Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025

colección
Análisis 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
Contenido
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025������������������������������������������������������������������������� 7
I. Introducción����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
II. Consideraciones teóricas�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 8
III. Aspectos metodológicos: modelos de proyección de demanda por educación���������������������������������� 11
IV. Proyecciones a partir de modelos demográficos����������������������������������������������������������������������������������� 13
Modelo demográfico simple�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������13
Modelo demográfico revisado���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������17
Proyecciones de estudiantes de posgrado��������������������������������������������������������������������������������������������������������������17
V. Proyecciones a partir de tendencias de crecimiento������������������������������������������������������������������������������ 35
VI. Modelos econométricos: probabilidad de asistencia a educación superior����������������������������������������� 40
VI.1. Asistencia a pregrados: resultados para las 13 áreas metropolitanas�������������������������������������������������������������42
VI.2. Asistencia a pregrados resultados para bogotá y cali�������������������������������������������������������������������������������������46
VI.3. Predicciones de población en pregrado a partir de los modelos probit��������������������������������������������������������49
VI.4.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. Resultados para áreas metropolitanas����������������������������������������������������������������������������������������������������������������67
B. Resultados para Bogotá y Cali����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������68
C. Estimación de retornos por nivel educativo��������������������������������������������������������������������������������������������������������69
Reflexión final: el contexto colombiano�������������������������������������������������������������������������������������������������������� 71
Apéndice a la sección V�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 76
Proyecciones de las tendencias������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 76
Índice de cuadros
Cuadro 1. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo
demográfico básico��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 19
Cuadro 2. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008*���������������������������������������� 24
Cuadro 3. Proporción de personas con educación postsecundaria, segundo censo 2005�������������������������� 24
Cuadro 4. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo
demográfico revisado*���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25
Cuadro 5. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario����������������������� 30
Cuadro 6. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo
demográfico básico*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 31
Cuadro 7. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008�������������������������������������� 37
Cuadro 8. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008
según diferentes criterios������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 39
Cuadro 9. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes����������������������������������� 40
Cuadro 10. Quintiles del ingreso familiar per cápita������������������������������������������������������������������������������������ 54
Cuadro 11. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 55
Cuadro 12. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior����������������������������������������� 56
Cuadro 13. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria
según el modelo probit*������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 58
Cuadro 14. 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 13 áreas metropolitanas���������������������������������������������� 60
Cuadro 16. Probabilidad de asistir a posgrados en Bogot����������������������������������������������������������������������� 61
Cuadro 17. Probabilidad de asistir a posgrados en Cali ����������������������������������������������������������������������������� 63
Índice de tablas
Tabla S1. Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas metropolitanas*��������������������������������������������������������� 72
Tabla S2. Ecuaciones de ingreso (Spline) para Bogotá*������������������������������������������������������������������������������� 73
Tabla S3: Ecuaciones de ingreso (Spline) para áreas Cali*��������������������������������������������������������������������������� 74
Tabla S4A. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos*������������������������������������������������������ 75
Tabla S4B. Resumen tasas de retorno a diferentes niveles educativos**����������������������������������������������������� 75
Índice de gráficos
Gráfico 1. Niveles de educación e ingresos netos����������������������������������������������������������������������������������������� 9
Gráfico 2. Estructura de edades de la población urbana����������������������������������������������������������������������������� 15
Modelos Probit��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 41
Gráfico 3. Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali����������������� 70
Demanda por educación superior:
proyecciones hasta 2025
Jaime Tenjo Galarza
I.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). 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.
En el presente documento se hacen proyecciones para el periodo 2010-2025 (2010, 2015, 2020 y
2025). En lo posible se mantuvo la misma metodología utilizada en el primer documento, pero se hizo
uso de nueva información que en existía en el 2002. Por ejemplo, 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, que no existían en las proyecciones anteriores. También se hace uso de la Gran
Encuesta Integrada de Hogares (geih) que se lanzó en el 2006. Estos cambios y otros que se discutirán
más adelante, hacen que los resultados que se presentan en este documento no sean estrictamente comparables con los del documento del 2002.
Otra modificación importante es que se hacen proyecciones para todo el país, como se habían realizado en el documento del 2002, pero también se hicieron proyecciones para los principales Departamentos y Áreas Metropolitanas, incluyendo Bogotá y Cali, donde se encuentran las sedes de la Pontificia
Universidad Javeriana.
Las proyecciones que se presentan se refieren, fundamentalmente, a la estimación de la demanda por
servicios educativos de pregrado. Sin embargo, dada la creciente importancia de la educación de posgrado, también se hicieron algunas proyecciones sobre su evolución hasta el año 2025.
7-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
La educación es tanto un bien de consumo como un bien de inversión. Como bien de consumo la demanda de educación depende de las preferencias de las personas, de sus ingresos (el concepto de ingreso
permanente de Freedman) o su riqueza, y de otros factores como la estructura de precios, entre muchos
otros.
Como bien de inversión la educación depende de varios factores. Es importante distinguir entre el
nivel óptimo de educación (stock de capital humano) y el flujo o inversión en capital humano. En
principio, el nivel óptimo de educación es aquel que iguala la tasa de beneficio neto marginal —tasa
de retorno— a la educación, con la tasa de descuento que aplica a la persona. Ahora bien, debido a las
fallas de mercado que afectan la inversión de capital humano1, dicha tasa de descuento probablemente
es diferente para cada persona y depende de sus niveles de ingreso y riqueza.
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
II. Consideraciones teóricas
1
Una característica del capital humano es que es inalienable, es decir, se vuelve un atributo o una cualidad de la persona,
pero no se puede transferir a otra persona. Una implicación de esta inalienabilidad es el hecho de que el capital humano no puede
ser usado para respaldar deudas, como si ocurre con el capital físico, por ejemplo. Debido a lo anterior, un mercado perfectamente libre y sin intervención estatal difícilmente generaría un sistema de financiamiento privado para proyectos de inversión en
capital humano. En este sentido la tasa de interés de equilibrio de largo plazo, que es una medida del costo de oportunidad de los
recursos, no es relevante. En una economía privada, sin acceso a mercados financieros, 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, tasa de preferencia sobre el tiempo). Bajo ciertas condiciones no muy restrictivas, 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.
8-
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. En su eje horizontal se representan
los niveles de educación y en su eje vertical los beneficios netos (ingresos) asociados con dichos niveles.
La relación entre beneficios netos y niveles educativos está dada por la función f(S) y, como se puede
observar en el diagrama, está caracterizada por rendimientos marginales decrecientes. Las pendientes
de las líneas aa y bb representan diferentes tasas de descuento. Cuando la tasa de descuento es baja
(probablemente asociada con niveles de riqueza altos), como en el caso de la línea aa, el nivel óptimo
de educación está dado por SA. Con una tasa de descuento más alta (línea bb-menor riqueza) el nivel
óptimo sería menor SB. En otras palabras, 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. 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, un sistema basado en el mercado llevaría a que los pobres se retiren del
sistema educativo antes que los ricos y viceversa.
Lo anterior permite hacer algunas predicciones con respecto al comportamiento de las tasas de asistencia al sistema educativo para una determinada cohorte poblacional. Para un determinado nivel educativo (digamos universitario) la tasa de asistencia probablemente es una función positiva de los niveles de
riqueza de las personas. La existencia de subsidios a la educación (becas, préstamos con tasas de interés
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Gráfico 1. Niveles de educación e ingresos netos
9-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
inferiores a la tasa de preferencia sobre el tiempo, etc.) tienen el efecto de aumentar las tasas de asistencia
escolar.
Ahora bien, además de lo anterior, es posible pensar en obstáculos institucionales que impiden a las
personas lograr sus niveles óptimos de educación, por ejemplo, la inexistencia de la oferta de opciones
educacionales relevantes. Esto implicaría que las tasas de asistencia son inferiores a las que se observaría
sin dichos obstáculos.
Por otro lado, es necesario tener en cuenta los procesos de ajuste del mercado de capital humano. Este
es un mercado que se caracteriza por ajustes lentos (en comparación con lo que sucede en mercados
como el financiero, por ejemplo). Los ajustes en el mercado de capital humano se hacen a través de
procesos en los que el tiempo es, en gran medida, un factor fijo; por ejemplo, generar un profesional de
cierto tipo puede requerir 4 o 5 años. Además de eso, los procesos de transmisión de información también son lentos. Para ilustrar este punto podría suponerse, por ejemplo, que ocurren cambios exógenos
en la economía que aumentan la demanda por un determinado tipo de profesionales (ingenieros de
minas, por ejemplo). La primera señal del mercado es, posiblemente, un aumento en la remuneración
relativa de ese tipo de profesionales, lo cual a su vez aumenta la tasa de retorno a dicho tipo de inversión
en capital humano. El siguiente paso es la reacción de los demandantes por capital humano, quienes aumentan sus preferencias por dicho tipo de profesiones, lo cual se manifiesta en una mayor demanda por
los cupos disponibles en las instituciones oferentes. El tercer paso es la reacción de dichas instituciones
que, muy seguramente, aumentarán los cupos y, finalmente, el último paso lo constituye la generación
de la cantidad adicional de profesionales requeridos.
Todo esto puede tomar varios años, es más, si no hay adecuados niveles de información y planeación,
podría tomar lustros. El punto clave es que durante el proceso de ajuste las diferencias salariales en favor
de las profesiones más requeridas serán altas y, por lo tanto, las tasas de retorno a dicha inversión también lo serán. 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, lo que generaría después de unos años el fenómeno contrario: exceso de oferta.
10-
El objeto del presente ejercicio es desarrollar algunos escenarios sobre lo que puede ser la demanda por
servicios de educación superior en el futuro. Dado que dichos servicios son demandados por grupos de
edades específicas, la estructura demográfica de la población y sus cambios a través del tiempo son el
principal factor a considerar, aunque no el único. 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.
En las proyecciones realizadas se utilizaron cuatro tipos de metodologías que se esbozan a continuación. Se supone que el grupo edad más relevante para estimar la demanda por educación postsecundaria
es la población entre 15 y 29 años2.
1. Modelo demográfico simple. 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. A
dichas proyecciones se les aplican las tasas de asistencia a educación superior3 por grupo de edad,
estimadas a partir de la geih del segundo trimestre del 2008, con lo cual se calcula la población que
estaría asistiendo a educación postsecundaria en cada uno de los siguientes años: 2010, 2015, 2020
y 2025. Como se dijo anteriormente, estas proyecciones se hicieron para el total de áreas urbanas
del país, así como para algunos los departamentos más importantes del país (Antioquia, Atlántico,
Bogotá D. C., Santander, Valle del Cauca y el resto de departamentos en conjunto).
2. Modelo demográfico revisado. Usa las mismas proyecciones poblacionales del dane mencionadas
anteriormente, 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. Aspectos metodológicos: modelos de proyección
de demanda por educación
2 Esto constituye una diferencia con el documento del 2002. En dicho documento la población relevante era la que se
encontraba entre los 16 y los 30 años de edad. Sin embargo, 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.
3
Definida como la proporción de cada grupo de edad que declara estar asistiendo a educación superior. Se supone que si
declara estar asistiendo a alguna institución educativa y ya ha terminado bachillerato, la persona está asistiendo a una institución
de educación superior.
11-
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. Esto
se hizo con el fin de tener una tendencia en la evolución de dichas tasas. Desafortunadamente, el
periodo usado es corto porque los cambios en la metodología de la Encuesta de Hogares impidieron
tener una serie más larga4.
3. Proyección de tendencias. Estas proyecciones se hacen a partir de la información del snies. Dicho
sistema tiene información anual sobre el número de estudiantes nuevos, el total de estudiantes matriculados y el total de graduados. Tal información está organizada por departamentos, por carácter
de la institución postsecundaria (universidad, institución universitaria, instituto tecnológico o instituto técnico profesional) y por áreas básicas del conocimiento (Agronomía, Veterinaria y afines;
Bellas Artes, Ciencias de la Educación; Ciencias de la Salud; Ciencias Sociales y Humanas; Economía, Administración, Contaduría; Ingenierías, Arquitectura y afines; y Matemáticas y Ciencias Naturales). Desafortunadamente, estas categorías no pueden cruzarse, pero de todos modos permiten
estimar tasas de crecimiento anual entre los años 1986 y 2008 para la mayoría de las categorías,
excepto para los departamentos cuya información solo está disponible a partir del 2001. Proyectando la población del 2008, con la tasa promedio calculada para los periodos mencionados, es posible
tener estimativos de la población universitaria para los años 2010, 2015, 2020 y 2025.
4. Modelo econométrico. 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. En este caso se usan modelos probit para estimar la probabilidad de que
las personas hayan terminado bachillerato y, si así es el caso, se estima la probabilidad de que estén
asistiendo al sistema educativo (educación superior). A partir de dichas estimaciones se proyectan
tasas de asistencia para los años en cuestión y con ellas se estima la población universitaria.
4
En el año 2001 se implementó la Encuesta Continua de Hogares y en el año 2006 la Gran Encuesta Integrada de Hogares. 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.
12-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
A continuación se presentan en detalle tanto los aspectos metodológicos como los resultados de las estimaciones realizadas. Para estas proyecciones se utilizan dos modelos demográficos y un modelo econométrico. 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, como son Antioquia,
Atlántico, Bogotá D. C., Santander y Valle del Cauca, en un bloque diferente se reunirá al resto de
departamentos. Los modelos econométricos se presentarán más adelante. También se presentará la estimación de las tendencias de nuevos estudiantes (primíparos), total de estudiantes y graduados por áreas
del conocimiento, característica de la educación y departamentos, clasificados de la manera ya mencionada. Como se dijo anteriormente, 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.
