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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Trabajo y rendimiento escolar de los estudiantes universitarios. El caso de la Universidad de Guadalajara, México]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This is an analysis of the workday impacts about the academic performance of undergraduate students in the University of Guadalajara (campuses in the Guadalajara Metropolitan Area). Using data from the survey of students on the labor situation in 2009, the function of conventional productivity of the school academic performance is calculated. Our finding suggests that if students increase one hour their workday , the negative effect on grade point average (GPA) is -0,085, when estimated by Ordinary Least Squares (OLS) and reaches -0,232 points, with the method of Two-Stages Least Squares (2SLS).]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Investigaciones</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Trabajo y rendimiento escolar de los estudiantes universitarios. El caso de la Universidad de Guadalajara, M&eacute;xico</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Salvador Carrillo Regalado* Jes&uacute;s Gerardo R&iacute;os Almod&#243;var**</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">* <i>Departamento de Estudios Regionales&#45;INESER, de la Universidad de Guadalajara. Doctor en Ciencias Sociales por la Universidad de Guadalajara y el Centro de Investigaciones y Estudios Superiores en Antropolog&iacute;a Social. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:scarrillo.reg@gmail.com">scarrillo.reg@gmail.com</a>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">**<i> Departamento de Estudios Regionales&#45;INESER, de la Universidad de Guadalajara. Maestro en Econom&iacute;a, por la Universidad de Guadalajara. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:raj03935@cucea.udg.mx">raj03935@cucea.udg.mx</a>.</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ingreso: 28/08/12    <br> 	Aprobado: 09/03/13</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este art&iacute;culo analiza los impactos de la jornada laboral sobre el rendimiento escolar de los estudiantes de licenciatura de la Universidad de Guadalajara (campus disciplinarios de la zona metropolitana de Guadalajara). Con los datos de la encuesta aplicada a los estudiantes sobre la situaci&oacute;n laboral en el 2009, se calcula la funci&oacute;n de la productividad convencional del rendimiento acad&eacute;mico escolar. Los resultados indican que, si los estudiantes aumentan una hora su jornada laboral, el efecto negativo sobre el promedio de calificaci&oacute;n es de &#45;0.085, cuando se estima por m&iacute;nimos cuadrados ordinarios, y llega a &#45;0.232 puntos con el m&eacute;todo de m&iacute;nimos cuadrados en dos etapas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b>&nbsp;Trabajo de estudiantes universitarios,&nbsp;Jornada laboral,&nbsp;Rendimiento escolar,&nbsp;Motivos de trabajo, &nbsp;Universidad de Guadalajara.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">This is an analysis of the workday impacts about the academic performance of undergraduate students in the University of Guadalajara (campuses in the Guadalajara Metropolitan Area). Using data from the survey of students on the labor situation in 2009, the function of conventional productivity of the school academic performance is calculated. Our finding suggests that if students increase one hour their workday , the negative effect on grade point average (GPA) is &#45;0,085, when estimated by Ordinary Least Squares (OLS) and reaches &#45;0,232 points, with the method of Two&#45;Stages Least Squares (2SLS).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b>&nbsp;University students work,&nbsp;Workday, School performance, Work motives, &nbsp;University of Guadalajara</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El presente art&iacute;culo plantea algunos aspectos de la relaci&oacute;n entre el estudio y el trabajo, en particular indaga en los impactos de la jornada de trabajo en el rendimiento escolar y en otras dimensiones cualitativas de los estudiantes universitarios que trabajan, aunque el an&aacute;lisis principal se centra en la medici&oacute;n del impacto cuantitativo mediante modelos econom&eacute;tricos. Se introducen en los modelos la categor&iacute;a de los estudiantes que no trabajan (trat&aacute;ndose como una jornada de cero horas laboradas) y otras variables como el tipo de carrera (seg&uacute;n campus universitarios tem&aacute;ticos), la posici&oacute;n en el trabajo, ocupaci&oacute;n desempe&ntilde;ada, sexo, horario escolar y motivos para participar en el mercado de trabajo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Algunas experiencias internacionales sobre estudios muestrales o censales expuestas en el <a href="#c1">cuadro 1</a>, permiten verificar, con fines de comparaci&oacute;n, los tama&ntilde;os de muestra, los porcentajes de estudiantes que trabajan y la jornada laboral. Llaman la atenci&oacute;n las proporciones excesivamente altas de estudiantes que trabajan en los casos de China, Estados Unidos y Australia, aunque debe tomarse en cuenta la limitaci&oacute;n que deriva de los estudios de caso aqu&iacute; presentados por los respectivos autores revisados. Para el caso de M&eacute;xico, De Garay (2001 y 2004) estima una proporci&oacute;n de 32% de estudiantes que trabajan incluyendo universidades p&uacute;blicas y privadas; y en este mismo nivel de agregaci&oacute;n, los autores de este art&iacute;culo calculan, utilizando la Encuesta Nacional de Ocupaci&oacute;n y Empleo (INEGI, cuarto trimestre de 2009) un incremento en esta proporci&oacute;n, equivalente a 35% del total de los estudiantes universitarios.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c1"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En general, tambi&eacute;n se observa en el <a href="#c1">cuadro 1</a> que las jornadas laborales son consistentemente menores en los pa&iacute;ses desarrollados y China, donde prevalecen, como ya se dijo, proporciones de estudiantes con participaci&oacute;n laboral muy altas, pero con regulares o bajas jornadas de trabajo mientras que, en los casos de Argentina y M&eacute;xico, la situaci&oacute;n se invierte, observ&aacute;ndose menores proporciones de estudiantes con trabajo, pero con mayores jornadas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la Universidad de Guadalajara (campus disciplinarios de la zona metropolitana de Guadalajara) la proporci&oacute;n de estudiantes que se desempe&ntilde;an simult&aacute;neamente en el mercado de trabajo es sensiblemente mayor al promedio nacional agregado: 43% del total de estudiantes, ocup&aacute;ndose laboralmente 29 horas semanales en promedio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En relaci&oacute;n con los motivos por los que trabajan los estudiantes universitarios, en el caso de Estados Unidos, DiSimone (2008) y Ralph y Todd Stinebrickner (2003) encuentran como motivo principal el de solventar los gastos de la matr&iacute;cula escolar de acuerdo con informaci&oacute;n de 120 universidades de 40 estados (Harvard College Alcohol Study) y los registros procedentes de estudiantes de la instituci&oacute;n privada Berea College del estado de Kentucky, lo cual se explica por los altos costos de las matr&iacute;culas estadounidenses. Por su parte, para los estudiantes de las universidades p&uacute;blicas mexicanas, los motivos principales para trabajar consisten en solventar gastos escolares y personales, ayudar al sost&eacute;n de la familia y, en menor proporci&oacute;n, obtener experiencia profesional o hacer carrera dentro de la empresa o instituci&oacute;n de trabajo, lo cual se refleja en la muestra obtenida de la Universidad de Guadalajara.