Demanda Educacion Superior

colecciónAnálisis institucional Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Jaime Tenjo Galarza Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Jaime Tenjo Galarza Reservados todos los derechos ©Pontificia Universidad Javeriana Primera edición: Bogotá, D. C., octubre de 2012 Editor: Yezid Orlando Pérez Alemán Secretaría de Planeación Pontificia Universidad Javeriana Editorial Pontificia Universidad Javeriana Carrera 7 N.º 37-25 oficina 1301 Edificio Lutaima Teléfono: 3208320 ext. 4752 www.javeriana.edu.co/editorial Bogotá, D. C. Colombia Corrección de estilo: William Castaño Diseño y diagramación: Carlos Vargas, Kilka Diseño Gráfico Predicciones de población en pregrado a partir de los modelos probit��������������������������������������������������������49 VI. Resultados para áreas metropolitanas����������������������������������������������������������������������������������������������������������������67 B.2.3. Introducción����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7 II.4. Consideraciones teóricas�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 8 III. Estimación de retornos por nivel educativo��������������������������������������������������������������������������������������������������������69 Reflexión final: el contexto colombiano�������������������������������������������������������������������������������������������������������� 71 Apéndice a la sección V�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 76 Proyecciones de las tendencias������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 76 . Asistencia a pregrados resultados para bogotá y cali�������������������������������������������������������������������������������������46 VI.Contenido Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025������������������������������������������������������������������������� 7 I. Aspectos metodológicos: modelos de proyección de demanda por educación���������������������������������� 11 IV.1. Proyecciones a partir de tendencias de crecimiento������������������������������������������������������������������������������ 35 VI. Resultados para Bogotá y Cali����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������68 C. Asistencia a pregrados: resultados para las 13 áreas metropolitanas�������������������������������������������������������������42 VI. Modelos econométricos: probabilidad de asistencia a educación superior����������������������������������������� 40 VI.Probabilidad de asistir a posgrados�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������50 Anexo������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 64 Estimación de retornos a la educación Modelo Spline������������������������������������������������������������������������������ 64 Modelo Spline�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 65 Resultados de la estimación del modelo���������������������������������������������������������������������������������������������������� 66 A. Proyecciones a partir de modelos demográficos����������������������������������������������������������������������������������� 13 Modelo demográfico simple�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������13 Modelo demográfico revisado���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������17 Proyecciones de estudiantes de posgrado��������������������������������������������������������������������������������������������������������������17 V. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008*���������������������������������������� 24 Cuadro 3. Proyecciones del número de estudiantes en educación universitaria para distrito capital y cabeceras del Valle del Cauca basadas en ecuaciones de Bogotá y Cali������������������ 59 Cuadro 15. Probabilidad de asistir a posgrados en Cali ����������������������������������������������������������������������������� 63 . Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 56 Cuadro 13. segundo censo 2005�������������������������� 24 Cuadro 4. Quintiles del ingreso familiar per cápita������������������������������������������������������������������������������������ 54 Cuadro 11. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario����������������������� 30 Cuadro 6. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria según el modelo probit*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 58 Cuadro 14. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008�������������������������������������� 37 Cuadro 8. Probabilidad de asistir a posgrados en 13 áreas metropolitanas���������������������������������������������� 60 Cuadro 16. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes����������������������������������� 40 Cuadro 10.Índice de cuadros Cuadro 1. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008 según diferentes criterios������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 39 Cuadro 9. Probabilidad de asistir a posgrados en Bogotá������������������������������������������������������������������������ 61 Cuadro 17. Proporción de personas con educación postsecundaria. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 19 Cuadro 2. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 31 Cuadro 7. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo demográfico revisado*���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Cuadro 5. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 55 Cuadro 12. Niveles de educación e ingresos netos����������������������������������������������������������������������������������������� 9 Gráfico 2. Ecuaciones de ingreso (Spline) para Bogotá*������������������������������������������������������������������������������� 73 Tabla S3: Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas Cali*��������������������������������������������������������������������������� 74 Tabla S4A. Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali����������������� 70 . Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas metropolitanas*��������������������������������������������������������� 72 Tabla S2. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos**����������������������������������������������������� 75 Índice de gráficos Gráfico 1. Estructura de edades de la población urbana����������������������������������������������������������������������������� 15 Modelos Probit��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 41 Gráfico 3.Índice de tablas Tabla S1. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos*������������������������������������������������������ 75 Tabla S4B. En el presente documento se hacen proyecciones para el periodo 2010-2025 (2010. incluyendo Bogotá y Cali. dada la creciente importancia de la educación de posgrado. en las proyecciones aquí presentadas se hace uso de los resultados del censo de población del año 2005 y de los factores de expansión de las encuestas de hogares. Allí se hacen proyecciones basadas en la información de las encuestas de hogares y del snies (Sistema Nacional de Información de la Educación Superior) hasta el año 2015. Por ejemplo. También se hace uso de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) que se lanzó en el 2006.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Jaime Tenjo Galarza I. 7- . fundamentalmente. Estos cambios y otros que se discutirán más adelante. Sin embargo. como se habían realizado en el documento del 2002. Las proyecciones que se presentan se refieren. 2020 y 2025). pero se hizo uso de nueva información que en existía en el 2002. que no existían en las proyecciones anteriores. donde se encuentran las sedes de la Pontificia Universidad Javeriana. también se hicieron algunas proyecciones sobre su evolución hasta el año 2025. Otra modificación importante es que se hacen proyecciones para todo el país. pero también se hicieron proyecciones para los principales Departamentos y Áreas Metropolitanas. Introducción El propósito de este documento consiste en actualizar las proyecciones realizadas en el trabajo de Jaime Tenjo titulado La demanda por educación superior: proyecciones para los siguientes 15 años (2002). hacen que los resultados que se presentan en este documento no sean estrictamente comparables con los del documento del 2002. a la estimación de la demanda por servicios educativos de pregrado. En lo posible se mantuvo la misma metodología utilizada en el primer documento. 2015. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 La educación es tanto un bien de consumo como un bien de inversión. En este sentido la tasa de interés de equilibrio de largo plazo. es decir. 8- . un mercado perfectamente libre y sin intervención estatal difícilmente generaría un sistema de financiamiento privado para proyectos de inversión en capital humano. el costo de oportunidad de la inversión en capital humano está dado por una tasa de descuento personal que mida la preferencia de cada persona por el presente con relación al futuro (es decir. sin acceso a mercados financieros. Ahora bien. entre muchos otros. pero no se puede transferir a otra persona. no es relevante. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 II. Debido a lo anterior. y de otros factores como la estructura de precios. dicha tasa de preferencia es una función inversa de los niveles de ingreso y riqueza: entre mayor sea el ingreso menor será la tasa de descuento. que es una medida del costo de oportunidad de los recursos. de sus ingresos (el concepto de ingreso permanente de Freedman) o su riqueza. con la tasa de descuento que aplica a la persona. En principio. Una implicación de esta inalienabilidad es el hecho de que el capital humano no puede ser usado para respaldar deudas. Consideraciones teóricas 1 Una característica del capital humano es que es inalienable. Como bien de consumo la demanda de educación depende de las preferencias de las personas. Bajo ciertas condiciones no muy restrictivas. dicha tasa de descuento probablemente es diferente para cada persona y depende de sus niveles de ingreso y riqueza. Es importante distinguir entre el nivel óptimo de educación (stock de capital humano) y el flujo o inversión en capital humano. debido a las fallas de mercado que afectan la inversión de capital humano1. el nivel óptimo de educación es aquel que iguala la tasa de beneficio neto marginal —tasa de retorno— a la educación. Como bien de inversión la educación depende de varios factores. como si ocurre con el capital físico. En una economía privada. por ejemplo. se vuelve un atributo o una cualidad de la persona. tasa de preferencia sobre el tiempo). En otras palabras. Cuando la tasa de descuento es baja (probablemente asociada con niveles de riqueza altos). como en el caso de la línea aa.f(S) Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 B A f(S) A B SB SA Nivel educativo (S) El diagrama anterior (Gráfica 1) representa la situación descrita. entre mayores sean los niveles de riqueza menor será la tasa de descuento para proyectos de inversión en educación y mayor será el nivel óptimo de esta. La relación entre beneficios netos y niveles educativos está dada por la función f(S) y. La existencia de subsidios a la educación (becas. Niveles de educación e ingresos netos 9- . como se puede observar en el diagrama. El corolario es que si todos los individuos entran y se mantienen en el sistema educativo hasta que obtengan sus niveles óptimos de educación. entonces. Con una tasa de descuento más alta (línea bb-menor riqueza) el nivel óptimo sería menor SB. Para un determinado nivel educativo (digamos universitario) la tasa de asistencia probablemente es una función positiva de los niveles de riqueza de las personas. el nivel óptimo de educación está dado por SA. un sistema basado en el mercado llevaría a que los pobres se retiren del sistema educativo antes que los ricos y viceversa. Las pendientes de las líneas aa y bb representan diferentes tasas de descuento. está caracterizada por rendimientos marginales decrecientes. En su eje horizontal se representan los niveles de educación y en su eje vertical los beneficios netos (ingresos) asociados con dichos niveles. Lo anterior permite hacer algunas predicciones con respecto al comportamiento de las tasas de asistencia al sistema educativo para una determinada cohorte poblacional. préstamos con tasas de interés Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Gráfico 1. finalmente. en gran medida. lo que generaría después de unos años el fenómeno contrario: exceso de oferta. los procesos de transmisión de información también son lentos. que ocurren cambios exógenos en la economía que aumentan la demanda por un determinado tipo de profesionales (ingenieros de minas. Además de eso. El siguiente paso es la reacción de los demandantes por capital humano. Todo esto puede tomar varios años. es necesario tener en cuenta los procesos de ajuste del mercado de capital humano. por ejemplo. por ejemplo. el último paso lo constituye la generación de la cantidad adicional de profesionales requeridos. es más. por lo tanto. La primera señal del mercado es. El punto clave es que durante el proceso de ajuste las diferencias salariales en favor de las profesiones más requeridas serán altas y. por ejemplo). Mientras los ajustes se producen los ingresos a los tipos de formación escasos se convierten en cuasirentas que pueden afectar seriamente la distribución del ingreso laboral y exagerar la respuesta (tardía) de la oferta. muy seguramente. por ejemplo. Para ilustrar este punto podría suponerse. posiblemente. Esto implicaría que las tasas de asistencia son inferiores a las que se observaría sin dichos obstáculos. etc. 10- . las tasas de retorno a dicha inversión también lo serán. lo cual a su vez aumenta la tasa de retorno a dicho tipo de inversión en capital humano. lo cual se manifiesta en una mayor demanda por los cupos disponibles en las instituciones oferentes. Por otro lado. El tercer paso es la reacción de dichas instituciones que. la inexistencia de la oferta de opciones educacionales relevantes. si no hay adecuados niveles de información y planeación. Este es un mercado que se caracteriza por ajustes lentos (en comparación con lo que sucede en mercados como el financiero. es posible pensar en obstáculos institucionales que impiden a las personas lograr sus niveles óptimos de educación.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 inferiores a la tasa de preferencia sobre el tiempo. por ejemplo). un factor fijo. Ahora bien. aumentarán los cupos y. además de lo anterior. podría tomar lustros. un aumento en la remuneración relativa de ese tipo de profesionales.) tienen el efecto de aumentar las tasas de asistencia escolar. generar un profesional de cierto tipo puede requerir 4 o 5 años. Los ajustes en el mercado de capital humano se hacen a través de procesos en los que el tiempo es. quienes aumentan sus preferencias por dicho tipo de profesiones. Usa las mismas proyecciones poblacionales del dane mencionadas anteriormente. así como para algunos los departamentos más importantes del país (Antioquia. Se supone que si declara estar asistiendo a alguna institución educativa y ya ha terminado bachillerato. estas proyecciones se hicieron para el total de áreas urbanas del país. la estructura demográfica de la población y sus cambios a través del tiempo son el principal factor a considerar. Atlántico. estimadas a partir de la geih del segundo trimestre del 2008. 11- . el dane usa un rango que va de 15 a 29 años de edad para hacer sus proyecciones de población. por tal razón este es el rango usado en el presente documento. Sin embargo. pero supone que la tasa de asistencia a educación superior por grupo de edad evo- Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 III. Como se dijo anteriormente. 2015.. aunque no el único. Aspectos metodológicos: modelos de proyección de demanda por educación 2 Esto constituye una diferencia con el documento del 2002. C. 2020 y 2025. Santander.El objeto del presente ejercicio es desarrollar algunos escenarios sobre lo que puede ser la demanda por servicios de educación superior en el futuro. Valle del Cauca y el resto de departamentos en conjunto). 2. 1. Se supone que el grupo edad más relevante para estimar la demanda por educación postsecundaria es la población entre 15 y 29 años2. Bogotá D. En dicho documento la población relevante era la que se encontraba entre los 16 y los 30 años de edad. la persona está asistiendo a una institución de educación superior. A dichas proyecciones se les aplican las tasas de asistencia a educación superior3 por grupo de edad. En las proyecciones realizadas se utilizaron cuatro tipos de metodologías que se esbozan a continuación. Dado que dichos servicios son demandados por grupos de edades específicas. También hay que tener en cuenta los cambios en las tasas de cobertura de la educación superior (que dependen tanto de las políticas del Gobierno como de los ingresos de la población y su distribución) y otros factores que se mencionarán más adelante. Modelo demográfico simple. con lo cual se calcula la población que estaría asistiendo a educación postsecundaria en cada uno de los siguientes años: 2010. Utiliza las proyecciones de población por grupos de edad del Departamento Nacional de Estadística (dane)hechas a partir de los resultados del censo del 2005. Modelo demográfico revisado. 3 Definida como la proporción de cada grupo de edad que declara estar asistiendo a educación superior. Proyección de tendencias. Veterinaria y afines. 12- . estas categorías no pueden cruzarse. institución universitaria. el total de estudiantes matriculados y el total de graduados. es posible tener estimativos de la población universitaria para los años 2010. Ciencias de la Educación. Dicho sistema tiene información anual sobre el número de estudiantes nuevos. y Matemáticas y Ciencias Naturales). Contaduría. Estas proyecciones se hacen a partir de la información del snies. Desafortunadamente. Ciencias de la Salud. Proyectando la población del 2008. si así es el caso. Bellas Artes. En este caso se usan modelos probit para estimar la probabilidad de que las personas hayan terminado bachillerato y. el periodo usado es corto porque los cambios en la metodología de la Encuesta de Hogares impidieron tener una serie más larga4. Economía. Modelo econométrico. Tal información está organizada por departamentos.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 lucionó a partir del 2008 de la misma manera que lo había hecho entre los años 2002 y 2005. se estima la probabilidad de que estén asistiendo al sistema educativo (educación superior). 4 En el año 2001 se implementó la Encuesta Continua de Hogares y en el año 2006 la Gran Encuesta Integrada de Hogares. 2015. con la tasa promedio calculada para los periodos mencionados. A partir de dichas estimaciones se proyectan tasas de asistencia para los años en cuestión y con ellas se estima la población universitaria. Esto se hizo con el fin de tener una tendencia en la evolución de dichas tasas. instituto tecnológico o instituto técnico profesional) y por áreas básicas del conocimiento (Agronomía. Administración. Desafortunadamente. Esto introdujo cambios metodológicos que hacen difícil tener una serie reciente más larga que permita observar la evolución de la tasa de asistencia a educación superior. La información contenida en la geih permite profundizar en los determinantes de las tasas de asistencia escolar y a partir de dicha profundización hacer supuestos sobre su evolución hacia el futuro. pero de todos modos permiten estimar tasas de crecimiento anual entre los años 1986 y 2008 para la mayoría de las categorías. Arquitectura y afines. por carácter de la institución postsecundaria (universidad. 3. excepto para los departamentos cuya información solo está disponible a partir del 2001. Ciencias Sociales y Humanas. Ingenierías. 4. 2020 y 2025. La población utilizada para hacer las proyecciones corresponde a la población en las cabeceras municipales. c). También se presentará la estimación de las tendencias de nuevos estudiantes (primíparos). Los modelos econométricos se presentarán más adelante. Como se dijo anteriormente. como son Antioquia. Proyecciones a partir de modelos demográficos 13- . en un bloque diferente se reunirá al resto de departamentos. pero son muy similares. En este caso usamos las proyecciones oficiales del dane publicadas en la página web de dicha institución. Santander y Valle del Cauca. Dichas proyecciones van hasta el año 2024 y se estimó la del 2025 usando las tasas de crecimiento anual para el periodo 2020 a 2024.. necesariamente. es decir. Estimación de la población por grupos de edad para el periodo que se quiere proyectar. b). Para estas proyecciones se utilizan dos modelos demográficos y un modelo econométrico. Los grupos de edad utilizados fueron. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 IV. clasificados de la manera ya mencionada. los que el dane usa en sus proyecciones de población. total de estudiantes y graduados por áreas del conocimiento. En esta sección se presentan los resultados de los modelos demográficos para el total nacional y los departamentos con mayor importancia en términos de educación superior. característica de la educación y departamentos. Bogotá D. Atlántico. C. Estos grupos no son idénticos a los usados en el documento anterior. Esto genera algunas limitaciones adicionales de comparabilidad. la población urbana. Modelo demográfico simple Las proyecciones demográficas incluyen los siguientes pasos: a). pero son dificultades menores en comparación con las generadas por el hecho de tener una base poblacional diferente.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 A continuación se presentan en detalle tanto los aspectos metodológicos como los resultados de las estimaciones realizadas. las proyecciones de demanda por servicios educativos se construyen a partir de las tendencias demográficas estimadas por el dane a partir del censo del año 2005. que es la más relevante para definir el acceso a la educación universitaria. puede considerarse que la población de 15 a 29 años de edad es la principal demandante de servicios educativos postsecundarios (en el documento de junio del 2002 dicha población estaba entre los 16 y los 30 años). muy especialmente el de 20 a 24 años. el país ha atravesado una etapa de intensos cambios demográficos durante los últimos 40 años (transición demográfica) que han implicado una disminución relativa de los grupos jóvenes y un aumento en la edad promedio de la población (envejecimiento de la población). 14- . hecho que causará una disminución relativa en la demanda por servicios educativos postsecundarios o. Para las proyecciones simples se supuso que las tasas de asistencia al sistema educativo se mantenían constantes en el nivel que tenían en el año 2008. las proyecciones del dane muestran que durante el periodo que se está analizando habrá una caída en la proporción de la población urbana menor de 30 años y un aumento en la de edades mayores. hecho que probablemente tendrá un impacto en la demanda por servicios educativos. demandantes importantes de tales servicios. a no ser que comiencen a actuar otros factores compensatorios que reviertan dicha tendencia (como el aumento de tasas de cobertura y/o aumentos en el ingreso de las poblaciones que en este momento no tienen acceso a educación postsecundaria). sino también absolutos (el número de personas disminuirá) en los grupos de edad que van de 15 a 19 años y de 20 a 24 años. por esta razón su comportamiento hasta el año 2025 es un factor importante en la estimación del número de estudiantes en entidades de educación postsecundaria. Como se sabe. Según las proyecciones de población del dane (ver cuadro 1). Por esta razón. por lo menos. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 d). del segundo trimestre del 2008. una caída en la tasa de crecimiento de dicha demanda. no solo habrá una caída en términos relativos. Dichas tasas se estimaron a partir de la Gran Encuesta Integrada de Hogares Urbana. por ser estos grupos. Se estimaron tasas para el total nacional y para cada uno de los departamentos según la clasificación ya mencionada. como se ilustra en el gráfico 2. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el cuadro 1.Análisis de resultados del modelo demográfico simple En general. 15- . con excepción del Atlántico que muestra una tendencia creciente hasta el año 2025.6% 2008 20.909 millones y después disminuirá ligeramente hasta un nivel de 1. las proyecciones del número de estudiantes de postsecundaria para el nivel nacional muestran una tendencia ascendente hasta el año 2015 y después comienzan a disminuir (ver cifras resaltadas en las proyecciones del cuadro 1).1% 15.9% 40.6% 22.0% 31. en las edades que van de 15 a 29 años dichas tasas son bajas (casi todas inferiores a 1%) y en varios casos (Santander y Valle del Cauca) son negativas.0% 25.0% 35. Un comportamiento similar se presenta a nivel de departamentos investigados. 5 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 45.0% 5.0% 14.2% 2025 10. La última columna de la derecha del cuadro 1 muestra las tasas de crecimiento anual promedio entre los años 2008 y 2025. Como se mencionó anteriormente.0% 15.8% 22. Como se puede ver. Los resultados indican que para el grupo relevante (15 a 29 años) el número de estudiantes a nivel nacional aumentará hasta llegar a un nivel de 1.0% 0.897 millones.Gráfico 2. el número de estudiantes de postsecundaria se estimó suponiendo que las tasas de asistencia a entidades de educación postsecundaria se mantenían constantes en los niveles que había en el año 20085.0% 30.3% 26. Estructura de edades de la población urbana Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 39.4% 27.0% Las cuales fueron estimadas con base en la información de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) del 2008.0% 0-14 15-29 30-39 40 + Grupos de edad Como resultado de las tendencias poblacionales mencionadas. hay por lo menos dos factores que se deben considerar: el primero es el crecimiento de la demanda por servicios educativos en edades superiores (30 años y más) posiblemente en los niveles de posgrado. El segundo. También llama la atención el hecho de que las tasas de asistencia escolar por edades sean tan bajas en este departamento. Como ya se mencionó. Nótese que bajo los supuestos utilizados las tasas de crecimiento de estos grupos son bastante más altas que las del grupo tradicional (15 a 29) y que. el Valle del Cauca tiene tasas de asistencia a instituciones postsecundarias de 14. Los resultados se presentan en el cuadro 1.Crecimiento de la población de más de 30 años El gráfico 2 identifica que los grupos de edad que muestran en mayor crecimiento de población urbana son los de 30 años en adelante. Según dicho cuadro. la inclusión de la población de más de 30 años de edad apenas compensará la caída en el número de estudiantes en educación postsecundaria. especializaciones. Vale la pena resaltar el caso del Valle del Cauca. especialmente para las edades que se encuentran entre los 15 y los 29 años. 16- . como lo indica el cuadro 2. cada vez más. especialmente a nivel de posgrados (especializaciones. una parte importante del mercado educativo. este sería el panorama si no hubiera otros factores compensatorios. diplomaturas. cuando para el resto del país están alrededor del 20%. Sin embargo. en este departamento el número de estudiantes entre los 15 y los 29 años de edad será menor en el año 2025 de lo que fue en el año 2008. Dicha población también demanda servicios educativos.8% para edades que van de los 15 a los 29 años. además. lo cual representa una diferencia importante. maestrías y doctorados) y debido a su dinamismo demográfico será. con excepción de los departamentos de Santander y Valle del Cauca. En este caso. bajo el supuesto de que las tasas de asistencia eran las mismas que en el año 2008. se podría decir que existe un mercado de servicios educativos potencial que Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Como ya se anotó. etc. La conclusión que se obtiene de estas observaciones es que en los años venideros la demanda por servicios de educación postsecundaria por parte de la población de más de 30 años de edad será un componente cada vez más importante dentro de la demanda total. el posible aumento en las tasas de asistencia a instituciones de educación postsecundaria en todos los grupos de edad. compensan la tendencia decreciente que se observa a nivel departamental a partir del 2015. Por tal razón también se hizo una estimación del número de estudiantes en dichas edades que podrían asistir al sistema educativo postsecundario. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 puede ser bastante grande. Por otro lado. Se destacan los altos crecimientos que se proyectan para Bogotá y Santander. Para corroborar la posibilidad de que exista este mercado se hicieron cálculos de la proporción de la población con educación postsecundaria en las cabeceras. El cuadro 4 presenta las mismas proyecciones hechas bajo el supuesto de que las tasas de asistencia aumentan anualmente entre el 2008 y el 2025 a la misma tasa de crecimiento exponencial que tuvieron en cada grupo de edad entre el 2001 y el 20056. Para algunos grupos de edad dicho crecimiento fue negativo y. se supuso que las tasas de asistencia permanecían constantes. especialmente para la franja de población ubicada entre los 15 y los 29 años. El ejercicio se basa en los siguientes supuestos: 6 Desafortunadamente. Proyecciones de estudiantes de posgrado Se hicieron proyecciones para la población que podría estar interesada en posgrados. el dane introdujo en el año 2006 cambios metodológicos en las encuestas de hogares que hacen muy difícil la realización de comparaciones entre la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) posterior a dichos cambios y las Encuesta Continua que venía recolectándose hasta el 2005. en ese caso. cuyos resultados se presentan en el cuadro 3. a pesar de los aumentos en las tasas se asistencia. Allí puede apreciarse que el Valle del Cauca tiene una proporción relativamente menor de personas con educación postsecundaria con respecto al total nacional y a las otras áreas urbanas de interés para este documento. Las proyecciones se hicieron aplicando las tasas de asistencia estimadas a partir de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (segundo trimestre del 2008) a las proyecciones de población del censo. según el censo del 2005. Los resultados del cuadro 4 muestran tasas de crecimiento en el número de estudiantes en postsecundaria para todos los grupos de edad. estas proyecciones son más optimistas que las anteriores debido a la suposición de la existencia de incrementos en la cobertura de la educación postsecundaria. Por tal razón se trabaja en las estimaciones del cuadro 4 con las tasas de crecimiento de cobertura educativa del 2001 al 2005. también resalta el bajo crecimiento del Valle de Cauca.Modelo demográfico revisado Ya se ha indicado que las proyecciones presentadas en el cuadro 1 estiman el número de estudiantes en instituciones postsecundarias bajo el supuesto de que las tasas de asistencia permanecen constantes. Como podría esperarse. 17- . En general. Los resultados de este ejercicio se presentan en cuadro 6. está haciendo un posgrado. puesto que muy pocos de ellos tienen títulos universitarios y son elegibles para hacer cursos de posgrado. Cabe anotar aquí que estas predicciones son muy difíciles de hacer debido a la falta de información disponible. b). lo cual permitió estimar la proporción de la población en cada grupo de edad con dicho título. Se supuso que si una persona declara en la geih que asiste a alguna entidad educativa y tiene un título universitario o de posgrado. De otra parte. Se supone que dicha población representa una proporción constante de la población en el grupo de edad correspondiente y. Un resumen de las tasas de crecimiento de la población con título universitario y con asistencia a posgrados se presenta en el cuadro 5. Esto permite calcular la proporción de personas con título que cursan posgrados.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 a). pero es posible que dichas tasas estén subvaluadas porque se basan en el supuesto de que la situación del 2008 se mantiene constante. En la construcción de los modelos econométricos se profundizará sobre los problemas asociados con estas predicciones. 18- . las tasas son más bajas para los más jóvenes. Dicha proporción se aplicó a la población proyectada con título universitario para predecir el número de estudiantes de posgrado en cada año. por lo tanto. las tasas de crecimiento son bajas. Se supone que la población relevante es la población que ha logrado un título universitario. como era de esperarse. se estimó la población con título universitario en los años proyectados aplicando dicha proporción a las proyecciones poblacionales. cuando lo más probable es que tanto la proporción de quienes poseen título universitario como la proporción de aquellos que hacen cursos de posgrados aumenten. La Encuesta de Hogares permite identificar las personas que dicen que su título más alto es un título universitario o de posgrado. 022 553.955 3.909.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras Población cabeceras según Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 3.193 386.279.819.237 3.304 381.275 -0.081 25-29 2.088.786 919.979.055.133 34.19% de Edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 3.382 2.976 5-9 3.397 107.73% 35-39 2.695 3.082.54% Antioquia.864 1.679.216.076.000 2.258 3.261 581.104.040 2.030.82% 40 + 10.288.74% 277.598 3.349.201 419.897 3.897 3.038 3.162 5-9 386.298 427.897.696 169.247 39.154.992 1.953 2.615 3.506 2.234.312 10-14 413.466 406. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico* 0.886.443 87.322 0.110 387.822.161.369 1.888 903.432 946.092 424.894 146.140.846.061.166 2.541 2.351 72.331 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 1.532 2.131 82.101 379.286.735.160 10-14 3.850.757 41.566.819 12.396.192.771 3.28% 30-34 2.154.475 2.097 358.043.477 72.079 196.169 153.134 11. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes* dane de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 375.087.729 3.799 290.024.331 392.124 405.055 0.237 79.148.01% Subtotal 30 + Total 33.009 2.179.189 3.755 64.737 3.723 932.868 94.105 398.058.25% 3.919 391.053 182.258.444 14.29% 3.437.021 2.009.501 880.202.083.846 67.631 15-19 3.089 3.900 1.640 3.666 1.412 16.204.054.107.878 3.658 3.534 3.944 3.721.270.103.123 Subtotal 15 -29 1.493.108 1.709 403.819 2.563.108.157 355.241.902.153 64.809.088 404.682 588.826.468 20-24 2.462 3.699 386.387.031.979 3.148 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 19- .268 403.178 324.939.073 577.036.451 347.230 36.409 3.214.017 565.465 2.203 1.471 3.101. 020 203.36% 20-24 407.932 4.306 20-24 199.974 17.622 0.35% 250.500 206.807 260.560 0.10% 25-29 367.718 197.61% 35-39 143.054 82.519 21.025 0.916 87.265 17.478 304.890 5.285 52.362 86.573 395.613 412.111 200.021 408.240 50.330 52.590 5-9 207.590 4.004 206.993 116.879 54.54% 44.198 1.976 16.112 2.754 2.571 15.753 443.847 11.177 2.673 202.219 16.821 4.730 754 803 912 1.216 1.049.804 421.497 61.177 433.242 113.189 435.836 24.784 207.518 202.564 5.811 256.213 354.792.011 115.257 -0.678 405.831 1.207 778.103 111.040 1.753 13.648 400.569 438.263 44.944 885.688.474 686.718 16.712 -0.374 203.412 2.434 14.929 392.131 201.367 198.674 44.567 425.027 319.079 52.345 199.086 46.294 205.006 191.643 53.678 201.115 44.65% 112.350 165.036 1.392 258.459 30.699 310.966 5.833 2.243 123.02% 40 + 1.407 318.436 462.021 18.301 203.203 207.645 10-14 205.490 14.428 20.347 16.498 166.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 15-19 431.737 189.292 203.288 440.719 12. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 207.641 215.716 202.103 1.129 1.735 15-19 203.877 Atlántico.456 65.174 188.40% 40 + 644.32% 294.948 11.37% 35-39 312.253 115.779 490.500 2.845.005.399.52% Subtotal 30 + Total 4.598 113.050 2.696 2.194 44.288 203.363 53.62% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras 20- .079.987 52.916 5.256 117.621.342.185 0.678 11.659 205.849 45.222 143.679 59.529 5.542.24% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 205.407 83.044 448.23% 202.707 Sub total 15 -29 30-34 156.675 2.609 205.442 1.220 58.891 348.328 265.11% 205.040 25-29 184.438 2.192 118.521.685 385.110 205.691 2.797 6.13% Sub total 15 -29 30-34 327.986 0.267 321.380 81.328 63.567 27.400 0. 36% Bogotá Distrito Capital.757 25.171 159.514 640.366 16.492.020 626.092 506.322 1.875 616.941.557 613.846.562 20-24 628.609 619.428 614.437 14.24% 680.977 2.96% 73.892 42.770 23.112 496.757 0.208 2.306 20.839 596.359 654.345 229.245 9.795 7.390 103.232 7.638 3.550 634.75% 40 + 2.297 Sub total 15 -29 30-34 580.339 3.635 77.296.200 601.862.002 243.139.971 1.683 161.435 604.196 729.446 25-29 644.623 610.608 595.649.516 88.416 102.098 45.588 9.15% de Edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 588.739 592.663 506.729 5-9 606.138 593.749 612.598 125.080 596.267 13.400 10-14 636.813 0.587 605.94% 119.287 598.148.354.477 27.571 668.461 39.377 163.934 15-19 633.363.671 8.234 85.255 -0.39% 661.582 536.258 155.231 22.904 508.862 656.129 115.140 149.492 2.474 2.526 8.662 639.683 605.779 123.734 100.455.818 2.33% 566.796.Subtotal 30 + Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total 2.32% Subtotal 30 + Total 7.287.238 126.208.829 20.487 246.175 7.653 19.916 42.308 0.106 43.749 7.945 2.347 231.162 705.953 0.287 1.73% 493.957 0.161 2.021 0.555 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras 21- .277 8.714 658.096 652.884 603.402 650.747 574.833 108.394 240.347.418 120.624 92.41% 35-39 524.333 622. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 593.619 623. 238 36.714 513.120 6.709 43.309 10-14 138.374 15.030 1.695 72.849 0.108 78.609.624 77.419 116.328 16.75% 124.073 336.622 10-14 340.644 733.408 131.554.660 1.566 318.230 20-24 329.523 -0.020 130.353 312.205 76.468.370 1.814 92.497 5.748 13.467 -1.069 88.899 15.835 110.679 6.967 5-9 315.739 302.530 116.254 36.724 2.577 46.623 14.059 1.157 25-29 120.698 121.244 325.816 582.331 122.522 20-24 130.471 122.837 133.089 319.370 113.513 6.091 112.112 34.106 4.494.542 27.587 306.328 14.207 3.223 5.555 73.47% 90.726 101.426 3.582 302.683 22.584 -0.676 119.Santander.228 117.52% 78.401 -0.974 140.173 307.296 15-19 139.926 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Población cabeceras según el Grupos Valle del Cauca.194 334.88% 35-39 102.483 117.821 80.655 5.017 27.483 37. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 317.66% 128.527 116.77% de Edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 118.40% Subtotal 30 + Total 1.260 76.19% 40 + 482.990 2.633 42.145 351.589 14.972 116.368 114.232 15-19 347.254 1.194 304.655 0.893 -0.857 4.283 333.272 Sub total 15 -29 30-34 108.983 22- .106 312.025 130.806 305.900 6.666 125.520 75.519 653.53% 319.546 112.190 14.158 117.137 119.107 112. cabeceras Proyecciones número de estudiantes* dane Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 104.753 5-9 126.677 32.876 68.964 3.927 20.022 -0.293 312.856 91.369 330.453 3.17% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 301.861 2.942 115.46% 12.173 349.899 133.272 15.375 125.684 125.860 44.674.552 25.804 1.204 84.409 46. 33% Subtotal 30 + Total 3.297 1.11% 1.868 1.711 -0.235 34.677 21.402 421.577 1. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 1.582 365.303.430 60.353 15-19 1.420.364 Sub total 15 -29 30-34 987.374 1.85% 40 + 4.151 9.444.128 808.010 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 25-29 0.285 289.381 1.018 147.851 262.261.159.473 1.437 1.656 151.824 0.424.456.844 19.777 171.398.435 34.669.683 2.897 180.591 250.58% 784.650 1.953 45.572 4.531 1.145 28.458. 23- .619.716 1.84% 114.599 1.467 91.434 43.483.001 424.488 28.941 1.693 1.667 252.318 8.423 1.865.112.640 386.562 2.631 862.373.114.03% 145.39% 898.450.448.941 39.453 191.682 1.320 Sub total 15 -29 23.170 20-24 1.387.438 4.280 31.115 151.725 24.433.445.402.478 20.431.56% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 1.983 5-9 1.516 1.939 151.145.285.035.104.171 30.920 931.453.435 4.044 1.633 1.314 9.07% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 30-34 277.303.471 423.335 1.576 253.46% 35-39 262.711 289.989 1.033.531 25.082 145.338.486 1.892 -0.131 191.986 1.806 13.979.056 15.568 336.334 143.413 315.289 254.704 191.476 1.515.764 340.507 148.464 1.356 0.828 10.033.412.696 18.687 17.855 172.166 313.111 17.870 1.136 17.39% 35.461.898 Subtotal 30 + Total 14.313.949 1.435.091 1.148.186 2.634 247.648 119.776 928.306.243.454 8.902 9.941 1.929 10.878 3.509 28.407.114 Resto urbano.382.755 846.192 14.415.439 350.257 36.774 1.837.434 26.811.419.741 2.83% * Supone las tasas de asistencia escolar del 2008 para todo el periodo.802 70.484.777 25.947 63.52% 40 + 1.183 402.991.437.763 184.39% 35-39 932.439.75% 180.068 355.798 47.338.723.938 1.883 1.698 14.481 1.050 27.494.019 1.435.023 6.432 11.526 133.959 854.644 335.440 25-29 1.427 1.717 80.286 1.934 4.343 5.033.56% 1.650 10-14 1.470.313 1.320.006.803 1.159 315.683 1.639 1.536 0.281 980.276.589 40.355 6.428 1.996 190. 