Modelo demográfico simple
Las proyecciones demográficas incluyen los siguientes pasos:
a). Estimación de la población por grupos de edad para el periodo que se quiere proyectar. En este
caso usamos las proyecciones oficiales del dane publicadas en la página web de dicha institución. 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.
b). Los grupos de edad utilizados fueron, necesariamente, los que el dane usa en sus proyecciones
de población. Estos grupos no son idénticos a los usados en el documento anterior, pero son
muy similares. Esto genera algunas limitaciones adicionales de comparabilidad, pero son dificultades menores en comparación con las generadas por el hecho de tener una base poblacional
diferente.
c). La población utilizada para hacer las proyecciones corresponde a la población en las cabeceras
municipales, es decir, la población urbana, que es la más relevante para definir el acceso a la
educación universitaria.
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IV. Proyecciones a partir de modelos demográficos
13-
Análisis de resultados del modelo demográfico simple
En general, 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), 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, 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). Por esta razón,
como se ilustra en el gráfico 2, 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 causará una disminución relativa en la demanda por servicios educativos postsecundarios o, por lo menos, una caída en la tasa de crecimiento de dicha demanda, 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).
Según las proyecciones de población del dane (ver cuadro 1), no solo habrá una caída en términos
relativos, 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, hecho que probablemente tendrá un impacto en la demanda por servicios educativos, por ser estos grupos, muy especialmente el de 20 a 24 años, demandantes importantes
de tales servicios.
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
d). 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. Dichas tasas se estimaron a partir de
la Gran Encuesta Integrada de Hogares Urbana, del segundo trimestre del 2008. Se estimaron
tasas para el total nacional y para cada uno de los departamentos según la clasificación ya mencionada. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el cuadro 1.
14-
Gráfico 2. Estructura de edades de la población urbana
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
39,9%
40,0%
35,0%
30,0%
25,0%
31,4%
27,8%
22,3%
26,6%
22,6%
2008
20,0%
14,1%
15,0%
15,2%
2025
10,0%
5,0%
0,0%
0-14
15-29
30-39
40 +
Grupos de edad
Como resultado de las tendencias poblacionales mencionadas, 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).
Como se mencionó anteriormente, 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. 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 1,909 millones y después
disminuirá ligeramente hasta un nivel de 1,897 millones. Un comportamiento similar se presenta a
nivel de departamentos investigados, con excepción del Atlántico que muestra una tendencia creciente
hasta el año 2025.
La última columna de la derecha del cuadro 1 muestra las tasas de crecimiento anual promedio entre
los años 2008 y 2025. Como se puede ver, 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.
5
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
45,0%
Las cuales fueron estimadas con base en la información de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (geih) del 2008.
15-
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. Dicha población también demanda servicios educativos, especialmente
a nivel de posgrados (especializaciones, maestrías y doctorados) y debido a su dinamismo demográfico
será, cada vez más, una parte importante del mercado educativo. Por tal razón también se hizo una estimación del número de estudiantes en dichas edades que podrían asistir al sistema educativo postsecundario, bajo el supuesto de que las tasas de asistencia eran las mismas que en el año 2008. Los resultados
se presentan en el cuadro 1.
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, con excepción de los departamentos de Santander y Valle
del Cauca, compensan la tendencia decreciente que se observa a nivel departamental a partir del 2015.
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.
Vale la pena resaltar el caso del Valle del Cauca. Como ya se mencionó, 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, además, la inclusión de la población de más de 30 años de edad apenas compensará la caída en
el número de estudiantes en educación postsecundaria. También llama la atención el hecho de que las
tasas de asistencia escolar por edades sean tan bajas en este departamento, especialmente para las edades
que se encuentran entre los 15 y los 29 años, como lo indica el cuadro 2. Según dicho cuadro, el Valle
del Cauca tiene tasas de asistencia a instituciones postsecundarias de 14,8% para edades que van de los
15 a los 29 años, cuando para el resto del país están alrededor del 20%, lo cual representa una diferencia
importante. En este caso, 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, este sería el panorama si no hubiera otros factores compensatorios. Sin embargo,
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, especializaciones, diplomaturas, etc. El segundo, el posible aumento en las tasas de asistencia a instituciones
de educación postsecundaria en todos los grupos de edad.
16-
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.
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, en ese caso, se supuso que las tasas de asistencia permanecían constantes.
Los resultados del cuadro 4 muestran tasas de crecimiento en el número de estudiantes en postsecundaria para todos los grupos de edad. Como podría esperarse, estas proyecciones son más optimistas que
las anteriores debido a la suposición de la existencia de incrementos en la cobertura de la educación
postsecundaria. Se destacan los altos crecimientos que se proyectan para Bogotá y Santander. Por otro
lado, también resalta el bajo crecimiento del Valle de Cauca, especialmente para la franja de población
ubicada entre los 15 y los 29 años, a pesar de los aumentos en las tasas se asistencia.
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
puede ser bastante grande. Para corroborar la posibilidad de que exista este mercado se hicieron cálculos de la proporción de la población con educación postsecundaria en las cabeceras, según el censo del
2005, cuyos resultados se presentan en el cuadro 3. 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.
Proyecciones de estudiantes de posgrado
Se hicieron proyecciones para la población que podría estar interesada en posgrados. 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. El ejercicio se basa en los
siguientes supuestos:
6
Desafortunadamente, 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. Por tal razón se trabaja en las estimaciones del cuadro 4 con las tasas
de crecimiento de cobertura educativa del 2001 al 2005.
17-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
a). Se supone que la población relevante es la población que ha logrado un título universitario.
La Encuesta de Hogares permite identificar las personas que dicen que su título más alto es un
título universitario o de posgrado, lo cual permitió estimar la proporción de la población en
cada grupo de edad con dicho título. Se supone que dicha población representa una proporción constante de la población en el grupo de edad correspondiente y, por lo tanto, se estimó
la población con título universitario en los años proyectados aplicando dicha proporción a las
proyecciones poblacionales.
b). Se supuso que si una persona declara en la geih que asiste a alguna entidad educativa y tiene
un título universitario o de posgrado, está haciendo un posgrado. Esto permite calcular la proporción de personas con título que cursan posgrados. Dicha proporción se aplicó a la población
proyectada con título universitario para predecir el número de estudiantes de posgrado en cada
año.
Los resultados de este ejercicio se presentan en cuadro 6. Un resumen de las tasas de crecimiento de la
población con título universitario y con asistencia a posgrados se presenta en el cuadro 5.
En general, las tasas de crecimiento son bajas, pero es posible que dichas tasas estén subvaluadas porque se basan en el supuesto de que la situación del 2008 se mantiene constante, 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. De otra parte, como era de esperarse, las tasas son más bajas para
los más jóvenes, 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. En la construcción de los modelos econométricos se profundizará sobre los problemas asociados con estas predicciones.
18-
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
3.024.261
581.682
588.073
577.017
565.022
553.275
-0,29%
3.154.944
3.108.501
880.888
903.432
946.723
932.786
919.055
0,25%
3.192.615
3.349.451
347.097
358.699
386.124
405.092
424.992
1,19%
de Edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
3.009.878
3.031.089
3.058.695
3.083.237
3.107.976
5-9
3.076.955
3.030.897
3.061.462
3.082.737
3.104.160
10-14
3.204.729
3.161.771
3.054.598
3.101.258
3.148.631
15-19
3.179.534
3.214.471
3.154.038
3.088.468
20-24
2.979.409
3.055.658
3.202.081
25-29
2.735.541
2.826.979
3.043.123
Subtotal 15 -29
1.809.666 1.850.203 1.909.864 1.902.900 1.897.322
0,28%
30-34
2.437.953
2.563.506
2.819.640
3.036.897
3.270.894
146.169
153.696
169.053
182.079
196.108
1,73%
35-39
2.279.000
2.286.040
2.566.166
2.822.189
3.103.755
64.153
64.351
72.237
79.443
87.369
1,82%
40 +
10.493.134 11.216.819 12.886.444 14.679.412 16.721.846
67.477
72.131
82.868
94.397
107.532
2,74%
277.799
290.178
324.157
355.919
391.009
2,01%
Subtotal 30 +
Total
33.396.133 34.387.230 36.846.247 39.241.757 41.939.475 2.087.465 2.140.382 2.234.021 2.258.819 2.288.331
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 1. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo
demográfico básico*
0,54%
Antioquia, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes*
dane
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
375.101
379.331
392.105
398.088
404.162
5-9
386.304
381.110
387.709
403.201
419.312
10-14
413.268
403.193
386.466
406.298
427.148
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
19-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
15-19
431.177
433.613
412.021
408.678
405.362
86.916
87.407
83.054
82.380
81.712
-0,36%
20-24
407.567
425.753
443.804
421.648
400.598
113.192
118.243
123.256
117.103
111.257
-0,10%
25-29
367.685
385.189
435.044
448.436
462.240
50.285
52.679
59.497
61.328
63.216
1,35%
250.392
258.328
265.807
260.811
256.185
0,13%
Sub total 15 -29
30-34
327.891
348.929
392.569
438.779
490.428
20.519
21.836
24.567
27.459
30.691
2,37%
35-39
312.699
310.213
354.573
395.288
440.678
11.847
11.753
13.434
14.976
16.696
2,02%
40 +
1.521.129
1.621.198
1.845.675
2.079.500
2.342.948
11.719
12.490
14.219
16.021
18.050
2,54%
44.086
46.079
52.220
58.456
65.438
2,32%
294.478
304.407
318.027
319.267
321.622
0,52%
Subtotal 30 +
Total
4.542.821
4.688.529
5.049.966
5.399.916
5.792.877
Atlántico, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
207.115
44.194
44.263
44.674
44.849
45.025
0,11%
205.004
206.987
52.330
52.643
53.363
53.879
54.400
0,23%
202.110
205.571
15.718
16.347
16.974
17.265
17.560
0,65%
112.242
113.253
115.011
115.993
116.986
0,24%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
205.374
203.518
202.673
202.131
201.590
5-9
207.203
207.288
203.716
202.678
201.645
10-14
205.294
205.784
207.020
203.345
199.735
15-19
203.292
203.609
205.500
206.306
20-24
199.111
200.301
203.040
25-29
184.006
191.367
198.707
Sub total 15 -29
30-34
156.498
166.737
189.718
197.659
205.932
4.590
4.890
5.564
5.797
6.040
1,61%
35-39
143.222
143.350
165.174
188.641
215.442
1.831
1.833
2.112
2.412
2.754
2,40%
40 +
644.474
686.207
778.944
885.103
1.005.730
754
803
912
1.036
1.177
2,62%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total nacional cabeceras
20-
Subtotal 30 +
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total
2.148.474
2.208.161
2.354.492
2.492.977
2.649.749
7.175
7.526
8.588
9.245
9.971
1,94%
119.418
120.779
123.598
125.238
126.957
0,36%
Bogotá Distrito Capital, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
593.171
159.377
163.683
161.258
155.140
149.255
-0,39%
661.359
654.347
231.345
229.487
246.002
243.394
240.813
0,24%
680.196
729.416
102.390
103.734
100.833
108.129
115.953
0,73%
493.112
496.904
508.092
506.663
506.021
0,15%
de Edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
588.739
592.200
601.623
610.609
619.729
5-9
606.080
596.839
596.587
605.428
614.400
10-14
636.020
626.884
603.435
604.683
605.934
15-19
633.402
650.514
640.875
616.562
20-24
628.619
623.571
668.446
25-29
644.096
652.550
634.297
Sub total 15 -29
30-34
580.749
612.862
656.662
639.333
622.461
39.892
42.098
45.106
43.916
42.757
0,41%
35-39
524.582
536.557
613.714
658.162
705.829
20.306
20.770
23.757
25.477
27.322
1,75%
40 +
2.296.945
2.455.818
2.846.638
3.287.339
3.796.267
13.437
14.366
16.653
19.231
22.208
2,96%
73.635
77.234
85.516
88.624
92.287
1,33%
566.747
574.138
593.608
595.287
598.308
0,32%
Subtotal 30 +
Total
7.139.232
7.347.795
7.862.277
8.363.671
8.941.555
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total nacional cabeceras
21-
Santander, cabeceras
Proyecciones número de estudiantes*
dane
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
104.017
27.542
27.552
25.683
22.927
20.467
-1,75%
124.419
116.254
36.238
36.483
37.112
34.677
32.401
-0,66%
128.408
131.623
14.328
14.589
14.899
15.272
15.655
0,52%
78.108
78.624
77.695
72.876
68.523
-0,77%
de Edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
118.483
117.972
116.368
114.546
112.753
5-9
126.698
121.228
117.942
115.091
112.309
10-14
138.837
133.676
119.527
116.370
113.296
15-19
139.974
140.025
130.530
116.522
20-24
130.020
130.899
133.157
25-29
120.471
122.666
125.272
Sub total 15 -29
30-34
108.107
112.137
119.331
122.375
125.497
5.900
6.120
6.513
6.679
6.849
0,88%
35-39
102.726
101.835
110.158
117.684
125.724
2.990
2.964
3.207
3.426
3.660
1,19%
40 +
482.714
513.816
582.519
653.644
733.453
3.857
4.106
4.655
5.223
5.861
2,46%
12.748
13.190
14.374
15.328
16.370
1,47%
90.856
91.814
92.069
88.204
84.893
-0,40%
Subtotal 30 +
Total
1.468.030
1.494.254
1.554.804
1.609.059
1.674.926
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Población cabeceras según el
Grupos
Valle del Cauca, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
317.409
46.577
46.860
44.709
43.633
42.584
-0,53%
319.520
75.205
76.821
80.260
76.555
73.022
-0,17%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
301.582
302.587
306.293
312.566
318.967
5-9
315.194
304.739
302.173
307.353
312.622
10-14
340.369
330.806
305.106
312.089
319.232
15-19
347.173
349.283
333.244
325.230
20-24
329.073
336.145
351.194
334.983
22-
306.413
315.568
336.439
350.582
365.320
Sub total 15 -29
23.725
24.434
26.050
27.145
28.286
1,03%
145.507
148.115
151.018
147.334
143.892
-0,07%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
30-34
277.285
289.159
315.644
335.068
355.687
17.111
17.844
19.478
20.677
21.949
1,46%
35-39
262.851
262.711
289.166
313.764
340.454
8.318
8.314
9.151
9.929
10.774
1,52%
40 +
1.243.938
1.320.437
1.494.313
1.669.803
1.865.902
9.828
10.432
11.806
13.192
14.741
2,39%
35.257
36.589
40.434
43.798
47.464
1,75%
180.763
184.704
191.453
191.131
191.356
0,33%
Subtotal 30 +
Total
3.723.878
3.811.435
4.033.572
4.261.438
4.515.114
Resto urbano, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
1.398.667
252.289
254.576
253.591
250.634
247.711
-0,11%
1.407.531
1.412.640
386.183
402.402
421.471
423.001
424.536
0,56%
1.382.883
1.456.082
145.656
151.777
171.897
180.996
190.577
1,58%
784.128
808.755
846.959
854.631
862.824
0,56%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
1.420.599
1.435.481
1.439.633
1.445.297
1.450.983
5-9
1.435.476
1.419.693
1.453.335
1.448.986
1.444.650
10-14
1.470.941
1.461.428
1.433.044
1.458.473
1.484.353
15-19
1.424.516
1.437.427
1.431.868
1.415.170
20-24
1.285.019
1.338.989
1.402.440
25-29
1.112.870
1.159.639
1.313.364
Sub total 15 -29
30-34
987.423
1.033.682
1.145.716
1.303.683
1.483.430
60.947
63.802
70.717
80.467
91.562
2,39%
35-39
932.920
931.374
1.033.381
1.148.650
1.276.777
25.531
25.488
28.280
31.435
34.941
1,85%
40 +
4.303.934
4.619.343
5.338.355
6.104.023
6.979.509
28.171
30.235
34.941
39.953
45.683
2,84%
114.648
119.526
133.939
151.855
172.186
2,39%
898.776
928.281
980.898
Subtotal 30 +
Total
14.373.698 14.837.056 15.991.136 17.114.696 18.387.091
1.006.486 1.035.010
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
25-29
0,83%
* Supone las tasas de asistencia escolar del 2008 para todo el periodo.