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Enseguida se exponen los antecedentes bibliogr&aacute;ficos que abordan la relaci&oacute;n entre jornada laboral y rendimiento escolar, lo cual sirve de sustento metodol&oacute;gico para plantear, en la &uacute;ltima parte de este art&iacute;culo, el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n del rendimiento escolar.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Aspectos te&oacute;ricos y conceptuales sobre el rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes de licenciatura</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Entre los indicadores para se&ntilde;alar el rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes suele utilizarse la duraci&oacute;n de la carrera, el n&uacute;mero de materias aprobadas por a&ntilde;o, las evaluaciones estandarizadas (particularmente de matem&aacute;ticas) y el promedio de calificaciones, este &uacute;ltimo es de los m&aacute;s utilizados (Fazio, 2004). En este art&iacute;culo se procede a utilizar el promedio de calificaciones obtenidas, seg&uacute;n los registros del sistema integral de informaci&oacute;n y administraci&oacute;n universitaria (SIIAU) de la Universidad de Guadalajara.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Comparativamente entre instituciones educativas y aun entre campus diversos de una misma universidad, el rendimiento escolar es influido por varios factores como: a) los aspectos acad&eacute;micos institucionales que se refieren a la calidad de los recursos humanos y materiales disponibles para garantizar una mejor ense&ntilde;anza profesional en los estudiantes, entre los que se encuentran el personal administrativo y acad&eacute;mico, las bibliotecas, los auditorios y laboratorios de c&oacute;mputo; b) los valores acad&eacute;micos individuales mayoritariamente compartidos, que consisten en los h&aacute;bitos de estudio y que implican a las actividades acad&eacute;micas realizadas fuera de clases, como lectura de libros relacionados con la carrera, elaboraci&oacute;n de tareas y preparaci&oacute;n de trabajos. De acuerdo con Nonis y Hudson (2006: 152), existe una relaci&oacute;n entre el tiempo dedicado a las actividades acad&eacute;micas fuera de clases y la asistencia a clases por parte de los estudiantes durante el trayecto de la carrera profesional con el rendimiento acad&eacute;mico escolar.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los valores acad&eacute;micos, por su parte, pueden verse disminuidos por las caracter&iacute;sticas personales de los estudiantes como la motivaci&oacute;n, las expectativas y las metas, as&iacute; como por las caracter&iacute;sticas familiares, donde el nivel educativo y el tipo de ocupaci&oacute;n de los padres de los estudiantes pueden traducirse en menor o mayor exigencia de estudio para con sus hijos o bien en diferente magnitud de transferencias de ingresos y, en consecuencia, la necesidad del estudiante de trabajar. En otras palabras, un mayor nivel educativo y una mejor ocupaci&oacute;n de los padres puede motivar a los estudiantes a lograr un mayor rendimiento escolar, adem&aacute;s dedicar algunas horas de trabajo (Post y Pong, 2009: 124). Incluso, la calidad del trabajo y la amplitud de las jornadas de trabajo pueden influir en el rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes, pues reduce el tiempo disponible para asistir a clases, estudiar o participar en diversas actividades escolares (Riggent <i>et al.,</i> 2006; Kalenkoski y Pabilonia, 2008; Ralph y Todd Stinebrickner, 2003; y Oettinger, 2005). Sin embargo, si las condiciones laborales de los estudiantes favorecen las necesidades del estudio (por ejemplo, contar con un trabajo complementario a la curr&iacute;cula de estudios, trabajo intracampus universitario, horarios y jornadas cortas o trabajos flexibles, etc.), entonces el trabajo puede incidir en un mayor rendimiento acad&eacute;mico (Watanabe, 2005; Warren, 2002).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s es importante resaltar que muchos estudios analizan el rendimiento acad&eacute;mico escolar a partir de otras variables explicativas que no son estrictamente laborales, entre ellas los programas gubernamentales de desayunos escolares (si un estudiante es demasiado pobre para poder tomar sus comidas regulares), el promedio de calificaciones obtenidas durante el bachillerato, la calificaci&oacute;n obtenida en la prueba de aptitud en las materias de matem&aacute;ticas y expresi&oacute;n oral, el tama&ntilde;o de las escuelas, la compensaci&oacute;n o est&iacute;mulos econ&oacute;micos anuales a los profesores como una medida de calidad docente, la cantidad de personal como medida aproximada de atenci&oacute;n a los alumnos, el n&uacute;mero de inasistencias a las clases por semana de los alumnos, los gastos que realizan las universidades p&uacute;blicas por estudiante, la matr&iacute;cula escolar, la instrucci&oacute;n de la madre, del padre, el n&uacute;mero de hermanos de los estudiantes y el tener una computadora propia (Wooldridge, 2001: 51, 61, 73, 80, 103, 121, 142 y 216).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Trabajos emp&iacute;ricos sobre la relaci&oacute;n entre el rendimiento acad&eacute;mico escolar y las horas de trabajo</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Entre los primeros trabajos que abordan el efecto del trabajo sobre el rendimiento acad&eacute;mico en los estudiantes de licenciatura, Paul (1982) encuentra que el trabajo es perjudicial. Sin embargo, Ehrenberg y Sherman (1987), observan un efecto positivo del trabajo cuando se desarrolla dentro del campus y negativo en puestos de trabajo desempe&ntilde;ados fuera del campus; y, Hood <i>et al.</i> (1992), indagan que el promedio de calificaciones son altas en estudiantes que trabajan un moderado n&uacute;mero de horas de trabajo a la semana.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El trabajo de Post y Pong (2009) para el nivel bachillerato utiliza un modelo de relaci&oacute;n causal entre trabajo extraescolar y rendimiento en matem&aacute;ticas con datos de la Encuesta longitudinal de la educaci&oacute;n (EUA, 2004) para estimar la funci&oacute;n del rendimiento escolar. Metodol&oacute;gicamente, utiliza m&iacute;nimos cuadrados en dos etapas para solucionar, mediante el uso de variables instrumentales, el posible problema de endogeneidad en la decisi&oacute;n de trabajar. Post y Pong utilizan las oportunidades de trabajo locales como variable instrumental para determinar si un estudiante trabaja mientras cursa sus estudios y cu&aacute;ntas horas dedica a su trabajo. Los autores toman en cuenta las variaciones de las tasas de desempleo locales, como variable instrumental, al igual que Warren, LePore y Mare (2000). Sus resultados confirman que la amplitud de la jornada laboral influye en el rendimiento acad&eacute;mico en matem&aacute;ticas: trabajar hasta diez horas por semana tiene consecuencias positivas ligeras, mientras que hacerlo de veinte horas en adelante tiene un efecto negativo considerable.