Calidad académica y sus indicadores de desempeño

El tema de la evaluación de la calidad académica ha sido desde su origen motivo de debate en el ámbito universitario; y la determinación de indicadores que reflejen el nivel de calidad académica de las instituciones es aún más controvertida. En México, las UPE han adoptado políticas federales de calidad académica complementándolas con las reglas de evaluación de los diversos organismos acreditadores nacionales e internacionales, incluyendo las de los rankings (clasificaciones) internacionales y algunos criterios propios de cada UPE. ^{Silva (2013}) reafirma lo anterior al mencionar que las

políticas son de dos tipos: las generadas por la propia institución —en este caso la universidad— y las que se derivan del nuevo entorno de políticas públicas de la educación superior, que suponen una suerte de esfuerzos de “adaptación incremental” de las universidades a las exigencias y reglas contenidas en dichas políticas, expresadas empíricamente en los diversos programas federales que involucran recursos extraordinarios, reconocimien tos o prestigio para las propias universidades, a los grupos académicos (cuerpos académicos) o a los individuos (profesorado y estudiantes) (^{Silva, 2013: 87} ).

Hoy en día existen diversos rankings nacionales e internacionales que se han convertido en la pauta para reconocer la calidad en las IES, e incluso para la asignación de recursos o de apoyos diversos. ^{Martínez-Rizo (2011: 95)} señala que las “serias deficiencias metodológicas que tienen los hace sumamente inapropiados como herramientas para evaluar de manera confiable la calidad global de las instituciones a las que se refieren”. Sin embargo, en México, como en muchos países del mundo, los rankings y sus deficiencias siguen siendo aplicados como herramientas para detectar la calidad en las IES. Muchos de sus indicadores son utilizados por los sistemas nacionales de evaluación al elaborar sus criterios, y también por los gobiernos al elaborar políticas federales que incluyen el otorgamiento de recursos financieros, con base en el desempeño de dichos indicadores. En la actualidad hay una gran variedad de rankings a lo largo del mundo. Cada uno mide de forma diferente la calidad académica a través de indicadores previamente elegidos por sus creadores. Los resultados en un determinado ranking para una IES pueden ser muy distintos para la misma en otro ranking.

Este fenómeno se produce porque cada ranking tiene objetivos, metodologías y contextos diferentes. Por esta y otras razones,

las mediciones o rankings (en inglés) son motivo de debate en los claustros universitarios debido a las metodologías, que según algunos, no toman en cuenta las diferencias existentes entre las universidades del mundo. No obstante, estas clasificaciones se han convertido en una herramienta adecuada que utilizan las universidades para aumentar la visibilidad y la competitividad (^{Mattar et al., 2013}).

En contraste, nuevamente ^{Martínez-Rizo (2012)} menciona que han surgido rankings que en lugar de hacer un ordenamiento global, simplemente realizan un análisis más detallado y no asignan lugares individuales, sino que establecen grupos de desempeño (alto, medio o bajo) y con ello se eliminan algunas de las inconsistencias de los rankings individuales en los cuales las posiciones cambian mucho de un año a otro.

Los tres principales rankings internacionales más reconocidos en el mundo por los diversos autores son: el Academic Ranking of World Universities (ARWU) o Ranking de Shanghai, elaborado por la Universidad Jia Tong, de China; el World University Ranking, del Times Higher Education Suplement (THE), de Inglaterra; y el Ranking Mundial de Universidades en la Web (Webometrics), del Laboratorio de Cibermetría del Consejo Superior de Investigaciones Científicas de España. En esta clasificación son coincidentes ^{Pusser y Marginson (2013)} , ^{Martínez-Rizo (2011)} , ^{Rodríguez (2006)} , ^{Mattar et al. (2013)} , ^{Ilera et al. (2013)} y ^{Jeremić et al. (2013)} .

Los tres más citados rankings mundiales utilizan principalmente la información generada por Thomson Reuters, SCImago, los premios Nobel, las medallas Fields, el Majestic SEO, Ahrefs, Google, Google Scholar, Ministerios de Educación, Asociaciones de Universidades, Conferencias de Rectores y la producida por las mismas instituciones evaluadas. La mayoría de las universidades mexicanas no tienen acceso a la clasificación de los tres primeros grandes rankings. Quizá por ello algunos rankings han creado subclasificaciones que obedecen a indicadores y metodologías diferenciadas, y además agrupan IES en su clasificación con un cierto ámbito común o características similares.