23-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total
Antioquia
Atlántico
Bogotá D. C.
Santander
Valle del Cauca
Resto
0a4
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
5a9
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
10 a 14
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
15 a 19
18,3%
20,2%
21,7%
25,2%
19,7%
13,4%
17,7%
20 a 24
29,6%
27,8%
26,3%
36,8%
27,9%
22,9%
30,1%
25 a 29
12,7%
13,7%
8,5%
15,9%
11,9%
7,7%
13,1%
Promedio 15 a 19
20,2%
20,6%
19,1%
26,2%
20,1%
14,8%
20,3%
30 a 34
6,0%
6,3%
2,9%
6,9%
5,5%
6,2%
6,2%
35 a 39
2,8%
3,8%
1,3%
3,9%
2,9%
3,2%
2,7%
40 & +
0,6%
0,8%
0,1%
0,6%
0,8%
0,8%
0,7%
Promedio 30 +
1,8%
1,9%
0,7%
2,0%
1,8%
1,9%
1,8%
Total
6,2%
6,3%
5,4%
8,1%
6,3%
4,7%
6,3%
* Calculadas a partir de
geih,
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 2. Tasas de asistencia a educación postsecundaria en cabeceras-2008*
segundo trimestre 2008.
Cuadro 3. Proporción de personas con educación postsecundaria, segundo censo 2005
Cabeceras
Total
Hombres
Mujeres
Total nacional
14,71%
14,01%
15,34%
Antioquia
13,65%
13,11%
14,13%
Atlántico
16,04%
15,31%
16,72%
Bogotá D. C.
21,49%
20,94%
22,00%
Santander
15,09%
14,23%
15,86%
Valle del Cauca
13,17%
12,79%
13,52%
Resto urbano
11,77%
10,91%
12,56%
24-
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
3.009.878
3.031.089
3.058.695
3.083.237
3.107.976
5-9
3.076.955
3.030.897
3.061.462
3.082.737
3.104.160
10-14
3.204.729
3.161.771
3.054.598
3.101.258
3.148.631
15-19
3.179.534
3.214.471
3.154.038
3.088.468
20-24
2.979.409
3.055.658
3.202.081
25-29
2.735.541
2.826.979
3.043.123
2008
2010
2015
3.024.261
581.682
667.193
897.550
3.154.944
3.108.501
880.888
930.069
3.192.615
3.349.451
347.097
364.387
Sub total 0 -29
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
1.204.994 1.617.749
6,02%
1.048.075 1.110.456 1.176.550
1,70%
407.984
445.198
485.807
1.809.666 1.961.649 2.353.609 2.760.648 3.280.106
1,98%
3,50%
30-34
2.437.953
2.563.506
2.819.640
3.036.897
3.270.894
146.169
153.696
169.053
182.079
196.108
1,73%
35-39
2.279.000
2.286.040
2.566.166
2.822.189
3.103.755
64.153
64.351
72.237
79.443
87.369
1,82%
40 +
10.493.134 11.216.819 12.886.444 14.679.412 16.721.846
67.477
72.131
82.868
94.397
107.532
2,74%
277.799
290.178
324.157
355.919
391.009
2,01%
Subtotal 30 +
Total
33.396.133 34.387.230 36.846.247 39.241.757 41.939.475 2.087.465 2.251.827 2.677.766 3.116.568 3.671.114
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 4. Proyecciones del número de estudiantes de educación postsecundaria-modelo
demográfico revisado*
3,32%
Antioquia cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
375.101
379.331
392.105
398.088
404.162
5-9
386.304
381.110
387.709
403.201
419.312
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
25-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
10-14
413.268
403.193
386.466
406.298
427.148
15-19
431.177
433.613
412.021
408.678
405.362
8.692
90.509
93.838
101.558
109.912
14,93%
20-24
407.567
425.753
443.804
421.648
400.598
113.192
118.243
123.256
117.103
111.257
-0,10%
25-29
367.685
385.189
435.044
448.436
462.240
50.285
52.679
59.497
61.328
63.216
1,35%
172.169
261.431
276.591
279.989
284.385
2,95%
Sub total 0 -29
30-34
327.891
348.929
392.569
438.779
490.428
20.519
21.836
24.567
27.459
30.691
2,37%
35-39
312.699
310.213
354.573
395.288
440.678
11.847
13.154
19.921
29.428
43.471
7,65%
40 +
1.521.129
1.621.198
1.845.675
2.079.500
2.342.948
11.719
14.242
22.510
35.212
55.081
9,10%
44.086
49.231
66.999
92.099
129.242
6,33%
216.255
310.662
343.590
372.087
413.627
3,81%
Subtotal 30 +
Total
4.542.821
4.688.529
5.049.966
5.399.916
5.792.877
Atlántico cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
207.115
44.194
47.935
57.647
67.175
76.778
3,25%
205.004
206.987
52.330
53.596
56.745
59.733
62.773
1,07%
202.110
205.571
15.718
16.347
16.974
17.265
17.560
0,65%
112.242
117.878
131.365
144.173
157.111
1,98%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
205.374
203.518
202.673
202.131
201.590
5-9
207.203
207.288
203.716
202.678
201.645
10-14
205.294
205.784
207.020
203.345
199.735
15-19
203.292
203.609
205.500
206.306
20-24
199.111
200.301
203.040
25-29
184.006
191.367
198.707
Sub total 0 -29
30-34
156.498
166.737
189.718
197.659
205.932
4.590
4.890
5.564
5.797
6.040
1,61%
35-39
143.222
143.350
165.174
188.641
215.442
1.831
2.019
2.966
4.319
6.288
7,26%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total nacional cabeceras
26-
40 +
644.474
686.207
778.944
885.103
1.005.730
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Subtotal 30 +
Total
2.148.474
2.208.161
2.354.492
2.492.977
2.649.749
754
821
984
1.181
1.417
3,71%
7.175
7.731
9.515
11.297
13.744
3,82%
119.417
125.609
140.880
155.469
170.855
2,11%
Bogotá Distrito Capital, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
593.171
159.377
169.357
180.820
187.404
193.228
1,13%
661.359
654.347
231.345
243.225
297.546
330.819
363.352
2,66%
680.196
729.416
102.390
103.795
101.040
108.511
116.534
0,76%
493.112
516.377
579.407
626.734
673.114
1,83%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
588.739
592.200
601.623
610.609
619.729
5-9
606.080
596.839
596.587
605.428
614.400
10-14
636.020
626.884
603.435
604.683
605.934
15-19
633.402
650.514
640.875
616.562
20-24
628.619
623.571
668.446
25-29
644.096
652.550
634.297
Sub total 0 -29
30-34
580.749
612.862
656.662
639.333
622.461
39.892
43.715
51.468
55.062
58.907
2,29%
35-39
524.582
536.557
613.714
658.162
705.829
20.306
28.880
75.312
184.137
450.216
18,23%
40 +
2.296.945
2.455.818
2.846.638
3.287.339
3.796.267
13.437
21.695
70.475
228.077
738.123
23,57%
73.635
94.290
197.255
467.276
1.247.246
16,64%
566.747
610.667
776.662
1.094.010 1.920.359
7,18%
Subtotal 30 +
Total
7.139.232
7.347.795
7.862.277
8.363.671
8.941.555
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total nacional cabeceras
27-
Santander, cabeceras
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
104.017
27.542
40.115
95.659
218.441
498.819
17,04%
124.419
116.254
36.238
41.390
57.722
73.939
94.713
5,65%
128.408
131.623
14.328
17.190
26.453
40.859
63.111
8,72%
78.108
98.695
179.834
333.240
656.643
12,52%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
118.483
117.972
116.368
114.546
112.753
5-9
126.698
121.228
117.942
115.091
112.309
10-14
138.837
133.676
119.527
116.370
113.296
15-19
139.974
140.025
130.530
116.522
20-24
130.020
130.899
133.157
25-29
120.471
122.666
125.272
Sub total 0 -29
30-34
108.107
112.137
119.331
122.375
125.497
5.900
6.254
7.027
7.607
8.236
1,96%
35-39
102.726
101.835
110.158
117.684
125.724
2.990
2.964
3.207
3.426
3.660
1,19%
40 +
482.714
513.816
582.519
653.644
733.453
3.857
4.106
4.655
5.223
5.861
2,46%
12.748
13.325
14.888
16.256
17.757
1,95%
90.856
112.020
194.722
349.496
674.400
11,79%
Subtotal 30 +
Total
1.468.030
1.494.254
1.554.804
1.609.059
1.674.926
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Población cabeceras según el
Grupos
Valle del Cauca, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
317.409
46.577
46.860
44.709
43.633
42.584
-0,53%
319.520
75.205
76.821
80.260
76.555
73.022
-0,17%
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
301.582
302.587
306.293
312.566
318.967
5-9
315.194
304.739
302.173
307.353
312.622
10-14
340.369
330.806
305.106
312.089
319.232
15-19
347.173
349.283
333.244
325.230
20-24
329.073
336.145
351.194
334.983
28-
306.413
315.568
336.439
350.582
365.320
Sub total 0 -29
23.725
25.240
29.183
32.980
37.270
2,66%
145.507
148.921
154.152
153.169
152.876
0,29%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
30-34
277.285
289.159
315.644
335.068
355.687
17.111
20.747
33.016
51.092
79.066
9,00%
35-39
262.851
262.711
289.166
313.764
340.454
8.318
8.314
9.151
9.929
10.774
1,52%
40 +
1.243.938
1.320.437
1.494.313
1.669.803
1.865.902
9.828
12.388
21.542
36.991
63.518
10,98%
35.257
41.449
63.709
98.012
153.357
8,65%
180.764
190.370
217.861
251.181
306.233
3,10%
Subtotal 30 +
Total
3.723.878
3.811.435
4.033.572
4.261.438
4.515.114
Resto urbano, cabeceras
Población cabeceras según el
Grupos
Proyecciones número de estudiantes en postsecundaria*
dane
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
1.398.667
252.289
282.557
365.296
468.568
601.035
5,11%
1.407.531
1.412.640
386.183
417.727
480.374
529.338
583.293
2,43%
1.382.883
1.456.082
145.656
154.023
180.967
197.673
215.923
2,32%
784.128
854.307
de edad
2008
2010
2015
2020
2025
0-4
1.420.599
1.435.481
1.439.633
1.445.297
1.450.983
5-9
1.435.476
1.419.693
1.453.335
1.448.986
1.444.650
10-14
1.470.941
1.461.428
1.433.044
1.458.473
1.484.353
15-19
1.424.516
1.437.427
1.431.868
1.415.170
20-24
1.285.019
1.338.989
1.402.440
25-29
1.112.870
1.159.639
1.313.364
Sub total 0 -29
1.026.637 1.195.579 1.400.250
3,41%
30-34
987.423
1.033.682
1.145.716
1.303.683
1.483.430
60.947
63.802
70.717
80.467
91.562
2,39%
35-39
932.920
931.374
1.033.381
1.148.650
1.276.777
25.531
25.488
28.280
31.435
34.941
1,85%
40 +
4.303.934
4.619.343
5.338.355
6.104.023
6.979.509
28.171
30.235
34.941
39.953
45.683
2,84%
114.648
119.526
133.939
151.855
172.186
2,39%
898.776
973.833
Subtotal 30 +
Total
14.373.698 14.837.056 15.991.136 17.114.696 18.387.091
1.160.575 1.347.434 1.572.437
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
25-29
3,29%
* Supone el aumento de las tasas de asistencia escolar del 2008 a la misma tasa que crecieron entre los años 2001 y 2005. (Ver tasas de asistencia).