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las investigaciones de Stinebrickner (2003) sobre la relaci&oacute;n entre trabajo y rendimiento acad&eacute;mico (medido por el promedio de calificaci&oacute;n) en el Berea College, de Kentucky encuentran que, una vez solucionados los problemas estad&iacute;sticos de endogeneidad, hay una relaci&oacute;n positiva entre las horas de trabajo y el rendimiento acad&eacute;mico para jornadas menores y un efecto perjudicial sobre el rendimiento acad&eacute;mico para amplias jornadas de trabajo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">DeSimone (2008) utiliza datos del Harvard College Alcohol Study que recoge informaci&oacute;n a escala nacional de los estudiantes universitarios con edades entre 18 y 24 a&ntilde;os, sobre el consumo de alcohol, el promedio de calificaciones, horas de trabajo semanal, escolaridad de los padres y otras caracter&iacute;sticas para el periodo de 1993 a 1997 y de 1999 a 2001. Los resultados obtenidos con estimaciones por GMM en dos etapas, muestran que una hora adicional de trabajo semanal reduce el rendimiento acad&eacute;mico cerca de 0.011 puntos, casi cinco veces mayor que el coeficiente obtenido con estimaciones por MCO.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por su parte, Wenz y Yu (2010) examinan el efecto del trabajo sobre el rendimiento acad&eacute;mico de estudiantes universitarios de Winona State University del sureste de Minnesota, con datos de 2004 y 2008. En sus estimaciones estad&iacute;sticas utilizan un modelo Tobit con MCO y consideran el problema de endogeneidad de las variables jornada de trabajo y dedicaci&oacute;n a la escuela. En la funci&oacute;n del rendimiento acad&eacute;mico (seg&uacute;n el promedio de calificaciones) usan como determinantes la jornada de trabajo, la calidad en el aprovechamiento acad&eacute;mico, la situaci&oacute;n laboral de los padres y el ingreso familiar, entre otras. Los resultados indican que el trabajo de los estudiantes universitarios tiene pr&aacute;cticamente un nulo efecto sobre el rendimiento escolar, con una ca&iacute;da del promedio de calificaciones de 0.004 puntos por una hora adicional de trabajo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En otro trabajo, Wang <i>et al.</i> (2010), aplican un cuestionario a una muestra de 323 estudiantes de tercer a&ntilde;o de universidades p&uacute;blicas de Macau, China, pertenecientes a 5 facultades (negocios, educaci&oacute;n, ciencias sociales y tecnol&oacute;gicas), considerando la heterogeneidad de los empleos. Estos autores encuentran que el trabajo incrementa el promedio de calificaciones de los estudiantes y mejora las actitudes de aprendizaje; sin embargo, muchas horas de trabajo reducen el promedio de calificaciones de los estudiantes pero no afecta las actitudes de aprendizaje o comportamiento escolar.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por su cuenta, Fazio (2004) investiga la incidencia del trabajo del estudiante en su rendimiento acad&eacute;mico (medido por el n&uacute;mero de materias aprobadas por a&ntilde;o) utilizando datos del censo de 1994 de estudiantes universitarios de Argentina. Mediante la estimaci&oacute;n de un modelo lineal encuentra que las horas trabajadas inciden negativamente sobre el rendimiento. Adem&aacute;s, utilizando una especificaci&oacute;n funcional no lineal, encuentra que, para una jornada laboral moderada, la incidencia puede ser positiva, particularmente para alumnos con trabajos vinculados a la carrera profesional.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, Armenta, Pacheco y Pineda (2008) analizan, para el caso de Baja California, M&eacute;xico, c&oacute;mo afectan los factores socioecon&oacute;micos al rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes universitarios. Los datos provienen de la encuesta aplicada a los estudiantes de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad Aut&oacute;noma de Baja California en el a&ntilde;o 2007. Concluyen que el mayor nivel educativo y econ&oacute;mico de los padres repercute en un mayor rendimiento acad&eacute;mico del estudiante universitario y que trabajar y estudiar al mismo tiempo reduce el rendimiento acad&eacute;mico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En general, los antecedentes de estudios emp&iacute;ricos detallan que el efecto de la participaci&oacute;n laboral de los estudiantes universitarios no es uniforme en el sentido de que afecte negativamente el rendimiento escolar en todas las circunstancias. En gran medida, las investigaciones en el campo sugieren que esto depende de la extensi&oacute;n de la jornada laboral y de otras variantes como el tipo de empleo (dentro o fuera del campus universitario; relacionado o no con la profesi&oacute;n de carrera), la situaci&oacute;n econ&oacute;mica y nivel educativo de los padres; la calidad del aprovechamiento escolar y situaciones problem&aacute;ticas del estudiante (entre otras, escasa dedicaci&oacute;n al estudio, consumo de alcohol, ausentismo y llegada tarde a clase). Ante esta situaci&oacute;n, resulta importante se&ntilde;alar que existe otra l&iacute;nea de investigaci&oacute;n sobre rendimiento acad&eacute;mico y su relaci&oacute;n con la diversidad de factores que intervienen, que se encuentra dentro de los estudios del an&aacute;lisis longitudinal, lo que implica un seguimiento generacional a lo largo de las trayectorias escolares por medio de informaci&oacute;n obtenida de los registros escolares y de encuestas continuas aplicada a los estudiantes (Gutierrez, Granados y Landeros 2011: 3&#45;4).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dentro de esta l&iacute;nea de estudio sobre las trayectorias escolares en t&eacute;rminos del rendimiento acad&eacute;mico y con base en un an&aacute;lisis <i>clusters</i> de datos de registros escolares provenientes de estudiantes que ingresan a la Universidad Veracruzana, Casillas, Chain y J&aacute;come (2007) encuentran, de acuerdo con una caracterizaci&oacute;n de los grupos, seg&uacute;n su capital cultural, que el grupo "herederos" tiene una ventaja mayor de supervivencia y transita por la universidad sin muchos problemas debido a que poseen un capital escolar alto (en general buenos promedios y trayectorias continuas durante la universidad). Tambi&eacute;n encuentran que el grupo de los "h&eacute;roes y pobres exitosos", que incluye a j&oacute;venes originarios de ambientes sociales marginales y pobres, con padres de escolaridad y ocupaciones poco prestigiosas, sin embargo poseen buenos h&aacute;bitos de estudio que les permite desarrollar una buena trayectoria escolar. En caso contrario, encuentran que el grupo de estudiantes con "riesgo y alto riesgo", provenientes de un origen social pobre y marginal, se caracteriza por tener un bajo capital escolar (bajos promedios, con trayectorias discontinuas, reprobadores y con bajas notas en el examen de admisi&oacute;n) que repercute en una trayectoria irregular y una experiencia escolar complicada.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Particularmente en el an&aacute;lisis de corte transversal, se establece que las jornadas parciales (menores a 20 horas de trabajo semanal) inducen un efecto positivo en el rendimiento escolar (sea medido por el promedio de calificaciones, por el promedio de la asignatura de matem&aacute;ticas en particular o por el n&uacute;mero de asignaturas aprobadas por a&ntilde;o). En cambio, las jornadas extensas de trabajo siempre desembocan en menores rendimientos acad&eacute;micos, independientemente que los modelos incluyan otras variables explicativas. Adem&aacute;s, los modelos de regresi&oacute;n en dos etapas (que corrigen el efecto de endogeneidad de la participaci&oacute;n laboral del estudiante) concluyen con valores de coeficientes mayores que los obtenidos por modelos sencillos de MCO.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo con los prop&oacute;sitos de este art&iacute;culo y la revisi&oacute;n bibliogr&aacute;fica, se plantea la hip&oacute;tesis b&aacute;sica de que el rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes de licenciatura que trabajan es menor en promedio que el rendimiento que obtienen los estudiantes que no trabajan, particularmente cuando realizan amplias jornadas laborales.