Para el caso de Latinoamérica, un ejemplo es el ranking denominado QS World University Rankings, el cual es publicado por la empresa QS de medios, eventos y software en educación. Este ranking tiene un objetivo eminentemente empresarial y no es utilizado con frecuencia como referente por los autores del tema; sin embargo, también ha emitido una subclasificación llamada QS University Rankings: Latin America, la cual ocupa una metodología distinta e incluye a un mayor número de IES mexicanas.

Es indudable que las IES reconocen las deficiencias de los rankings ya mencionados, pero también reconocen que son las reglas del juego actuales, y que si desean acceder a recursos o posicionar su imagen en la arena nacional e internacional deben lograr un buen desempeño en dichos indicadores. Empero, en lugar de incrementar la calidad de las IES, la metodología global actual de la mayoría de los rankings puede causar en la realidad una disminución de la calidad, pues suelen descuidarse áreas académicas importantes que no son valoradas en la metodología de los rankings. En el caso particular de las IES mexicanas, estas no se han organizado y construido un ranking propio, debido al alto costo que significa elaborarlos, lo cual incluye no solamente recursos financieros, sino también horas hombre de personal especializado.

Sin embargo, existen programas federales que mediante su metodología marcan la pauta para que las universidades, lo prefieran o no, entren a la dinámica del enfoque de los rankings. Un ejemplo de ello lo confirman ^{Comas et al. (2014)} , al mencionar que uno de los principales programas federales de financiamiento, el denominado “Programa Integral de Fortalecimiento Institucional” (PIFI), utiliza

un conjunto de indicadores para modelar las características que debe tener una institución de educación superior de calidad, tomando como referencia las llamadas universidades de investigación y, con base en ello, establecer un orden jerárquico (ranking) para obtener recursos económicos adicionales (^{Comas et al., 2014}).

En contraparte, se encuentran los procesos de acreditación y certificación de las IES, conducidos por los organismos acreditadores y los comités de pares. Los indicadores que dichos entes ocupan son seleccionados respecto a la disciplina y al campo profesional de la rama académica que está siendo evaluada. Muchos de sus indicadores pueden ser coincidentes con los establecidos en los programas federales, pero en diversas ocasiones existen indicadores o prioridades que los organismos y los comités solicitan a las IES, y cuyo cumplimiento puede contradecir muchas veces aquellos solicitados en los programas federales. Esta contradicción plantea un gran reto para las IES, ya que el cumplimiento de cada indicador es relevante por su impacto, pero es imposible cumplir con todos, y la IES debe decidir dónde concentrar sus recursos y esfuerzos, a pesar de que ello signifique un posible impacto negativo en alguna evaluación como consecuencia.

Por ello, es necesario armonizar criterios para que haya una mayor equidad en la asignación de recursos, la cual debe ser construida incluso desde el Plan Nacional de Desarrollo (PND) del país. El actual ^{PND (2013-2018)} cuenta con cinco metas nacionales o “ejes”, entre las que se considera la meta III “México con Educación de Calidad”, la cual incluye diversas estrategias y líneas de acción que en el caso de la educación superior concentra un fuerte componente hacia el desarrollo científico y tecnológico, y la innovación. Por eso, las IES se ven orientadas a trabajar en conseguir dichos indicadores y en enfocar sus esfuerzos en la investigación si desean gestionar recursos adicionales que les permitan desarrollarse. Muestra de ello son las políticas y criterios de varios programas federales, incluyendo los del Consejo Nacional de Ciencia y tecnología (Conacyt), que asignan mayor valor o puntaje a las iniciativas que reflejan impacto en el ^{PND 2013-2018}, privilegiando los componentes de investigación por encima de otros de la docencia y la vinculación.

La gestión universitaria y el estilo de liderazgo

La gobernabilidad y la gobernanza de las universidades han estado siempre enmarcadas en una serie de factores internos y externos que las impactan y definen. ^{Acosta (2014)} menciona que “la gobernabilidad institucional significa la capacidad del sistema de gobierno universitario para atender las demandas internas y externas a la organización”. En tanto, Aguilar (citado por ^{Acosta, 2014}) señala que “la gobernanza institucional, por su parte, se define como una capacidad organizacional, de gestión y coordinación, en la que una comunidad es capaz de acordar objetivos comunes, coordinar acciones para alcanzarlos y generar las estrategias institucionales más adecuadas para conseguirlos”. Según ^{Rodríguez (2014)} , “un gobierno universitario debería ser capaz de conducir a la institución por el camino del compromiso ético y político con la verdad, la justicia y la solidaridad”; y cuestiona más adelante si dicho gobierno puede lograr tales objetivos mediante una estructura piramidal de autoridad y control.