29-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Grupos
Total
de Edad
Cabeceras
15-19
-0,29%
20-24
0,25%
-0,10%
0,23%
0,24%
25-29
1,19%
1,35%
0,65%
Subtotal 15 -29
0,96%
1,01%
30-34
1,73%
35-39
Valle del
Cauca
Resto
Cabeceras
-0,53%
-0,11%
-0,66%
-0,17%
0,56%
0,73%
0,52%
1,03%
1,58%
0,49%
0,62%
0,25%
0,65%
1,33%
2,37%
1,61%
0,41%
0,88%
1,46%
2,39%
1,82%
2,02%
2,40%
1,75%
1,19%
1,52%
1,85%
40 +
2,74%
2,54%
2,62%
2,96%
2,46%
2,39%
2,84%
Subtotal 30 +
2,39%
2,44%
2,38%
2,33%
1,93%
2,04%
2,59%
Total
2,12%
2,17%
1,92%
2,03%
1,61%
1,84%
2,35%
Antioquia
Atlántico
Bogotá D. C.
Santander
0,11%
Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de asistentes a programas de posgrado
Grupos
Total
de Edad
Cabeceras
15-19
-0,29%
20-24
0,25%
-0,10%
0,23%
0,24%
25-29
1,19%
1,35%
0,65%
Subtotal 15 -29
0,76%
0,90%
30-34
1,73%
35-39
Valle del
Cauca
Resto
Cabeceras
-0,53%
-0,11%
-0,66%
-0,17%
0,56%
0,73%
0,52%
1,03%
1,58%
0,30%
0,60%
0,13%
0,47%
1,11%
2,37%
1,61%
0,41%
0,88%
1,46%
2,39%
1,82%
2,02%
2,40%
1,75%
1,19%
1,52%
1,85%
40 +
2,74%
2,54%
2,62%
2,96%
2,46%
2,39%
2,84%
Subtotal 30 +
2,17%
2,36%
2,03%
1,47%
1,70%
1,94%
2,47%
Total
1,57%
1,80%
0,64%
1,02%
1,01%
1,45%
1,92%
Antioquia
Atlántico
Bogotá D. C.
Santander
0,11%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 5. Tasas promedio de crecimiento 2008-2025 de personas con título universitario
30-
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
5.060
5.115
5.019
4.915
4.813
-0,29%
4.362
4.410
4.327
4.237
4.149
-0,29%
20-24
130.264
133.598
140.000
137.939
135.909
0,25%
28.032
28.749
30.127
29.683
29.246
0,25%
25-29
385.307
398.187
428.631
449.687
471.778
1,19%
40.521
41.876
45.077
47.292
49.615
1,19%
Subtotal 15 -29
520.632
536.900
573.650
592.541
612.499
0,96%
72.915
75.034
79.531
81.212
83.010
0,76%
30-34
406.519
427.455
470.164
506.391
545.409
1,73%
33.343
35.061
38.564
41.535
44.735
1,73%
35-39
331.118
332.141
372.840
410.038
450.947
1,82%
19.967
20.029
22.483
24.726
27.193
1,82%
de edad
40 +
1.225.981 1.310.534 1.505.607 1.715.091 1.953.722
2,74%
34.703
37.096
42.618
48.547
55.302
2,74%
Subtotal 30 +
1.963.618 2.070.129 2.348.611 2.631.520 2.950.078
2,39%
88.013
92.185
103.664
114.808
127.230
2,17%
Total
2.484.250 2.607.029 2.922.262 3.224.061 3.562.577
2,12%
160.928
167.220
183.195
196.020
210.240
1,57%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 6. Proyecciones del número de estudiantes de educación post-secundaria-modelo
demográfico básico*
Antioquia, 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
15.953
16.665
17.372
16.504
15.680
-0,10%
3.039
3.174
3.309
3.144
2.987
-0,10%
25-29
46.005
48.195
54.433
56.109
57.836
1,35%
6.063
6.351
7.173
7.394
7.622
1,35%
Sub total 15 -29
61.958
64.860
71.805
72.613
73.517
1,01%
9.101
9.526
10.482
10.538
10.609
0,90%
de Edad
15-19
31-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
30-34
43.133
45.900
51.641
57.719
64.514
2,37%
2.931
3.119
3.510
3.923
4.384
2,37%
35-39
32.311
32.054
36.638
40.845
45.535
2,02%
3.590
3.562
4.071
4.538
5.059
2,02%
40 +
159.044
169.507
192.977
217.425
244.970
2,54%
6.362
6.780
7.719
8.697
9.799
2,54%
Subtotal 30 +
234.487
247.461
281.256
315.989
355.019
2,44%
12.883
13.461
15.300
17.158
19.243
2,36%
Total
296.446
312.321
353.061
388.603
428.535
2,17%
21.985
22.987
25.782
27.696
29.851
1,80%
Atlántico, 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
2.261
2.265
2.286
2.295
2.304
0,11%
2.056
2.059
2.078
2.086
2.094
0,11%
20-24
16.805
16.906
17.137
17.303
17.470
0,23%
4.042
4.066
4.122
4.161
4.202
0,23%
25-29
32.274
33.566
34.853
35.450
36.057
0,65%
1.886
1.962
2.037
2.072
2.107
0,65%
Subtotal 15 -29
51.341
52.736
54.276
55.047
55.831
0,49%
7.983
8.086
8.236
8.319
8.403
0,30%
30-34
29.289
31.205
35.506
36.992
38.540
1,61%
874
931
1.060
1.104
1.150
1,61%
35-39
25.227
25.249
29.093
33.227
37.947
2,40%
610
611
704
804
918
2,40%
40 +
81.643
86.930
98.678
112.127
127.408
2,62%
189
201
228
259
294
2,62%
Subtotal 30 +
136.159
143.384
163.277
182.345
203.896
2,38%
1.673
1.743
1.992
2.167
2.363
2,03%
Total
187.500
196.120
217.553
237.393
259.726
1,92%
9.657
9.829
10.228
10.486
10.766
0,64%
de edad
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Total nacional cabeceras
32-
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
41.482
41.149
44.111
43.643
43.180
0,24%
7.977
7.913
8.483
8.393
8.304
0,24%
25-29
130.394
132.106
128.411
137.703
147.667
0,73%
21.878
22.165
21.545
23.104
24.776
0,73%
Sub total 15 -29
171.877
173.255
172.521
181.346
190.847
0,62%
29.856
30.079
30.028
31.497
33.080
0,60%
30-34
145.651
153.705
164.690
160.344
156.112
0,41%
12.988
13.706
14.686
14.298
13.921
0,41%
35-39
103.224
105.581
120.763
129.509
138.889
1,75%
6.769
6.923
7.919
8.492
9.107
1,75%
40 +
451.327
482.544
559.336
645.929
745.929
2,96%
6.323
6.761
7.837
9.050
10.451
2,96%
Subtotal 30 +
700.202
741.829
844.789
935.782
1.040.930
2,33%
26.080
27.390
30.441
31.840
33.479
1,47%
Total
872.079
915.085
1.017.310 1.117.128 1.231.777
2,03%
55.936
57.469
60.469
63.338
66.559
1,02%
de edad
15-19
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Bogotá Distrito Capital cabeceras
Santander, 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
5.099
5.133
5.222
4.879
4.559
-0,66%
1.457
1.467
1.492
1.394
1.303
-0,66%
25-29
15.837
16.125
16.468
16.880
17.302
0,52%
2.639
2.688
2.745
2.813
2.884
0,52%
Sub total 15 -29
20.935
21.258
21.690
21.759
21.861
0,25%
4.096
4.154
4.237
4.207
4.186
0,13%
de Edad
15-19
33-
16.749
17.373
18.488
18.960
19.443
0,88%
1.332
1.382
1.471
1.508
1.547
0,88%
35-39
14.248
14.124
15.279
16.323
17.438
1,19%
1.231
1.221
1.320
1.411
1.507
1,19%
40 +
46.839
49.857
56.523
63.424
71.168
2,46%
2.020
2.151
2.438
2.736
3.070
2,46%
Subtotal 30 +
77.836
81.354
90.290
98.706
108.049
1,93%
4.584
4.753
5.229
5.655
6.124
1,70%
Total
98.771
102.613
111.979
120.466
129.911
1,61%
8.680
8.907
9.466
9.862
10.310
1,01%
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
-0,53%
431
434
414
404
394
-0,53%
20-24
11.634
11.884
12.416
11.843
11.296
-0,17%
2.493
2.547
2.661
2.538
2.421
-0,17%
25-29
23.323
24.020
25.608
26.685
27.806
1,03%
3.217
3.313
3.532
3.681
3.835
1,03%
Sub total 15 -29
35.388
36.337
38.438
38.932
39.497
0,65%
6.141
6.293
6.607
6.622
6.650
0,47%
30-34
40.803
42.550
46.448
49.306
52.340
1,46%
3.949
4.118
4.495
4.772
5.065
1,46%
35-39
33.272
33.255
36.603
39.717
43.095
1,52%
1.664
1.663
1.830
1.986
2.155
1,52%
40 +
110.749
117.559
133.040
148.664
166.123
2,39%
5.292
5.617
6.357
7.103
7.938
2,39%
Subtotal 30 +
184.824
193.364
216.091
237.687
261.558
2,04%
10.904
11.398
12.682
13.861
15.158
1,94%
Total
220.212
229.702
254.529
276.618
301.055
1,84%
17.045
17.691
19.289
20.483
21.808
1,45%
de Edad
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
30-34
34-
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
1.766
1.782
1.775
1.754
1.734
-0,11%
1.454
1.467
1.462
1.445
1.428
-0,11%
20-24
51.792
53.967
56.524
56.730
56.936
0,56%
10.960
11.420
11.962
12.005
12.049
0,56%
25-29
156.347
162.918
184.515
194.281
204.565
1,58%
15.203
15.842
17.942
18.892
19.892
1,58%
Sub total 15 -29
209.905
218.667
242.814
252.765
263.234
1,33%
27.617
28.730
31.365
32.341
33.368
1,11%
30-34
162.454
170.064
188.496
214.486
244.058
2,39%
13.983
14.638
16.224
18.461
21.006
2,39%
35-39
135.397
135.172
149.977
166.706
185.302
1,85%
7.952
7.939
8.809
9.791
10.883
1,85%
40 +
496.285
532.655
615.564
703.853
804.805
2,84%
14.485
15.546
17.966
20.543
23.490
2,84%
Subtotal 30 +
794.135
837.891
954.037
1.085.044 1.234.164
2,59%
36.420
38.123
42.999
48.795
55.379
2,47%
1.004.040 1.056.558 1.196.851 1.337.809 1.497.398
2,35%
64.037
66.853
74.364
81.137
88.747
1,92%
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.
V. 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. Desafortunadamente el snies aún adolece de algunos problemas7 que hacen difícil su
análisis, aunque también se debe reconocer que estos problemas se han venido solucionando con el paso
del tiempo.
7
En general, los principales problemas de dicha base de datos tienen que ver con la falta de información para algunos años
y los problemas de clasificación. Como se menciona en el texto, el Ministerio de Educación ha hecho esfuerzos importantes para
solucionar estos problemas y en los años recientes se han alcanzado progresos importantes. Sin embargo, cuando se trata de la
estimación de tendencias los problemas de años pasados, cuya solución ya no es posible, puede generar dificultades que se deben
tener en cuenta.
35-
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 coeficiente β1 se puede interpretar como la tasa de crecimiento exponencial promedio de la serie. 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, por un lado, y las estimadas a partir de la información
por departamentos, por otro lado, se debe fundamentalmente al periodo cubierto por la información.
Debido a limitaciones de información las series por departamento comienzan en el año 2001, mientras
que las otras series se inician en 1986.
En general, el tipo de instituciones que más ha crecido en términos de matrícula total es el de aquellas
conocidas como institutos tecnológicos, y las que menos han crecido son aquellas conocidas como institutos técnicos profesionales. En cuanto a áreas del conocimiento, el mayor crecimiento está en las carreras
de Bellas Artes y las de Matemáticas y Ciencias Naturales (que tienen una importancia relativa muy
pequeña, como se puede ver en el cuadro 8) y las carreras de Ciencias Económicas, Administrativas y
Contables.
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), matriculados totales y graduados, por carácter de las instituciones postsecundarias, por áreas
básicas del conocimiento y por departamento. Debido a la disponibilidad de información las estimaciones de tendencias por carácter y áreas del conocimiento cubren (más o menos) el periodo 1986-2008.
En el caso de departamentos el periodo es más reducido (2001-2008).
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, para efectos de la estimación de la tendencia, t va de 1 a 23, mientras para efectos de proyección va de 24 a
40, excepto en el caso las proyecciones de departamento/región en donde, por falta de datos, la estimación de la tendencia implica
que t va de 1 a 8 y las proyecciones de 9 a 25. Ciertamente, 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.
36-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Por Departamentos/Regiones, el principal crecimiento se encuentra por fuera de los cinco departamentos más importantes, es decir, en el llamado “Resto”, que en términos relativos representa la parte
más pequeña del estudiantado total del país. Dentro de los cinco departamentos más importantes, Santander y Valle del Cauca son los que tuvieron el mayor crecimiento en matrícula total, mientras que Bogotá presentó el menor crecimiento, aunque representa más del 30% del estudiantado postsecundario.
A partir de dichas tendencias se pueden hacer proyecciones del número de estudiantes de pregrado
hasta el año 2025. Los resultados de dichas proyecciones se presentan en el apéndice estadístico a la sección V, al final del documento. 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, sin desconocer que hay diferencias, estas se encuentran dentro de un margen muy razonable.
Para ilustrar este punto el cuadro 9 presenta las proyecciones del total de estudiantes de pregrado, realizadas con los dos modelos demográficos y las proyecciones hechas a partir de las tendencias históricas.
Como se puede ver, las diferencias entre los resultados del modelo demográfico revisado y las proyecciones hechas con las tendencias son prácticamente iguales en el año 2025. La diferencia más importante
está en las proyecciones hechas a partir de las tendencias estimadas con las cifras por departamentos,
pero, como se dijo anteriormente, 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.