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con la finalidad de contrastar esta hip&oacute;tesis, se dispone de la informaci&oacute;n de una encuesta llevada a cabo por los autores sobre las condiciones laborales de los estudiantes de los seis Centros Universitarios Tem&aacute;ticos de la Universidad de Guadalajara (CUT&#45;UDG).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados de la encuesta sobre la situaci&oacute;n laboral de los estudiantes de licenciatura de</b> <b>los CUT&#45;UDG</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La encuesta fue dise&ntilde;ada por los autores y levantada en el bimestre de septiembre a octubre de 2009, fue dirigida a los estudiantes con cuatro o m&aacute;s semestres de estudios en todas las carreras de licenciatura de los Centros Universitarios Tem&aacute;ticos de la Universidad de Guadalajara (CUT&#45;UDG), tuvo un tama&ntilde;o de 1,830 casos observados y fue representativa estad&iacute;sticamente a nivel de Centro Universitario. Esta universidad depende del presupuesto p&uacute;blico de los gobiernos federal y del estado de Jalisco y se encuentra organizada en el territorio estatal por una red de centros universitarios formada por seis centros universitarios tem&aacute;ticos ubicados en la zona metropolitana de Guadalajara, donde cada uno concentra carreras afines a ciertas disciplinas cient&iacute;ficas: 1. Ciencias Econ&oacute;mico Administrativas (CUCEA, con una carrera contable, tres carreras econ&oacute;mico sociales y siete carreras de gesti&oacute;n empresarial); 2. Ciencias de la Salud (CUCS, medicina y carreras afines); 3. Ciencias Sociales y Humanidades (CUCSH); 4. Ciencias Biol&oacute;gicas y Agropecuarias (CUCBA); 5. Arte, Arquitectura y Dise&ntilde;o (CUAAD) y 6. Ciencias Exactas e Ingenier&iacute;as (CUCEI). Adem&aacute;s, cuenta con un centro universitario virtual y otros siete centros universitarios regionales en el resto del estado de Jalisco que comparten procedimientos semipresenciales, los cuales no fueron incluidos en la encuesta, dadas sus caracter&iacute;sticas espec&iacute;ficas, tanto en su funcionamiento como en las condiciones socioterritoriales de sus alumnos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El an&aacute;lisis del impacto laboral en el rendimiento escolar de los alumnos de licenciatura de los CUT&#45;UDG, mediante los datos de la encuesta, se presenta en las siguientes dos secciones. En la primera (4.1), el an&aacute;lisis se establece de acuerdo con los siguientes t&eacute;rminos: a) seg&uacute;n rangos de calificaci&oacute;n promedio obtenidos de los registros escolares y categor&iacute;as de jornadas laborales desempe&ntilde;adas por estos alumnos; b) de acuerdo a las percepciones negativas del trabajo en la participaci&oacute;n de la vida acad&eacute;mica; c) seg&uacute;n motivos por los que trabajan los estudiantes y d) de acuerdo al destino del gasto que le dan a los ingresos laborales. En la siguiente secci&oacute;n (4.2) se presenta el manejo de los datos utilizando la aplicaci&oacute;n de modelos de regresi&oacute;n estad&iacute;stica, siguiendo los antecedentes metodol&oacute;gicos de los estudios emp&iacute;ricos aplicados en otros pa&iacute;ses, as&iacute; como en M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>An&aacute;lisis de algunas dimensiones b&aacute;sicas del trabajo de los estudiantes</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A continuaci&oacute;n se ofrecen las observaciones derivadas de los <a href="#c2">cuadros 2</a> a <a href="#c6">6</a> (<a href="#c3">3</a>, <a href="#c4">4</a> y <a href="#c5">5</a>) sobre la jornada de trabajo y el rendimiento escolar.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c2"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c2.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c3"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c3.jpg"></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c4"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c4.jpg"></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c5"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c5.jpg"></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c6"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c6.jpg"></font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Considerando los datos agregados de los CUT&#45;UDG, en el <a href="#c2">cuadro 2</a> se observa que la diferencia del promedio de calificaciones entre los estudiantes que trabajan una jornada muy extensa (40 o m&aacute;s horas) respecto de aquellos que no trabajan s&oacute;lo se reduce en 4.6 puntos sobre cien para los que trabajan; es decir, la calificaci&oacute;n promedio disminuye de 88.0 a 83.4. Sin embargo, para algunos centros universitarios se observan efectos positivos en los promedios de calificaci&oacute;n aun con jornadas de hasta 40 horas semanales (caso del CUCSH, donde predomina la carrera de Derecho, y en el resto de los centros hasta las 30 horas de trabajo). En otros t&eacute;rminos, hasta una jornada de 30 horas, la condici&oacute;n de estudiante trabajador parece no influir demasiado en el rendimiento escolar y el promedio de las calificaciones para los estudiantes que no trabajan no son las m&aacute;s altas por centros universitarios, siendo superadas o igualadas por estudiantes en jornadas de entre 20, 30 o incluso hasta 40 horas de trabajo semanal, con excepci&oacute;n del centro universitario de Ciencias de la Salud, lo cual implica que, a partir de la informaci&oacute;n del cuadro de contingencia 2, no se visualice una clara relaci&oacute;n negativa entre trabajo y rendimiento escolar.</font></p>  		    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. El <a href="#c3">cuadro 3</a> organiza la informaci&oacute;n de proporci&oacute;n de estudiantes seg&uacute;n intervalos de calificaci&oacute;n promedio por rangos de la jornada laboral, para el conjunto de los CUT&#45;UDG. La proporci&oacute;n de estudiantes que se encuentran en el intervalo de calificaci&oacute;n promedio m&aacute;s bajo (de 60 a 69 puntos) pr&aacute;cticamente no tiene importancia en aquellos que trabajan jornadas de 30 o m&aacute;s horas de trabajo (por ejemplo, s&oacute;lo 0.1% de los estudiantes con jornada completa de trabajo, de 40 o m&aacute;s horas semanales). Es decir, la condici&oacute;n de trabajador para el estudiante no representa un severo impacto en su rendimiento.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. Sin embargo, definitivamente, la proporci&oacute;n de estudiantes que se desempe&ntilde;an con la m&aacute;s amplia jornada de trabajo y que se ubican en el intervalo de calificaci&oacute;n regular (de 70 a 79 puntos) es la m&aacute;s alta (30.8%) comparativamente con las proporciones de estudiantes que trabajan jornadas menores; a su vez, la proporci&oacute;n de estudiantes con las mayores jornadas laborales y con calificaciones excelentes (intervalo mayor a 90 puntos) es la menor respecto de las proporciones de estudiantes que trabajan jornadas de menos de 40 horas semanales. Por otra parte, las calificaciones excelentes (90 y m&aacute;s puntos) son predominantes para los estudiantes con una jornada menor a diez horas de trabajo y entre aquellos que no trabajan (<a href="#c3">cuadro 3</a>).</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. En t&eacute;rminos generales, el <a href="#c3">cuadro 3</a> deja en claro una relaci&oacute;n inversa entre jornadas de m&aacute;s de 30 horas dedicadas al trabajo y menores promedios de calificaci&oacute;n; o bien, jornadas menores de 20 horas de trabajo y mayores promedios de calificaci&oacute;n.