Este cuestionamiento debe darse dentro de una realidad de participación colegiada en las universidades y en un ambiente de liderazgo conducido por grupos de académicos profesionales especializados, o por un grupo de científicos (^{Rodríguez, 2014}). Sin embargo, cabe resaltar que, como indican ^{Castro y Tomás (2016}), el gobierno universitario ha de transitar en un modelo actual, con tres rasgos relevantes que influyen directamente en la gobernabilidad y la gobernanza institucional. El primero es la estructura matricial existente en las líneas de autoridad; el segundo es la no profesionalidad de los académicos que ocupan los cargos de gestión; y el tercero, la transitoriedad del cargo. En todo caso, ^{Sánchez (2013)} identifica en su estudio que las buenas prácticas de gestión que se llevan a cabo por el gobierno universitario y su comunidad “son aquellas en las que se detecta un liderazgo distribuido, procesos colegiados de toma de decisiones, así como un equilibrio entre lo pedagógico y lo administrativo”.

Por ello, la capacidad de gestión y liderazgo de un rector es un factor importante para la negociación a nivel interno y externo, y este último incluye la negociación con las autoridades educativas federales. Por eso, ^{Badillo et al. (2015)} señalan que “el liderazgo surge en las relaciones humanas que se desarrollan dentro y fuera de las IES y representa un nuevo tipo de coordinación e influencia”, ofreciendo una posibilidad de negociación efectiva generada por el estilo de liderazgo transformacional que debiera prevalecer entre los rectores. Esto es lo que explicaron ^{Kouzes y Posner (2003)} , al definir el liderazgo como el arte de movilizar a otros para que quieran luchar por las aspiraciones compartidas, en este caso las de una comunidad universitaria.

Sin embargo, podemos observar que en las IES mexicanas prevalece el estilo de liderazgo transaccional, y algunas veces autocrático, con un enfoque centralizado en la toma de decisiones, predominando el liderazgo basado en las características de su líder. Por eso, ^{Sánchez et al. (2015)} señalan que

dadas las múltiples críticas recibidas por esta clásica visión del liderazgo, en los últimos años ha ido consolidándose otra línea de pensamiento sobre el tema que prioriza la atención al contexto y a los estilos de liderazgo, entendido éste como práctica, por encima de una consideración individualista y descontextualizada de las características personales del líder (^{Sánchez et al., 2015}).

Ante la nueva tendencia, es relevante destacar que la combinación del contexto y las características del líder requieren de un correcto nivel de práctica ética por parte de los rectores. Así lo demuestran ^{Walumba et al. (2008)} en su estudio, al identificar que sí existe una correlación positiva entre un liderazgo auténtico y la ética en el liderazgo, indicando el liderazgo auténtico con líderes con conciencia de sí mismos, transparencia en las relaciones, una conducta auténtica y un procesamiento equilibrado de la información. Dichas características son reafirmadas por ^{Bass y Steidlmeier (1999}), al explicar que un agente moral es evaluado como digno de alabanza o culpable a la luz de tres consideraciones primarias: su nivel de conciencia de desarrollo; grado de libertad efectiva y probidad de intención. Con base en ^{Bass y Steidlmeier (1999)}, se puede concluir que el liderazgo de los rectores debe apegarse a un marco ético sustentado en la autenticidad, la transparencia y la conducta honesta. Un liderazgo compartido que permita la toma de decisiones colegiada y garantice la gobernabilidad y la gobernanza de la institución; toda vez que ^{Abad (1997)} apunta que “aquellos métodos que permitan igual participación en el proceso de toma de decisiones pueden lograr mucho mayor aceptación sin poner en peligro la calidad de la decisión”.