Cuadro 7. Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008
Carácter de la institución
Nuevos (primíparos)
Matrícula total
Graduados
Universidad
4,75%
5,50%
6,16%
Institución Universitaria
5,71%
6,04%
7,99%
Instituto Tecnológico
3,01%
10,45%
3,18%
Instituto Técnico Profesional
0,72%
1,01%
-0,81%
4,52%
5,90%
5,83%
Total Nacional
37-
Áreas del conocimiento
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Nuevos (primíparos)
Matrícula total
Graduados
Agronomía, Veterinaria y afines
5,27%
4,59%
4,63%
Bellas Artes
13,83%
13,99%
15,53%
Ciencias de la Educación
0,36%
1,27%
0,05%
Ciencias de la Salud
5,63%
5,42%
4,39%
Ciencias Sociales y Humanas
7,90%
7,48%
9,54%
Economía, Administración, Contaduría y afines
6,98%
6,98%
9,03%
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines
6,96%
7,44%
9,14%
Matemáticas y Ciencias Naturales
6,96%
8,32%
9,49%
4,52%
5,90%
5,95%
Total nacional
Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )2001-2008
Departamento
Nuevos (primíparos)
Matrícula total
Graduados
Antioquia
8,24%
4,89%
1,67%
Atlántico
3,42%
3,92%
-4,91%
Bogotá D. C.
8,91%
2,97%
2,07%
Santander
5,07%
5,50%
-2,63%
Valle del Cauca
4,52%
4,98%
1,96%
Cinco departamentos anteriores
7,60%
3,91%
1,13%
Resto
10,21%
11,35%
0,82%
8,21%
6,24%
1,00%
Total nacional
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Tasas de crecimiento anual de población de pregrado (β1 )1986-2008
38-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Por carácter de la institución
Nuevos alumnos
Matrícula total
Alumnos graduados
Universidad
66.70%
60.29%
71.92%
Institución universitaria
24.18%
17.47%
20.17%
Instituto tecnológico
4.77%
19.69%
3.62%
Instituto técnico profesional
4.35%
2.55%
4.29%
100.00%
100.00%
100.00%
Nuevos alumnos
Matrícula total
Alumnos graduados
Agronomía, Veterinaria y afines
1.12%
1.06%
1.18%
Bellas Artes
3.70%
2.82%
3.19%
Ciencias de la Educación
7.13%
7.12%
8.26%
Ciencias de la Salud
6.13%
6.37%
6.67%
Ciencias Sociales y Humanas
14.05%
12.54%
19.84%
Economía, Administración, Contaduría y afines
22.45%
17.69%
23.16%
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines
22.03%
18.83%
18.99%
Matemáticas y Ciencias Naturales
1.43%
1.53%
1.57%
No Clasificados
21.96%
32.03%
17.14%
100.00%
100.00%
100.00%
Nuevos alumnos
Matrícula total
Alumnos graduados
Antioquia
13.87%
13.72%
13.84%
Atlántico
4.62%
5.45%
4.50%
Bogotá D. C.
41.82%
30.49%
45.03%
Santander
5.64%
5.82%
5.58%
Total
Por área básica del conocimiento
Total Nacional
Por región-departamento
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 8. Distribución porcentual de los estudiantes de pregrado en el 2008
según diferentes criterios
39-
7.74%
7.74%
7.81%
Cinco departamentos anteriores
73.70%
63.22%
76.76%
Resto
26.30%
36.77%
23.24%
100.00%
100.00%
100.00%
Total Nacional
Cuadro 9. Número total de alumnos proyectados de acuerdo a diferentes fuentes
2015
2020
2025
Modelo demográfico
2.234.021
2.258.819
2.288.311
Modelo demográfico revisado
2.677.766
3.116.568
3.671.114
Carácter de instituciones
2.020.687
2.714.629
3.646.885
Áreas del conocimiento
2.020.687
2.714.629
3.646.885
Regiones-departamentos
2.249.150
3.071.922
4.195.676
Tendencias (ver apéndice estadístico):
VI. 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, con una serie de variables socioeconómicas observables,
y si efectivamente se ha terminado el bachillerato relacionar este evento con el de asistir al sistema educativo. 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. El siguiente esquema resume
el procedimiento en referencia.
40-
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. 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, 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.
Las variables utilizadas en las dos estimaciones fueron las mismas: la edad de la persona en forma
cuadrática, el ingreso familiar per cápita (medido en miles de pesos) también en forma cuadrática, el
sexo de la persona, 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, 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-
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. Las formas cuadráticas se usan como una forma de estimar efectos
diferenciales para diferentes niveles de las respectivas variables. En el caso de la edad, la hipótesis es que
a medida que aquella aumenta también aumenta la probabilidad de que una persona tenga bachillerato,
pero dicha probabilidad aumenta cada vez menos. Para esto se requiere que el coeficiente del término
lineal sea positivo y el del término cuadrático (edad al cuadrado) sea negativo10. De manera similar,
los aumentos en el ingreso familiar aumentan la probabilidad de que las personas estudien, pero dicho
efecto aumenta cada vez menos. En otras palabras, se espera que tanto la edad como el ingreso familiar
tengan efectos positivos pero decrecientes (rendimientos decrecientes) sobre la probabilidad de estudio.
Se hicieron estimaciones para todas las áreas metropolitanas y para las áreas metropolitanas de Bogotá
y Cali por separado.
La información utilizada corresponde a la Gran Encuesta Integrada de Hogares del dane para el segundo trimestre del 2008, de donde se tomaron solo las áreas metropolitanas, porque son más relevantes para los propósitos de las predicciones de este documento.
Antes de presentar los resultados de las regresiones probit, se presentan en el cuadro 10 los quintiles
de ingreso que serán importantes para contextualizar dicho análisis. Cada celda presenta el nivel de ingreso que separa los dos quintiles. Por ejemplo, en las 13 áreas metropolitanas el 20% más pobre de la
población tiene un ingreso familiar per cápita de $140.375 o menos; el 80% más pobre de la población
(cuatro primeros quintiles) tiene un ingreso familiar per cápita de $820.000 o menos
VI.1.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.
El cuadro 11 presenta las estimaciones sobre la probabilidad de que una persona entre 15 y 19 años de
edad haya terminado bachillerato, y en el cuadro 12 la probabilidad de que esté recibiendo educación
superior, dado que la persona ha terminado bachillerato. En dichos cuadros se presentan dos modelos:
el primero incluye variables cuantitativas (dummy) que identifican las ciudades, 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, a partir del cual el efecto consistirá en aumentarla.
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
tales variables. En cada modelo se presentan tres columnas: la primera indica el coeficiente de regresión
probit asociado con cada variable; la segunda indica el efecto marginal de dicha variable, es decir, el
aumento o disminución en la probabilidad respectiva que se genera por un pequeño cambio en el valor
de la variable explicativa11. Finalmente, en la tercera columna se presenta el coeficiente Z cuyo valor
indica los niveles de significancia del coeficiente (y del efecto marginal). Si el valor de Z es superior a
1,96 (o menor de -1,96) el coeficiente tiene un nivel de significancia de 5% (o más). Para un nivel de
significancia de 1% el valor crítico de Z es 2,57 (o -2,57).
En la parte de abajo de cada cuadro se presenta información relevante para evaluar la calidad de las
estimaciones en general, y los estimativos de las probabilidades estimadas por el modelo, como el estadístico Ch-cuadrado, la razón de verosimilitud y el Pseudo R-cuadrado. También se incluyen dos
estimaciones adicionales: los valores críticos de la edad y del ingreso familiar per cápita. Dichos valores
corresponden al punto donde la forma cuadrática de la variable respectiva maximiza la probabilidad,
dado que las demás variables están en sus niveles promedio. Debe señalarse que, en general, los coeficientes de las variables que entran en forma cuadrática en las regresiones no se pueden analizar independientemente, puesto que no se trata de variables independientes sino de la misma variable.
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. En general, la calidad de las estimaciones es buena. 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 el caso de la edad, la probabilidad de que tener título de bachiller se maximiza alrededor de
los 25 años. 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, lo cual corresponde a
niveles de ingreso del 20% más alto de la población, según se puede observar en el cuadro 10. La conclusión que se puede derivar de estas observaciones es que, en efecto, la edad y el ingreso de la familia
juegan un papel determinante en lo referente a que las personas logren terminar secundaria.
11 Debe recordarse que en el modelo probit los efectos marginales tienen el mismo signo que el coeficiente de regresión de la
variable, pero que la magnitud de dicho efecto depende del valor que tomen las variables explicativas. En este caso, para el cálculo
de los efectos marginales se usan los promedios de todas las variables.
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Con respecto al resto de las variables incluidas, que miden el efecto de algunas características socioeconómicas, 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. Las mujeres tienen una probabilidad
de haber terminado bachillerato que es 6,6 puntos porcentuales mayor que la de los hombres de características similares.
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. Por ejemplo, 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. Si el padre tuvo educación terciaria el
incremento en la probabilidad es de 18,4 puntos porcentuales. Algo similar se puede decir con respecto
a la educación de la madre.
El efecto de la ciudad de residencia es interesante. 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. Los coeficientes de Medellín, 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, en comparación con
lo que sucede en las otras ciudades del grupo de control. Sin embargo, solo Bogotá presenta resultados
estadísticamente significativos. Por otro lado, en Cali la variable correspondiente es negativa y significativa, 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).
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, supuestamente, en un programa de
educación superior. El análisis de estos resultados ofrece particularidades importantes que se discutirán
a continuación.
Primero, la estructura de signos de los coeficientes de regresión de la edad no es la esperada. Lo que se
espera, de acuerdo con la hipótesis de rendimientos decrecientes, es que el término lineal tuviera signo
positivo y el cuadrático negativo, pero en este caso los dos términos tienen signo negativo. Sin embargo,
el hecho de que el nivel crítico de la edad sea negativo (-49 años) indica que el efecto de esta variable
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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.
Es decir, los aumentos en edad hacen que disminuya la demanda por servicios educativos de educación
superior.
El efecto del ingreso familiar per cápita es muy fuerte y tiene la estructura de signos esperada. Esta
evidencia sugiere que, en efecto, las familias con mayor ingreso tienen una probabilidad muy superior
de asistir a la universidad que las de menor ingreso. 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.
Como la medida que se usa es el ingreso familiar per cápita, esta medida se controla por el efecto del
tamaño de la familia.
El sexo de la persona tiene un efecto significativo aunque no muy grande. Según las estimaciones, las
mujeres tienen una probabilidad de asistir a educación postsecundaria que es 1,5 puntos porcentuales
más alta que la de los hombres.
El efecto de la educación de los padres es positivo, significativo, de magnitud considerable y además
su efecto marginal crece con el nivel educativo: a medida que la educación de los padres aumenta, la
probabilidad de que los hijos tengan educación aumenta también a una tasa creciente. El hecho de que
los padres hayan alcanzado educación superior, en especial el hecho de que la madre haya alcanzado
dicho nivel, tiene un efecto muy fuerte sobre la probabilidad de que los hijos asistan a la universidad o
tengan un grado superior; si el padre tiene educación superior la probabilidad de que el joven demande
servicios de este nivel educativo es 20,5 puntos porcentuales más alta que en el caso de que el padre no
la tuviera. En el caso de la madre el incremento en probabilidad es casi 21,6 puntos porcentuales12.
El efecto de las ciudades indica que las únicas que muestran un efecto significativo son Cali y Barranquilla, sin embargo, tales efectos son negativos. Los jóvenes que viven en dichas ciudades tienen una
probabilidad menor, si se compara con la de aquellos que viven en el resto de las ciudades, de asistir a
educación postsecundaria. La diferencia en el caso de Barranquilla es de -4,2 puntos. El caso de Cali
12 En el modelo estimado no se pueden sumar los efectos del padre y de la madre, pues cada uno de ellos es independiente.
Es posible estimar un modelo diferente en el que las dos variables interactúen, lo cual permitiría conocer el efecto conjunto de
ambas.
45-
VI.2.Asistencia a pregrados resultados para Bogotá y Cali
El cuadro 12 muestra resultados de estimaciones separadas para las áreas metropolitanas de Bogotá y
Cali, lo que nos permite profundizar en los fenómenos de asistencia universitaria en estas dos ciudades13.
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. Por ejemplo, se encuentra que la edad tiene un efecto cuadrático y significativo sobre la probabilidad de terminar bachillerato. El nivel de la edad crítica es de casi
25 años, lo que indica que a partir de dicho punto incrementos en la edad, posiblemente, disminuyen
la probabilidad de que los jóvenes terminen bachillerato.
Lo mismo sucede con el ingreso familiar per cápita que también tiene un efecto cuadrático y significativo. 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).
Ser mujer tiene un efecto positivo significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato, la diferencia es de casi 5 puntos porcentuales con respecto a los hombres.
Los niveles educativos de los padres tienen efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de culminar bachillerato, sin embargo, es el de la madre, en especial, el que resulta más significativo.
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 5,2 puntos
porcentuales la probabilidad de que los jóvenes puedan asistir a la universidad.
Con el fin de comparar la sensibilidad de los resultados con respecto a la inclusión de las ciudades
mencionadas, se corrió el mismo modelo excluyendo dichas variables. Los resultados son casi idénticos
a los descritos anteriormente. Sin embargo, el test de verosimilitud para la hipótesis nula, en donde las
ciudades en conjunto no tienen ningún efecto, no permite rechazar dicha hipótesis ni en el modelo para
estimar la probabilidad de tener bachillerato ni en el modelo de asistencia a universidad.
13 Cuando la ciudad se representa con una variable cuantitativa (dummy) en el modelo, como se hace en el cuadro 11, 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, con respecto a las demás. Sin embargo, cuando se estiman regresiones diferentes para cada ciudad, se supone que
el efecto de cada variable explicativa es diferente, lo cual da más riqueza al análisis.
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
En cuanto a la probabilidad de estar asistiendo a universidad, se pueden resaltar los siguientes factores.
En primer lugar: la edad, que tiene efecto negativo pero no significativo y, aunque la evidencia no es
sólida, podría decirse que a medida que aumenta la edad la probabilidad de asistir al sistema educativo
disminuye.
En segundo lugar: el ingreso familiar, que tiene un efecto muy significativo sobre la probabilidad de
asistir a la educación superior, pues, a medida que aumenta el ingreso de las familias, es más probable
que los jóvenes estén en el sistema educativo superior. Dicho efecto, como se ha planteado, está sujeto
a rendimientos decrecientes, es decir, 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. 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.