72% Bogotá D.3% 36.7% 25. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008* segundo trimestre 2008.1% 14.77% 10.8% Total 6.31% 16.0% 0.0% 0.2% 20.7% 13. Santander Valle del Cauca Resto 0a4 0.9% 6.94% 22.0% 0.6% 27.9% 11.8% 0.0% 0.8% 20.5% 15.8% 27.9% 2.7% Promedio 30 + 1.0% 0.1% 0.2% 35 a 39 2.8% 26. segundo censo 2005 Cabeceras Total Hombres Mujeres Total nacional 14.0% 0.0% 0.2% 6.3% 3.5% 6.0% 0.11% 14.04% 15.4% 8.8% 0. 21.9% 30.9% 5.8% 3.52% Resto urbano 11.0% 15 a 19 18.56% 24- .1% 25 a 29 12.3% 30 a 34 6.2% 21.0% 0.9% 7.7% 13.0% 0.0% 5a9 0.7% 40 & + 0.9% 3.1% 26.0% 0.17% 12.2% 2.0% 0.13% Atlántico 16.79% 13.0% 0.0% 0.23% 15.9% 22.65% 13.00% Santander 15.8% 1.01% 15.1% 6.9% 0.6% 0.7% 13.8% 1.7% 8.7% 6.7% 20 a 24 29. Cuadro 3.3% * Calculadas a partir de geih.91% 12.9% 1.6% 0.6% 19.0% 0.0% 0.1% Promedio 15 a 19 20. Proporción de personas con educación postsecundaria.8% 1.3% 2.3% 20.0% 0.2% 19.2% 6.3% 4.4% 17.86% Valle del Cauca 13.0% 1.0% 10 a 14 0.0% 0.49% 20.8% 0.34% Antioquia 13.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total Antioquia Atlántico Bogotá D.2% 20. C.0% 6. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 2.3% 5.7% 2.71% 14.09% 14. C. 082.169 153.237 3.82% 40 + 10.953 2.737 3.846.598 3.02% 1.040 2.162 5-9 386.456 1.110 387.827 2.247 39.270.766 3.087.279.666 1.154.939.807 1.178 324.640 3.01% Subtotal 30 + Total 33.088 404.214.204.131 82.444 14.682 667.897 3.176.058.030.108 1.193 897.160 10-14 3.387.74% 277.465 2.944 3.471 3.230 36.133 34.755 64.32% Antioquia cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 375.031.349.468 20-24 2.826.076.351 72.919 391.258 3.153 64.757 41.148.134 11.075 1.568 3.462 3.166 2.451 347.106 1.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 3.437.116.868 94.048.286.760.204.771 3.886.493.089 3.179.541 2. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo demográfico revisado* 3.157 355.501 880.550 1.888 930.809.069 3.083.994 1.061.897 3.107.198 485.097 364.054.237 79.304 381.396.649 2.216.108.331 392.631 15-19 3.161.409 3.397 107.679.009 2.961.079 196.50% 30-34 2.081 25-29 2.477 72.280.566.534 3.412 16.443 87.615 3.729 3.695 3.104.819.984 445.103.114 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 4.658 3.955 3.009.878 3.846 67.055.976 5-9 3.98% 3.696 169.506 2.043.709 403.894 146.353.475 2.036.312 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 25- .979.387 Sub total 0 -29 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 1.532 2.563.000 2.721.241.735.617.749 6.70% 407.979 3.550 3.189 3.677.110.648 3.053 182.101 379.799 290.822.123 2008 2010 2015 3.819 12.369 1.609 2.154.201 419.202.038 3.101.251.671.088.105 398.024.73% 35-39 2.192.261 581. 019 2.154 19.699 310.103 111.255 310.428 20.613 412.878 131.086 49.735 15-19 203.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 10-14 413.081 9.216 1.558 109.645 10-14 205.647 67.707 Sub total 0 -29 30-34 156.292 203.675 2.049.342.621.243 123.10% 25-29 367.242 6.737 189.569 438.659 205.367 198.831 2.673 202.298 427.838 101.203 207.836 24.442 1.177 433.93% 20-24 407.509 93.328 63.61% 35-39 143.040 1.792.131 201.679 59.609 205.006 191.716 202.890 5.428 43.519 21.285 52.110 205.148 15-19 431.596 56.362 8.288 7.935 57.099 129.847 13.571 15.193 386.306 20-24 199.265 17.921 29.37% 35-39 312.004 206.65% 40 + 1.891 348.169 261.590 5-9 207.497 61.627 3.648 400.347 16.733 62.345 199.021 408.431 276.989 284.436 462.26% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras 26- .845.350 165.510 35.662 343.974 17.020 203.374 203.753 443.598 113.821 4.198 1.966 5.778 3.194 47.929 392.35% 172.797 6.573 395.213 354.567 27.779 490.222 143.948 11.07% 202.745 59.242 117.319 6.25% 205.542.115 44.784 207.173 157.678 201.498 166.564 5.591 279.719 14.560 0.999 92.521.529 5.257 -0.500 206.33% 216.240 50.98% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 205.044 448.288 203.718 16.678 11.987 52.518 202.804 421.685 385.294 205.212 55.641 215.268 403.691 2.330 53.773 1.916 5.81% Subtotal 30 + Total 4.192 118.95% Sub total 0 -29 30-34 327.466 406.175 76.932 4.912 14.129 1.500 2.087 413.567 425.966 4.189 435.365 144.590 4.174 188.231 66.301 203.10% 44.111 200.242 22.399.288 440.678 405.718 197.385 2.688.111 1.877 Atlántico cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 207.590 372.459 30.040 25-29 184.692 90.079.256 117.471 7.65% 112. 208.474 2.296.455.892 43.511 116.515 11.730 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Subtotal 30 + Total 2.112 516.683 605.390 103.297 Sub total 0 -29 30-34 580.64% 566.875 616.40 + 644.428 614.359 7.855 2.123 23.333 622.474 686.638 3.829 20.795 101.734 673.267 13.23% 40 + 2.077 738.354.82% 119.347.062 58.352 2.944 885.437 21.246 16.276 1.749 754 821 984 1.404 193.83% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 588.216 18.76% 493.040 108.934 15-19 633.862.71% 7.29% 35-39 524.359 654. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 593.162 705.818 2.468 55.514 640.546 330.402 650.907 2.714 658.207 778.977 2.820 187.114 1.731 9.582 536.57% 73.417 125.005.010 1.884 603.137 450.290 197.66% 680.18% Subtotal 30 + Total 7.400 10-14 636.297 13.819 363.020 626.094.475 228.377 579.795 7.232 7.13% 661.461 39.729 5-9 606.550 634.277 8.662 639.562 20-24 628.161 2.635 94.941.287.339 3.407 626.744 3.671 8.080 596.609 619.571 668.347 231.534 0.587 605.435 604.619 623.945 2.096 652.103 1.225 297.662 1.667 776.846.920.228 1.880 155.862 656.492 2.345 243.623 610.247.555 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras 27- .200 601.747 610.739 592.609 140.557 613.839 596.255 467.796.139.312 184.363.357 180.377 169.880 75.416 102.715 51.175 7.649.196 729.695 70.417 3.469 170.171 159.306 28.446 25-29 644.492.148.11% Bogotá Distrito Capital.181 1.749 612. 804 1.230 20-24 329.757 1.859 63.207 3.089 319.468.72% 78.856 112.698 121.939 94.04% 124.296 15-19 139.964 3.223 5.623 14.353 312.254 36.899 133.325 14.309 10-14 138.115 95.020 194.695 179.566 318.107 112.453 40.983 28- .238 41.926 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Población cabeceras según el Grupos Valle del Cauca.272 Sub total 0 -29 30-34 108.95% 90.173 307.748 13.494.660 1.111 8.816 582.582 302.256 17.806 305.390 57.659 218.522 20-24 130.857 4.607 8.52% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 118.709 43.726 101.027 7.254 7.145 351.483 117.496 674.644 733.173 349.426 3.409 46.240 656.232 15-19 347.96% 35-39 102.370 113.017 27.408 131.419 116.713 5.Santander.990 2.584 -0.022 -0.676 119.835 110.091 112.739 302.025 130.643 12.030 1.861 2.546 112.331 122.293 312.328 17.471 122.587 306.837 133.753 5-9 126.972 116.967 5-9 315.260 76.368 114.059 1.888 16.79% Subtotal 30 + Total 1.527 116.283 333.520 75.375 125.244 325.453 3.073 336.554. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 317.722 73.633 42. cabeceras Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 104.137 119.674.228 117.65% 128.53% 319.519 653.254 1.722 349.400 11.441 498.821 80.194 304.19% 40 + 482.900 6.369 330.655 5.860 44.724 2.106 312.666 125.542 40.108 98.205 76.497 5.555 73.622 10-14 340.577 46.190 26.942 115.530 116.020 130.609.157 25-29 120.834 333.106 4.17% de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 301.819 17.974 140.46% 12.194 334.158 117.236 1.684 125.714 513. 939 151.407.39% 35-39 932.091 1.85% 40 + 4. cabeceras Población cabeceras según el Grupos Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria* dane 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 1.983 5-9 1.285.98% 35.066 9.195.921 154.433.802 70.381 1.929 10.764 340.855 172.66% 145.171 30.10% Subtotal 30 + Total 3.572.240 29.114.723.516 1.289 282.183 32.420.444.033.65% 180.159 315.868 1.656 154.747 33.991 63.398.764 190.619.303.461.347.941 1.833 Subtotal 30 + Total 14.370 217.276.293 2.693 1.920 931.364 Sub total 0 -29 1.507 148.104.438 4.382.870 1.338 583.435.531 25.568 601.033.883 1.967 197.026.427 1.303.644 335.423 1.437 1.851 262.509 28.494.470.261.314 9.439 350.114 Resto urbano.00% 35-39 262.39% 898.579 1.481 1.439.374 1.473 1.257 41.828 12.458.280 31.52% 40 + 1.878 3. (Ver tasas de asistencia).400.296 468.152 153.419.716 1.343 5.338.035 5.454 8.456.374 529.947 63.313 1.233 3.43% 1.29% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 30-34 277.709 98.023 6.320.402.353 15-19 1.599 1.136 17.526 133.056 15.575 1.667 252.428 1.128 854.989 1.476 1.435 34.186 2.448.640 386.430 60.159.557 365.837.648 119.357 8.413 315.307 de edad 2008 2010 2015 2020 2025 0-4 1.012 153.151 9.803 1.320 Sub total 0 -29 23.727 480.297 1.270 2.953 45.673 215.434 1.11% 1.979.450.435.562 2.170 20-24 1.698 14.865.243.725 25.531 1.449 63.092 79.435 4.335 1.682 1.633 1.923 2. 29- .84% 114.774 1.542 36.683 2.235 34.181 306.717 80.068 355.250 3.639 1.934 4.650 1.29% * Supone el aumento de las tasas de asistencia escolar del 2008 a la misma tasa que crecieron entre los años 2001 y 2005.431.306.318 8.016 51.986 1.777 25.650 10-14 1.145.387.484.776 973.711 289.515.285 289.582 365.980 37.044 1.696 18.445.313.183 417.811.488 28.938 1.415.082 145.111 20.373.023 180.160.412.902 9.572 4.355 6.169 152.338.483.437 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 25-29 3.437.861 251.033.941 39.467 91.388 21.876 0.683 1.991.112.637 1.568 336.148.424.41% 30-34 987.669.518 10.440 25-29 1.32% 784.166 313.687 17.941 1.019 1.453. 60% 0. C.61% 0.01% 30-34 1. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario 30- .37% 1.17% 2.96% 2.70% 1.54% 2.02% 2.02% 2.93% 2.73% 0.65% Subtotal 15 -29 0.41% 0.53% -0.75% 1.76% 0.65% Subtotal 15 -29 0.12% 2.47% Total 1.30% 0.25% 0.10% 0.45% 1.52% 1.58% 0.36% 2.23% 0.40% 1.47% 1.24% 25-29 1.74% 2.29% 20-24 0.84% Subtotal 30 + 2.56% 0.19% 1.96% 2.52% 1.35% 0.44% 2.03% 1.46% 2.39% 1.37% 1.39% 2.11% -0.11% 2.47% 1.59% Total 2.11% Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de asistentes a programas de posgrado Grupos Total de Edad Cabeceras 15-19 -0.23% 0. C.85% 40 + 2.39% 2.03% 1.73% 35-39 Valle del Cauca Resto Cabeceras -0. Santander 0.56% 0.54% 2.03% 1.19% 1.53% -0.17% 1.64% 1.02% 1.66% -0.94% 2.92% Antioquia Atlántico Bogotá D.10% 0.73% 0.33% 2.82% 2.88% 1.25% -0.01% 1.85% 40 + 2.61% 0.57% 1.19% 1.25% -0.40% 1.04% 2.35% 0.29% 20-24 0.90% 30-34 1.74% 2.92% 2.52% 1.33% 1.66% -0.03% 1.46% 2.11% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 5.49% 0. Santander 0.58% 0.84% 2.11% -0.52% 1.62% 2.24% 25-29 1.41% 0.82% 2.38% 2.19% 1.13% 0.61% 1.46% 2.75% 1.46% 2.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Grupos Total de Edad Cabeceras 15-19 -0.39% 1.84% Subtotal 30 + 2.80% 0.17% 0.35% Antioquia Atlántico Bogotá D.88% 1.96% 1.62% 0.39% 2.62% 2.73% 35-39 Valle del Cauca Resto Cabeceras -0.65% 1.17% 0. 538 10.808 127.212 83.90% de Edad 15-19 31- .607 1.091 1.348.038 450.57% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 6.010 0.029 2.39% 88.292 49.900 573.029 22.10% 25-29 46.141 372.220 183.362 4.564 41.922.096 42.915 75.327 4.174 3.077 47.351 7.483 24.618 2.29% 4.82% de edad 40 + 1.950.520 2.909 0.195 54.953 16.876 45.749 30.17% Total 2.307 398.577 2.953.505.070.193 1.01% 9.195 196.224.35% 6.598 140.981 1.73% 33.73% 35-39 331.034 79.250 2.860 71.29% 20-24 130.607.35% Sub total 15 -29 61.613 73.101 9.455 470.302 2.118 332.309 3.74% 34.517 1.987 -0.519 427. cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 20-24 15.535 44.482 10.230 2.264 133.632 536.005 48.76% 30-34 406.836 1.000 137.164 506.409 1.410 4.615 1.499 0.631 449.25% 25-29 385.778 1.967 20.521 41.618 48.805 72.019 4.061 38.726 27.187 428.664 114.735 1.650 592.665 17.433 56.958 64.939 135.115 5.963.343 35.020 210.185 103.109 57.484.82% 19.526 10.394 7.129 2.703 37.013 92.813 -0.310.96% 72.372 16.19% 40.237 4.722 2.531 81.391 545.240 1.74% Subtotal 30 + 1.25% 28. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo demográfico básico* Antioquia.915 4.144 2.032 28.611 2.534 1.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 15-19 5.127 29.631.149 -0.262 3.687 471.19% Subtotal 15 -29 520.609 0.622 1.947 1.061 3.063 6.173 7.12% 160.680 -0.504 15.10% 3.928 167.246 0.840 410.541 612.547 55.562.060 5.225.683 29.039 3.078 2.715. 62% Subtotal 30 + 136.120 217.276 55.066 4.461 15.093 33.896 2.40% 40 + 81.319 8.930 98.487 247.64% de edad Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Total nacional cabeceras 32- .985 22.086 8.657 9.202 0.227 25.311 32.697 9.249 29.345 203.906 17.159 143.514 2.236 8.743 1.54% 6.289 31.286 2.726 1.992 38. cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 15-19 2.62% 189 201 228 259 294 2.507 192.362 6.947 2.019 2.303 17.736 54.23% 4.072 2.987 25.17% 21.127 127.37% 35-39 32.983 8.261 2.500 196.719 64.829 10.40% 610 611 704 804 918 2.122 4.078 2.133 45.37% 2.470 0.845 45.992 2.923 4.486 10.562 4.107 0.931 3.92% 9.061 388.104 1.780 7.304 0.403 0.167 2.44% 12.047 55.831 0.641 57.384 2.037 2.540 1.137 17.590 3.65% Subtotal 15 -29 51.425 244.295 2.256 315.535 2.461 281.446 312.900 51.23% 25-29 32.450 36.603 428.538 5.38% 1.393 259.510 3.80% Atlántico.161 4.044 169.059 2.02% 3.886 1.228 10.094 0.766 0.696 29.36% Total 296.11% 2.227 37.408 2.805 16.300 17.274 33.65% 1.060 1.61% 35-39 25.970 2.566 34.853 35.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 30-34 43.638 40.883 13.49% 7.384 163.962 2.205 35.158 19.059 2.535 2.363 2.02% 40 + 159.03% Total 187.265 2.150 1.341 52.553 237.989 355.61% 874 931 1.673 1.057 0.799 2.071 4.977 217.782 27.119 3.086 2.719 8.54% Subtotal 30 + 234.277 182.056 2.054 36.851 1.11% 20-24 16.042 4.243 2.506 36.643 86.678 112.321 353.30% 30-34 29. 840 33.394 1.017.441 31.651 153.509 138. cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 20-24 5.24% 25-29 130.884 0.521 181.913 8.165 21.411 137.545 23.829 844.104 24.468 16.096 4.813 2.107 1.879 4.776 0.186 0.25% 4.099 5.128 1.497 33.47% Total 872.877 173.41% 35-39 103.559 1.861 0.492 9.73% Sub total 15 -29 171.856 30.154 4.149 44.112 0.336 645.936 57.62% 29.298 13.237 4.394 132.763 129.581 120.889 1.338 66.327 482.080 0.231.923 7.706 14.777 2.935 21.559 -0.75% 40 + 451.344 156.482 41.977 7.03% 55.222 4.41% 12.079 915.75% 6.837 9.919 8.224 105.60% 30-34 145.929 745.66% 25-29 15.492 1.690 21.921 0.133 5.837 16.125 16.457 1.304 0.24% 7.393 8.390 30.106 128.847 0.66% 1.52% 2.346 190.782 1.303 -0.028 31.451 2.467 1.111 43.789 935.544 559.96% 6.13% de Edad 15-19 33- .639 2.930 2.080 27.079 30.258 21.745 2.705 164.769 6.085 1.180 0.207 4.323 6.688 2.878 22.255 172.Total nacional cabeceras Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 20-24 41.880 17.690 160.667 0.703 147.310 1.96% Subtotal 30 + 700.52% Sub total 15 -29 20.040.479 1.929 2.302 0.117.643 43.469 60.33% 26.759 21.202 741.02% de edad 15-19 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Bogotá Distrito Capital cabeceras Santander.988 13.469 63.050 10.483 8.73% 21.686 14.761 7. 772 5.354 90.607 6.550 46.124 15.497 0.310 1.685 27.559 133.88% 1.493 2.272 33.717 43.471 1.907 9.884 12.706 108.443 0.020 2.529 276.824 193.279 16.650 0.39% Subtotal 30 + 184.53% 431 434 414 404 394 -0.438 1.839 49.681 3.749 117.483 21.46% Subtotal 30 + 77.938 2.306 52.424 71.123 2.382 1.664 166.313 3.296 -0.17% 25-29 23.634 11.803 42.364 216.438 2.53% 20-24 11.103 7.603 39.584 4.398 12.538 2.46% 2.212 229.155 1.320 1.687 261.388 36.52% 1.93% 4.03% Sub total 15 -29 35.904 11.255 36.622 6.488 18.613 111.118 4.332 1.664 1.070 2.095 1.231 1.421 -0.836 81.373 18.065 1.19% 1.46% 35-39 33.229 5.911 1.020 25.523 63.091 237.168 2.949 4.84% 17.749 17.04% 10.661 2.61% 8.835 1.88% 35-39 14.617 6.547 2.702 254.292 5.691 19.340 1.932 39.830 1.52% 40 + 110.862 10.17% 2.411 1.141 6.806 1.47% 30-34 40.495 4.39% 5.608 26.16.055 1.532 3.736 3.753 5.045 17.960 19.70% Total 98.049 1.293 6.986 2.466 129.217 3.151 2.466 9.655 6.45% de Edad Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 30-34 34- .221 1.547 0.94% Total 220.158 1.843 11.508 1.65% 6.663 1.618 301.979 120.507 1.416 11.248 14.438 38.01% Valle del Cauca cabeceras Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 15-19 431 434 414 404 394 -0.448 49.771 102.808 1.124 1.290 98.357 7.337 38.680 8.861 15.19% 40 + 46.040 148.03% 3.323 17.682 13.558 2.289 20.323 24.857 56.46% 3. cuya solución ya no es posible.33% 27.546 17.524 56.809 9.564 703.341 33.84% 14.172 149.842 17. Sin embargo. cuando se trata de la estimación de tendencias los problemas de años pasados.398 2.952 7.891 954.765 263.006 2.730 56.809 1. V.766 1.795 55.496 214.11% 30-34 162.999 48. Proyecciones a partir de tendencias de crecimiento A partir de la información del snies es posible investigar el crecimiento de diferentes tipos de educación postsecundaria.368 1.747 1. Como se menciona en el texto.892 19.224 18.454 1.11% 20-24 51.085.005 12. puede generar dificultades que se deben tener en cuenta.936 0. los principales problemas de dicha base de datos tienen que ver con la falta de información para algunos años y los problemas de clasificación.11% 1.892 1.706 185.461 21.782 1.164 2.347 162.39% 35-39 135.490 2.853 804.420 38.734 -0.234. aunque también se debe reconocer que estos problemas se han venido solucionando con el paso del tiempo.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Proyecciones personas con grado universitario y que asisten al sistema educativo* Proyecciones personas con grado universitario* Grupos 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio 15-19 1.234 1.203 15.064 188.853 74.58% Sub total 15 -29 209.462 1.049 0.967 56. el Ministerio de Educación ha hecho esfuerzos importantes para solucionar estos problemas y en los años recientes se han alcanzado progresos importantes.792 53.428 -0.962 12.302 1.754 1.85% 40 + 496.285 532.364 81.485 15.638 16.467 1.56% 10.337.905 218.939 8.977 166.56% 25-29 156.805 2.966 20.565 1.851 1.983 14.056.397 135.960 11.58% 15.775 1.47% 1.59% 36.667 242.004.730 31. 35- .445 1.617 28.92% de Edad Total Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Resto urbano cabeceras * Supone las tasas de asistencia escolar del 2008 para todo el periodo.543 23.515 194.040 1. 7 En general.365 32.883 1.791 10.037 66.85% 7.058 2.942 18.135 837. Desafortunadamente el snies aún adolece de algunos problemas7 que hacen difícil su análisis.454 170.037 1.486 244.420 11.39% 13.84% Subtotal 30 + 794.379 2.196.281 204.655 615.35% 64.497.558 1.044 1.123 42.918 184.137 88.814 252. Los resultados de tales estimaciones se presentan en el cuadro 7. La diferencia principal entre las estimaciones de las tasas de crecimiento de los estudiantes por carácter de la institución y áreas del conocimiento. excepto en el caso las proyecciones de departamento/región en donde. para efectos de la estimación de la tendencia. por áreas básicas del conocimiento y por departamento. La estimación de las tasas de crecimiento implícitas en las series se hizo a través de la estimación de ecuaciones de tendencia semilogarítmicas de la siguiente forma: 8 En general. el mayor crecimiento está en las carreras de Bellas Artes y las de Matemáticas y Ciencias Naturales (que tienen una importancia relativa muy pequeña. Debido a la disponibilidad de información las estimaciones de tendencias por carácter y áreas del conocimiento cubren (más o menos) el periodo 1986-2008. y las estimadas a partir de la información por departamentos. mientras que las otras series se inician en 1986. por otro lado. En general. El coeficiente β1 se puede interpretar como la tasa de crecimiento exponencial promedio de la serie. por un lado. matriculados totales y graduados. mientras para efectos de proyección va de 24 a 40. por falta de datos. t va de 1 a 23. En cuanto a áreas del conocimiento. por carácter de las instituciones postsecundarias. Ciertamente. En el caso de departamentos el periodo es más reducido (2001-2008). Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Se hizo una estimación de las tendencias implícitas en las cifras del número de estudiantes nuevos (primíparos). como se puede ver en el cuadro 8) y las carreras de Ciencias Económicas.Ln(Et) = β0 + β1t Donde E es el número de estudiantes en el periodo t y t es un numeral que comienza en 1 y que identifica el año correspondiente de la serie8. el tipo de instituciones que más ha crecido en términos de matrícula total es el de aquellas conocidas como institutos tecnológicos. la estimación de la tendencia implica que t va de 1 a 8 y las proyecciones de 9 a 25. Debido a limitaciones de información las series por departamento comienzan en el año 2001. y las que menos han crecido son aquellas conocidas como institutos técnicos profesionales. se debe fundamentalmente al periodo cubierto por la información. Administrativas y Contables. 