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En cuanto a las percepciones de los estudiantes sobre los efectos del trabajo en su vida acad&eacute;mica (&uacute;ltima columna del <a href="#c4">cuadro 4</a>), destaca una baja incidencia en su rendimiento escolar (s&oacute;lo 2.5% del total de alumnos lo indica); sin embargo, 24.2% de los estudiantes aceptan que el trabajo reduce el tiempo y la atenci&oacute;n para los asuntos escolares, como ir a la escuela o llegar a tiempo a clases, estudiar y hacer las tareas. Igualmente, 14.8% del total de estudiantes mencionan una importante reducci&oacute;n del tiempo disponible para sus actividades personales. Por otra parte, la combinaci&oacute;n del trabajo con el estudio, genera que 8.6% de los estudiantes perciban otros inconvenientes como cansancio, desvelos y estr&eacute;s o cree que puede da&ntilde;ar su salud; adem&aacute;s, 6.7%, considera que el trabajo no le proporciona un desarrollo profesional. Estos efectos negativos del trabajo, si bien no son compartidos tal vez por una mayor&iacute;a de los estudiantes que trabajan, son percibidos por aquellos que trabajan jornadas mayores, pues intervienen con las necesidades y tiempos de los estudios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por &uacute;ltimo, en el an&aacute;lisis de los datos por centros universitarios (<a href="#c4">cuadro 4</a>), los estudiantes del CUCEA resultan ser el m&aacute;s sobresalientes, por un lado, debido a los citados efectos negativos del trabajo, pues es uno de los centros donde la proporci&oacute;n de estudiantes que trabajan es mayor y, por otro, debido a sus amplias jornadas de trabajo. Sin embargo, en t&eacute;rminos relativos, los distintos centros universitarios replican en forma muy aproximada el promedio de dos tercios de los alumnos (en el total por centro) y comparten alg&uacute;n efecto negativo percibido en su vida acad&eacute;mica o personal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ante estos efectos negativos muy posiblemente el trabajo se presenta, para una parte importante de los estudiantes de los CUT&#45;UDG, como necesario para solventar una fracci&oacute;n significativa de los gastos, por lo cual el trabajo de los estudiantes est&aacute; lejos de ser una actividad optativa. Atendiendo a los motivos por los cuales trabajan los estudiantes de acuerdo con los datos del <a href="#c5">cuadro 5</a>, la probabilidad de ser un estudiante de licenciatura que se encuentre trabajando por motivos econ&oacute;micos es de 0.648 (equivalente a la proporci&oacute;n del 64.8%); mientras que la probabilidad de ser un estudiante que trabaja por motivos de aprendizaje laboral, experiencia profesional o para lograr una carrera profesional dentro de una empresa es de 0.321. En particular, el <a href="#c6">cuadro 6</a> muestra la utilizaci&oacute;n de los ingresos laborales por parte de los estudiantes de los CUT&#45;UDG, los cuales se destinan principalmente a solventar los gastos relativos a la escuela y los gastos personales. En s&iacute;ntesis, esto indica que el principal motivo por el que trabaja es por necesidad econ&oacute;mica de sostenimiento escolar, personal y familiar, aunque existe tambi&eacute;n el motivo voluntarista del trabajo estudiantil derivado de motivos de aprendizaje y pr&aacute;ctica profesional.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En lo que resta del presente trabajo se procede a estimar las funciones para el rendimiento escolar a partir de la jornada laboral de los estudiantes de licenciatura de los CUT&#45;UDG, considerando los antecedentes te&oacute;ricos y de investigaci&oacute;n emp&iacute;rica ya revisados.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>An&aacute;lisis de regresi&oacute;n del rendimiento escolar y la jornada laboral de los estudiantes de licenciatura de los CUT&#45;UDG</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para calcular la funci&oacute;n de productividad convencional del rendimiento acad&eacute;mico escolar de los estudiantes de licenciatura se utiliza la siguiente especificaci&oacute;n:</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1fo.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Y</i> equivale al promedio de calificaciones;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>H son</i> las horas de la jornada de trabajo semanal;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>X</i> es un conjunto de otras variables independientes, que pueden influir en <i>Y,</i> a saber: I) los CUT&#45;UDG; 2) la posici&oacute;n en el trabajo de los estudiantes (como asalariado y como patr&oacute;n o trabajador por cuenta propia); 3) los motivos para trabajar; 4) el tipo de ocupaci&oacute;n; 5) el horario de clases; y 6) el sexo. A continuaci&oacute;n se presentan los resultados de la ecuaci&oacute;n i utilizando M&iacute;nimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y el paquete econom&eacute;trico Stata vio. Los resultados se muestran en el <a href="#c7">cuadro 7</a>.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c7"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c7.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los resultados presentados en el <a href="#c7">cuadro 7</a>, donde se incluyen s&oacute;lo las variables que resultaron significativas (al menos al 95% de confianza) se observa que, a medida que se incrementan las horas de trabajo, el rendimiento acad&eacute;mico de los estudiantes de licenciatura se afecta negativamente. En el mismo sentido se percibe que en los estudiantes que se autoemplean (peque&ntilde;os patrones o por cuenta propia) el rendimiento escolar disminuye 1.543 puntos en relaci&oacute;n a la categor&iacute;a del estudiante asalariado, ello a pesar de la flexibilidad inherente al trabajo por cuenta propia que permitir&iacute;a supuestamente una mayor adaptabilidad a las exigencias del estudio y con ello esperar un mayor rendimiento escolar. De hecho, los estudiantes que se autoemplean dedican en promedio 6 horas menos de trabajo a su jornada semanal que los trabajadores subordinados (que en promedio tienen una jornada semanal de 30 horas de trabajo), pero no destacan en el rendimiento escolar, lo que indica que s&oacute;lo buscan mantenerse en un nivel medio aceptable con 84 puntos de promedio de calificaci&oacute;n respecto a 85.5 puntos del trabajador subordinado.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Respecto a ser estudiante que trabaja y pertenecer a los campus de CUCEA, CUCSH, CUAAD y CUCS, las calificaciones promedio son mayores (entre 3.641 y 9.335 puntos) en relaci&oacute;n con los estudiantes que trabajan y que cursan una carrera en el CUCEI y CUCBA, lo que podr&iacute;a indicar, probablemente, que en estos &uacute;ltimos campus el trabajar repercute negativamente en mayor medida que en el resto de los campus tem&aacute;ticos. Adem&aacute;s, en estos dos campus predominan bajos promedios de calificaciones independientemente de si los estudiantes se encuentran o no trabajando.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En cuanto a los motivos por los que trabajan los estudiantes de licenciatura de los CUT&#45;UDG, se encuentran el obtener ingresos imprescindibles para el sost&eacute;n familiar y los gastos escolares o para sufragar gastos personales y la b&uacute;squeda de independencia; estos dos motivos presentan un efecto de menor rendimiento escolar (&#45;I.534 y &#45;I.689), frente a los otros motivos declarados por alumnos vinculados en primera instancia al deseo de aprendizaje laboral o lograr experiencia profesional o una carrera profesional ascendente. Este resultado indica que las motivaciones acad&eacute;micas y de superaci&oacute;n profesional presentes en los estudiantes que trabajan derivan en un mayor beneficio del rendimiento escolar respecto de las motivaciones prioritariamente econ&oacute;micas de los estudiantes que trabajan.