El enfoque al usuario, el mercado y la sociedad (UMS)

En la historia de la administración y su gestión se identifican tres tipos de enfoque u orientaciones principales: a la tarea, al proceso y al usuario-mercado-sociedad (UMS). En el inicio, de acuerdo con ^{López et al. (2006)} , “la administración científica fundada por Taylor y sus seguidores constituye el primer intento de formular una teoría de la administración, la preocupación por crear una ciencia de la administración y el énfasis en las tareas”. Posteriormente, las teorías modernas de la administración evolucionan y surge un nuevo enfoque a procesos, definido por ^{Mallar (2010)} como “un nuevo concepto de estructura organizativa que considera que toda organización se puede concebir como una red de procesos interrelacionados o interconectados, a la cual se puede aplicar un modelo de gestión denominado Gestión basada en los Procesos (GBP)”. Finalmente, como producto de la administración sistémica propuesta por ^{Ackoff (2008)} , y de acuerdo con el organigrama UMS de aplicación a las organizaciones desarrollado por ^{Nosnik (2013)} , surge este último enfoque que responde con mayor calidad a las necesidades de las funciones competitivas (comercial y producción) de una empresa u organización, mediante el apoyo de las funciones efectivas (administración y finanzas, recursos humanos y sistemas). En la Figura 1 ² se puede observar que la orientación UMS utiliza la delegación para la administración de recursos, aplicando la cultura de servicio interno entre áreas y equipos: cliente-proveedor. Dicha cultura se aplica a las variables efectivas en apoyo a las competitivas, buscando satisfacer al mercado que forma parte de la sociedad.

El enfoque UMS usado en el ámbito de las instituciones, como las universidades, posibilita analizar dentro del concepto de cadena de valor la relación deseable entre la actividad administrativa (funciones efectivas) y la académica (funciones competitivas), siendo la primera el respaldo de la segunda. En este caso, el modelo UMS se puede ocupar para clasificar los indicadores de excelencia académica de las universidades, respondiendo con calidad a las necesidades de llevar a cabo las funciones competitivas de la universidad: docencia, investigación y extensión (difusión de la cultura) en la sociedad.

Los programas federales de financiamiento a las UPE

El motor primordial utilizado por el gobierno federal para incentivar los cambios en las UPE han sido los programas federales de financiamiento para la operatividad y desarrollo, que establecen en sus metas y objetivos los indicadores de excelencia académica considerados primordiales. Estos indicadores han sido, incluso, variables en el tiempo y muchas de las veces obedecen a convicciones personales de los directivos de la educación superior federal. Los principales programas federales de financiamiento a que actualmente tienen acceso son:

Análisis de correlación

Debido a que existen nueve fuentes federales de financiamiento para las UPE, se realizó un análisis correlacional entre la variable independiente puntaje y cada una de las fuentes de financiamiento federales (variables dependientes) recibidas por cada UPE, utilizando el coeficiente de correlación de Pearson (r):

Para probar la hipótesis de forma todavía más precisa, adicionalmente se consideró pertinente calcular, a manera de verificación, el coeficiente de correlación de Spearman (rs). Según ^{Hauke y Kossowski (2011)} , dicho coeficiente evalúa la relación monótona, es decir, no lineal entre dos variables continuas u ordinales. El coeficiente por rangos fue desarrollado por el psicólogo británico Charles Edward Spearman, y de acuerdo con ^{Johnson y Kuby (2012)} , la fórmula de cálculo es la siguiente:

Al igual que el coeficiente de Pearson, el de Spearman se mide por valores que oscilan entre -1.0 y 1.0, y la diferencia consiste en que la medición de este último confirma si existe correlación en una distribución monótona, esto es, no lineal. Entre más cercano se encuentre el valor de rs a la unidad, mayor será el nivel de correlación, ya sea positiva o negativa (^{Johnson y Kuby, 2012}).

Es importante mencionar que en el presente estudio se buscó evidenciar si el comportamiento de una variable que se definió como independiente (excelencia académica) está positivamente correlacionado, o no, con el comportamiento de una variable definida como dependiente (recursos financieros). Esto no significa encontrar la causalidad de la variable dependiente mediante el coeficiente de correlación, ya que la primera puede ser originada por una serie de factores que serían materia de estudios posteriores y más complejos. Como lo afirma ^{Pearl (2000),} es relevante hacer una clara distinción entre parámetros estadísticos y parámetros causales. En los primeros se encuentra la correlación, y entre los segundos se hallan conceptos como la aleatorización y la confusión.