36- . el corto periodo usado para la estimación de la tendencia hace que el margen de error sea mucho mayor que en los otros dos casos. realizadas con los dos modelos demográficos y las proyecciones hechas a partir de las tendencias históricas.16% Institución Universitaria 5. es decir. como se dijo anteriormente. Para ilustrar este punto el cuadro 9 presenta las proyecciones del total de estudiantes de pregrado. en el llamado “Resto”.90% 5. aunque representa más del 30% del estudiantado postsecundario. que en términos relativos representa la parte más pequeña del estudiantado total del país. pero. Santander y Valle del Cauca son los que tuvieron el mayor crecimiento en matrícula total. mientras que Bogotá presentó el menor crecimiento.71% 6.18% Instituto Técnico Profesional 0.52% 5.72% 1. Como se puede ver.50% 6. las diferencias entre los resultados del modelo demográfico revisado y las proyecciones hechas con las tendencias son prácticamente iguales en el año 2025. sin desconocer que hay diferencias. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008 Carácter de la institución Nuevos (primíparos) Matrícula total Graduados Universidad 4.81% 4. A partir de dichas tendencias se pueden hacer proyecciones del número de estudiantes de pregrado hasta el año 2025.45% 3.04% 7.99% Instituto Tecnológico 3. estas tendencias fueron estimadas a partir de un periodo mucho más corto que las otras (ver cuadro 7) y eso hace menos confiables dichas proyecciones. La diferencia más importante está en las proyecciones hechas a partir de las tendencias estimadas con las cifras por departamentos.75% 5.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Por Departamentos/Regiones. Cuadro 7. el principal crecimiento se encuentra por fuera de los cinco departamentos más importantes.83% Total Nacional 37- . estas se encuentran dentro de un margen muy razonable. Dentro de los cinco departamentos más importantes. al final del documento. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el apéndice estadístico a la sección V.01% -0. Dichos resultados no son estrictamente comparables con las proyecciones de los modelos demográficos debido a las diferencias en metodologías y fuentes de información. Sin embargo.01% 10. 35% 0. Urbanismo y afines 6.39% Ciencias Sociales y Humanas 7.98% 6.92% -4.96% 7.97% 2. C. 8.99% 15.96% 8. Administración.83% 13.27% 4.24% 4.27% 0.59% 4.07% Santander 5.52% 5.90% 5. Veterinaria y afines 5.60% 3.44% 9.63% Valle del Cauca 4.07% 5.63% Bellas Artes 13.96% Cinco departamentos anteriores 7.00% Total nacional Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008 38- .91% 1. Contaduría y afines 6.03% Ingeniería.67% Atlántico 3.90% 7.63% 5.42% 4.05% Ciencias de la Salud 5.54% Economía.91% 2.21% 6.32% 9.36% 1.50% -2.89% 1.48% 9.13% Resto 10.24% 1.53% Ciencias de la Educación 0.91% Bogotá D.Áreas del conocimiento Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Nuevos (primíparos) Matrícula total Graduados Agronomía. Arquitectura.14% Matemáticas y Ciencias Naturales 6.42% 3.82% 8.98% 9.98% 1.21% 11.52% 4.49% 4.95% Total nacional Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )2001-2008 Departamento Nuevos (primíparos) Matrícula total Graduados Antioquia 8. Administración.03% Santander 5.96% 32.72% 13.53% 1.19% Ciencias de la Educación 7.58% Total Por área básica del conocimiento Total Nacional Por región-departamento Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 8.45% 4.69% 3.82% 5. Urbanismo y afines 22.12% 1.03% 17.84% Economía.00% 100.62% 5.64% 5.00% Nuevos alumnos Matrícula total Alumnos graduados Agronomía.00% Nuevos alumnos Matrícula total Alumnos graduados Antioquia 13.43% 1.13% 7.77% 19.06% 1.14% 100.83% 18.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Por carácter de la institución Nuevos alumnos Matrícula total Alumnos graduados Universidad 66.87% 13.18% Bellas Artes 3.26% Ciencias de la Salud 6.35% 2.50% Bogotá D.12% 8.69% 23.45% 17.17% Instituto tecnológico 4. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008 según diferentes criterios 39- .57% No Clasificados 21. Contaduría y afines 22.62% Instituto técnico profesional 4. Arquitectura.49% 45.00% 100.54% 19. 41.55% 4.16% Ingeniería.70% 2.18% 17.92% Institución universitaria 24.29% 71. C.29% 100.05% 12.47% 20.82% 30.00% 100.82% 3.37% 6.67% Ciencias Sociales y Humanas 14.00% 100.03% 18.99% Matemáticas y Ciencias Naturales 1.13% 6.84% Atlántico 4.70% 60. Veterinaria y afines 1. 74% 7.311 Modelo demográfico revisado 2.629 3. con una serie de variables socioeconómicas observables.76% Resto 26.687 2.020.30% 36.74% 7.021 2.714.234.646.195.020.766 3.116. y si efectivamente se ha terminado el bachillerato relacionar este evento con el de asistir al sistema educativo. El siguiente esquema resume el procedimiento en referencia.714.629 3.646.00% 100.77% 23. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes 2015 2020 2025 Modelo demográfico 2.81% Cinco departamentos anteriores 73.249.819 2. 40- .687 2.258.70% 63.00% Total Nacional Cuadro 9.677.150 3.676 Tendencias (ver apéndice estadístico): VI. En este ejercicio se hace el supuesto de que si una persona ha terminado bachillerato y declara asistir al sistema educativo lo está haciendo a nivel de educación superior.24% 100. Modelos econométricos: probabilidad de asistencia a educación superior Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Valle del Cauca Las proyecciones anteriores se pueden complementar con un análisis de tipo probabilístico que relacione el hecho de haber terminado bachillerato o no.22% 76.7.00% 100.568 3.671.885 Áreas del conocimiento 2.114 Carácter de instituciones 2.922 4.071.288.885 Regiones-departamentos 2. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Terminó bachillerato Población de 16 a 30 años de edad Asiste a educación superior Modelo probit Modelo probit No terminó bachillerato No asiste a educación superior Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Modelos Probit El proceso de estimación consistió en estimar modelos probit separados para cada una de las dos decisiones9. medidas de la educación de los padres (variables para identificar si el padre/la madre 9 Este procedimiento debe considerarse como una primera aproximación. pues hay formas más sofisticadas. Las variables utilizadas en las dos estimaciones fueron las mismas: la edad de la persona en forma cuadrática. como la estimación de modelos anillados (nested). pero también más dispendiosas en materia de tiempo y de recursos computables para la realización del análisis. 41- . se tomó la población en el mismo grupo de edad que tenía título de bachiller y se estimó la probabilidad de que estuviera asistiendo al sistema educativo. el sexo de la persona. Para el primer modelo se tomó la población que se encuentra entre los 15 y los 29 años de edad y se estimó la probabilidad de que hubiera terminado o no bachillerato. Para el segundo. el ingreso familiar per cápita (medido en miles de pesos) también en forma cuadrática. 1. se espera que tanto la edad como el ingreso familiar tengan efectos positivos pero decrecientes (rendimientos decrecientes) sobre la probabilidad de estudio. a partir del cual el efecto consistirá en aumentarla. De manera similar. Para esto se requiere que el coeficiente del término lineal sea positivo y el del término cuadrático (edad al cuadrado) sea negativo10. Se hicieron estimaciones para todas las áreas metropolitanas y para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali por separado.000 o menos VI. El cuadro 11 presenta las estimaciones sobre la probabilidad de que una persona entre 15 y 19 años de edad haya terminado bachillerato.375 o menos. el 80% más pobre de la población (cuatro primeros quintiles) tiene un ingreso familiar per cápita de $820. pero dicha probabilidad aumenta cada vez menos. pero dicho efecto aumenta cada vez menos. En dichos cuadros se presentan dos modelos: el primero incluye variables cuantitativas (dummy) que identifican las ciudades. porque son más relevantes para los propósitos de las predicciones de este documento. La información utilizada corresponde a la Gran Encuesta Integrada de Hogares del dane para el segundo trimestre del 2008. Por ejemplo. En el caso de la edad. de donde se tomaron solo las áreas metropolitanas. Antes de presentar los resultados de las regresiones probit. Cada celda presenta el nivel de ingreso que separa los dos quintiles. se presentan en el cuadro 10 los quintiles de ingreso que serán importantes para contextualizar dicho análisis. Las formas cuadráticas se usan como una forma de estimar efectos diferenciales para diferentes niveles de las respectivas variables.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 tenían educación secundaria o terciaria) y una serie de variables cualitativas para identificar las ciudades donde vive la persona observada. Asistencia a pregrados: resultados para las 13 áreas metropolitanas Los resultados de las estimaciones para las 13 áreas metropolitanas se presentan en los cuadros 11 y 12. en las 13 áreas metropolitanas el 20% más pobre de la población tiene un ingreso familiar per cápita de $140. 42- . En otras palabras. y en el cuadro 12 la probabilidad de que esté recibiendo educación superior. la hipótesis es que a medida que aquella aumenta también aumenta la probabilidad de que una persona tenga bachillerato. y el segundo excluye 10 Si los signos son contrarios (negativo el del térmico lineal y positivo el del cuadrático) el efecto de la variable consistirá en disminuir la probabilidad hasta cierto nivel. dado que la persona ha terminado bachillerato. los aumentos en el ingreso familiar aumentan la probabilidad de que las personas estudien. 11 Debe recordarse que en el modelo probit los efectos marginales tienen el mismo signo que el coeficiente de regresión de la variable. La conclusión que se puede derivar de estas observaciones es que.57). la probabilidad de que tener título de bachiller se maximiza alrededor de los 25 años. En general. dado que las demás variables están en sus niveles promedio. la segunda indica el efecto marginal de dicha variable. Finalmente.96) el coeficiente tiene un nivel de significancia de 5% (o más). Los altos niveles de significancia estadística de las variables edad e ingreso familiar per cápita indican que los efectos de estas dos variables tienen un importante efecto marginal decreciente. en general. los coeficientes de las variables que entran en forma cuadrática en las regresiones no se pueden analizar independientemente. En la parte de abajo de cada cuadro se presenta información relevante para evaluar la calidad de las estimaciones en general. puesto que no se trata de variables independientes sino de la misma variable. como el estadístico Ch-cuadrado. También se incluyen dos estimaciones adicionales: los valores críticos de la edad y del ingreso familiar per cápita. Si el valor de Z es superior a 1. según se puede observar en el cuadro 10.96 (o menor de -1. El análisis del cuadro 11 se inicia con una primera ecuación que corresponde a la probabilidad de que una persona entre 15 y 29 años de edad haya culminado el bachillerato. el aumento o disminución en la probabilidad respectiva que se genera por un pequeño cambio en el valor de la variable explicativa11.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 tales variables. es decir. En el caso de la edad. Dichos valores corresponden al punto donde la forma cuadrática de la variable respectiva maximiza la probabilidad. la edad y el ingreso de la familia juegan un papel determinante en lo referente a que las personas logren terminar secundaria. en efecto.57 (o -2. lo cual corresponde a niveles de ingreso del 20% más alto de la población. y los estimativos de las probabilidades estimadas por el modelo. en la tercera columna se presenta el coeficiente Z cuyo valor indica los niveles de significancia del coeficiente (y del efecto marginal). Para un nivel de significancia de 1% el valor crítico de Z es 2. En cada modelo se presentan tres columnas: la primera indica el coeficiente de regresión probit asociado con cada variable. la razón de verosimilitud y el Pseudo R-cuadrado. 43- . Debe señalarse que. la calidad de las estimaciones es buena. para el cálculo de los efectos marginales se usan los promedios de todas las variables. En este caso. En el caso del ingreso familiar per cápita dicha probabilidad se maximiza cuando el ingreso mensual de la familia dividido por el número de miembros llega a $203 millones. pero que la magnitud de dicho efecto depende del valor que tomen las variables explicativas. El segundo modelo de la tabla 11 estima la probabilidad de que los jóvenes entre 15 y 29 años de edad que terminaron bachillerato estén asistiendo al sistema educativo. Si el padre tuvo educación terciaria el incremento en la probabilidad es de 18. Lo que se espera. El análisis de estos resultados ofrece particularidades importantes que se discutirán a continuación. Los coeficientes de Medellín. solo Bogotá presenta resultados estadísticamente significativos. la estructura de signos de los coeficientes de regresión de la edad no es la esperada. es que el término lineal tuviera signo positivo y el cuadrático negativo. Por ejemplo. Algo similar se puede decir con respecto a la educación de la madre. que miden el efecto de algunas características socioeconómicas. Barranquilla y Bogotá son positivos. lo que indica que vivir en estas ciudades implica una probabilidad mayor de que sus jóvenes logren graduarse de bachillerato. se puede observar lo siguiente: el hecho de ser mujer tiene un efecto positivo y significativo en la probabilidad de que una persona tenga un título de bachiller. La medición se hace con respecto a un grupo de control que incluye todas las áreas metropolitanas excepto las que aparecen en el cuadro 11. el hecho de que el nivel crítico de la edad sea negativo (-49 años) indica que el efecto de esta variable 44- . Las variables que miden el efecto de la educación de los padres también son significativas y el efecto marginal asociado con dichas variables crece con el nivel de educación de los padres.6 puntos porcentuales mayor que la de los hombres de características similares. pero en este caso los dos términos tienen signo negativo. supuestamente.4 puntos porcentuales. en comparación con lo que sucede en las otras ciudades del grupo de control. de acuerdo con la hipótesis de rendimientos decrecientes. lo cual indica que vivir en dicha ciudad implica tener una probabilidad de terminar bachillerato que es 3 puntos porcentuales menor que en el grupo de control (resto de áreas metropolitanas).Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Con respecto al resto de las variables incluidas. Por otro lado. en Cali la variable correspondiente es negativa y significativa. Las mujeres tienen una probabilidad de haber terminado bachillerato que es 6. El efecto de la ciudad de residencia es interesante. el hecho de que el padre de un joven haya logrado tener educación secundaria aumenta la probabilidad de que dicho joven haya terminado bachillerato en 15 puntos porcentuales con respecto a lo que sería si el padre no tuviera educación o tuviera solo educación primaria. en un programa de educación superior. Sin embargo. Primero. Sin embargo. si el padre tiene educación superior la probabilidad de que el joven demande servicios de este nivel educativo es 20.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 sobre la demanda por servicios educativos postsecundarios es negativo para el rango de edad relevante. las mujeres tienen una probabilidad de asistir a educación postsecundaria que es 1. Esta evidencia sugiere que.5 puntos porcentuales más alta que la de los hombres. de magnitud considerable y además su efecto marginal crece con el nivel educativo: a medida que la educación de los padres aumenta. Los jóvenes que viven en dichas ciudades tienen una probabilidad menor. El efecto de las ciudades indica que las únicas que muestran un efecto significativo son Cali y Barranquilla. la probabilidad de que los hijos tengan educación aumenta también a una tasa creciente. las familias con mayor ingreso tienen una probabilidad muy superior de asistir a la universidad que las de menor ingreso. El sexo de la persona tiene un efecto significativo aunque no muy grande. esta medida se controla por el efecto del tamaño de la familia. La diferencia en el caso de Barranquilla es de -4. de asistir a educación postsecundaria. El hecho de que el valor crítico del ingreso sea de $62 millones implica que el efecto positivo del ingreso cubre toda la población hasta el 20% más rico.5 puntos porcentuales más alta que en el caso de que el padre no la tuviera. El efecto del ingreso familiar per cápita es muy fuerte y tiene la estructura de signos esperada. El caso de Cali 12 En el modelo estimado no se pueden sumar los efectos del padre y de la madre. En el caso de la madre el incremento en probabilidad es casi 21. tiene un efecto muy fuerte sobre la probabilidad de que los hijos asistan a la universidad o tengan un grado superior. sin embargo. El hecho de que los padres hayan alcanzado educación superior. Como la medida que se usa es el ingreso familiar per cápita. si se compara con la de aquellos que viven en el resto de las ciudades. en especial el hecho de que la madre haya alcanzado dicho nivel. El efecto de la educación de los padres es positivo. Según las estimaciones. los aumentos en edad hacen que disminuya la demanda por servicios educativos de educación superior.2 puntos. lo cual permitiría conocer el efecto conjunto de ambas. tales efectos son negativos. pues cada uno de ellos es independiente. significativo.6 puntos porcentuales12. Es decir. Es posible estimar un modelo diferente en el que las dos variables interactúen. 45- . en efecto. se supone que el efecto de cada variable explicativa es diferente.VI. lo cual da más riqueza al análisis.2. lo que nos permite profundizar en los fenómenos de asistencia universitaria en estas dos ciudades13. Con el fin de comparar la sensibilidad de los resultados con respecto a la inclusión de las ciudades mencionadas. 13 Cuando la ciudad se representa con una variable cuantitativa (dummy) en el modelo. Asistencia a pregrados resultados para Bogotá y Cali El cuadro 12 muestra resultados de estimaciones separadas para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali. es el de la madre. en donde las ciudades en conjunto no tienen ningún efecto. el test de verosimilitud para la hipótesis nula. Sin embargo. posiblemente. Por ejemplo. se supone que el efecto de todas las variables explicativas es el mismo para cada ciudad y que la variable dummy capta las diferencias de vivir en ella. se corrió el mismo modelo excluyendo dichas variables. El nivel crítico de dicho ingreso es tan alto que su efecto positivo cubre la población hasta el quinto quintil de la distribución de ingresos (ver cuadro 10). en especial.2 puntos porcentuales la probabilidad de que los jóvenes puedan asistir a la universidad. cuando se estiman regresiones diferentes para cada ciudad. Lo mismo sucede con el ingreso familiar per cápita que también tiene un efecto cuadrático y significativo. como se hace en el cuadro 11. Ser mujer tiene un efecto positivo significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato. con respecto a las demás. no permite rechazar dicha hipótesis ni en el modelo para estimar la probabilidad de tener bachillerato ni en el modelo de asistencia a universidad. Los resultados son casi idénticos a los descritos anteriormente. la diferencia es de casi 5 puntos porcentuales con respecto a los hombres. 