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con referencia a la variable grupo de ocupaci&oacute;n, indica que un estudiante que trabaja en ocupaciones que requieren alta o media calificaci&oacute;n profesional o t&eacute;cnica, as&iacute; como una mayor disciplina, tiene un mayor rendimiento escolar; de estas ocupaciones destacan los trabajadores dedicados a la educaci&oacute;n y los que realizan actividades como profesionistas, t&eacute;cnicos y trabajadores del arte. Si desagregamos estos resultados por centro universitario, la ocupaci&oacute;n de profesionistas, t&eacute;cnicos y trabajadores del arte (desempe&ntilde;&aacute;ndose profesionalmente como auxiliares contables y administrativos, como t&eacute;cnicos auxiliares dando soporte a las actividades especializadas de la ingenier&iacute;a y electr&oacute;nica y, en el arte, desarrollando sus capacidades como dise&ntilde;adores) sobresalen los centros universitarios de CUCEA (carreras econ&oacute;mico administrativas), CUCEI (ingenier&iacute;as y ciencias exactas) y CUAAD (arquitectura, arte y dise&ntilde;o). Por lo que respecta a la ocupaci&oacute;n de los trabajadores de la educaci&oacute;n (ense&ntilde;anza de idiomas) destacan los centros universitarios de CUCSH (sociales y humanidades) y CUCS (medicina y otras carreras de la salud).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En cuanto a los estudiantes que trabajan y distribuyen su horario de clases en forma mixta, tienen un menor rendimiento acad&eacute;mico escolar (&#45;I.347), frente a los estudiantes que trabajan y eligen sus clases solamente en un horario, ya sea este matutino o vespertino, lo que indica que distribuir sus clases en horarios mixtos resulta poco rentable acad&eacute;micamente para un estudiante que trabaja.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente, de los resultados presentados en el <a href="#c7">cuadro 7</a> se observa un efecto relevante respecto al sexo: los estudiantes hombres que trabajan presentan un menor rendimiento escolar (&#45;2.104) en relaci&oacute;n a las mujeres que estudian y trabajan. Por otra parte, la variable situaci&oacute;n econ&oacute;mica y el nivel educativo de los padres, no result&oacute; significativa a pesar de presentarse con fuerte evidencia en los antecedentes de la bibliograf&iacute;a especializada.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo con Wooldridge (2001: 461&#45;500), en los modelos estimados con MCO suele haber problemas de endogeneidad debido a la correlaci&oacute;n entre alguna variable explicativa y el t&eacute;rmino de error. En particular para las funciones sobre rendimiento escolar, seg&uacute;n se verific&oacute; en la bibliograf&iacute;a especializada, la variable horas trabajadas semanalmente o jornada laboral de los estudiantes es normalmente end&oacute;gena, debido a la exclusi&oacute;n de otras variables determinantes en la decisi&oacute;n de trabajar de los estudiantes y que, por tanto, se supone, quedan dentro del t&eacute;rmino de error de la ecuaci&oacute;n. Por ejemplo, es muy posible que la motivaci&oacute;n y las horas trabajadas se correlacionen. En consecuencia, resulta obligado probar endogeneidad en estos modelos usando variables instrumentales y, para corregir este problema, utilizando el m&eacute;todo de M&iacute;nimos Cuadrados en dos etapas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una ventaja extra del m&eacute;todo de mc en dos etapas es que los resultados son m&aacute;s consistentes seg&uacute;n los antecedentes expuestos en los estudios emp&iacute;ricos, produciendo en general un coeficiente mayor para la variable independiente principal que el obtenido mediante MCO, lo que indica as&iacute; mayor incidencia en el rendimiento escolar.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estimaciones robustas con modelos de variables instrumentales, m&eacute;todo en dos etapas</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la funci&oacute;n de productividad convencional del rendimiento acad&eacute;mico escolar de los estudiantes de licenciatura, la jornada de trabajo (<i>H</i>) observada es la variable end&oacute;gena (se le da una explicaci&oacute;n en el modelo). De acuerdo a esta especificaci&oacute;n se necesita por lo menos una variable instrumental para determinar los efectos de <i>H</i> en el rendimiento escolar (<i>Y).</i> As&iacute; pues, en la primera etapa se especifica una funci&oacute;n de selecci&oacute;n formada por una variable instrumental (<i>Z</i>) que predice las horas de trabajo utilizando las tasas de poblaci&oacute;n ocupada a partir de los datos provenientes del Censo de Poblaci&oacute;n y Vivienda de 2010 (INEGI, 2010) de los municipios de la zona metropolitana de Guadalajara (ZMG), que son: Guadalajara, Zapopan, Tlaquepaque, Tonal&aacute;, Tlajomulco de Z&uacute;&ntilde;iga y El Salto, todos del estado de Jalisco, donde se encuentran localizados los centros universitarios tem&aacute;ticos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La funci&oacute;n de la jornada laboral <i>H</i> que incluye la variable instrumental, es la siguiente:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1fo1.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El procedimiento consisti&oacute; en realizar la prueba de no endogeneidad, utilizando la prueba de Hausman, que compara si los resultados de MCO equivalen a los obtenidos, por ejemplo, mediante M&iacute;nimos Cuadrados en dos etapas. Un resultado que permite verificar que una estimaci&oacute;n de mc en dos etapas es correcta, es que la mayor parte de los coeficientes obtenidos deben ser id&eacute;nticos a los de la segunda parte de la prueba de Hausman. En el presente trabajo esto se corrobora en el <a href="/img/revistas/resu/v42n166/html/a1an.html" target="_blank">cuadro A1</a>, en el ap&eacute;ndice.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A fin de llevar a cabo la prueba de Hausman, primero se realiza la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n 2, mediante MCO para las horas de trabajo como variable dependiente (<a href="#c8">cuadro 8</a>). Como variables independientes se introdujeron todas las variables explicativas ex&oacute;genas (Centro Universitario de Ciencias Biol&oacute;gicas y Agropecuarias, trabajadores por cuenta propia o patr&oacute;n, el motivo por aprendizaje, las ocupaciones de conductores, vigilantes y agr&iacute;colas y el sexo) y la variable instrumental dependiente. En el presente caso, de acuerdo a la disponibilidad de informaci&oacute;n, la variable instrumental seleccionada es la tasa de ocupaci&oacute;n promedio de los municipios de la ZMG donde se encuentran localizados los centros universitarios tem&aacute;ticos. Esta variable refleja la demanda de mano de obra e influye directamente en las posibilidades de trabajo de los estudiantes universitarios; a la vez, no afecta directamente el promedio de las calificaciones obtenidas por los estudiantes (v&eacute;ase Post y Pong, 2009; Warren, LePore y Mare, 2000), quienes utilizan la tasa complementaria, es decir, la tasa de desempleo.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c8"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c8.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En segundo lugar, se obtienen los residuos de la ecuaci&oacute;n 2 y se incluyen como una variable explicativa en la ecuaci&oacute;n I cuya variable dependiente es el promedio de calificaciones; los resultados se observan en el <a href="#c9">cuadro 9</a>. Las pruebas estad&iacute;sticas muestran que tanto para F como para el valor t, los residuos son significativos, comprob&aacute;ndose que la ecuaci&oacute;n 1 presenta endogeneidad.