Probabilidad de obtener un título académico en Colombia

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Publicado jul 15, 2021
DOI https://doi.org/10.17081/eduhum.23.41.4105

Contenido principal de artículos

Oscar Cerquera-Losada
Universidad Surcolombiana, Neiva, Colombia
Camilo Gómez-Segura
Universidad Surcolombiana, Neiva, Colombia
Libardo Rojas-Velásquez
Universidad ICESI, Cali, Colombia

Resumen

Objetivo: Determinar la probabilidad de obtener un determinado título académico en Colombia, dado un conjunto de variables que caracterizan a los individuos. Método: es un estudio cuantitativo desarrollado a través de un modelo econométrico de probabilidad Probit ordenado según cuatro categorías que corresponden a cada título académico respetivamente: ninguno, bachiller, técnico, universitario. Los datos provienen de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del año 2018. Resultados: las mujeres tienen mayor probabilidad de tener un título de técnico y universitario que los hombres, los casados, los jefes de hogar, los que viven en la zona urbana y los que tienen vivienda propia, también presentan mayor probabilidad de tener un título de educación técnica y superior. Discusión y Conclusiones: las mujeres presentan mayores niveles de educación que los hombres; el nivel académico no necesariamente garantiza mayores probabilidades de conseguir empleo, pues los desempleados presentan mayores probabilidades de tener educación técnica y superior.

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Número
Vol. 23 Núm. 41 (2021): Julio-Diciembre
Sección
ARTíCULOS
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Referencias

Citas

  1. Becker, G. (1975). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. National Bureau of Economic Research.
  2. Becker, G. (1993). Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference to education. University of Chicago Press.
  3. Benhabib, J. & Spiegel, M. M. (1994). The role of human capital in economic development evidence from aggregate cross-country data. Journal of Monetary economics, 34(2), 143-173.
  4. Cameron, C. & Trivedi, P. (2005). Microeconometrics Methods and Applications. Cambridge University Press.
  5. Cameron, S. V. & Hechman, J. J. (1998). Life Cycle Schooling and Dynamic Selection Bias: Models and Evidence for Five Cohorts of American Males. The Journal of Political Economy, 106(2), 262-333. https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/250010
  6. Cameron, S. V. & Taber, C. J. (1994). Evaluation and Identification of Semiparametri Maximum Likelihood Models of Dynamic Discrete Choice. Manuscript Chicago.
  7. Cerquera, O., Gomez, C. y Cano, J. (2016). Factores asociados al logro académico en regiones desarrolladas y en desarrollo de Colombia: una aproximación a partir de un modelo de combinación de corte transversal. Revista Historia de la Educación Colombiana 19(19), 167-201.
  8. CEPAL. (2019). Perspectivas económicas de América Latina 2019: Desarrollo en transición. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/g2g9ff1a-es
  9. Connelly, J., Philbrick, J., Smith, G., Kaiser, D., & Wymer, A. (1989). Health perceptions of primary care patients and the influence on health care utilization. Supplement to Medical Care, (27), 99-109. https://doi.org/10.1097/00005650-198903001-00009
  10. DANE. (2018). Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH – 2018. http://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/547
  11. Ferreyra, M. (2017). La educación superior en América Latina y el Caribe. Grupo Banco Mundial.
  12. Fundación Empresarios por la Educación. (Abril de 2019). Informe de gestión. https://fundacionexe.org.co/wp-content/uploads/2020/06/Informe-gestion-.pdf
  13. Giovagnoli, P. I. (2002). Determinantes de la deserción y graduación universitaria: Una aplicación utilizando modelos de duración. [Tesis de Maestría, Universidad Nacional de La Plata].
  14. González, R. M. (1989). Análisis de las causas del fracaso escolar en la Universidad Politécnica de Madrid. Ministerio de Educación Cultura y Deporte, Centro de Investigación y Documentación Educativa.
  15. Hanushek, E. A. (1986). The economics of Schooling. Journal of Economic Literature, 24(3), 1141-1171.
  16. Hernández, R., Cuevas, A., Leal, B. y Mendoza, C. (2016). Enseñanza-aprendizaje de ciencia e investigación en educación básica en México. Revista electrónica de investigación educativa, 18(3), 187-200.
  17. Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, M. (2010). Metodología de la Investigación. Mc Graw Hill.
  18. Kerlinger, F. (2002). Investigación del Comportamiento. MC Graw Hill.
  19. Long, J., & Freese, J. (2001). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. Stata Press.
  20. Lucas, R. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of monetary economics, 22(1), 3-42.
  21. Mankiw, G. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. The quarterly journal of economics, 107(2), 407-437.
  22. Mendoza, L., Mendoza, U. y Romero, D. (2014). Permanencia académica: una preocupación de las instituciones de educación universitaria. Escenarios, 12(2), 130-137. https://doi.org/10.15665/esc.v12i2.320
  23. OCDE. (2016). La naturaleza del aprendizaje: Usando la investigación para inspirar la práctica. OCDE, OIE-UNESCO, UNICEF.
  24. OCDE. (2019). Education at a Glance. OECD Indicators.
  25. Osorio, A., Bolancé, C. y Castillo, M. (2012). Deserción y graduación estudiantil universitaria: una aplicación de los modelos de supervivencia. Revista iberoamericana de educación Superior, 3(6), 31-57. https://doi.org/10.22201/iisue.20072872e.2012.6.55
  26. Persoglia, L., Carella, L. y Solari, E. (2017). Rendimiento académico y características socioeconómicas de graduados. Revista Ciencia, docencia y tecnología, 28(54), 235-251.
  27. Romer, P. (1986). Increasing Returns and Long-Run Growth. Journal of political Economy, 94(5), 1002-1037.
  28. Romer, P. (1989). Increasing returns and new developments in the theory of growth. NBER Working Paper Series, (3098), 2-40.
  29. Williams, R. (2006). Generalized Ordered Logit/ Partial Proportional Odds Models for Ordinal Dependent Variables. The Stata Journal, 6(1), 58-82. https://doi.org/10.1177/1536867X0600600104