46- . Sin embargo. Los niveles educativos de los padres tienen efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 es preocupante porque implica que vivir en dicha ciudad disminuye en aproximadamente 5. disminuyen la probabilidad de que los jóvenes terminen bachillerato. lo que indica que a partir de dicho punto incrementos en la edad. sin embargo. el que resulta más significativo. El nivel de la edad crítica es de casi 25 años. se encuentra que la edad tiene un efecto cuadrático y significativo sobre la probabilidad de terminar bachillerato. El caso de Bogotá En el caso de Bogotá (primeros dos modelos del cuadro 12) los resultados no son muy diferentes a los ya encontrados para las áreas metropolitanas. Llama la atención el hecho de que el valor crítico del ingreso familiar 47- . Dicho efecto. aumentando la probabilidad en 23 puntos porcentuales.5 años. es más probable que los jóvenes estén en el sistema educativo superior. El caso de Cali Los resultados para Cali se presentan. se pueden resaltar los siguientes factores. Los resultados muestran algunos aspectos interesantes y varias particularidades que se mencionan a continuación. aunque la evidencia no es sólida. Con respecto a la probabilidad de que los jóvenes tengan bachillerato se encuentra que la edad tiene el efecto cuadrático esperado: la probabilidad de tener bachillerato aumenta con la edad y su nivel máximo se alcanza alrededor de los 24. El sexo de la persona.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 En cuanto a la probabilidad de estar asistiendo a universidad. a diferencia del modelo anterior. pues. En segundo lugar: el ingreso familiar. no es significativo. El hecho de ser mujer tiene efectos positivos y significativos: la probabilidad de tener bachillerato de las mujeres cuya edad se encuentra entre los 15 y los 29 años es 7 puntos porcentuales mayor que la de los hombres en este mismo rango de edades. Una implicación importante es que los aumentos de ingreso en las familias pobres tienen un impacto mayor al que se presenta en las familias de mayores ingresos. que tiene un efecto muy significativo sobre la probabilidad de asistir a la educación superior. En primer lugar: la edad. como se ha planteado. Se debe resaltar que el hecho de que la mamá posea educación superior tiene un efecto mayor que el producido por un padre con el mismo nivel de educación. en el cuadro 12 en las últimas columnas de la derecha. La educación de los padres también tiene efectos positivos. No hay evidencia de que los hombres y las mujeres tengan diferencias en la probabilidad de asistir al sistema educativo superior. significativos e importantes sobre la probabilidad de que los jóvenes tengan bachillerato. el ingreso de las familias aumenta la probabilidad de asistencia universitaria pero a una tasa decreciente y dicho comportamiento aplica a por lo menos el 80% (o más) de la población más pobre. La educación de los padres también tiene efectos positivos y crecientes muy fuertes y significativos. como ya se dijo. que tiene efecto negativo pero no significativo y. es decir. está sujeto a rendimientos decrecientes. podría decirse que a medida que aumenta la edad la probabilidad de asistir al sistema educativo disminuye. a medida que aumenta el ingreso de las familias. pero no hay mucha diferencia entre el efecto de la educación del padre y el de la madre.250. la educación de los padres también tiene fuertes efectos positivos y significativos. Al igual que en el caso anterior. La probabilidad de que los jóvenes estén asistiendo a educación postsecundaria se comporta de manera similar a lo ya encontrado en Bogotá. Sin embargo. la edad no parece tener un efecto significativo. sea porque no consideran el estudio importante o porque posponen sus decisiones para edades posteriores. Vale la pena anotar que tanto los niveles de asistencia a educación postsecundaria como los de haberla terminado son muy inferiores en Cali si se comparan con los de Bogotá y en el resto de áreas metropolitanas. como se puede 14 La información se procesó para toda la muestra de áreas metropolitanas y solamente al final se separaron las diferentes ciudades para estimar las ecuaciones de probabilidad. se debe reconocer que la variable ingreso familiar no tiene el comportamiento que presenta en otras ciudades y que se esperaba en el caso de Cali. Los resultados para todas las áreas metropolitanas son consistentes con la hipótesis de que el ingreso de la familia es un factor importante para determinar los logros educacionales. el valor crítico del ingreso familiar per cápita es mucho menor de lo que se encuentra en otras ciudades ($9. 48- . Esto puede significar que el ingreso familiar no está asociado con mayor estudio para el grupo de edad de 15 a 29 años. solo $17. el ingreso familiar no parece ser un factor importante en la determinación de este evento. Al igual que en los casos anteriores. Los esfuerzos que se hicieron para encontrar la posible ocurrencia de algún error en el manejo de la información estadística no arrojaron ningún resultado14. Esto quiere decir que en el caso de Cali no parece haber diferencia en los logros académicos (medidos por la obtención de bachillerato) por niveles de ingreso.094). Aunque puede haber explicaciones sociológicas y demográficas para este resultado. hecho que lo pone en el primer quintil. Esto se puede evidenciar en la probabilidad que se observa al final de los cuadros 11 y 12. excepto en el caso de Cali. Dicha probabilidad representa la proporción de la muestra que asiste al sistema universitario y. ciertamente no es el que se esperaba. Por otro lado. el ingreso familiar per cápita es una variable muy importante y tiene un efecto significativo positivo que cubre a la gran mayoría de la población de bajos ingresos. El hecho de ser mujer no es un factor significativo en la determinación de asistir a educación superior.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 per cápita (valor en el que se maximiza la probabilidad de tener bachillerato para la población de 15 a 29 años) sea tan bajo. Más específicamente se toman dos escenarios: uno en el que el ingreso familiar per cápita aumenta a una tasa de 1. Pa es la probabilidad de que una persona que haya terminado bachillerato asista a la educación superior.8% y para el total de áreas metropolitanas es de 32. Los resultados de dichas estimaciones se presentan en el cuadro 13. y Ps es la probabilidad de que una persona asista a la universidad dado que tiene entre 15 y 29 años de edad. En el ejercicio que se presenta a continuación suponemos que el ingreso familiar per cápita aumenta anualmente. Los valores estimados de Pb y Pa para el año 2008 se presentan al final de cada uno de los cuadros 11 y 12. en el caso de las 13 áreas metropolitanas la probabilidad predicha de que una persona entre 15 y 29 años haya terminado bachillerato es de 78.3. en el caso de Cali es 0. A partir de estas ecuaciones. Por ejemplo. Se supone que las demás variables se mantienen constantes.5% anual y otro en el que aumenta a una tasa de 2.24 (o 24%). En general. se pueden hacer estimaciones sobre el número de estudiantes que asisten al sistema educativo en postsecundaria. Predicciones de población en pregrado a partir de los modelos probit Es posible hacer predicciones sobre el número de estudiantes en la educación superior a partir de los modelos anteriores. lo cual nos permite hacer predicciones para el periodo 2010-2025. 49- .39%. La base para la estimación del número de estudiantes que cursan educación superior es la población cuya edad está entre 15 y 29 años.5%.13% y la probabilidad de que una persona de la misma edad que efectivamente haya terminado sus estudios de secundaria esté asistiendo al sistema educativo (educación superior) es de 29. la probabilidad de que una persona asista a la educación superior (tasa de asistencia) estaría dada por: Ps = Pb*Pa Donde: Pb es la probabilidad promedio de que una persona que tenga entre 15 y 29 años haya terminado bachillerato.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 VI. Ps también podría interpretarse como la tasa promedio de asistencia a la educación superior de la población entre 15 y 29 años. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 apreciar. y haciendo algunos supuestos sobre el comportamiento de las variables explicativas. mientras que para Bogotá es de 37.4%. En general. En el caso de Bogotá las predicciones del modelo probit son inferiores a las del modelo demográfico y en vez de converger a través del tiempo se apartan. Los resultados del cuadro 14 acercan las predicciones del modelo probit a las demográficas y en el caso de Bogotá logran establecer convergencia a través del tiempo entre los dos modelos. VI. sean casi idénticas. y al hecho de que Bogotá y Cali son sedes de la Universidad Javeriana.4. a continuación se hace un intento para estimar las probabilidades de que las personas de 25 años de edad y más demanden dichos servicios. suponiendo un crecimiento del ingreso familiar per cápita de 1. En el caso del Valle del Cauca la tasa de crecimiento de las predicciones del modelo probit es mayor que las del modelo demográfico y por lo tanto tampoco hay convergencia en las predicciones. Para fines de comparación se incluyen también en el cuadro mencionado las predicciones hechas a partir del modelo demográfico revisado.5%. Probabilidad de asistir a posgrados Dada la importancia que los servicios de educación superior a nivel de posgrado (particularmente especializaciones y maestrías) han venido adquiriendo. pero crecen a una tasa mucho menor. Esto hace que para el año 2025 las predicciones converjan y que tanto la predicción del modelo demográfico como la del modelo probit. 50- . Dichas predicciones se presentan en el cuadro 14. Debido a lo anterior. las predicciones a partir de los modelos probits son mayores que las del modelo demográfico revisado. excepto en los casos de Bogotá y el Valle del Cauca. en el caso de Cali las predicciones del modelo probit siguen mostrando tasas de crecimiento mayores que las del demográfico. Sin embargo.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Este cuadro muestra los resultados de las predicciones partiendo del supuesto de que todas las cabeceras están afectadas de la misma manera por las variables explicativas. Las diferencias entre ellas están dadas solamente por las características captadas por la variable dummy que representa dicha ciudad. se hicieron proyecciones usando funciones probit especialmente calculadas para las dos ciudades que se presentaron en el cuadro 12. las predicciones para los diferentes departamentos que se presentan en el cuadro 13 siguen la misma tendencia ya mencionada (convergencia a medida que el tiempo avanza). Como puede apreciarse para el total de cabeceras. Primero se estima la probabilidad de que la población en la muestra tenga un título de pregrado y después la probabilidad de que esté asistiendo a un programa de posgrado o de que ya lo haya cursado. Además. y en los cuadros 16 y 17. Los resultados se presentan en la tabla 15.96 o superior). como se deduce de la no significancia del coeficiente Z asociado con el efecto marginal de dicha tabla (para que se logren niveles de significación de 5% o más el valor de Z debe ser 1. La educación tiene un efecto cuadrático muy significativo que implica que la probabilidad de haber terminado una carrera universitaria aumenta con la edad y se maximiza alrededor de los 59 años. dicha probabilidad está explicada bastante bien por las variables utilizadas. como se ha observado ya en otros resultados. Sin embargo. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 El modelo que se usa es muy similar a los anteriores. ceteris paribus. dado que las personas que se incluyen en la muestra ya son mayores de 25 años y. se estimaron regresiones que incluyen y que excluyen dicho ingreso. el uso del ingreso familiar como variable explicativa puede generar problemas pues no es completamente exógeno. 15 También quienes se encuentran estudiando cursos de posgrado trabajan. para Bogotá y Cali respectivamente. puesto que la mayoría de las maestrías y especializaciones en Colombia son nocturnas. 51- .Resultados para las áreas metropolitanas El primer modelo (tabla 15) estima la probabilidad de que una persona de 25 años de edad o más haya terminado una carrera universitaria. Por esta razón. para las 13 áreas metropolitanas. se encuentran vinculadas al mercado laboral15. los niveles educativos de las madres tienen. La educación de los padres es muy significativa y tiene un efecto creciente: entre mayor es el nivel educativo de los padres mayor es el efecto marginal sobre la probabilidad de que los hijos terminen educación universitaria. o manteniendo todo lo demás constante. Los resultados no muestran ninguna evidencia de que haya diferencia entre hombres y mujeres. un efecto mayor que el de los padres. en el sentido de que las personas de generaciones anteriores (mayores de 55 años en el momento de la encuesta) tuvieron menos oportunidades educativas que los de generaciones más recientes. Este comportamiento probablemente está relacionado con las diferencias intergeneracionales en los logros educativos. Según los resultados. Las variables explicativas que se utilizan son las mismas que se usaron para las regresiones anteriores. probablemente. uno que incluye y otro que excluye dicha variable. Sin embargo. la educación de los padres. puesto que en el grupo de edad con el que se está trabajando el ingreso de la persona observada. que seguramente es un componente importante del ingreso familiar. Con estas clarificaciones se puede ver que el ingreso familiar per cápita tiene un efecto muy fuerte y significativo. Las ciudades de Barranquilla y Bucaramanga no presentan evidencia de ser diferentes al promedio de las áreas metropolitanas (sus coeficientes tienen niveles de significancia muy bajos). en este último caso. no es tanto un determinante de sus logros educativos sino un resultado de dichos logros. podemos resaltar los siguientes resultados: •  La edad tiene un claro y significativo efecto cuadrático sobre dicha probabilidad. especialmente la de la madre. es menor 4. se encuentra que el hecho de vivir en Bogotá aumenta en casi 5 puntos porcentuales la probabilidad de tener un grado universitario. 52- .3 puntos porcentuales menor que la de aquellos que viven en otras ciudades. Esto hace del ingreso una variable endógena más que exógena. Hay alguna evidencia de que las mujeres tienen una menor probabilidad de tener o estar haciendo posgrados. En el caso de Medellín la probabilidad es menor 2. •  Por otro lado. ceteris paribus. Desde el punto de vista cualitativo los resultados son muy similares. El efecto es positivo hasta la edad de 54 años. que estima la probabilidad de que una persona que tenga un título universitario también tenga un posgrado o esté cursándolo. o manteniendo todo lo demás constante. Como se dijo anteriormente. vivir en Medellín o Cali está asociado con menores probabilidades de tener un título universitario. resulta importante para la determinación de la probabilidad de estudios de posgrado. la probabilidad de tener un título universitario para quienes viven en Cali es 4. la inclusión del ingreso familiar per cápita puede generar problemas de endogeneidad.3 puntos porcentuales.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Si se comparan ciudades. y que aumenta la probabilidad de tener un título universitario a una tasa decreciente.7 puntos porcentuales y en Cali. En otras palabras. pero su efecto se extiende hasta el quintil 5 de la distribución de ingresos. Por esa razón se presentan dos versiones del primer modelo. el efecto de que el padre tenga educación secundaria ni siquiera es estadísticamente significativo. Si se pasa ahora al segundo modelo. por lo tanto incluirla puede generar sesgos e inconsistencias en los resultados. con respecto a la que tienen los que viven en otras áreas metropolitanas. El patrón es similar a lo que se ha encontrado: los efectos marginales de la educación de las madres son más fuertes que los de los padres y. pero no es suficientemente fuerte para que sea significativa. el coeficiente Z es bastante alto. aumenta de manera significativa la probabilidad de tener o estar haciendo estudios de posgrado. Dado que la población objetivo de las políticas educativas es joven. presentadas en los cuadros 16 y 17. para Bogotá y Cali las únicas variables significativas son la edad de las personas y el hecho de que el padre haya tenido educación postsecundaria. aunque débil. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 •  Por ciudades la única que muestra un efecto significativo es Barranquilla. se encontró que las principales explicaciones acerca de los logros educacionales están bastante bien expuestas por las variables incluidas en los modelos de regresión. con los bajos niveles de significancia de las variables explicativas. Resumen de los resultados de modelos probit En general. Por esta razón nos limitaremos únicamente a señalar los aspectos en que difieren o que son especialmente interesantes. aunque no es significativo. Dicha variable. las demás no presentan evidencia de ser diferentes al grupo de control. •  La inclusión del ingreso per cápita no afecta los resultados descritos. lo cual es evidencia. En el caso de Barranquilla el efecto es negativo e indica que vivir en dicha ciudad está asociado a una probabilidad de tener o estar haciendo un posgrado catorce puntos porcentuales inferior al promedio. En cuanto a la probabilidad de tener un título universitario. Las principales diferencias se encuentran en la ecuación que estima la probabilidad de tener o estar cursando estudios de posgrado y están asociadas. de que las mujeres probablemente tienen una menor probabilidad de tener un título universitario de pregrado. la única diferencia notable que se observa es que en el caso de Bogotá el coeficiente de la variable sexo tiene signo negativo. la edad juega un papel importante en la explicación de los logros 53- .Los casos de Bogotá y Cali Los resultados para estas dos ciudades. Esto indica que probablemente la muestra disponible para hacer estos análisis no es suficientemente buena para desagregar a nivel de ciudad y que los análisis deben limitarse al conjunto de las 13 áreas metropolitanas. son similares a los de las 13 áreas metropolitanas. En general. con los problemas que ya se mencionaron. El caso de Cali es similar al de las 13 áreas metropolitanas (efecto positivo) y aunque no tiene la robustez necesaria para ser significativo. fundamentalmente. en general. especialmente en cuanto a la explicación de logos a nivel de pregrado. en gran parte.667 $ 550.833 Tercero $ 416.5% anual). no así los ingresos familiares.000 $ 285. La edad de las personas y la educación de los padres resultan ser importantes factores de logro educativo a este nivel. Cuadro 10.671 Quinto $ 403. la educación de la madre resulta más determinante que la del padre.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 educacionales.000. los resultados muestran que vivir en Bogotá está asociado con una probabilidad mayor de logro educativo que en el resto de áreas metropolitanas. tienen un alto componente endógeno. se estimaron modelos probabilísticos para calcular la demanda por educación de posgrado. un importante factor explicativo de los logros educativos y.000 $ 1. por lo tanto estos ingresos son más el resultado de sus logros educativos que la causa de dichos logros.000 $ 403. los que dichos demandantes tienen. bajo los supuestos de crecimiento de alrededor de 2. en muchos casos. para el año 2025 los dos métodos de predicción converjan. pero la tasa de crecimiento implícita es menor.958 $ 425. hechas a partir de los modelos probabilísticos.375 $ 200. Esto probablemente se debe a que cuando se trata de personas que demandan servicios educativos de posgrado.667 $ 866.000 54- .000 Segundo $ 250. tienden a ser mayores que las de los modelos demográficos presentados anteriormente.000 $ 150.000. los ingresos del hogar son. Las proyecciones de la población con bachillerato y de la población asistente a educación superior. Lo mismo puede decirse del ingreso familiar.000 Cuarto $ 820.5% en el ingreso per cápita (que puede equivaler a un crecimiento económico sostenido de largo plazo de 4 o 4. En cuanto a las ciudades.000 $ 253. es decir.000. Quintiles del ingreso familiar per cápita Quintil Trece áreas metropolitanas Bogotá Cali Primero $ 140.000 $ 350. pero vivir en Cali tiene el efecto contrario (una menor probabilidad de logro). Esto hace que. Finalmente. La educación de los padres es.016. 8 1.03036 -2.06556 11.030E-10 -2.04338 0.17452 15.05192 -3.19052 0.06960 0.91889 0.01011 1.99 Padre alcanzó educación secundaria 0.99 -0.91941 0.48 0.57915 0.07369 8.00007 20.29 Barranquilla** 0.5 0.48151 Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 3.00835 -0.93 -6.00028 -1.46 0.21077 0.3 Bogotá** 0.03 -0.35 3476.22113 0.32 -0.00007 19.18374 18.42 Madre alcanzó educación superior 0.99 0.02270 1.55 55- .03 -6.00003 12.02803 -0.82 1.16144 24.080E10 -18.47 3510.14990 22.00544 -30.01844 -0.97 0.06 0.