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c9"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c9.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al seguir el procedimiento, en tercer orden, ahora se estiman los coeficientes de la ecuaci&oacute;n 1 utilizando m&iacute;nimos cuadrados en dos etapas, robusto a la heterocedasticidad. El <a href="#c10">cuadro 10</a> muestra los resultados finales excluyendo las variables independientes no significativas.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c10" id="c10"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c10.jpg"></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una comparativa de los resultados de los dos modelos robustos a la heterocedasticidad (MCO y MC en dos etapas) se presenta en el <a href="#c11">cuadro 11</a>. El coeficiente de la variable horas de trabajo semanal es mayor que el obtenido mediante MCO, indicando que si los estudiantes aumentan una hora su jornada laboral a la semana, el efecto negativo esperado sobre el puntaje del promedio de calificaci&oacute;n es de &#45;0.085 cuando se estima por MCO y de &#45;0.232 por MC en dos etapas. Respecto a las otras variables que resultaron significativas se puede se&ntilde;alar que el promedio de las calificaciones esperadas en el CUCBA se reduce 3.753 puntos. En el caso de los trabajadores por cuenta propia o patrones, su rendimiento acad&eacute;mico resulta ser menor que si trabajaran de manera subordinada por un salario (hasta 3.112 en este segundo m&eacute;todo). Referente a los motivos para trabajar, a los estudiantes que lo hacen para obtener un aprendizaje laboral o experiencia profesional les beneficia con un mayor rendimiento acad&eacute;mico escolar. Los estudiantes que trabajan como conductores, vigilantes y en actividades agr&iacute;colas tienen menor rendimiento escolar; asimismo, los hombres presentan un menor rendimiento acad&eacute;mico que las mujeres.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c11"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/resu/v42n166/a1c11.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Si bien los estudios del mercado laboral de los profesionistas de reci&eacute;n egreso son abundantes y presentan un particular inter&eacute;s para las instituciones de educaci&oacute;n superior, los estudios sobre la inserci&oacute;n de los estudiantes en el mercado laboral &#45;tal vez m&aacute;s escasos a nivel universitario&#45;han sido aplicados en varios pa&iacute;ses; en todos ellos se observa que ciertos tipos de ocupaciones &#45;o de jornadas largas&#45; impactan negativamente el rendimiento escolar. En este sentido, el conocimiento de las caracter&iacute;sticas de esta participaci&oacute;n laboral es relevante para el dise&ntilde;o de algunas pol&iacute;ticas p&uacute;blicas en materia de educaci&oacute;n superior, por ejemplo, para otorgamiento de becas, flexibilizaci&oacute;n de horarios de estudios, cantidad de materias por ciclo escolar, l&iacute;mites institucionales a la extensi&oacute;n de la jornada laboral de estudiantes, etc. Asimismo, para evitar que la presi&oacute;n del estudiante que trabaja pueda llegar a demeritar los niveles promedios de exigencia de los programas de estudios o de su calidad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como es de esperarse y de acuerdo con la bibliograf&iacute;a revisada, las necesidades econ&oacute;micas b&aacute;sicas de los estudiantes (mayoritariamente de las universidades p&uacute;blicas), son los motivos m&aacute;s relevantes para trabajar en los pa&iacute;ses en desarrollo, sin bien hay tambi&eacute;n otros motivos extraecon&oacute;micos a considerar.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Del an&aacute;lisis del caso de estudio, se concluye que, en la percepci&oacute;n de las dos terceras partes de los estudiantes universitarios que trabajan, su ocupaci&oacute;n laboral les reduce el tiempo disponible para las actividades escolares y personales y les afecta negativamente en el rendimiento acad&eacute;mico. Adem&aacute;s, una proporci&oacute;n similar de estudiantes declaran desempe&ntilde;ar prioritariamente una ocupaci&oacute;n laboral para solventar gastos obligados (familiares, escolares y personales), la cual est&aacute; negativamente asociada a dicho rendimiento. El restante 32% de los estudiantes que trabajan no perciben efecto negativo alguno en sus calificaciones o rendimiento escolar y trabajan, en primera instancia, por motivos de aprendizaje laboral, experiencia profesional o para lograr una carrera profesional dentro de una empresa.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es interesante resaltar que estas percepciones recogidas de la encuesta aplicada a los estudiantes de los CUT&#45;UDG son, en cierta forma, avaladas por los datos de los cuadros de contingencia y los resultados de los modelos robustos de regresi&oacute;n aplicados. En este sentido, tambi&eacute;n, se debe acotar que el impacto negativo del trabajo sobre el rendimiento escolar no es una constante en todos los casos o situaciones sino que su efecto e intensidad depende de la amplitud de la jornada laboral, del tipo de carrera, de la posici&oacute;n en el trabajo (en particular si el estudiante se desempe&ntilde;a como asalariado, es patr&oacute;n o se autoemplea). Adem&aacute;s, existen variaciones del impacto del trabajo sobre el rendimiento acad&eacute;mico asociadas a las causas que motivan a los estudiantes a incorporarse al mercado de trabajo; incluso, el sexo y el grado de calificaci&oacute;n de la ocupaci&oacute;n laboral son factores muy importantes.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En general, los modelos robustos de regresi&oacute;n aplicados a los CUT&#45;UDG explican que, a medida que se aumenta la jornada laboral semanal, mayor es la probabilidad de obtener bajos niveles de calificaci&oacute;n promedio y esto mismo sucede con las situaciones en las que el estudiante pertenece a carreras de ciencias biol&oacute;gicas y agropecuarias, es responsable de un negocio (por cuenta propia o patr&oacute;n) o tiene un puesto de calificaci&oacute;n baja o media&#45;baja de trabajador asalariado. Aunque, para la mayor&iacute;a de los estudiantes, la condici&oacute;n de trabajador no representa un severo impacto en su rendimiento, pues logran calificaciones promedio de 80 a 89 puntos. No obstante, las jornadas laborales, seg&uacute;n el resultado de los modelos de regresi&oacute;n, indican que, si los estudiantes aumentan una hora su jornada laboral, el efecto negativo esperado sobre el puntaje promedio de calificaci&oacute;n llega a estimarse hasta &#45;0.232 de punto, de acuerdo con el m&eacute;todo m&aacute;s elaborado de M&iacute;nimos Cuadrados en dos etapas (que elimina la endogeneidad de la variable "jornada laboral"). Este coeficiente implica un efecto contundente e indica, por ejemplo, que el rendimiento escolar esperado en un alumno que trabaja 40 horas se reduce 9.28 puntos en su promedio general de calificaci&oacute;n.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Armenta, Nereyda, Pacheco, Claudia y Pineda, Erika (2008). Factores socioecon&oacute;micos que intervienen en el desempe&ntilde;o acad&eacute;mico de los estudiantes universitarios de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad Aut&oacute;noma de Baja California. <i>Revista IIPSI Facultad de Psicolog&iacute;a</i> <i>UNMSM,</i> II (I), 153&#45;165.