Prueba de la hipótesis

En la Tabla 1 se presentan los resultados del análisis de correlación entre la variable independiente puntaje y los distintos programas de apoyo financiero para las UPE. El coeficiente de Pearson r de la variable captación total con un valor de 0.259 hace referencia a la existencia de una relación muy débil que no la explica ni medianamente, declarada por ^{Triola (2013}) como moderada en un punto de 0.43, y que se encuentra un poco más lejano al punto de 0.50, mencionado por ^{Witte y Witte (2015}), ^{Cohen (1988}), ^{Devore (2012}) y ^{Lind et al. (2012}). Reforzando lo señalado por Witte y Witte (2015), la lejanía de todos los coeficientes calculados respecto al valor de +1.0 o -1.0 significa que no hay una relación mayor entre las variables, que explique una relación lineal entre ellas.

Asimismo, aclaran que los coeficientes de correlación menores de 0.50 indican que no hay una fuerte relación que explique su correspondencia. Respecto al coeficiente de Pearson r en las variables de los distintos fondos, se puede observar que los resultados arrojaron coeficientes de correlación muy bajos o débiles, abarcando desde un resultado menor de r=0.071 en la variable FAM, y hasta uno máximo de r= 0.459 en la variable estímulos, con resultados intermedios de las otras variables, pero tendiendo hacia la baja.

En cuanto al coeficiente de Spearman rs, se nota que no hay una variación significativa entre los resultados comparados con el coeficiente de Pearson r. En la mayoría de las ocasiones, el coeficiente de Spearman sube ligeramente en comparación con el de Pearson, y en otros casos, incluso, desciende un poco. Lo anterior confirma que tanto bajo un modelo lineal como bajo un modelo monótono los datos analizados no muestran una correlación fuerte que haga presumir la posible existencia de causalidad en ellos. Al comparar de manera individual el desempeño de las UPE en sus principales indicadores de excelencia académica y agrupados mediante el enfoque UMS contra la captación de recursos en cada fuente federal y estatal, se evidenció una correlación que va de excesivamente baja y hasta correlaciones que pudieran considerarse moderadas, pero que no explican ampliamente una fuerte relación lineal entre variables.

Cabe mencionar que solo en la variable estímulos se obtiene un coeficiente de Pearson de r=0.459 y un coeficiente de Spearman de rs=0.528, ubicando esta variable en una correlación moderada que permite inferir una mayor correspondencia entre el resultado académico de las UPE y la asignación de recursos financieros, aunque no presenta un nivel de correlación que posibilite afirmar una tendencia positiva para la prueba de la hipótesis. A esto se aúna a que el fondo estímulos representa una minoría en el total de la asignación de recursos federales a las UPE, al considerar todos los fondos federales en la variable captación total. En la Tabla 1 se puede ver que el coeficiente de Pearson es de r=0.259 y el de Spearman, de rs=0.205, lo cual significa una correlación muy débil.

Derivado de lo anterior, se puede inferir que no hay evidencia suficiente para afirmar que el mejor logro de indicadores de desempeño académico en una UPE, mediante un enfoque UMS, es predictor de un mayor nivel de captación de recursos financieros en los programas de presupuesto ordinario y extraordinario. La posibilidad de encontrar causalidad en la variable dependiente generada por la variable independiente sigue siendo muy baja, y no se puede asegurar que una variable genera el comportamiento de la otra, ya que la casualidad entre ellas debe ir acompañada de una correlación alta, sin olvidar que tener esta no necesariamente significa que haya causalidad entre ellas; pero en una correlación moderada o baja se puede presumir que hay muchas menos posibilidades de hallar causalidad directa entre las variables.

Dado que una correlación débil no es un término absoluto, sino un concepto vago, se consideró conveniente tomar en cuenta contextos económicos que pudieran influir en la relación causal directa entre variables. Para ello fueron seleccionadas variables alternativas con la sospecha de su influencia como factores económicos regionales sobre la variable independiente. La sospecha era que estas otras variables alternativas podrían estar igualmente correlacionadas, como lo están las variables dependientes del estudio. Por eso, a manera de prueba, se decidió medir la correlación de la variable independiente (indicadores académicos) con dos variables dependientes elegidas de forma alternativa: la población total por estado (población) y el Producto Interno Bruto por Estado (PIBE).