El sexo de la persona, a diferencia del modelo anterior, no es significativo. No hay evidencia de que
los hombres y las mujeres tengan diferencias en la probabilidad de asistir al sistema educativo superior.
La educación de los padres también tiene efectos positivos y crecientes muy fuertes y significativos.
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, aumentando la probabilidad en 23 puntos
porcentuales.
El caso de Cali
Los resultados para Cali se presentan, como ya se dijo, en el cuadro 12 en las últimas columnas de la
derecha. Los resultados muestran algunos aspectos interesantes y varias particularidades que se mencionan a continuación.
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 24,5 años. 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. La educación
de los padres también tiene efectos positivos, significativos e importantes sobre la probabilidad de que
los jóvenes tengan bachillerato. Llama la atención el hecho de que el valor crítico del ingreso familiar
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
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per cápita (valor en el que se maximiza la probabilidad de tener bachillerato para la población de 15 a
29 años) sea tan bajo, solo $17.250, hecho que lo pone en el primer quintil. 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. Aunque puede haber explicaciones sociológicas y demográficas para este
resultado, ciertamente no es el que se esperaba. Al igual que en los casos anteriores, el ingreso familiar
no parece ser un factor importante en la determinación de este evento.
La probabilidad de que los jóvenes estén asistiendo a educación postsecundaria se comporta de manera
similar a lo ya encontrado en Bogotá; la edad no parece tener un efecto significativo, 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. Por otro lado, la educación de los padres también tiene fuertes
efectos positivos y significativos, pero no hay mucha diferencia entre el efecto de la educación del padre
y el de la madre. Al igual que en el caso anterior, el valor crítico del ingreso familiar per cápita es mucho
menor de lo que se encuentra en otras ciudades ($9.094). Esto puede significar que el ingreso familiar
no está asociado con mayor estudio para el grupo de edad de 15 a 29 años, sea porque no consideran
el estudio importante o porque posponen sus decisiones para edades posteriores. Sin embargo, 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 esfuerzos que se hicieron para encontrar la posible ocurrencia de
algún error en el manejo de la información estadística no arrojaron ningún resultado14.
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. Esto se puede evidenciar en la probabilidad que se observa al final de los cuadros 11 y 12. Dicha
probabilidad representa la proporción de la muestra que asiste al sistema universitario y, 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. 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, excepto en el caso de
Cali.
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
VI.3.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. En general, 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; Pa es la probabilidad de que una persona que haya terminado bachillerato asista a
la educación superior; y Ps es la probabilidad de que una persona asista a la universidad dado que tiene
entre 15 y 29 años de edad. Ps también podría interpretarse como la tasa promedio de asistencia a la
educación superior de la población entre 15 y 29 años.
Los valores estimados de Pb y Pa para el año 2008 se presentan al final de cada uno de los cuadros 11 y
12. Por ejemplo, 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 78,13% 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 29,39%.
A partir de estas ecuaciones, y haciendo algunos supuestos sobre el comportamiento de las variables
explicativas, se pueden hacer estimaciones sobre el número de estudiantes que asisten al sistema educativo en postsecundaria. En el ejercicio que se presenta a continuación suponemos que el ingreso familiar
per cápita aumenta anualmente, lo cual nos permite hacer predicciones para el periodo 2010-2025. Más
específicamente se toman dos escenarios: uno en el que el ingreso familiar per cápita aumenta a una
tasa de 1,5% anual y otro en el que aumenta a una tasa de 2,5%. Se supone que las demás variables se
mantienen constantes.
La base para la estimación del número de estudiantes que cursan educación superior es la población
cuya edad está entre 15 y 29 años. Los resultados de dichas estimaciones se presentan en el cuadro 13.
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
apreciar, en el caso de Cali es 0,24 (o 24%), mientras que para Bogotá es de 37,8% y para el total de
áreas metropolitanas es de 32,4%.
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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. Para fines
de comparación se incluyen también en el cuadro mencionado las predicciones hechas a partir del modelo demográfico revisado.
Como puede apreciarse para el total de cabeceras, las predicciones a partir de los modelos probits son
mayores que las del modelo demográfico revisado, 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, suponiendo un crecimiento del ingreso familiar per cápita de 1,5%, sean casi idénticas.
En general, 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), excepto en los casos
de Bogotá y el Valle del Cauca. 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. 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.
Debido a lo anterior, y al hecho de que Bogotá y Cali son sedes de la Universidad Javeriana, se hicieron
proyecciones usando funciones probit especialmente calculadas para las dos ciudades que se presentaron
en el cuadro 12. Dichas predicciones se presentan en el cuadro 14.
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. Sin embargo, en el
caso de Cali las predicciones del modelo probit siguen mostrando tasas de crecimiento mayores que las
del demográfico.
VI.4.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, a continuación se hace un intento para estimar las
probabilidades de que las personas de 25 años de edad y más demanden dichos servicios.
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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. Según los resultados, dicha probabilidad está explicada bastante
bien por las variables utilizadas. 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. Este comportamiento probablemente está relacionado con las diferencias intergeneracionales en los logros educativos, 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.
Los resultados no muestran ninguna evidencia de que haya diferencia entre hombres y mujeres, 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 1,96 o superior).
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. Además, como se ha observado ya en otros resultados, los niveles educativos de las madres
tienen, ceteris paribus, o manteniendo todo lo demás constante, un efecto mayor que el de los padres.
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
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El modelo que se usa es muy similar a los anteriores. 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.
Los resultados se presentan en la tabla 15, para las 13 áreas metropolitanas, y en los cuadros 16 y 17,
para Bogotá y Cali respectivamente. Las variables explicativas que se utilizan son las mismas que se usaron para las regresiones anteriores. Sin embargo, dado que las personas que se incluyen en la muestra
ya son mayores de 25 años y, probablemente, se encuentran vinculadas al mercado laboral15, el uso del
ingreso familiar como variable explicativa puede generar problemas pues no es completamente exógeno.
Por esta razón, se estimaron regresiones que incluyen y que excluyen dicho ingreso.
15 También quienes se encuentran estudiando cursos de posgrado trabajan, puesto que la mayoría de las maestrías y especializaciones en Colombia son nocturnas.
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Si se comparan ciudades, se encuentra que el hecho de vivir en Bogotá aumenta en casi 5 puntos
porcentuales la probabilidad de tener un grado universitario, con respecto a la que tienen los que viven
en otras áreas metropolitanas. 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). Sin embargo, vivir en Medellín o Cali está asociado con menores probabilidades de tener
un título universitario. En el caso de Medellín la probabilidad es menor 2,7 puntos porcentuales y en
Cali, ceteris paribus, o manteniendo todo lo demás constante, es menor 4,3 puntos porcentuales. En otras
palabras, la probabilidad de tener un título universitario para quienes viven en Cali es 4,3 puntos porcentuales menor que la de aquellos que viven en otras ciudades.
Como se dijo anteriormente, la inclusión del ingreso familiar per cápita puede generar problemas de
endogeneidad, 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, no es tanto un determinante de sus logros educativos sino un resultado de dichos logros. Esto hace del ingreso una variable endógena más que exógena, por lo tanto incluirla puede generar sesgos e inconsistencias en los resultados.
Por esa razón se presentan dos versiones del primer modelo, uno que incluye y otro que excluye dicha
variable. Desde el punto de vista cualitativo los resultados son muy similares. Con estas clarificaciones
se puede ver que el ingreso familiar per cápita tiene un efecto muy fuerte y significativo, y que aumenta
la probabilidad de tener un título universitario a una tasa decreciente, pero su efecto se extiende hasta
el quintil 5 de la distribución de ingresos.
Si se pasa ahora al segundo modelo, que estima la probabilidad de que una persona que tenga un título
universitario también tenga un posgrado o esté cursándolo, podemos resaltar los siguientes resultados:
• La edad tiene un claro y significativo efecto cuadrático sobre dicha probabilidad. El efecto es positivo
hasta la edad de 54 años. Hay alguna evidencia de que las mujeres tienen una menor probabilidad
de tener o estar haciendo posgrados, pero no es suficientemente fuerte para que sea significativa.
• Por otro lado, la educación de los padres, especialmente la de la madre, resulta importante para
la determinación de la probabilidad de estudios de posgrado. 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, en este último caso, el efecto de que el padre tenga educación secundaria ni siquiera es
estadísticamente significativo.
52-
Los casos de Bogotá y Cali
Los resultados para estas dos ciudades, presentadas en los cuadros 16 y 17, son similares a los de las 13
áreas metropolitanas. Por esta razón nos limitaremos únicamente a señalar los aspectos en que difieren
o que son especialmente interesantes.
En cuanto a la probabilidad de tener un título universitario, la única diferencia notable que se observa es que en el caso de Bogotá el coeficiente de la variable sexo tiene signo negativo, aunque no es
significativo, lo cual es evidencia, aunque débil, de que las mujeres probablemente tienen una menor
probabilidad de tener un título universitario de pregrado. El caso de Cali es similar al de las 13 áreas
metropolitanas (efecto positivo) y aunque no tiene la robustez necesaria para ser significativo, el coeficiente Z es bastante alto.
Las principales diferencias se encuentran en la ecuación que estima la probabilidad de tener o estar
cursando estudios de posgrado y están asociadas, fundamentalmente, con los bajos niveles de significancia de las variables explicativas. En general, 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. 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.
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, las demás no presentan
evidencia de ser diferentes al grupo de control. 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.
• La inclusión del ingreso per cápita no afecta los resultados descritos. Dicha variable, con los problemas que ya se mencionaron, aumenta de manera significativa la probabilidad de tener o estar
haciendo estudios de posgrado.
Resumen de los resultados de modelos probit
En general, se encontró que las principales explicaciones acerca de los logros educacionales están bastante bien expuestas por las variables incluidas en los modelos de regresión. Dado que la población objetivo
de las políticas educativas es joven, la edad juega un papel importante en la explicación de los logros
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Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
educacionales. Lo mismo puede decirse del ingreso familiar, especialmente en cuanto a la explicación
de logos a nivel de pregrado. La educación de los padres es, en general, un importante factor explicativo
de los logros educativos y, en muchos casos, la educación de la madre resulta más determinante que la
del padre.
En cuanto a las ciudades, los resultados muestran que vivir en Bogotá está asociado con una probabilidad mayor de logro educativo que en el resto de áreas metropolitanas, pero vivir en Cali tiene el efecto
contrario (una menor probabilidad de logro).
Las proyecciones de la población con bachillerato y de la población asistente a educación superior,
hechas a partir de los modelos probabilísticos, tienden a ser mayores que las de los modelos demográficos presentados anteriormente, pero la tasa de crecimiento implícita es menor. Esto hace que, bajo
los supuestos de crecimiento de alrededor de 2,5% en el ingreso per cápita (que puede equivaler a un
crecimiento económico sostenido de largo plazo de 4 o 4,5% anual), para el año 2025 los dos métodos
de predicción converjan.
Finalmente, se estimaron modelos probabilísticos para calcular la demanda por educación de posgrado. La edad de las personas y la educación de los padres resultan ser importantes factores de logro educativo a este nivel, no así los ingresos familiares. Esto probablemente se debe a que cuando se trata de
personas que demandan servicios educativos de posgrado, los ingresos del hogar son, en gran parte, los
que dichos demandantes tienen, por lo tanto estos ingresos son más el resultado de sus logros educativos
que la causa de dichos logros, es decir, tienen un alto componente endógeno.
Cuadro 10. Quintiles del ingreso familiar per cápita
Quintil
Trece áreas metropolitanas
Bogotá
Cali
Primero
$ 140.375
$ 200.000
$ 150.000
Segundo
$ 250.000
$ 350.000
$ 253.833
Tercero
$ 416.667
$ 550.958
$ 425.000
Cuarto
$ 820.000
$ 1.016.667
$ 866.671
Quinto
$ 403.000.000
$ 403.000.000
$ 285.000.000
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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
0,91889
0,27115
33,32
-0,08253
-0,02843
-2,25
0,91941
0,27152
33,36
-0,08606
-0,02966
-2,35
Años de edad al cuadrado
-0,01843
-0,00544
-30,96
-0,00083
-0,00028
-1,04
-0,01844
-0,00544
-30,99
-0,00075
-0,00026
-0,95
Ingreso familiar per cápita
0,00025
0,00007
19,99
0,00008
0,00003
12,97
0,00025
0,00007
20,08
0,00008
0,00003
13,73
Ingreso familiar per cápita
al cuadrado
-6,250E-10
-1,840E10
-18,03
-6,030E-10
-2,080E10
-18,93
-6,240E-10
-1,840E10
-18,08
-6,500E-10
-2,240E10
-20,47
sexo (mujeres = 1)
0,22160
0,06565
11,5
0,04280
0,01473
1,96
0,22113
0,06556
11,48
0,04338
0,01493
1,99
Padre alcanzó educación
secundaria
0,55600
0,14996
22,95
0,22032
0,07704
8,48
0,55521
0,14990
22,98
0,21077
0,07369
8,14
Padre alcanzó educación
superior
0,82025
0,18374
18,06
0,55589
0,20562
15,79
0,82603
0,18484
18,22
0,54652
0,20207
15,59
Madre alcanzó educación
secundaria
0,58116
0,16093
24,89
0,18984
0,06579
7,38
0,58258
0,16144
24,97
0,19052
0,06606
7,42
Madre alcanzó educación
superior
0,78905
0,17452
15,77
0,57915
0,21625
14,79
0,79323
0,17534
15,88
0,58274
0,21771
14,91
Medellín**
0,04008
0,01168
1,26
0,04540
0,01578
1,29
Barranquilla**
0,03464
0,01011
1,03
-0,12579
-0,04209
-3,3
Bogotá**
0,12819
0,03625
3,46
0,06960
0,02433
1,85
Bucaramanga**
-0,02803
-0,00835
-0,75
0,06495
0,02270
1,54
Cali**
-0,09969
-0,03036
-2,75
-0,15675
-0,05192
-3,59
Intercepto
-11,19630
-35,8
1,44819
-35,82
1,48151
Número observaciones
Ch-cuadrado
Prob Ch-cuadrado == 0
3,47
11,19529
23483
16946
23483
16946
5269,47
3510,46
5245,35
3476,85
0
0
0
0
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 11. Modelo probit para predicción de asistencia a educación superior
3,55
55-
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
0,1897
0,1645
0,1888
0,1629
-11253,319
-8916,3274
-11265,376
-8933,1343
24,94
-49,94
24,94
-57,42
$ 202.880
$ 62.521
$ 203.285
$ 61.385
dF/dx
Probabilidad observada
0,72163
0,32385
0,72163
0,32385
Probabilidad predicha
0,78130
0,29390
0,78100
0,29421
z
* Dado que terminaron secundaria.