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Variables explicativas Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Años de edad 0.35 Años de edad al cuadrado -0.20562 15.06606 7.27152 33.48 0.26 0.98 0.01578 1.46 5245.58274 0.79 0.08606 -0.91 Medellín** 0.00008 0.59 Intercepto -11.840E10 -18.08 -6.22 0.14996 22.00026 -0.240E10 -20.79323 0.12579 -0.21771 14.96 0.82025 0.47 sexo (mujeres = 1) 0.00008 0.55589 0.00025 0.04209 -3.02966 -2.95 Ingreso familiar per cápita 0.00083 -0.88 0.01168 1.58258 0.22160 0.96 -0.54652 0.240E-10 -1.79 0.00003 13.59 Madre alcanzó educación secundaria 0.21625 14.03625 3.95 0. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior 3.25 0.47 11.18984 0.01473 1.19630 -35.58116 0.73 Ingreso familiar per cápita al cuadrado -6.15675 -0.20207 15.04008 0.01493 1.78905 0.00544 -30.12819 0.02843 -2.75 -0.38 0.500E-10 -2.04540 0.03464 0.840E10 -18.16093 24.06495 0.00025 0.02433 1.07704 8.27115 33.00075 -0.250E-10 -1.44819 -35.17534 15.55600 0.22032 0.55521 0.85 Bucaramanga** -0.36 -0.19529 23483 16946 23483 16946 5269.18484 18.08 0.04280 0.82603 0.85 0 0 0 0 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 11.01843 -0.04 -0.09969 -0.97 0.14 Padre alcanzó educación superior 0.89 0.54 Cali** -0.08253 -0.06565 11.77 0.75 0.06579 7. Cúcuta.00009 6.521 $ 203.03317 -0.00184 -0.94 24.59 0.94 -49.670E-10 -1.53 -1.50444 0.87 Ingreso familiar per cápita 0.07817 5.220E10 -5.04896 3.11613 3.65 0.72163 0.31925 10.02066 -0.00073 0. Cartagena y Villavicencio) Cuadro 12.08 -2.94 -57.01312 0. Pasto.86 -0.02545 0.12 0.00051 0. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior Ecuaciones para Bogotá Variables Explicativas Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Ecuaciones para Cali Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Variables explicativas Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Años de edad 1.78895 0.19475 0.23267 0.950E09 -3.26 0.00653 -9.01539 -0.00408 0.1888 0.33 0.84 -4.46 0.00068 -0.3274 -11265.02117 -0.880 $ 62.72163 0.32385 0.06156 2.61 0.550E09 -4.21396 9.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Coeficiente Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000) dF/dx z Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Coeficiente dF/dx z Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Coeficiente dF/dx Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* z Coeficiente 0.285 $ 61.29421 z * Dado que terminaron secundaria.4 -0.02527 0.78130 0.1897 0.28 1.03 56- .00029 0.09 Años de edad al cuadrado -0.376 -8933.07191 3.00369 -9. Pereira.1645 0.00004 5.120E-08 -6.18333 10.27089 0.07 Ingreso familiar per cápita al -1.00272 -0.32385 Probabilidad predicha 0.30601 0.93 sexo (mujeres = 1) 0.36 0.78100 0.319 -8916.42 $ 202.08205 0.85 -0.98 Padre alcanzó educación secundaria 0. ** Grupo de referencia = resto de áreas metropolitanas (Manizales.1629 -11253.33 0. Montería.00011 0.00085 -0.1343 24.01237 -0.73 -0.29390 0.00023 7.03546 0.04125 -0.590E-08 -4. Ibagué.240E-09 cuadrado -2.385 dF/dx Probabilidad observada 0.00009 5.740E10 -4.06 -0. 71 -12.40777 2062 1620 1793 1231 475.43 0.17633 4.02 Probabilidad observada 0.24777 0.08715 4.62288 0.59 0.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Variables Explicativas Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Ecuaciones para Cali Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Probabilidad de terminar bachillerato (Pb) Probabilidad de asistir a educación superior (Pa)* Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Coeficiente dF/dx z Padre alcanzó educación superior 0.95326 0.69902 0.250 $ 9.60000 0.29831 -603.56214 24.1 Madre alcanzó educación secundaria 0.15595 6.41 $ 204.13916 0.12 -0.69543 -11.72 0.81 -10.53682 0.82 401.637 $ 119.59531 0.22008 3.17 0.593 $ 17.43329 0.27 241.87 0.46104 0.1867 0.68656 0.05210 1.17284 4.65057 -873.27539 Probabilidad predicha 0.86 0.15018 2.04098 Intercepto Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000) -12.82 -9.27 0.37840 0.09434 4.88015 -863.87 0 0 0 0 0.03 24.60017 0.37 0.27 0.59671 0.07787 2.14679 3.89740 0.24005 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Ecuaciones para Bogotá 57- .222 0.76359 0.35669 0.6 Madre alcanzó educación superior 0.71336 0.09766 6.05 0.24 503.78565 0.1669 -833.45 2.094 -0.22993 5.2257 0. 98% Crecimiento ingreso 1.5% anual 445.186 451.561 143.061 496.807 2.72% Proyecciones modelo probit Cabeceras Atlántico Proyecciones Modelo Demográfico Revisado 112.046 2.231 268.5% anual 133.893.5% anual 280.56% Crecimiento ingreso 2. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria según el modelo probit* Proyecciones Modelo Probit Distrito Capital Proyecciones modelo demográfico revisado 493.124 2.186 453.267.81% Proyecciones modelo probit Cabeceras Antioquia Proyecciones modelo demográfico revisado 172.667 1.265.32% Crecimiento ingreso 1.775 0.5% anual 133.290 2.518 308.83% Crecimiento ingreso 1.360 2.079 470.191.112 516.878 131.138 480.5% anual 2.975 0.537 290.272 480.039 0.056 146.5% anual 280.474 0.166.636 1.516 136.395 2.341.911 305.492 0.532 142.111 1.361 312.776 2.917 263.407 626.923 461.5% anual 2.45% Crecimiento ingreso 2.124 0.041.975 2.537 291.62% Crecimiento ingreso 2.274.216.722 307.601 2.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Años 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio Total cabeceras Proyecciones modelo demográfico revisado 1.227.127 449.64% Proyecciones modelo probit 58- .827 0.242 117.734 673.065.169 259.516 136.76% Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 13.807 2.53% Crecimiento ingreso 2.173 157.5% anual 445.041.659 304.600 2.097.810 265.809.198 0.365 144.50% Crecimiento ingreso 1.396 2.114 1.377 579.684 151.204 317.253 466.103.620 146. 050 84.189 246.61% Crecimiento ingreso 2.492 236.955 238.016 679.526 91.90% Proyecciones modelo probit 59- .633 0.094 250.110 228.2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cabeceras Santander Proyecciones modelo demográfico revisado 78.114 1.5% anual 610.066 128.37% Crecimiento ingreso 2.526 91.354 142.18% Proyecciones modelo probit Cabeceras Valle del Cauca Proyecciones modelo demográfico revisado 145.5% anual 90.140 621.108 0.434 88.902 153.272 235.778 -0. Cuadro 14.110 228.112 516.728 3.137 0.578 151.24% Crecimiento ingreso 1.928 0.566 112.979 -0.36% Crecimiento ingreso 2.407 626.108 88.507 148.921 92.67% Proyecciones modelo probit * Basadas en el modelo estimado en el cuadro 2.035 237.649 240.005 656.497 651.55% Crecimiento ingreso 1.006 0.5% anual 90.075 711.345 639. Proyecciones del número de estudiantes en educación universitaria para distrito capital y cabeceras del Valle del Cauca basadas en ecuaciones de Bogotá y Cali** Años 2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Años Distrito Capital Proyecciones modelo demográfico revisado 493.954 152.734 673.83% Crecimiento ingreso 1.647 89.5% anual 610.5% anual 223.5% anual 223.762 676.140 624.924 87.377 579. 06442 -0.86 Padre alcanzó educación secundaria 0.16666 0.77 -0.07731 0.28 0.56 Madre alcanzó educación superior 0.39 0.05716 -0.96 0.02537 8.11199 0. Cuadro 15.39 Medellín** -0.59 sexo (mujeres = 1) 0.5% anual 183.13934 -0.379 211.07656 0.24% Crecimiento ingreso 1.26 -0.00001 5.63 Ingreso familiar per cápita al cuadrado 0.8 Ingreso familiar per cápita 0.00460 -0.00417 0.958 1.954 152.00000 -14.30471 0.00133 0.05661 3.00021 -14.32 0.46 0.00 -0.00544 -0.00152 -0.5% anual 183.24 -0.00067 -0.10231 12.507 148.615 191.2 Madre alcanzó educación secundaria 0.253 206.03607 2.02006 -1.00000 0.1 -0.79992 0.00024 -7.00145 0.29156 0.00065 -0.09698 4.84093 0.13 0.17 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Años 60- .29318 24.01899 -1.02460 17.10101 4.00002 0.540 200.08600 -0.85 0.82 -0.902 153.40125 0.51 -0.917 218.12814 16.633 0.63 0.28765 0.1 Padre alcanzó educación superior 0.00002 17.00071 -0.38128 0.07709 0.56 0.30638 18.27701 0.24 -0.09760 12.578 151.18876 0. Probabilidad de asistir a posgrados en 13 áreas metropolitanas Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Años de edad 0.00071 -0.615 189.01414 -0.00024 -7.07703 0.02101 -1.00021 -14.10809 0.03744 2.00438 0.396 231.30929 25.68 0.067 205.06047 -0.00000 -4.02565 8.74 Años de edad al cuadrado -0.62 0.02689 -3.82378 0.37% Proyecciones modelo probit * Basadas en los modelos estimados en el cuadro 3.65 0.31 -0.76 -0.06439 3.00468 -0.02465 17.00006 0.04286 -4.83% Crecimiento ingreso 2.00000 0.31493 19.13531 17.58 0.505 0.6 0.56 0.00174 -0.66 0.84517 0.2008 2010 2015 2020 2025 Tasa crecimiento anual promedio Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cabeceras Valle del Cauca Proyecciones modelo demográfico revisado 145. 6632 -4044.88 0.24 0 0 0 0 0.02 -0.00022 -5.25 -0.00483 -0.405 -4060.00410 0.86 Bogotá** 0.27113 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno Probabilidad de tener título de pregrado Cuadro 16.01233 0.00562 0.00061 -0.00022 -5.00013 -1.51 0.13554 -7.07555 -0.85 0.91 -0.81 -2.11 Cali** -0. Probabilidad de asistir a posgrados en Bogotá Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Años de edad 0.00042 -0.27853 0.02010 -0.00002 3.94929 -28.33 $ 124.00219 0.06160 -0.07453 0.00599 -0.00028 -0.863 Probabilidad observada 0.00061 -0.00001 3.92 -0.01247 0.02735 6.00087 -0.19 0.27097 0.16 57.0319 -13586.92 -2.03872 4.1 Intercepto -2.00659 0.04685 4.14143 0.02452 -1.5 Ingreso familiar per cápita 61- .46602 -0.76 Años de edad al cuadrado -0.01687 0.15 -0.67 Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000) $ 172.48214 -0.11 3607.03816 0.00198 -0.54384 12.00007 0.42 -0.04654 -4.04276 -4.05 -0.00269 0.01189 1.07581 0.11769 0.31 0.00002 0.27194 0.25300 0.9 266.1077 0.27853 Probabilidad predicha 0.27097 0.1 233.00399 0.4958 59.64 54.23 -0.13 0.00015 -1.01518 -0.25232 0.88 0.397 -13422.01 -0.0139872 1.94499 -28.38 -2.38 0.02781 6.028 0.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Barranquilla** -0.0396196 0.53813 Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación 26062 26062 7062 7062 3279.03 0.1185 0.13937 -0.13977 -8.12 Bucaramanga** 0.360 12.00042 -0.03 -0.12 53.26 0.00838 0.15257 -0. 16 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno Probabilidad de tener título de pregrado $ 30.4 0.31447 0.76199 -9.31049 0.09364 1.00000 -2.00000 0.06858 1.08229 -0.43 0.23297 0.75 Madre alcanzó educación secundaria 0.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Coeficiente dF/dx Z Ingreso familiar per cápita al cuadrado Coeficiente dF/dx Z 0.11 -1.91517 0.09032 -0.73045 0.76 Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000) $ 189.459 Probabilidad observada 0.35068 10.75 45.74817 0.00000 0.11546 4.25614 0.03518 0.81 45.27 Padre alcanzó educación secundaria 0.09365 1.65 Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z 0.55 -0.11 0.00484 -0.34 0.89882 0.34130 0.04608 1.9 482.11 0.45134 0.05794 1.29063 0.16276 0.38 0.34465 10.01371 -0.28343 6.1384 0.57616 -3.97 Madre alcanzó educación superior 0.845 -3.58 0.12 0.67 0.02327 -0.19 Padre alcanzó educación superior 0.68 23.03021 -1.24081 62- .0012 0 0.35610 0.11195 0.1353 0.34118 0.00725 -0.13434 0.07437 1.1259 61.2 0.26057 0.97 39.03317 -1.79920 -9.65 -1.18 46.30797 0.43 0.29020 6.97 0.17716 6.72 0 0 0.10887 4.0697 -581.31447 Probabilidad predicha 0.0334 -1508.36 Intercepto -2.67 sexo (mujeres = 1) -0.81 -2.35610 0.46578 0.04808 1.7 -0.00000 -2.16 -0.17158 6.14477 0.62094 Número observaciones 2679 2679 954 954 Ch-cuadrado 471.99953 -574.21067 0.0202 0.4613 -1503. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Probabilidad de asistir al sistema educativo en posgrado o haber obtenido uno Probabilidad de tener título de pregrado Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Coeficiente dF/dx Z Años de edad 0,10739 0,03173 6,15 0,11761 0,03442 6,5 0,0668468 0,0233348 1,96 0,06777 0,02364 1,98 Años de edad al cuadrado -0,00098 -0,00029 -5,33 -0,00114 -0,00033 -5,97 -0,00054 -0,00019 -1,53 -0,00056 -0,00020 -1,59 Ingreso Familiar per cápita 0,00015 0,00004 8,87 0,00002 0,00001 1,33 Ingreso familiar per cápita al cuadrado 0,00000 0,00000 -7,12 0,00000 0,00000 -1,29 sexo (mujeres = 1) 0,12071 0,03553 1,84 0,09361 0,02732 1,39 0,10164 0,03537 0,81 0,09211 0,03204 0,73 Padre alcanzo educación secundaria 0,23323 0,07195 2,7 0,21640 0,06598 2,46 0,17569 0,06246 1,01 0,17522 0,06226 1 Padre alcanzó educación superior 0,91350 0,32351 8,23 0,87675 0,30783 7,73 0,40767 0,14760 2,2 0,39137 0,14148 2,1 Madre alcanzó educación secundaria 0,40655 0,12744 4,96 0,36275 0,11211 4,32 0,13383 0,04696 0,82 0,11654 0,04085 0,71 Madre alcanzó educación superior 0,78973 0,28281 4,84 0,70339 0,24754 4,21 0,02690 0,00944 0,11 0,01830 0,00641 0,08 Intercepto -3,79061 -9,35 -4,05565 -9,66 -2,60893 -3,16 -2,63715 Número observaciones Ch-cuadrado Prob Ch-cuadrado == 0 Pseudo R2 Razón de verosimilitud Nivel crítico de educación 1981 1981 477 477 251,25 340,09 17,09 18,83 0 0 0,0168 0,0267 0,1149 0,1555 0,029 0,032 -967,85958 -923,4374 -286,06698 -285,19595 54,92 51,46 62,09 60,60 Nivel crítico de ingreso familiar per cápita (000) $ 152.062 Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Cuadro 17. Probabilidad de asistir a posgrados en Cali -3,19 $ 145.028 Probabilidad observada 0,24079 0,24079 0,30818 0,30818 Probabilidad predicha 0,21919 0,21559 0,30266 0,30225 63- Anexo Estimación de retornos a la educación Modelo Spline Un elemento adicional importante para entender las decisiones educativas de los individuos (demanda por servicios educativos) es el tener estimaciones de la rentabilidad de la educación16. Este indicador mide el incremento promedio en los ingresos de las personas por cada año adicional de educación que obtengan, por lo tanto, provee importante información para predecir el comportamiento de la demanda por servicios educativos, pues los proyectos educativos con mayor tasa de rentabilidad, posiblemente, van a ser los que mayor demanda mostrarán en el futuro. Una forma de obtener estas tasas de rentabilidad es a través de la estimación de ecuaciones de ingreso (o ecuaciones de Mincer), que en su forma más simple proporcionan un estimativo del incremento proporcional promedio en ingresos por cada año adicional de educación. Hay muchas variantes de esta ecuación que permiten obtener estimativos diferentes para diferentes niveles educativos. Una de esas variantes, especialmente atractiva por la flexibilidad que ofrece, es la que se conoce con el nombre de Modelo Spline17. 16 La forma más común de medir la rentabilidad en la educación es a través de la tasa de retorno. Esta es una medida que estima el porcentaje en que aumentan los ingresos de las personas por cada año adicional de educación que obtengan. 17 Ver Poirier, D. J. 1976. The Economics of Structural Change. Amsterdam: North Holland. Una aplicación de este modelo al caso colombiano se puede encontrar en Tenjo, J. “Evolución de los Retornos a la Educación 1976-1989”, en Planeación y Desarrollo, Revista del Departamento Nacional de Planeación, Bogotá. Vol. xxiv, diciembre 1993, pp. 85-102. 64- Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 La forma básica del modelo que se va a emplear en esta estimación es una que permite obtener estimaciones diferentes para diferentes niveles educativos, a saber: primaria, diferentes tipos de secundaria y diferentes tipos de educación superior. El modelo es el siguiente: Anexo Modelo Spline ln(Y)= β0 + β1E + β2X + β3X2 + β4Sexo + β5Bgta + β6Cali + δ1M1E + δ2M2E + δ3M3E + θ1S1E + θ2S2 E + θ3S3E + θ4S4E Donde: E = Años (número de grados) de Educación aprobados. X = Años de experiencia potencial laboral (estimada como la edad menos los años de educación, menos 5). Sexo Variable cualitativa igual a 1 si es mujer, 0 si es hombre. Bgta Variable cualitativa igual a 1 si la persona vive en Bogotá, 0 si vive en otra parte. Cali Variable cualitativa igual a 1 si la persona vive en Cali, 0 si vive en otra parte. Las siguientes variables dummy o variables cualitativas asociadas con los diferentes niveles educativos sirven para obtener tasas de retorno diferenciales. M1 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media sin título, cero en caso contrario. M2 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media con título técnico, cero en caso contrario. M3 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación media con título académico, cero en caso contrario. S1 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior sin título, cero en caso contrario. S2 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior técnica, cero en caso contrario. S3 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene educación superior académica, cero en caso contrario. S4 = Es una variable cualitativa igual a 1 si tiene posgrado, cero en caso contrario. βi, δj y θk son parámetros asociados a las variables anteriores. 65- los retornos a la educación son los siguientes: β1 β1 + δ1 β1 + δ2 β1 + δ3 β1 + θ1 β1 + θ2 β1 + θ3 β1 + θ4 En algunos estimativos no se incluyeron las variables M1. Resultados de la estimación del modelo La estimación se hizo por mínimos cuadrados ordinarios para las áreas metropolitanas de la ciudad. Se hicieron estimaciones para el conjunto de las áreas metropolitanas. a saber: el ingreso laboral total por hora. los parámetros δj y θk se pueden interpretar como premios porcentuales que reciben los trabajadores por logros educativos superiores a la educación básica. M2 y M3 y por lo tanto solo se estiman premios a la tasa de retorno por lo logros educativos asociados con educación superior. usando el segundo trimestre de la encuesta continua de hogares (abril. el salario por hora que aplica a los trabajadores que trabajan como asalariados y las ganancias por hora que se aplican a los trabajadores independientes. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas 1. usando variables dummy para identificar Bogotá y Cali. mayo y junio) del 2008. De esta forma. respectivamente. Según lo anterior. También se hicieron estimaciones incluyendo y excluyendo las variables cualitativas asociadas con educación media. En las estimaciones se usaron tres medidas de ingresos laborales. y también se hicieron estimaciones separadas para cada una de estas ciudades. 2 y 3. 66- .Educación básica: Educación media sin título Educación media técnica Educación media académica Educación superior sin título Educación superior técnica Educación superior académica Educación posgrado Anexo Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 El Modelo Spline indica que la interacción de las anteriores variables dummy con los niveles educativos (variable E) permite estimar tasas de retorno a la educación diferenciales para los logros educativos. Se estimaron dos tipos de modelos: en uno se incluyen todas las interacciones entre las variables dummy y los años de educación. pero los coeficientes R-cuadrado son bajos. A.Anexo Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Una mirada rápida a estos resultados permite observar que los niveles de significación de las variables explicativas son altos. 2. todas las variables que miden el nivel de capital humano (educación y experiencia) son significativas a niveles muy altos (más del 1%). Premios a logros educativos Como se mencionó anteriormente. Los ingresos laborales en Bogotá son significativamente superiores a los del resto de áreas metropolitanas. excepto en el caso de los trabajadores independientes que ganan aproximadamente 6% más que sus similares del resto de áreas metropolitanas. En general.3%). No se encuentran diferencias significativas entre los ingresos de los trabajadores en Cali y el resto de las áreas metropolitanas. lo cual supone implícitamente que el mercado comienza a diferenciar la contribución de la educación a partir de la terminación de pri67- . Las diferencias más grandes se encuentran entre los trabajadores independientes con diferencias superiores al 30% (las de asalariados están entre 7% y 8. La evidencia indica que las mujeres ganan. Algunos de los resultados puntuales más interesantes son los siguientes: 1. Los trabajadores asalariados tienen ingresos mayores que los independientes con diferencias entre 16% y 17%. Esto indica que los ingresos tienen una variabilidad muy alta que no se puede explicar por los factores tradicionalmente incluidos en este tipo de ejercicios. Resultados para áreas metropolitanas Estos resultados se presentan en la tabla S1. en general. Dicha diferencia se encuentra alrededor del 18% en el caso de asalariados y entre el 26% y el 30% en el caso de trabajadores independientes. 