Dicha información fue correlacionada ubicando a cada UPE en el estado donde proporciona sus servicios académicos (los resultados se muestran en la Tabla 2). Se puede observar que se obtuvieron resultados de r=0.304 en la variable población y de r=0.379 en la variable PIBE, mostrando una correlación lineal moderada con posibilidades muy limitadas de explicar en forma aislada y directa la causalidad de las variables. Pero es interesante resaltar que las variables alternativas, en muchos de los casos, tuvieron un factor de correlación r mayor al de las diversas fuentes de financiamiento, evidenciando que variables aleatorias explican mejor la posible existencia de una correspondencia con los indicadores académicos. Por otro lado, los coeficientes de correlación de Spearman arrojaron en ambas variables alternas un valor menor al coeficiente de Pearson, indicando que bajo una medición de correlación que se sospecha monótona las variables alternas muestran una más débil relación.

En este punto surge la posibilidad de una hipótesis alternativa, que explique las decisiones de financiamiento del gobierno federal hacia las UPE, quizá de una manera remedial: esto es, que el gobierno busca remediar el bajo desempeño de algunas UPE mediante la asignación superior de recursos para impulsar sus logros académicos. Por ello, en la Tabla 3 se exponen los resultados del análisis complementario de correlación, reuniendo en tercios a las UPE con base en los resultados de los indicadores de desempeño académico. Dichos resultados fueron agrupados en dos niveles: el tercio de las UPE que obtuvieron el mejor resultado en indicadores académicos y el tercio de las UPE que tuvieron el menor resultado en esos indicadores.

En el tercio de las UPE que consiguieron el puntaje más alto, se notaron, en su mayoría, correlaciones débiles e incluso negativas: a medida que las IES consiguen mejores resultados académicos, reciben una menor cantidad proporcional de recursos financieros federales. Incluso, al calcular el coeficiente de correlación de Spearman, los resultados mostraron muy poca diferencia con el coeficiente de Pearson, ubicándose en un nivel menos que moderado de correlación. Por otra parte, al analizar el tercio de las UPE con los resultados más bajos, se pudo constatar que los coeficientes de Pearson tuvieron en su mayoría valores negativos, y unos pocos positivos, pero de muy bajo nivel; es decir, no se encontró suficiente evidencia de una posible correlación y mucho menos de una causalidad.

Al aplicar el coeficiente de Spearman, los resultados indicaron varios valores negativos, y en algunos fondos valores positivos, e incluso cercanos a 0.50, y de 0.60 en el caso de uno de ellos. Aunque algunos de los fondos pudieran inferir una relación moderada, no se puede concluir que haya una correspondencia lineal entre la asignación de recursos y los resultados académicos en este grupo. Más aún, cuando se analizó la variable captación total, se encontró que el coeficiente de Spearman es de valor negativo. En todo caso, es importante que la distribución de recursos responda constantemente a una política federal de asignación de recursos y no solo de forma moderada a unos pocos.

Con base en lo anterior, se puede afirmar que es muy probable que las políticas federales y su asignación de recursos financieros, a través de los programas, estén incentivando exclusivamente a las UPE que han mantenido un bajo desempeño en sus indicadores académicos, y que estén desincentivando a las UPE que han sostenido un desarrollo en sus indicadores de desempeño académico, al asignarles menores recursos, a pesar de mejorar su nivel de indicadores. El resultado se convierte en una curva asintótica en la cual se premia con un mayor nivel proporcional de asignación de recursos financieros a las UPE que no han realizado su trabajo académico de manera efectiva y eficiente, medido a través de lo que los propios programas federales han establecido como “los indicadores” de excelencia en este ámbito.

Posteriormente, en dicha curva se encuentra su parte de menor crecimiento, pues las UPE que han efectuado con excelencia su tarea en esta área reciben menor asignación proporcional de recursos financieros. Este último efecto quizá sea generado por algunas otras variables causales, pero sería difícil incluir su análisis dentro del alcance del presente estudio.

Por todo lo antes señalado, la hipótesis originalmente planteada se rechaza, pues no existe suficiente evidencia estadística que permita inferir que la obtención de mejores resultados académicos en las UPE mexicanas sea un predictor confiable del volumen de recursos financieros ordinarios y extraordinarios que estas universidades captan, al ser estudiadas con un enfoque UMS. Se detecta como hipótesis alternativa que existen otros factores económicos que explican la variación en la asignación de recursos financieros a las UPE, y entre ellos se plantea la posibilidad de que el gobierno federal aplique una lógica remedial para las UPE de menor desempeño académico.