** Grupo de referencia = resto de áreas metropolitanas (Manizales, Pasto, Pereira, Cúcuta, Ibagué, Montería, Cartagena y Villavicencio)
Cuadro 12. 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
1,02527
0,18333
10,06
-0,03317
-0,01237
-0,28
1,03546
0,31925
10,36
0,01312
0,00408
0,09
Años de edad al cuadrado
-0,02066
-0,00369
-9,4
-0,00184
-0,00068
-0,73
-0,02117
-0,00653
-9,86
-0,00272
-0,00085
-0,87
Ingreso familiar per cápita
0,00051
0,00009
6,26
0,00011
0,00004
5,61
0,00073
0,00023
7,65
0,00029
0,00009
5,07
Ingreso familiar per cápita al
-1,240E-09
cuadrado
-2,220E10
-5,84
-4,670E-10
-1,740E10
-4,08
-2,120E-08
-6,550E09
-4,53
-1,590E-08
-4,950E09
-3,93
sexo (mujeres = 1)
0,27089
0,04896
3,85
-0,04125
-0,01539
-0,59
0,23267
0,07191
3,33
0,08205
0,02545
0,98
Padre alcanzó educación
secundaria
0,50444
0,07817
5,33
0,30601
0,11613
3,46
0,78895
0,21396
9,12
0,19475
0,06156
2,03
56-
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
0,60017
0,08715
4,27
0,46104
0,17633
4,37
0,69902
0,17284
4,17
0,43329
0,14679
3,1
Madre alcanzó educación
secundaria
0,59671
0,09766
6,86
0,13916
0,05210
1,59
0,53682
0,15595
6,43
0,24777
0,07787
2,6
Madre alcanzó educación
superior
0,71336
0,09434
4,27
0,59531
0,22993
5,05
0,60000
0,15018
2,87
0,62288
0,22008
3,81
-10,72
0,95326
0,71
-12,69543
-11,12
-0,04098
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)
-12,40777
2062
1620
1793
1231
475,82
401,24
503,27
241,87
0
0
0
0
0,222
0,1867
0,2257
0,1669
-833,65057
-873,88015
-863,29831
-603,56214
24,82
-9,03
24,45
2,41
$ 204.637
$ 119.593
$ 17.250
$ 9.094
-0,02
Probabilidad observada
0,78565
0,37840
0,68656
0,27539
Probabilidad predicha
0,89740
0,35669
0,76359
0,24005
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Ecuaciones para Bogotá
57-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Años
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
Total cabeceras
Proyecciones modelo demográfico revisado
1.809.667 1.893.975 2.065.290 2.166.046 2.265.636
1,32%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
2.041.807 2.097.396 2.191.776 2.227.124 2.267.039
0,62%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
2.041.807 2.103.600 2.216.601 2.274.395 2.341.492
0,81%
Proyecciones modelo probit
Cabeceras Antioquia
Proyecciones modelo demográfico revisado
172.169
259.231
268.810
265.917
263.360
2,50%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
280.537
290.659
304.911
305.722
307.124
0,53%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
280.537
291.518
308.361
312.204
317.198
0,72%
Proyecciones modelo probit
Cabeceras Atlántico
Proyecciones Modelo Demográfico Revisado
112.242
117.878
131.365
144.173
157.111
1,98%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
133.516
136.127
449.561
143.620
146.975
0,56%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
133.516
136.532
142.056
146.684
151.827
0,76%
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cuadro 13. Proyecciones del número de estudiantes en educación postsecundaria
según el modelo probit*
Proyecciones Modelo Probit
Distrito Capital
Proyecciones modelo demográfico revisado
493.112
516.377
579.407
626.734
673.114
1,83%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
445.186
451.923
461.079
470.138
480.775
0,45%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
445.186
453.253
466.272
480.061
496.474
0,64%
Proyecciones modelo probit
58-
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cabeceras Santander
Proyecciones modelo demográfico revisado
78.108
88.566
112.066
128.354
142.728
3,55%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
90.526
91.649
240.434
88.050
84.979
-0,37%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
90.526
91.921
92.647
89.924
87.778
-0,18%
Proyecciones modelo probit
Cabeceras Valle del Cauca
Proyecciones modelo demográfico revisado
145.507
148.902
153.954
152.578
151.633
0,24%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
223.110
228.272
235.492
236.035
237.108
0,36%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
223.110
228.955
238.189
246.094
250.006
0,67%
Proyecciones modelo probit
* Basadas en el modelo estimado en el cuadro 2.
Cuadro 14. 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
493.112
516.377
579.407
626.734
673.114
1,83%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
610.140
621.345
639.005
656.762
676.928
0,61%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
610.140
624.497
651.016
679.075
711.137
0,90%
Proyecciones modelo probit
59-
2008
2010
2015
2020
2025
Tasa crecimiento
anual promedio
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Cabeceras Valle del Cauca
Proyecciones modelo demográfico revisado
145.507
148.902
153.954
152.578
151.633
0,24%
Crecimiento ingreso 1,5% anual
183.615
189.540
200.067
205.379
211.505
0,83%
Crecimiento ingreso 2,5% anual
183.615
191.253
206.917
218.396
231.958
1,37%
Proyecciones modelo probit
* Basadas en los modelos estimados en el cuadro 3.
Cuadro 15. 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
0,07709
0,02465
17,58
0,07703
0,02460
17,46
0,07731
0,02565
8,85
0,07656
0,02537
8,74
Años de edad al cuadrado
-0,00065
-0,00021
-14,24
-0,00067
-0,00021
-14,51
-0,00071
-0,00024
-7,82
-0,00071
-0,00024
-7,8
Ingreso familiar per cápita
0,00006
0,00002
17,39
0,00002
0,00001
5,63
Ingreso familiar per cápita
al cuadrado
0,00000
0,00000
-14,6
0,00000
0,00000
-4,59
sexo (mujeres = 1)
0,00417
0,00133
0,24
-0,00544
-0,00174
-0,31
-0,05716
-0,01899
-1,76
-0,06047
-0,02006
-1,86
Padre alcanzó educación
secundaria
0,30471
0,10231
12,96
0,29156
0,09760
12,32
0,00438
0,00145
0,1
-0,00460
-0,00152
-0,1
Padre alcanzó educación
superior
0,84093
0,30929
25,56
0,79992
0,29318
24,13
0,18876
0,06439
3,65
0,16666
0,05661
3,2
Madre alcanzó educación
secundaria
0,40125
0,13531
17,62
0,38128
0,12814
16,63
0,11199
0,03744
2,66
0,10809
0,03607
2,56
Madre alcanzó educación
superior
0,84517
0,31493
19,28
0,82378
0,30638
18,68
0,28765
0,10101
4,56
0,27701
0,09698
4,39
Medellín**
-0,08600
-0,02689
-3,00
-0,13934
-0,04286
-4,77
-0,01414
-0,00468
-0,26
-0,06442
-0,02101
-1,17
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Años
60-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Coeficiente
dF/dx
Z
Coeficiente
dF/dx
Z
Coeficiente
dF/dx
Z
Coeficiente
dF/dx
Z
Barranquilla**
-0,01518
-0,00483
-0,51
0,01247
0,00399
0,42
-0,48214
-0,13977
-8,15
-0,46602
-0,13554
-7,86
Bogotá**
0,14143
0,04685
4,88
0,11769
0,03872
4,03
0,01233
0,00410
0,25
-0,00599
-0,00198
-0,12
Bucaramanga**
0,00838
0,00269
0,23
-0,00087
-0,00028
-0,02
-0,06160
-0,02010
-0,91
-0,07555
-0,02452
-1,11
Cali**
-0,13937
-0,04276
-4,03
-0,15257
-0,04654
-4,38
0,01687
0,00562
0,26
0,00659
0,00219
0,1
Intercepto
-2,94499
-28,92
-2,94929
-28,81
-2,54384
12,38
-2,53813
Número observaciones
Ch-cuadrado
Prob Ch-cuadrado == 0
Pseudo R2
Razón de verosimilitud
Nivel crítico de educación
26062
26062
7062
7062
3279,11
3607,1
233,9
266,24
0
0
0
0
0,1077
0,1185
0,028
0,0319
-13586,397
-13422,405
-4060,6632
-4044,4958
59,16
57,64
54,12
53,67
Nivel crítico de ingreso
familiar per cápita (000)
$ 172.360
12,33
$ 124.863
Probabilidad observada
0,27097
0,27097
0,27853
0,27853
Probabilidad predicha
0,25300
0,25232
0,27194
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. 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
0,07581
0,02781
6,31
0,07453
0,02735
6,19
0,0396196
0,0139872
1,85
0,03816
0,01189
1,76
Años de edad al cuadrado
-0,00061
-0,00022
-5,05
-0,00061
-0,00022
-5,01
-0,00042
-0,00015
-1,92
-0,00042
-0,00013
-1,88
0,00002
0,00001
3,13
0,00007
0,00002
3,5
Ingreso familiar per cápita
61-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Coeficiente
dF/dx
Z
Ingreso familiar per cápita
al cuadrado
Coeficiente
dF/dx
Z
0,00000
0,00000
-2,65
Coeficiente
dF/dx
Z
Coeficiente
dF/dx
Z
0,00000
0,00000
-2,67
sexo (mujeres = 1)
-0,08229
-0,03021
-1,55
-0,09032
-0,03317
-1,7
-0,01371
-0,00484
-0,16
-0,02327
-0,00725
-0,27
Padre alcanzó educación
secundaria
0,46578
0,17716
6,43
0,45134
0,17158
6,2
0,13434
0,04808
1,11
0,14477
0,04608
1,19
Padre alcanzó educación
superior
0,91517
0,35068
10,34
0,89882
0,34465
10,12
0,26057
0,09364
1,97
0,23297
0,07437
1,75
Madre alcanzó educación
secundaria
0,30797
0,11546
4,38
0,29063
0,10887
4,11
0,16276
0,05794
1,43
0,11195
0,03518
0,97
Madre alcanzó educación
superior
0,74817
0,29020
6,58
0,73045
0,28343
6,4
0,25614
0,09365
1,67
0,21067
0,06858
1,36
Intercepto
-2,79920
-9,81
-2,76199
-9,65
-1,57616
-3,11
-1,62094
Número observaciones
2679
2679
954
954
Ch-cuadrado
471,9
482,68
23,97
39,72
0
0
0,0012
0
0,1353
0,1384
0,0202
0,0334
-1508,4613
-1503,0697
-581,99953
-574,1259
61,18
46,81
45,75
45,76
Prob Ch-cuadrado == 0
Pseudo R2
Razón de verosimilitud
Nivel crítico de educación
Nivel crítico de ingreso
familiar per cápita (000)
$ 189.845
-3,16
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
$ 30.459
Probabilidad observada
0,35610
0,35610
0,31447
0,31447
Probabilidad predicha
0,34118
0,34130
0,31049
0,24081
62-
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-
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.
De esta forma, los parámetros δj y θk se pueden interpretar como premios porcentuales que reciben los
trabajadores por logros educativos superiores a la educación básica. Según lo anterior, 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, M2 y M3 y por lo tanto solo se estiman premios a la tasa de retorno por lo logros educativos asociados con educación superior.
Resultados de la estimación del modelo
La estimación se hizo por mínimos cuadrados ordinarios para las áreas metropolitanas de la ciudad,
usando el segundo trimestre de la encuesta continua de hogares (abril, mayo y junio) del 2008. Se hicieron estimaciones para el conjunto de las áreas metropolitanas, usando variables dummy para identificar
Bogotá y Cali, y también se hicieron estimaciones separadas para cada una de estas ciudades. En las
estimaciones se usaron tres medidas de ingresos laborales, a saber: el ingreso laboral total por hora, 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. También se hicieron estimaciones incluyendo y excluyendo
las variables cualitativas asociadas con educación media. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas 1, 2 y 3, respectivamente.
66-
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, pero los coeficientes R-cuadrado son bajos. 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. Sin embargo, los altos niveles de significancia estadística permiten hacer un análisis
interesante.
A. Resultados para áreas metropolitanas
Estos resultados se presentan en la tabla S1. En general, todas las variables que miden el nivel de capital
humano (educación y experiencia) son significativas a niveles muy altos (más del 1%). Algunos de los
resultados puntuales más interesantes son los siguientes:
1. La evidencia indica que las mujeres ganan, en general, menos que los hombres. El coeficiente de
sexo es negativo y significativo. Las diferencias más grandes se encuentran entre los trabajadores
independientes con diferencias superiores al 30% (las de asalariados están entre 7% y 8,3%).
2. Los trabajadores asalariados tienen ingresos mayores que los independientes con diferencias entre
16% y 17%.
3. Los ingresos laborales en Bogotá son significativamente superiores a los del resto de áreas metropolitanas. 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. No se encuentran diferencias significativas entre los ingresos de los trabajadores en Cali y el resto de
las áreas metropolitanas, excepto en el caso de los trabajadores independientes que ganan aproximadamente 6% más que sus similares del resto de áreas metropolitanas.