4. menos que los hombres. El coeficiente de sexo es negativo y significativo. los altos niveles de significancia estadística permiten hacer un análisis interesante. Los parámetros estimados asociados con dichas interacciones se pueden interpretar como premios a la tasa de retorno asociados con dichos logros. la introducción de interacciones entre las variables dummy que representan niveles logrados y los años de educación aprobados permite estimar tasas de retorno diferenciales. 3. Sin embargo. La educación superior técnica recibe premios inferiores a los de la educación superior incompleta. excepto los premios a la educación media sin título. Sin embargo. cuando se trata de educación superior completa o posgrados. pero no parece ser lo mismo con la educación media académica. en general. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas S2 y S3. Los resultados. no son muy diferentes a los obtenidos para el conjunto de áreas metropolitanas. Resultados para Bogotá y Cali Como ya se anotó. 68- . es decir. B. respectivamente. 3. 1. Lo mismo sucede con la variable que mide el efecto de ser trabajador independiente. Hay evidencia de que la educación media técnica (completa) mejora la tasa de retorno a la educación. La mayoría de los premios estimados son estadísticamente significativos (por lo menos al 5%). el mismo modelo Spline se estimó por separado para las áreas metropolitanas de Bogotá y Cali. Una forma de interpretar este resultado es que es necesario. Por tal razón a continuación se resaltan solo los aspectos particulares más relevantes de dichas estimaciones. 4. 2. no hay evidencia suficientemente fuerte para concluir que los trabajadores independientes en Bogotá y Cali obtienen ingresos diferentes a los asalariados. Cuando se hacen estimaciones solo para Bogotá y para Cali la estimación de los δ de las variables que representan los premios para educación media deja de ser estadísticamente significativa. por lo menos.Anexo Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 maria. En general. especialmente en el caso de los trabajadores independientes. En el segundo modelo solo se incluyen las interacciones relacionadas con la educación superior. los premios son mayores para los trabajadores independientes que para los asalariados. La educación superior muestra premios estadísticamente significativos para todos los niveles. 2. Los resultados de estos ejercicios se presentan en la tabla S1 y sobre ellos se pueden hacer las siguientes observaciones: 1. vale la pena resaltar que los premios más altos son los correspondientes a la educación superior terminada y a los posgrados. terminar educación media para que el mercado reconozca algún aumento especial en productividad y pague un premio a la tasa de retorno a la educación. aumentan con los niveles educativos. en general. dicha situación se puede mantener por periodos de tiempo largos porque la oferta de trabajadores con educación no superior no crece a la tasa necesaria para igualar el crecimiento de la demanda. por ejemplo. las tasas de retorno son altas y viceversa. Este resultado posiblemente refleja la situación relativa de la oferta y demanda por trabajo calificado. Es decir. Anexo C. a falta de oferta de programas de calidad. o a cualquier otro factor. tasas de retorno altas en comparación con el resto de áreas metropolitanas. Algunas de las conclusiones más interesantes son las siguientes: 1. las tasas más bajas son las que se pagan a los niveles de educación básica y media incompleta. 3. si hay problemas de acceso debido a costos. Las tasas de retorno a la educación parecen tener una tendencia creciente. a falta de apoyo económico (crédito). especialmente para la educación superior y los posgrados. mientras que Bogotá tiene tasas relativamente bajas.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 A partir de las estimaciones anteriores se calcularon las tasas de retorno a la educación por niveles educativos. Estimación de retornos por nivel educativo 69- . en general. el hecho de que Cali tenga las tasas de retorno más altas. Finalmente. las altas tasas de retorno de la educación superior y los posgrados deberían atraer estudiantes a dichos niveles. Dichas estimaciones se presentan en las tablas S4A y S4B. El hecho de que las tasas sean crecientes (y que esta estructura permanezca -hecho que deberá ser investigado-) es indicativo de que pueden existir problemas de acceso a niveles superiores de educación. En general. 2. mientras que las más altas son las de educación superior con título y las de posgrados. En general. Sin embargo. El primer cuadro se basa en los modelos que incluyen todas las interacciones y el segundo resume los resultados de los modelos que suponen que los premios solo se comienzan a observar con la educación superior. Así. Cali tiene. De esta manera. vale la pena mencionar que los trabajadores independientes. puede reflejar una situación de baja oferta de capital humano (relativos bajos niveles de logro educativo). tienen tasas de retorno más altas que los asalariados. cuando la oferta de trabajo calificado es relativamente baja. especialmente cuando se trata de educación superior y posgrados. 00% 12. 70- . Puede haber varias explicaciones para este resultado.00% Básica y media Superior sin completar Asal Bgt Superior Técnica Asal Cali Indep Bgt Superior Académica Posgrado Indep Cali El gráfico 3 muestra claramente que los posgrados tienen tasas de retorno altas para las dos formas de trabajo.00% 8. una de estas apunta a la existencia de una demanda latente por servicios de educación superior y posgrados.00% 4.00% 6. La naturaleza de dichas barreras o lentitud del ajuste son probablemente puntos importantes en la agenda investigativa sobre educación para el futuro inmediato. Esta estructura de tasas de retornos crecientes contrasta con la estructura teórica de retornos marginales decrecientes postulada en la sección sobre consideraciones teóricas (ver diagrama en dicha sección). Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali 14.00% 10.00% 0.00% 2. que puede tener que ver con la existencia de barreras institucionales y/o extrema lentitud en los procesos de ajuste.La situación descrita se puede ilustrar en el siguiente gráfico: Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Anexo Gráfico 3. Hugo. Un artículo reciente de Hugo López18 muestra cómo el crecimiento económico de los últimos 25 años ha estado sesgado hacia la utilización de mano de obra calificada (con por lo menos alguna educación superior). El cambio tecnológico.Reflexión final: el contexto colombiano Estudios recientes sobre el mercado laboral colombiano permiten ampliar el contexto de los resultados anteriores y relacionarlo con la evolución actual de la economía Colombiana. mientras que el del empleo no calificado cayó del 78% al 47% en el mismo periodo. 18 López. Los incrementos salariales observados indican que posiblemente la oferta no ha logrado mantener el ritmo de crecimiento de la demanda y por lo tanto la rentabilidad de los niveles educativos altos (educación superior) sea mayor que la de los niveles más bajos. ha aumentado la demanda por capital y por trabajo calificado (complementario del capital). a representar el 53% en el 2010. mientras que el de mano de obra calificada aumentó. El peso del empleo calificado pasó de representar el 22% del empleo moderno en 1984. López encuentra que durante este periodo el empleo formal de mano de obra no calificada (educación secundaria o menos) se mantuvo estancado. Esto indica que el tipo de crecimiento que la economía ha tenido en las últimas dos décadas ha conllevado una sustitución de trabajo no calificado por trabajo calificado. probablemente. 71- . pero sustituto del trabajo no calificado. Bogotá: Banco de la República (borrador no publicado). 2011. Esto se ha visto reflejado también en la estructura salarial que ha beneficiado a este último. Lo que ha sucedido en el mercado laboral colombiano es que el crecimiento económico de los últimos años ha estado inclinado a favor del trabajo calificado. “El Mercado Laboral Colombiano: Tendencias de Largo Plazo”. 251 Reflexión final: el contexto colombiano Todos: Ingreso total por hora 197 * Estimadas con la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril.02613 4.00037 -15.26971 10.69316 187.92 0.97565 132.63 0.0521 0.07043 -3.18825 -15. Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas metropolitanas* Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Variables explicativas Asalariados: salario total por Hora Independientes: Ganancia total por Hora Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Años de Educación β1 0.023602 8.05256 12.55 0.72 0.00279 1.86 0.02889 4.060663 20.24 0.06 0.04061 5.3 6.02750 10.00336 -0.01496 5.90 0.06345 16.01458 5.47 0.18 0.00032 -6.06 0.8 Número de observaciones 39287 39287 39287 21313 21313 21313 17909 17909 17909 Estadístico F 685.02392 4.5 599.1163 0.19 -0.00843 1.0 6.00706 -1.16025 -12.06075 23.03575 118.02628 15.43 -0.75 369.26 Posgrado θ4 0.02736 17.2 6.00589 2.04781 15.57 Media sin título δ1 -0.48 0.35 0.2221 0.2515 0.Tabla S1.00037 -7.08372 -4.00989 -1.34979 -25.69 0.81 462.02806 19.07 0.92974 201.02715 10.01714 6.04 0.22111 10.86 0.18 -0.06695 2.00037 -15.02915 18.40 0.045142 22.19669 -15.17629 5.26 183.87 0.02291 4.00038 -7.08095 -4.87 Intercepto β0 6.76 R-cuadrado 0.51 0.8 Sexo (mujer = 1) β4 -0.01 -0.30263 11.03894 11.94 Experiencia al cuadrado β3 -0.92 0.33 0.07034 2.03606 4.36 0.03277 14.03261 -0.36169 198.42 0.47 -0.10819 59.03941 -1.02837 19.57 -0.02604 7.33 467.84 0.09 -0.16371 -12.1089 0.05900 14.67 Media técnica δ2 0.95 -0.01803 5.00032 -13.19866 -15.01074 0.95 Superior técnica θ2 0.00678 0.66 0.53 0.05 115.17976 5.02568 10.23 -0.02599 8.73 -0.83 0.85 0.50 -0.07304 2.47 0.00130 0.03699 -1.64013 238. 72- .02177 7.68 0.34 0.18 Media académica δ3 0.67 0.34451 -25.1157 0.01626 8.3 6.07768 30.22 90.38 0.01948 5.34575 -25.83 0.03413 3.00038 -15.53 0.49 0.62 -0.97 0.14 0.0491 0.22359 10.00038 -15.08 0.03216 10.54 -0.7 6.36 0.14 0.89529 215.30 -0.72 -0.7 7.84 0.92 0.92 0.029021 18.52 851.01962 5.79407 161.72 0.676794 6.05 0.18249 5.268514 10.16953 -12.24 0.57 0.82 Superior académica θ3 0.31 Experiencia β2 0.01 -0.36 0.75 -0.69 -0.1 Trabajador independiente β5 -0.09469 58.062706 24. mayo y junio) del 2008.05335 12.33 0.23165 10.8 Cali β7 0.26 0.87 -0.02061 9.15 -0.0514 0.19 -0.40 0.10 Superior sin título θ1 0.47 Bogotá β6 0.00030 -12.7 6.02724 19.89 -0.03499 2.63 -0. 05152 7.83 0.34 65.00043 -2.05649 2.01373 0.81 0.19 0.1084 0.03257 -0.04867 4.06025 4.46 0.61 0.76 0.01373 2.04971 6.28758 54.47 7.03125 1.15393 -3.50 -0.77 -0.02596 3.02543 3.00013 -1.03423 1.02508 3.02133 2.61 -0. mayo y junio) del 2008.03522 5.51 -0.52 55.93 0.04516 4.49 Media sin título δ1 -0.Tabla S2.72918 71.0487 0.02957 1.71 0.01990 4.77 0.10 Número de observaciones 3629 3629 3629 2145 2145 2145 1484 1484 1484 Estadístico F 88.14416 -3.78 0.71 -0.65 -0.92 Superior académica θ3 0.87 -0.06 0.13425 22.95 7.00026 -3.3281 0.45 -0.17 0.19 0.21897 61.51 -0.43 3.02176 2.06517 6.64 0.24 0.19 6.04257 -0.10 7.2931 0.01996 4.79 0.02073 -0.77 0.14 -0.68 Media técnica δ2 0.05756 6.03927 -0.28603 -5.83 7.28167 -5.00002 -0.39 Media académica δ3 0.20 0.50235 58.16 -0.62 -0.01060 0.45 0.71 0.61 Experiencia al cuadrado β3 -0.98 0.02813 2.1211 0.02558 3.3272 Reflexión final: el contexto colombiano Todos: Ingreso total por hora * Estimadas con base en la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril.05 27.25 0.69 0.41 0.02013 2.59 -0.03444 2.02782 2.02174 Superior técnica θ2 0.79 0.57 7. 73- .74 0.01247 2.03598 0.67 R-cuadrado 0.66 -0.01 0.25 -0.13 0.04827 55.00019 -2.09996 50.03 16.19 6. Ecuaciones de ingreso (Spline) para Bogotá* Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Variables explicativas Asalariados: salario total por Hora Independientes: Ganancia total por Hora Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Años de educación β1 0.01449 -0.03363 1.02580 0.01033 1.36 89.68 0.06621 4.68 3.10711 19.02 0.24 7.17 0.02882 2.37 0.03813 2.01766 -0.03290 -0.0576 0.08092 9.92 0.39 13.19 -0.92 Superior sin título θ1 0.00041 -2.90 -0.93469 50.00913 0.01472 -0.07 0.03074 2.15114 -3.03 -0.02289 2.34 -0.05973 5.27916 -5.86 independiente β5 -0.04522 Posgrado θ4 Intercepto β0 6.02048 4.17 0.0569 0.45696 34.01428 2.11 153.16 0.40 Sexo (mujer = 1) β4 -0.05352 3.66 0.17 Experiencia β2 0.00028 -3.15 0.58 -0.02236 -0.00034 -2.00012 -1.85 0.37515 40.1204 0.08 0.05 41. 05983 6.24 -0.02888 4.00034 -3.00041 -1.65 25.63 0.00039 -3.02934 4.93012 35.02533 2.02381 2.02449 -1.49 0.02840 2.03844 5.31 0.2692 0.02857 4.02592 2.42 0.90115 30.57 -0.97 0.54 Posgrado θ4 0.06 0.2692 Reflexión final: el contexto colombiano Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Tabla S3: Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas Cali* * Estimadas con la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril.18 0.02534 3.69 0.01124 1.30 Media académica δ3 -0.40 -0. 74- .00056 -0.86 -0.05918 4.05332 -0.04764 2.06066 3.64 6.00 6.12007 16.00036 -1.00515 -0.01312 1.00038 -1.097 0.03012 3.84 0.14 0.11 53.01762 1.03444 3.59 0.47014 -7.60 0.00050 -4.02402 1.48 Número de observaciones 3152 3152 3152 1955 3152 1955 1181 1181 1181 Estadístico F 59.91 -0.00236 0.05082 -0.02893 3.05 -0.72 0.05808 3.38 37.72 0.90 6.75 -0.35 0.03633 2.06551 3.98 -0.61 0.95 0.97 R-cuadrado 0.80 0.00 6.87 0.0973 0.91 0.0857 0.65 -0.73 -0.11 6.03 0.43 28.02506 2.097 0.00050 -4.33 0.05196 2.45 0.95 Media sin título δ1 -0.06245 0.80153 46.38 15.09449 9.03812 5.0598 0.23 -0.14105 -2.96 -0.00 0.80625 51.97 0.60299 44.22 0.2411 0.07677 1.82 -0.08 0.01 0.01 28.01865 0.0496 0.18 6. mayo y junio) del 2008.Todos: Ingreso total por hora Variables explicativas Asalariados: salario total por hora Independientes: Ganancia total por Hora Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Años de educación β1 0.82 0.05085 5.04340 -1.10832 16.92 Experiencia β2 0.72 -0.35 0.21 -0.41 43.02723 2.52621 40.02369 1.05288 3.00052 0.03064 2.46502 -7.10 0.43 0.52 0.97 0.01058 0.05377 -0.06835 5.39844 57.17 6.22 Superior sin título θ1 0.12518 -2.14115 -2.71 0.20 0.04630 0.03855 5.46506 -7.00044 -4.27 Superior técnica θ2 0.28 0.06248 0.35 0.05717 1.59 6.61522 41.73 Sexo (mujer = 1) β4 -0.96 independientes β5 -0.03 Media técnica δ2 0.22135 45.06227 5.96 -0.71 0.00038 -3.05847 5.35 0.46 93.04638 0.96 0.71 Experiencia al cuadrado β3 -0.17 Superior académica θ3 0.06445 4.16 0.14 Intercepto β0 6.92 -0. 95% 7.53% 7.96% 4.77% 7.86% 6.56% 3.47% 10.86% Superior académica β1+θ3 8.96% Superior académica β1+θ3 8.06% ** Estimadas excluyendo variables dummy para educación media.00% Niveles educativos Básica Reflexión final: el contexto colombiano Ingresos laborales totales *Estimadas incluyendo variables dummy para la educación media Tabla S4B.67% 11.13% 7.28% Superior técnica β1+θ2 7.Tabla S4A.68% 11.45% 11.50% 7.87% 6.47% 7.07% 4.42% 6.79% Superior incompleta β1+θ1 7.79% 6.26% 3.97% 13.30% 8.95% 3.35% 6.79% 5.07% 4.27% 13.70% 7.91% 12.86% 6.62% 3.43% 6. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos** Ingresos laborales totales Niveles educativos Ingresos salariales Ingresos ganancias Todos Bogotá Cali Todos Bogotá Cali Todos Bogotá Cali Básica y media β1 6.76% 5.18% 6.90% 2.38% 6.14% 5.83% 5.92% Posgrado β1+θ4 9.07% -0.50% 8.83% 7.86% 6.34% 2.70% 7.20% 6.25% 11.56% 1.90% 6.36% 9.95% 6.35% 5.58% 8.65% 10.85% 5.98% 8.04% 8.74% 7.67% 4.02% 10.76% 6.31% 8.27% 6.18% Superior técnica β1+θ2 7.43% 6.53% 10.33% 11.63% 8.26% 6.60% Media técnica β1+δ2 8.55% Media incompleta β1+δ1 4.84% 4.55% 1.94% 8.34% 12.13% 7.14% 7.78% 11.43% 5.37% 10.90% 5.39% 1. 75- .52% 6.23% 10.38% 8.70% 8.39% 8. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos* Ingresos salariales Ingresos ganancias Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 Todos Bogotá Cali Todos Bogotá Cali Todos Bogotá Cali β1 5.84% 11.87% 5.19% 8.91% 6.83% 7.46% 6.01% 4.55% Media académica β1+δ3 5.25% 6.45% 4.86% 8.74% 6.28% 7.84% Posgrado β1+θ4 9.68% 12.06% 1.87% 8.12% 7.84% Superior sin completar β1+θ1 8.78% 10.15% 9.35% 9.00% 10.50% 8.37% 4.38% 5. 478 18.297 156.Apéndice a la sección V Proyecciones de las tendencias A continuación se presentan los resultados de las proyecciones del número de estudiantes nuevos (primíparos).348 160.240 34.537 28.473 166.999 8 1993 104.764 15.710 174.172 155.963 17. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 1 1986 105.067 35. Esto se debe al hecho de que el modelo de proyecciones es exponencial (como se vio anteriormente) y por lo tanto no cumple con la Ley de asociatividad (es decir. Como ya se dijo. las proyecciones se hacen de acuerdo a tres formas de clasificación: por carácter de la institución.338 16. A.043 16.971 5 1990 97.908 17.133 3 1988 93.864 2 1987 94.536 15.973 26.503 16.1.704 28.224 31. por áreas del conocimiento y por región/departamento. el logaritmo de la suma no es igual a la suma de los logaritmos).407 17.667 11.809 9.928 17.966 153.340 4 1989 92. Debe anotarse que en los cuadros presentados la columna de totales no necesariamente es igual a la suma de las columnas que componen la clasificación.441 9 1994 0 76- .804 33.744 158.782 6 1991 7 1992 92.050 21. del número de estudiantes matriculados y del número de graduados cada año hasta el 2025.877 14. 233 23 2008 282.697 291.900 18 2003 179.437 30 2015 330.637 19.629 22 2007 287.198 129.191 432.506 57.882 237.284 224.751 518.955 57.640 20.003 29.781 377.329 452.646 115.798 321.043 12.789 18.419 75.525 50.685 19.872 33.790 11.113 32.594 97.168 76.099 22.917 395.672 13 1998 135.437 31.988 19.086 26.217 53.859 335.971 25.049 259.840 49.609 495.027 34.718 87.603 35.693 25.518 17.972 253.918 42.145 15.063 14.627 19.469 473.960 17.256 31.700 18.203 21.754 20 2005 214.644 12 1997 162.799 317.993 230.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 10 1995 132.106 19 2004 188.211 18.439 423.356 108.670 29.709 24 2009 248.616 102.479 62.604 19.594 144.246 15 2000 16 2001 17 2002 150.775 19.532 29 2014 315.443 20.463 14.1.856 26.727 27.699 30.319 14 1999 121.446 23.523 136.550 28 2013 300.743 25 2010 260.840 18.905 82.064 409.450 27 2012 286.600 19.190 Apéndice a la sección V A.681 102.053 413.401 21 2006 193. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos 77- .583 121.456 26.624 36.410 11 1996 143.308 31 2016 346.729 31.193 26 2011 273.917 207. 117 162.579635 9.11317 9.0300947 0.898 19.467 38 2023 483.455 192.922 33.430 36.359 241.623 85.0451612 Apéndice a la sección V A.647 171.117 21.0071931 0.464 37 2022 460.28415 10.621 45.1.0570555 0.685 48.902 409.0474761 0.785 20.368 42.342 71.474 649.846 4 1989 318.004 464.446 153.786 36 2021 439.894 542.7581 Pendiente β1 0.115 37.821 203.056 20.814 33.129 33 2018 381.078 181.398 20.686 2 1987 296.771 710.722 228.593 81.072 778.667973 11.328 620.049 78- .002 3 1988 318.663 44.856 39 2024 506.281 46.479 20.623 40.105 39.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 32 2017 363. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t A.037 567. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 1 1986 285.215 21.182 474.053 20.250 20.622 679.747 20.695 40 2025 531.379 427.121 31.327 31.052 Intercepto (β0) 11.879 31.374 35 2020 419.227 215.700 41.173 34 2019 399.627 77.182 593.321 21.2.921 743. 475 36.113.282.684 13 1998 557.387 14 1999 543.621 0 Apéndice a la sección V A.192 39.431 33.032 19 2004 705.898 25 2010 1.165 606.179 37.228 235.067 67.934 22 2007 848.726 20 2005 796.561 9 1994 10 1995 407.195.425 1.458 18 2003 692.205 12 1997 490.310 530.062.729 8 1993 374.896 116.005 118.738 1.527 41. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados 15 79- .483.724 21 2006 826.702 174.129 23 2008 894.047 219.189 222.138 1.328 498.243 17 2002 643.354 1.852 1.050.608 39.644 39.087 40.307 29.631 150.337 630.664 981.386 38.251 290.962 977.263 30.047 1.061 67.878 84.2.129 833.504.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 5 1990 327.872 40.489 34.448 213.363.434 35.581 54.796 76.515 204.514 79.631 24 2009 951.002 211.506 11 1996 433.776 1.597 36.391 25.417.117 832.137 26 2011 1.939 188.433 135.509 157.999 242.220 35.029 52.005.832 288.977 62.845 98.571 1.057 113.011 718.880 197.929 36.082 6 1991 7 1992 339.422 325.439 38.744 1.459 259.463 234.595.217 292.846 29.091 36.548 16 2001 655.502 519.543 103.613 203.180 261.608 306.960 39. 687 31 2016 1.537 1.273.714.262 757.195 3.861 40.309 2.087 527.252.0590436 Apéndice a la sección V A.256 560.293.645 3.689 595.692.568 42.631 44.2.560.885 Intercepto 12.170.973 489.669 28 2013 1.683 632.590 2.44713 11.840.795.441 2.377 543.413 669.430 467.964 33 2018 1.272 42.437.323.939 1.477.742.398.