona rural de los jefes del hogar del sexo femenino (4.32 a 6.94) y de la experiencia (2.06 a 5.09) fue lo contrario.

Discusión

En la sección anterior se señalaron las diferencias encontradas entre la rentabilidad escolar para zonas urbanas y rurales, ya sea que se realice una categorización o no por género, lo que concuerda con los resultados presentados en términos generales por ^{Ordaz (2008)}; sin embargo, en la presente investigación se empleó información para el período de la pandemia del COVID-19 e inmediatamente postpandemia, lo que mostró que las zonas urbanas tendieron a ser más rentables, viéndose favorecidos ambos géneros con diferentes niveles de escolaridad, siendo lo opuesto a lo encontrado por ^{Ordaz (2008)}. Un factor muy importante para explicar dichas diferencias podría ser el período en el que el estudio fue realizado, ya que los patrones de la educación (ej.: género y grado máximo escolar) han cambiado desde inicios del siglo XXI.

De la misma manera, los resultados presentados aquí muestran concordancia con lo que plantea la teoría del capital humano; es decir, que, al haber un incremento en el nivel educativo de los individuos, se puede obtener una mayor productividad y en consecuencia se logra una mejora en el ingreso o remuneración económica (^{Becker, 1962}; ^{Becker y Chiswick, 1966}). De la misma manera, la teoría propuesta por Mincer, donde la tasa de retorno de la educación genera un ingreso adicional por año extra de escolaridad (^{Marina Clemente et al., 2018}), coincidiendo con los análisis realizados en este trabajo, aun cuando se lleva a cabo una separación por género a los jefes del hogar.

Otro factor que afecta de manera importante a la educación es la discriminación escolar, es decir que la calidad de la educación o el acceso a ésta no es equitativo, convirtiéndolo en un tema de suma importancia, en particular en tiempos post-pandemia COVID-19. Con respecto a esto, ^{Murillo y Graña (2021)} mencionan que al disminuir la calidad de la educación se genera un impacto negativo en el aprendizaje, así como en las expectativas estudiantiles.

De acuerdo con la investigación de ^{Graña y Murillo (2023)} se reporta que, en América Latina, México es un país que presenta de los niveles más altos de segregación escolar en cada nivel socioeconómico, y de manera más incidente a nivel secundaria que a nivel primaria.

Conclusiones

Los resultados obtenidos en esta investigación nos mostraron que las tasas de rentabilidad obtenida con la información de la ENIGH 2020 fue mayor para las zonas urbanas (sin importar la categorización por género), mientras que la rentabilidad fue más baja para las jefas de familia en zonas rurales. Sin embargo, de acuerdo con los datos de la ENIGH 2022 la rentabilidad escolar creció aproximadamente 2.5% en ambas zonas.

La rentabilidad escolar por nivel educativo mostró también resultados interesantes. En el caso de la educación a nivel primaria (2020), la zona rural mostró mayores valores sin importar el género, mientras que para 2022, los valores más altos se obtuvieron nuevamente para la zona rural (ambos géneros) y para los jefes de familia sin importar la zona donde radiquen. Para el nivel secundaria, en el 2020 los valores más altos se obtuvieron para las jefas de familia de zonas urbanas y jefes de familia de zonas rurales. Por el contrario, para 2022 se encontró que la rentabilidad fue mayor para las zonas rurales y, que las zonas rurales presentaron rentabilidades negativas. Para el nivel universitario (2020), en ambas zonas se obtuvieron rentabilidades altas, con la excepción de las jefas de familia en zonas urbanas. En 2022 se revirtió el patrón, las jefas de familia de zonas urbana y rural mostraron los valores más altos, y los más bajos fueron para los jefes del hogar de zonas rurales.

Por lo tanto, se puede concluir que el nivel educativo tiene un impacto positivo y significativo en los ingresos, es decir, la tasa de rentabilidad de la educación para los jefes de familia en los tres casos (sexo femenino, masculino y sin discriminar por genero) crecerán a medida que aumenta el número de años de escolaridad y experiencia. Asimismo, en el analisis donde se contrasta la rentabilidad de la educación para zonas rurales y urbanas, se obtuvo que en general las zonas urbanas muestras mayores rentabilidades que en zonas rurales, con ello pudiéndose deducir que la calidad de la educación es un factor que impacta significativamente a futuro en el porvenir de la población letrada.