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883231&pid=S0185-2760201300020000100001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Bradley, Graham (2006). Work Participation and Academic Performance: A Test of Alternative Propositions, <i>Journal of Education and Work,</i> 19 (5), 481&#45;501.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883233&pid=S0185-2760201300020000100002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Casillas, Miguel, Chain, Ragueb y J&aacute;come, Nancy (2007). Origen social de los estudiantes y trayectorias estudiantiles en la Universidad Veracruzana. <i>Revista de la Educaci&oacute;n Superior,</i> XXXVI (2), 7&#45;29.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883235&pid=S0185-2760201300020000100003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">De Garay, Adri&aacute;n (2001 y 2004), <i>Los actores desconocidos. Una aproximaci&oacute;n al conocimiento de los estudiantes.</i> M&eacute;xico: Asociaci&oacute;n Nacional de Universidades e Instituciones de Educaci&oacute;n Superior (ANUIES), 1&#45;238.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883237&pid=S0185-2760201300020000100004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">DeSimone, Jeffrey (2008). The Impact of Employment During School on College Student Academic Performance. <i>National Bureau of Economic Research,</i> Working Paper 14006, 1&#45;38.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883239&pid=S0185-2760201300020000100005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ehrenberg, Ronald y Sherman, Daniel (1987). Employment While in College, Academic Achievement, and Postcollege Outcomes: A Summary of Results. <i>Journal of Human Resources,</i> 22(1), 1&#45;23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883241&pid=S0185-2760201300020000100006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Fazio, Maria (2004). <i>Incidencia de las horas trabajadas en el rendimiento acad&eacute;mico de estudiantes universitarios argentinos,</i> Tesis de Maestr&iacute;a, Universidad Nacional de La Plata Argentina, 1&#45;31.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883243&pid=S0185-2760201300020000100007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Guti&eacute;rrez, Ana, Granados, Dora y Landeros, Mar&iacute;a (2011). Indicadores de la trayectoria escolar de los alumnos de Psicolog&iacute;a de la Universidad Veracruzana, <i>Revista Actualidades Investigativas en Educaci&oacute;n,</i> 11 (3), 1&#45;30.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883245&pid=S0185-2760201300020000100008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hood, Albert, Craig, Andrew y Ferguson, Bruce (1992). The Impact of Athletics, Part&#45;Time Employment, and Other Academic Activities on Academic Achievement, <i>Journal of College Student Development,</i> 33, 447&#45;453.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883247&pid=S0185-2760201300020000100009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">INEGI (2010). Censo de Poblaci&oacute;n y Vivienda de 2010, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883249&pid=S0185-2760201300020000100010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">INEGI (2009). Encuesta Nacional de Ocupaci&oacute;n y Empleo (ENOE), Cuarto trimestre, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883251&pid=S0185-2760201300020000100011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kalenkoski, Charlene y Pabilonia, Sabrina (2008). Parental Transfers, Student Achievement, and the Labor Supply of College Students, <i>Bureau of Labor Statistics, Working Paper</i> 416, 1&#45;39.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883253&pid=S0185-2760201300020000100012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Nonis, Sarath y Hudson, Gail (2006). Academic Performance of College Students: Influence of Time Spent Studying and Working. Journal of Education for Business, 81 (3), 151&#45;159.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883255&pid=S0185-2760201300020000100013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Oettinger, Gerald (2005). Parents' Financial Support, Students' Employment, and Academic Performance in College, <i>Working Paper, University of Texas,</i> 1&#45;42.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883257&pid=S0185-2760201300020000100014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Paul, Harvey (1982), The Impact of Outside Employment on Student Achievement in Macroeconomic Principles, <i>Journal of Economic Education,</i> 13 (2), 51&#45;56.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883259&pid=S0185-2760201300020000100015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Post, David y Pong, Suet&#45;Ling (2009). Los estudiantes que trabajan y su rendimiento escolar, <i>Revista Internacional del Trabajo,</i> 128 (1&#45;2).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883261&pid=S0185-2760201300020000100016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Riggert, Steven, Boyle, Mike, Petrosko, Joseph, Ash, Daniel and Rude&#45;Parkins, Carolyn (2006). Student Employment and Higher Education: Empiricism and Contradiction, <i>Review of Educational Research,</i> 76 (1), 63&#45;92.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883263&pid=S0185-2760201300020000100017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Stinebrickner, Ralph y Stinebrickner, Todd (2003). Working During School and Academic Performance, <i>Journal of Labor Economics,</i> 21 (2), 473&#45;491.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883265&pid=S0185-2760201300020000100018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wang, Hongyu, Kong, Miosi, Shan, Wenjing and Vong, Sou Kuan (2010). The Effects of Doing Part&#45;Time Jobs on College Student Academic Performance and Social Life in a Chinese Society, <i>Journal of Education and Work,</i> 23 (I), 79&#45;94.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883267&pid=S0185-2760201300020000100019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Warren, John, LePore, Paul y Mare, Robert (2000). Employment During High School: Consequences for Students Grades in Academic Courses, <i>American Educational Research Journal,</i> 37 (4), 943&#45;969.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883269&pid=S0185-2760201300020000100020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Warren, John (2002). Reconsidering the Relationship Between Student Employment and Academic Outcomes: A New Theory and Better Data, <i>Youth &amp; Society,</i> 33 (3), 366&#45;393.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883271&pid=S0185-2760201300020000100021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Watanabe, Lauren (2005). The Effects of College Student Employment on Academic Achievement, <i>The University of Central Florida Undergraduate Research Journal,</i> I, 38&#45;47.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883273&pid=S0185-2760201300020000100022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wenz, Michael y Yu, Wei&#45;Choun (2010). Term Time Employment and the Academic Performance of Undergraduates, <i>Journal of Education Finance,</i> 35 (4), 359&#45;374.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883275&pid=S0185-2760201300020000100023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wooldridge, Jeffrey (2001). <i>Introducci&oacute;n a la econometr&iacute;a: un enfoque moderno,</i> M&eacute;xico: Thomson Learning, 461&#45;500.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6883277&pid=S0185-2760201300020000100024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
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