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 27 2012 1.832 30 2015 1.641 414.737 37 2022 1.171 2.944.901 496.510 322.649.1045464 0.0101263 0.345 1.31157 12.879.492 43.757 42.017.988 35 2020 1.488 603.609 1.887 38 2023 2.185.860 367.122.496 44.013 2.0549589 0.74764 Pendiente 0.124 45.099 3. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 80- .445 345.794 40 2025 2.263 743.054.129.0604232 0.558.054.756 2.620 29 2014 1.750 3.515 43.387 41.690 39 2024 2.160 825.446 41.878 1.552 671.030 357.646.588 32 2017 1.423 439.858 389.629 36 2021 1.176 440.904.230 916.240.412.254.628 713.873 2.173 39.020.679 39.860092 10.891 397.441 1.098 40.143.12135 9.270 34 2019 1. 915 151.797 5.536 3.441 5.096 5.941 89.605 4.784 8.686 6.264 32.137 7 1992 40.073 81- .794 11 1996 51.780 17.803 5.641 19 2004 91.121 8 1993 44.696 5.548 147.393 22 2007 114.493 7.896 18 2003 102.062 33.280 6.382 8.889 20 2005 100.467 12 1997 56.903 54.237 15.534 15.046 6.109 6.494 156.455 10.412 5.843 84.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 1 1986 31.413 18.897 3 1988 4 1989 35.657 154.581 Apéndice a la sección V A.203 40.217 10.563 8.945 9.384 9.417 10.031 2 1987 32.153 131.432 17.198 5.838 12.911 48.753 5.124 88.475 6.730 9 1994 10 1995 46.417 81.523 9.469 6.028 21 2006 100.425 10.580 63.814 7.195 6.974 77. Proyecciones por carácter de la institución-graduados 0 15 16 2001 17 2002 79.604 13 1998 55.782 5.3.923 14 1999 52.063 3.160 29.543 39.852 4.199 9.104 9.602 29.428 6.655 49.884 5 1990 6 1991 42.806 4.520 66.584 4.389 68.971 145.240 6.969 15. 651 70.212 4.122 6.321 31 2016 184.038 17.095 34 2019 222.657 12.986 268.377 36 2021 251.276 178.906 302.580 16.529 60.885 89.395 5.335 11.812 28.711 404.068 5.632 47.226 12.262 105.773 26 2011 135.855 16.395 11.563 24 2009 120.0798655 0.834 4.009 43.897 28 2013 153.886 Intercepto 10.680 76.176 5.736 4.222 35 2020 236.512 27 2012 144.698 32 2017 196.827 339.759 30 2015 173.984 17.274 4.250 144.0318041 -0.674 428.192 200.276 4.531 13.623 37 2022 267.603 11.721 5.939 33 2018 208.975 5.769624 8.211 4.0583384 Apéndice a la sección V A.094 15.026 253.233 12.946 285.152 97.280 65.150 212.735 4.234 189.757 10.360 55.866 320.227 123.108 225.703 4.337 15.061579 0.828 4.795 5.63541 Pendiente 0.738 51.425 5.654 39 2024 302.080 141.200 133.251 14.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Años Universidad Institución universitaria Instituto tecnológico Instituto técnico profesional Total 23 2008 101.516685 8.21743 8.642 25 2010 127.894 13.0080897 0.067 239.569 5.3.026 38 2023 284.786 14.750 381.268 114.319 168.773256 10.788 360.965 29 2014 163.549 5.581 40 2025 321.410 82. Proyecciones por carácter de la institución-graduados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 82- .448 157. 824 93. Arquitectura. Contaduría y afines Urbanismo y afines 21021 25906 Apéndice a la sección V A. Veterinaria y afines Bellas Artes Matemáticas y Ciencias Naturales Sin clasificar Total 1 1986 2505 1444 1955 50.705 80.349 5.054 423.971 14.212 20.544 160999 8 1993 2061 2016 22927 10021 14941 36603 31242 1970 52.343 72.854 13.334 21.401 21 2006 4. Administración.188 83.248 75.677 0 259.400 25.473 63.988 59.752 44.521 95.356 6.351 166782 6 1991 7 1992 2171 2210 20080 9650 15665 29824 27816 2039 51.077 21.797 6.264 41.134 24.815 81.138 32.394 158864 2 1987 153.364 5.179 5.443 13.883 6.349 6.801 237319 14 1999 2601 3104 18740 17018 28081 37127 49033 5060 46.133 153133 3 1988 1968 917 25757 8430 14596 23537 25380 1524 53.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía.4.111 335.629 22 2007 5.362 291.400 14.894 74.709 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud 29301 9742 Ciencias Sociales y Humanas 16596 Economía.660 174441 9 1994 0 0 10 1995 2795 2847 22686 13542 25685 46398 42160 3471 64.043 61.603 90.762 68. Ingeniería.261 156971 5 1990 2265 1445 22172 9295 16102 25544 27605 2003 60.593 230644 12 1997 2797 3525 41229 16463 27802 54027 50537 4176 53.106 19 2004 6.381 82.655 61.952 88.818 26.660 46.233 23 2008 4.116 253672 13 1998 2591 4486 29609 16431 28421 43648 47196 4136 60.064 93.741 12.696 8.231 155340 4 1989 2119 1373 24183 8640 15012 24474 26880 2029 52.176 409.359 87.754 20 2005 5.529 27.900 18 2003 5.846 57.861 321.482 207246 15 2000 16 2001 17 2002 4.520 20.579 317. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos 83- .662 30.214 78.141 23.864 20.855 5.726 15.242 22.203 25.846 48.133 14.142 93.826 224410 11 1996 2235 3415 23609 12908 24191 48941 51162 3590 60. 306 119.323 10.332 413.550 28 2013 7.734 8.752 12.596 170.790 26.074 27.0696174 0. Veterinaria y afines Bellas Artes 24 2009 5.106 26.935804 7.463 160.774 13.673 334.462 620.500 473.924 171.588 26.071 679.514 28.518 63.618 66.078951 0.630 220.842 27.022 178.503 27.006 277.500 26.005 432.260 149.339 27.538 11.985 158.439 34.660488 10.559 166.344 32.069804 0.013 23.536 35.052 Intercepto 7.672 27.817 8.729 40.119 377.274 26.690 26.843 26.705 395.288 593.937 65.411544 6.193 567.331198 11.924 45.450 27 2012 6.190 32 2017 8.396 78.215 220.193 26 2011 6.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía.0451612 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud Ciencias Sociales y Humanas Economía.153 28. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 84- .718 70.173 34 2019 9.077 108.250 195.386 173.034 113.699 148.080 297.846 104.283 116.844 117.879761 9.420 74.366 27.150 291.318 56.418 59.608 224.930 126.467 26.301273 9.079 10.303 109.0526998 0.0696153 0.871 241.481 15. Ingeniería.468 98.991 99.086 136.104 147.956 27.043 49.070 743.248 30.056326 0.205 18.157 85.532 29 2014 7.727 452.304 258.0036331 0.308 31 2016 8.4.037 253.786 36 2021 11.601 135.863 21.721 649.752 203.623 197.295 16.1383082 0.314 128.733 778.374 35 2020 10.464 37 2022 11. Arquitectura.830 111.315 191.7581 Pendiente 0.731 72.630 43.429 209.872 27.639 318.868 155.480 187.178 17.020 92.867 32.913903 9.187 312.743 25 2010 6.631 130.218 518. Administración.022 47.538 26.930 86.695 40 2025 13.223 9.180 24.877 238.632 38.785 236.437 30 2015 8.171 542.467 38 2023 12.460 20.478 56.08452 8.219 53.329 495.121 50.508 24.129 33 2018 9.663 14.031 21.996 182.898 145.518 710. Contaduría y afines Urbanismo y afines Matemáticas y Ciencias Naturales Sin clasificar Total Apéndice a la sección V A.463 271.827 42.617 126.752 257.898 137.856 39 2024 12.238 37.496 205. 446 279. Ingeniería.030 262.631 Apéndice a la sección V A.259 88.684 94.108 1.395 22.712 498082 61345 98655 94903 6506 125.475 186.644 3.300 275.396 109011 63546 14 1999 9.317 3.057 97339 56626 84795 13 1998 9.007 172.724 21 2006 19.458 18.624 20.045 10.905 105.430 23.557 19.326 76985 47797 73084 153601 12 1997 9.336 1.150 176.959 22.305 185.932 85.428 91.762 92.002 427002 6420 111.979 93.609 36.786 251.666 90843 37839 53302 77884 5 1990 8.348 95525 15 2000 16 2001 17.032 2004 19.153 464846 85663 6304 109.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía.111 37.350 167.434 28.613 14.469 606506 132332 10188 117.113.050.680 3.543 2 1987 3 1988 8.129 23 2008 15.991 96.934 22 2007 16.858 289.341 519729 59982 111576 100191 6792 119.868 474049 81210 88022 6290 134.5.329 1.247 281. Arquitectura.534 17 2002 18.212 245.802 83746 38039 53617 6 1991 7 1992 8.065 89328 37954 51701 74945 81689 4 1989 8.191 91.663 1.127 40.363.658 280.281 832548 107.054 70.185 152.231 43 981.317 263.591 3.800 41.243 32.673 293.951 5.483.904 71620 50503 70040 139081 121824 11 1996 8.514 256.956 86.192 178 977.906 833387 63717 108385 202094 176499 14879 148.330 41.940 7.520 289.023 22.726 20 2005 18.033 176.662 718684 101611 199857 165219 13228 156. Matemáticas y Sin Administración.820 13.510 530561 0 0 8788 127.370 73639 42561 9 1994 10 1995 8.195.440 22.498 274.281 1.707 475.706 293.144 1.805 40.282.863 227.276 12.293 79058 39677 8 1993 8.504 93.032 409686 427.468 18 2003 19 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud 75487 36275 Ciencias Sociales y Humanas 46323 Economía.927 111.883 23.277 8.989 160.295 94.736 390.747 261.847 630205 173869 147508 9552 127. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-total alumnos matriculados 85- .695 90.733 291.293 119. Ciencias clasificar Contaduría y afines Urbanismo y afines Naturales 71946 75386 4377 Total 88.146 105. Veterinaria y afines Bellas Artes 1 1986 8.797 247. Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía, Veterinaria y afines Bellas Artes 24 2009 19.837 65.873 104.847 111.858 229.301 355.433 378.481 30.969 1.417.898 25 2010 20.769 75.767 106.190 118.093 247.106 381.118 407.719 33.656 1.504.137 26 2011 21.744 87.148 107.550 124.675 266.294 408.660 439.215 36.576 1.595.621 27 2012 22.766 100.237 108.928 131.624 286.971 438.192 473.144 39.749 1.692.669 28 2013 23.835 115.293 110.323 138.961 309.255 469.858 509.694 43.197 1.795.620 29 2014 24.955 132.610 111.737 146.706 333.268 503.813 549.068 46.944 1.904.832 30 2015 26.127 152.528 113.168 154.883 359.146 540.221 591.483 51.017 2.020.687 31 2016 27.354 175.438 114.618 163.516 387.034 579.261 637.175 55.443 2.143.588 32 2017 28.639 201.789 116.086 172.630 417.087 621.121 686.397 60.253 2.273.964 33 2018 29.984 232.099 117.573 182.252 449.474 666.007 739.421 65.480 2.412.270 34 2019 31.393 266.960 119.079 192.411 484.375 714.136 796.541 71.161 2.558.988 35 2020 32.867 307.058 120.604 203.135 521.987 765.744 858.074 77.334 2.714.629 36 2021 34.411 353.178 122.149 214.458 562.519 821.081 924.360 84.043 2.879.737 37 2022 36.028 406.226 123.714 226.411 606.198 880.417 995.767 91.334 3.054.887 38 2023 37.720 467.242 125.299 239.031 653.269 944.041 1.072.689 99.258 3.240.690 39 2024 39.492 537.423 126.904 252.354 703.996 1.012.262 1.155.554 107.869 3.437.794 40 2025 41.347 618.144 128.530 266.420 758.661 1.085.414 1.244.821 117.227 3.646.885 Intercepto 8,793615 7,736993 11,25477 10,32322 10,54801 11,10652 11,05805 8,344059 12,74764 Pendiente 0,0459035 0,1399371 0,0127286 0,0542402 0,0747825 0,0697738 0,0744113 0,0831952 0,0590436 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud Ciencias Sociales y Humanas Economía, Ingeniería, Matemáticas y Sin Administración, Arquitectura, Ciencias clasificar Contaduría y afines Urbanismo y afines Naturales Total Apéndice a la sección V A.5. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-total alumnos matriculados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 86- Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía, Veterinaria y afines Bellas Artes Matemáticas y Ciencias Naturales Sin clasificar Total 1 1986 707 281 8328 5228 5131 8746 6111 342 13157 48031 2 1987 3 1988 882 350 12148 5491 6866 10411 7478 614 4 1989 902 308 11946 5431 6446 7966 6950 588 5 1990 1.030 303 10304 5208 6192 9487 8105 802 6 1991 7 1992 806 566 12371 5758 7582 9971 8521 528 17018 63121 8 1993 972 686 12975 5307 7349 9645 9493 589 19714 66730 9 1994 10 1995 957 600 12557 6968 8107 13278 11036 685 23606 77794 11 1996 754 931 11403 6450 9281 16876 12712 862 22198 81467 12 1997 899 1.084 16856 7146 8989 18771 13032 805 22022 89604 13 1998 980 1.017 13393 8020 8269 20309 13628 1038 22269 88923 14 1999 863 1.049 11141 6146 8589 18191 13380 1019 24203 84581 15 2000 16 2001 17 2002 1.426 4.620 8.895 10.798 24.242 45.360 34.763 1.792 0 131.896 18 2003 1.797 4.157 17.068 13.386 24.631 50.532 35.563 2.054 2.453 151.641 19 2004 1.928 3.860 12.965 12.624 27.359 46.824 35.925 1.860 2.544 145.889 20 2005 1.631 4.100 9.076 11.527 35.578 37.114 34.562 2.259 18.181 154.028 21 2006 1.434 6.127 8.173 10.603 29.083 37.044 32.951 2.355 19.623 147.393 22 2007 1.837 4.989 13.299 11.073 27.304 38.428 31.111 2.522 25.510 156.073 23 2008 1.669 4.518 11.695 9.441 28.092 32.786 26.887 2.218 24.257 141.563 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud Ciencias Sociales y Humanas Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines 44240 14347 54884 Apéndice a la sección V A.6. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-graduados 41431 0 87- Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Agronomía, Veterinaria y afines Bellas Artes 24 2009 1.852 7.518 11.802 12.650 35.744 53.986 43.385 2.970 169.427 25 2010 1.940 8.781 11.808 13.218 39.320 59.086 47.538 3.266 179.808 26 2011 2.031 10.256 11.814 13.811 43.253 64.668 52.089 3.591 190.825 27 2012 2.128 11.978 11.820 14.431 47.581 70.778 57.077 3.949 202.517 28 2013 2.228 13.990 11.826 15.079 52.341 77.464 62.541 4.342 214.925 29 2014 2.334 16.340 11.832 15.756 57.577 84.782 68.529 4.774 228.094 30 2015 2.444 19.085 11.838 16.463 63.338 92.792 75.090 5.249 242.069 31 2016 2.560 22.290 11.844 17.202 69.674 101.559 82.279 5.771 256.901 32 2017 2.681 26.034 11.850 17.975 76.645 111.153 90.156 6.346 272.642 33 2018 2.808 30.406 11.856 18.782 84.313 121.654 98.787 6.978 289.347 34 2019 2.941 35.513 11.862 19.625 92.748 133.147 108.245 7.672 307.075 35 2020 3.080 41.478 11.867 20.506 102.027 145.726 118.609 8.436 325.890 36 2021 3.226 48.445 11.873 21.427 112.234 159.493 129.964 9.276 345.857 37 2022 3.379 56.582 11.879 22.388 123.463 174.561 142.407 10.199 367.048 38 2023 3.539 66.085 11.885 23.394 135.815 191.052 156.041 11.214 389.538 39 2024 3.706 77.185 11.891 24.444 149.402 209.102 170.980 12.330 413.405 40 2025 3.882 90.149 11.897 25.541 164.349 228.856 187.350 13.557 438.735 Intercepto 6,4138 5,198872 9,364065 8,391415 8,195694 8,729918 8,483546 5,719095 10,61297 Pendiente 0,0462569 0,1552587 0,0004997 0,0439158 0,0953514 0,0902733 0,0914297 0,09489 0,059467 Ciencias de Ciencias la Educación de la Salud Ciencias Sociales y Humanas Economía, Ingeniería, Administración, Arquitectura, Contaduría y afines Urbanismo y afines Matemáticas y Ciencias Naturales Sin clasificar Total Apéndice a la sección V A.6. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-graduados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 88- 783 19.259 14 2014 92.275 987.026.806 35.328 17.908 16.009 310.371 16.355 307.878 627.275 41.434 324.678 33.655 16.146 350.366 21.333 26.251 18 2018 128.650 383.321 5 2005 42.851 27.767 22.453 213.931 14.233 8 2008 58.585 290.481 84.458 29.653 15.541 419.468 659.770 157.840 19 2019 139.481 27. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos 89- .300 199.864 237.896 25.596 10 2010 66.612 16.604 680.374 268.210.258 286.332 23.454 26.918 46.109 44.643 167.230 21.907 31.246 774.094 22.754 23 2023 193.657 203.389 44.426.241 38.225 451.970 236.939 23.622 245.151 293.378 142.000 52.803 839.858 27.593 177.191 23.226 128.129 871.545 17 2017 118.850 214.911 136.599 174.503 16.945 24.258 11 2011 72.114.822 17.314 1.917 60.912 261.527 48.784 33.956 321.263 532.007 3 2003 37.065 518.485 355.485 655.709 436.7.576 30.451 423.313.772 378.711 122.953 131.270 253.194 205.794 13 2013 85.741 240.556 7 2007 52.229 12 2012 78.966 92.690 18.844 57.674 16.427 109.455 28.473 409.640 34.354 26.399 23.116 479.229 29.417 1.253 443.299 4 2004 43.152 22 2022 178.803 714.225 25.300 111.874 535.896 224.250 1.477 37.912 32.978 802.788 351.814 20 2020 151.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del Cauca Total Resto Total 1 2001 2 2002 33.081 192.873 55.465 20.470 394.200 39.737 36.833 1.815 17.516 188.298 25.477 910.236 608.427 599.324 78.157 30.806 26.992 36.554 40.547 73.306 945.220 50.592 324.098 63.709 9 2009 61.959 15 2015 100.720 21 2021 164.793 105.226 Apéndice a la sección V A.257 16 2016 108.558 739.171 20.103 561.162 577.004 490.522 409.874 32.258 111.673 483.975 282.915 6 2006 43.737 53.071 1.936 42.779 312.553 24.418 501.405 548.463 458.322 321.210 19. 724 6 2006 170.646.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del Cauca Total Resto Total 24 2024 210.566 874.113.168 461.639 99.625 447.778 88.393 66.934 7 2007 188.369 767.105 83.854 475.032 4 2004 149.127 93.120 364.458 3 2003 140.651 108.837 488.865 617.0341617 0.496 95.1020678 0.0823618 0.290 1.281 656. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t A.094 835.690 12 2012 233.865.884 92.943 91.699 9 2009 201.28081 9.050.571536 11.020 269.433 63.902 1.864 330.195.328 104.127 8 2008 203.28126 Apéndice a la sección V A.449 90- .629 33.203 1.103 1.462 708.752.032 447.610 120.804 61.359 241.035 101.831 452.008 545.746 11 2011 222.071.009 1.512 76.0821427 Intercepto 10.868 48.066.553 32.694 67.583 1.282.210 946.025.0507235 0.924 75.456 1.196 1.369 1.751 867.455 59.207 10 2010 211.483.478 58.528 1.924 65.918 132.540 345.407 114.0046 10.901 938.370 80.715 400.151 691.556 80.623 346.223 977.873 592.184 395.622 126.756 389.266 1.34369 9.579 716.04523 0.349 985.313 86.879 Pendiente 0.146 46.642 88.033 399.767 1.969 80.0759899 0.801 1.0890812 0.393 719.011 66.168 1.547.922 84.194 103.622 795.711 782. Proyecciones por departamento / región-total matriculados t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del Cauca Total Resto Total 1 2001 151.099 981.84293 12.243 2 2002 142.548.885 89.680.727 420.8.184 76.326 25 2025 228.018 98.726 5 2005 159.199 86.01496 12.513 139.363.770 375.807 69.088 774.618 67.163.505 740.527533 10.687 489.7.465 1.623 1. 113.972 2.879 147.886.542 658.303 1.614 551.219.869 639.938 131.69081 Apéndice a la sección V A.341 103.250 126.269.610 179.74463 10.533.0392082 0.680 202.711.151 3.248 191.901 23 2023 399.953 2.467 162.199 1.463 14 2014 257.155.708 145.664.150 16 2016 284.442 678.0498064 0.435 241.277 567.513 2.819 519.774 19 2019 328.857 1.254 116.03929 12.0296799 0.170 602.757 2.413.597.413 136.859 1.554 22 2022 380.734.810 1.204 1.021 165.530.303.576 1.071.40885 12.704 266.219 971.676 1.673 504.0550215 0.393.609 137.547.472.415 620.081 116.150.629 107.1134869 0.793.0488703 0.245 4.357.942.252.571 2.936 2.676 3.078 1.705 1.187 229.263 253.529 1.713.689 1.986 159.985.306 207.243 170.487 218.063 25 2025 441.322 153.069 110.89681 11.710 2.202.912 1.995 3. Proyecciones por departamento / región-total matriculados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 91- .713 141.703.687 3.088.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del Cauca Total Resto Total 13 2013 245.0391034 0.747 1.907 1.676 Pendiente 0.309 121.698.0623502 Intercepto 11.365.8.409.780 24 2024 419.617 197.858 18 2018 313.130 534.393 188.010 130.727 213.159 171.578 698.355 1.77509 11.849 17 2017 298.249.418 1.24874 13.498 3.290 3.126 584.479.195.386.413 181.236 20 2020 345.116 3.425 146.919.254 3.270 162.955 153.022.393 2.090 2.922 21 2021 362.671 154.31156 13.110.198 15 2015 270.807.711 1.896 123.959 719.785 1.532 112.055 1. 317 172.262 9.814 8.194 4.793 81.356 36.317 61.114 39.034 80.094 19 2019 29.244 6.431 18 2018 29.490 9.159 37.505 35.716 10.750 90.873 5.435 162.137 87.364 167.008 5.858 7.828 158.516 27.937 118.095 15.458 12.563 83.347 38.309 62.056 108.661 13.161 37.894 11.126 73.231 155.631 12.269 147.636 114.674 11.709 10 2010 25.165 3.155 16 2016 28.368 11.120 9.127 13.512 121.689 3.472 145.835 8.648 3.028 6 2006 18.743 7.544 156.635 145.813 13.598 6.878 11.380 131. Proyecciones por departamento/región-graduados 92- .351 32.514 14.123 35.777 5.529 37.570 92.288 78.227 37.882 9.501 39.661 32.370 128.548 36.727 5.902 141.759 70.033 110.130 126.529 157.345 85.121 9.758 147.645 138.143 7.368 8.639 173.506 6.939 89.124 33.795 12 2012 26.599 6.268 5.985 6.709 40.563 9 2009 25.997 170.774 20 2020 30.793 38.084 6.437 121.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del cauca Total Resto Total 1 2001 2 2002 18.990 11.965 175.408 74.925 6.968 13.131 160.664 123.184 22 2022 31.804 36.221 38.399 94.198 107.915 23 2023 31.858 6.051 149.361 13 2013 26.785 17 2017 28.176 11.231 14.291 12.889 5 2005 21.615 130.833 75.554 76.743 7.182 5.405 6.471 21 2021 30.371 14.641 5.663 Apéndice a la sección V A.254 38.307 8.895 124.073 8 2008 19.435 72.679 168.742 163.330 67.053 10.549 70.120 134.943 14 2014 27.372 5.380 136.052 165.537 38.642 4.541 15 2015 27.533 8.369 63.644 152.641 4 2004 17.393 7 2007 22.954 39.244 11 2011 25.932 151.191 142.840 104.865 132.343 7.151 4.816 5.896 3 2003 19.720 5.9.141 3.915 140.393 5.668 4.476 7.936 154.808 12.281 8.677 154.936 6.718 57. 623 179.349 152.0081726 0.57014 10.0100024 Intercepto 9.40778 11.9797013 9.653 155. Proyecciones por departamento/región-graduados Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo: Ln(Et) = β0 + β1t 93- .293 177.730 4.963 15.Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025 t Año Antioquia Atlántico Bogotá Santander Valle del cauca Total Resto Total 24 2024 32.9.0196109 0.063 40.704 4.016697 -0.141972 9.84627 Apéndice a la sección V A.0263447 0.98185 9.475 40.213 Pendiente 0.081 98.765 3.429 25 2025 32.260362 10.223 3.0490894 0.236 96.168122 11.834 15.0207318 -0.0112596 0.