Premios a logros educativos
Como se mencionó anteriormente, la introducción de interacciones entre las variables dummy que representan niveles logrados y los años de educación aprobados permite estimar tasas de retorno diferenciales. Los parámetros estimados asociados con dichas interacciones se pueden interpretar como premios
a la tasa de retorno asociados con dichos logros. Se estimaron dos tipos de modelos: en uno se incluyen
todas las interacciones entre las variables dummy y los años de educación, lo cual supone implícitamente
que el mercado comienza a diferenciar la contribución de la educación a partir de la terminación de pri67-
Anexo
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
maria. En el segundo modelo solo se incluyen las interacciones relacionadas con la educación superior.
Los resultados de estos ejercicios se presentan en la tabla S1 y sobre ellos se pueden hacer las siguientes
observaciones:
1. La mayoría de los premios estimados son estadísticamente significativos (por lo menos al 5%), excepto los premios a la educación media sin título. Una forma de interpretar este resultado es que es
necesario, por lo menos, 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.
2. Hay evidencia de que la educación media técnica (completa) mejora la tasa de retorno a la educación, pero no parece ser lo mismo con la educación media académica, especialmente en el caso de
los trabajadores independientes.
3. La educación superior muestra premios estadísticamente significativos para todos los niveles. Sin
embargo, vale la pena resaltar que los premios más altos son los correspondientes a la educación
superior terminada y a los posgrados. La educación superior técnica recibe premios inferiores a los
de la educación superior incompleta.
4. En general, cuando se trata de educación superior completa o posgrados, los premios son mayores
para los trabajadores independientes que para los asalariados.
B. Resultados para Bogotá y Cali
Como ya se anotó, el mismo modelo Spline se estimó por separado para las áreas metropolitanas de
Bogotá y Cali. Los resultados de estas estimaciones se presentan en las tablas S2 y S3, respectivamente.
Los resultados, en general, no son muy diferentes a los obtenidos para el conjunto de áreas metropolitanas. Por tal razón a continuación se resaltan solo los aspectos particulares más relevantes de dichas
estimaciones.
1. 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.
2. Lo mismo sucede con la variable que mide el efecto de ser trabajador independiente, es decir, no
hay evidencia suficientemente fuerte para concluir que los trabajadores independientes en Bogotá y
Cali obtienen ingresos diferentes a los asalariados.
68-
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. Dichas estimaciones se presentan en las tablas S4A y S4B. 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. Algunas de las conclusiones más
interesantes son las siguientes:
1. Cali tiene, en general, tasas de retorno altas en comparación con el resto de áreas metropolitanas,
mientras que Bogotá tiene tasas relativamente bajas. Este resultado posiblemente refleja la situación
relativa de la oferta y demanda por trabajo calificado. En general, cuando la oferta de trabajo calificado es relativamente baja, las tasas de retorno son altas y viceversa. De esta manera, el hecho de
que Cali tenga las tasas de retorno más altas, especialmente para la educación superior y los posgrados, puede reflejar una situación de baja oferta de capital humano (relativos bajos niveles de logro
educativo).
2. Las tasas de retorno a la educación parecen tener una tendencia creciente. Es decir, aumentan con
los niveles educativos. Así, por ejemplo, las tasas más bajas son las que se pagan a los niveles de
educación básica y media incompleta, mientras que las más altas son las de educación superior con
título y las de posgrados. 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, las altas tasas de retorno de la educación superior y
los posgrados deberían atraer estudiantes a dichos niveles. Sin embargo, si hay problemas de acceso
debido a costos, a falta de oferta de programas de calidad, a falta de apoyo económico (crédito), o
a cualquier otro factor, 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.
3. Finalmente, vale la pena mencionar que los trabajadores independientes, en general, tienen tasas de
retorno más altas que los asalariados, especialmente cuando se trata de educación superior y posgrados.
Anexo
C. Estimación de retornos por nivel educativo
69-
La situación descrita se puede ilustrar en el siguiente gráfico:
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
Anexo
Gráfico 3. Tasas de retorno para asalariados (Asal) e independientes (Indep) en Bogotá y Cali
14,00%
12,00%
10,00%
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
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. 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). Puede haber varias explicaciones para este resultado; una de estas apunta a la existencia de una
demanda latente por servicios de educación superior y posgrados, que puede tener que ver con la existencia de barreras institucionales y/o extrema lentitud en los procesos de ajuste. La naturaleza de dichas
barreras o lentitud del ajuste son probablemente puntos importantes en la agenda investigativa sobre
educación para el futuro inmediato.
70-
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. 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). López encuentra que durante este periodo el empleo formal de mano de obra no calificada (educación secundaria o
menos) se mantuvo estancado, mientras que el de mano de obra calificada aumentó. El peso del empleo
calificado pasó de representar el 22% del empleo moderno en 1984, a representar el 53% en el 2010,
mientras que el del empleo no calificado cayó del 78% al 47% en el mismo periodo. 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. 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 cambio tecnológico, probablemente, ha
aumentado la demanda por capital y por trabajo calificado (complementario del capital), pero sustituto
del trabajo no calificado. 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.
18 López, Hugo. 2011. “El Mercado Laboral Colombiano: Tendencias de Largo Plazo”. Bogotá: Banco de la República
(borrador no publicado).
71-
Tabla S1. 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
0,09469
58,53
0,05256
12,26
0,06075
23,72
0,07768
30,38
0,04061
5,14
0,05335
12,07
0,10819
59,90
0,05900
14,40
0,062706 24,31
Experiencia
β2
0,02724
19,72
0,02837
19,92
0,02806
19,92
0,02568
10,49
0,02750
10,87
0,02715
10,83
0,02736
17,84
0,02915
18,84
0,029021 18,94
Experiencia al
cuadrado
β3
-0,00032
-13,54 -0,00038
-15,73
-0,00037 -15,63
-0,00032
-6,47
-0,00038
-7,62
-0,00037
-7,50
-0,00030
-12,69
-0,00038
-15,75 -0,00037
-15,8
Sexo (mujer = 1)
β4
-0,18825
-15,01 -0,19866
-15,87
-0,19669 -15,72
-0,07043
-3,57
-0,08372
-4,23
-0,08095
-4,09
-0,34979
-25,01
-0,34575
-25,18 -0,34451
-25,1
Trabajador
independiente
β5
-0,16953
-12,89 -0,16025
-12,19
-0,16371 -12,47
Bogotá
β6
0,23165
10,69
0,22359
10,35
0,22111
10,24
0,18249
5,55
0,17976
5,47
0,17629
5,36
0,30263
11,97
0,26971
10,85
0,268514
10,8
Cali
β7
0,00130
0,06
0,01074
0,47
0,00678
0,30
-0,03941
-1,15
-0,03261
-0,95
-0,03699
-1,08
0,06695
2,40
0,07304
2,66
0,07034
2,57
Media sin título
δ1
-0,00706
-1,43
-0,00989
-1,19
-0,00336
-0,67
Media técnica
δ2
0,03606
4,34
0,03499
2,92
0,03413
3,18
Media
académica
δ3
0,00589
2,33
0,00843
1,92
0,00279
1,10
Superior sin
título
θ1
0,02599
8,14
0,02061
9,53
0,02613
4,86
0,01803
5,63
0,02604
7,57
0,023602
8,95
Superior técnica
θ2
0,02177
7,05
0,01626
8,24
0,02291
4,36
0,01458
5,04
0,01962
5,86
0,01714
6,82
Superior
académica
θ3
0,03216
10,48
0,02628
15,06
0,02392
4,42
0,01496
5,51
0,04781
15,36
0,045142 22,26
Posgrado
θ4
0,03894
11,18
0,03277
14,33
0,02889
4,83
0,01948
5,67
0,06345
16,68
0,060663 20,87
Intercepto
β0
6,92974
201,2
6,89529
215,7
7,03575
118,7
6,97565
132,7
6,69316
187,0
6,676794
6,64013
238,3
6,79407
161,3
6,36169
198,8
Número de
observaciones
39287
39287
39287
21313
21313
21313
17909
17909
17909
Estadístico F
685,75
369,33
467,26
183,22
90,05
115,52
851,81
462,5
599,76
R-cuadrado
0,1089
0,1163
0,1157
0,0491
0,0521
0,0514
0,2221
0,2515
0,251
Reflexión final: el contexto colombiano
Todos: Ingreso total por hora
197
* Estimadas con la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril, mayo y junio) del 2008.
72-
Tabla S2. 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
0,10711
19,79
0,03423
1,92
0,04867
4,78
0,08092
9,83
0,01373
0,46
0,02957
1,85
0,13425
22,71
0,05352
3,08
0,06517
6,17
Experiencia
β2
0,01996
4,15
0,02048
4,13
0,01990
4,07
0,02558
3,25
0,02596
3,19
0,02543
3,17
0,01247
2,37
0,01428
2,69
0,01373
2,61
Experiencia al
cuadrado
β3
-0,00019
-2,19
-0,00028
-3,14
-0,00026
-3,03
-0,00034
-2,16
-0,00043
-2,65
-0,00041
-2,59
-0,00002
-0,25
-0,00013
-1,50
-0,00012
-1,40
Sexo (mujer = 1)
β4
-0,14416
-3,34
-0,15393
-3,58
-0,15114
-3,51
-0,03290
-0,51
-0,04257
-0,66
-0,03927
-0,61
-0,28603
-5,87
-0,28167
-5,90
-0,27916
-5,86
independiente
β5
-0,03257
-0,71
-0,02073
-0,45
-0,02236
-0,49
Media sin título
δ1
-0,01472
-0,77
-0,01766
-0,62
-0,01449
-0,68
Media técnica
δ2
0,02580
0,20
0,03598
0,39
Media académica
δ3
0,01033
1,06
0,00913
0,92
Superior sin título
θ1
0,03074
2,64
0,02174
Superior técnica
θ2
0,03444
2,92
Superior académica
θ3
0,04522
Posgrado
θ4
Intercepto
β0
6,72918
71,17
0,01060
0,68
3,19
0,03125
1,68
0,02176
2,17
0,02882
2,41
0,02133
2,77
0,02508
3,74
0,03813
2,02
0,02813
2,93
0,02782
2,24
0,02013
2,43
3,77
0,03522
5,76
0,03363
1,71
0,02289
2,45
0,05973
5,01
0,05152
7,79
0,06025
4,61
0,04971
6,81
0,05649
2,66
0,04516
4,16
0,06621
4,98
0,05756
6,95
7,28758
54,47
7,21897
61,10
7,45696
34,57
7,37515
40,24
7,09996
50,83
7,04827
55,19
6,93469
50,19
6,50235
58,10
Número de
observaciones
3629
3629
3629
2145
2145
2145
1484
1484
1484
Estadístico F
88,05
41,52
55,05
27,39
13,03
16,11
153,34
65,36
89,67
R-cuadrado
0,1084
0,1211
0,1204
0,0487
0,0576
0,0569
0,2931
0,3281
0,3272
Reflexión final: el contexto colombiano
Todos: Ingreso total por hora
* Estimadas con base en la Gran Encuesta Integrada de Hogares del segundo trimestre (abril, mayo y junio) del 2008.
73-
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
0,10832
16,08
0,06066
3,35
0,05847
5,35
0,09449
9,42
0,05717
1,96
0,04764
2,84
0,12007
16,16
0,06551
3,69
0,06835
5,92
Experiencia
β2
0,02934
4,97
0,02857
4,71
0,02888
4,80
0,02592
2,63
0,02381
2,35
0,02506
2,49
0,03812
5,72
0,03855
5,71
0,03844
5,71
Experiencia al
cuadrado
β3
-0,00034
-3,21
-0,00038
-3,57
-0,00039
-3,65
-0,00036
-1,75
-0,00038
-1,86
-0,00041
-1,98
-0,00044
-4,23
-0,00050
-4,73
-0,00050
-4,73
Sexo (mujer = 1)
β4
-0,12518
-2,40
-0,14115
-2,72
-0,14105
-2,72
0,07677
1,01
0,06245
0,82
0,06248
0,82
-0,47014
-7,92
-0,46502
-7,96
-0,46506
-7,96
independientes
β5
-0,05377
-0,96
-0,05082
-0,91
-0,05332
-0,95
Media sin título
δ1
-0,02449
-1,24
-0,04340
-1,43
0,00052
0,03
Media técnica
δ2
0,04630
0,35
0,04638
0,30
Media académica
δ3
-0,00056
-0,05
-0,00515
-0,33
0,00236
0,22
Superior sin título
θ1
0,02723
2,14
0,02893
3,45
0,01865
0,97
0,02533
2,18
0,03633
2,61
0,03444
3,27
Superior técnica
θ2
0,02369
1,87
0,02534
3,06
0,02402
1,22
0,03064
2,59
0,01312
1,00
0,01124
1,17
Superior académica
θ3
0,02840
2,20
0,03012
3,91
0,01058
0,52
0,01762
1,60
0,05288
3,95
0,05085
5,54
Posgrado
θ4
0,05808
3,97
0,05983
6,10
0,05196
2,31
0,05918
4,28
0,06445
4,03
0,06227
5,14
Intercepto
β0
6,80153
46,59
6,80625
51,18
6,90115
30,64
6,93012
35,00
6,61522
41,17
6,60299
44,00
6,39844
57,11
6,52621
40,90
6,22135
45,48
Número de
observaciones
3152
3152
3152
1955
3152
1955
1181
1181
1181
Estadístico F
59,01
28,38
37,65
25,43
28,38
15,46
93,41
43,11
53,97
R-cuadrado
0,0857
0,097
0,0973
0,0496
0,097
0,0598
0,2411
0,2692
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, mayo y junio) del 2008.
74-
Tabla S4A. 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
5,26%
3,42%
6,07%
4,06%
1,37%
4,76%
5,90%
5,35%
6,55%
Media incompleta
β1+δ1
4,55%
1,95%
3,62%
3,07%
-0,39%
1,38%
5,56%
3,90%
6,60%
Media técnica
β1+δ2
8,86%
6,00%
10,70%
7,56%
1,37%
10,36%
9,31%
8,95%
6,55%
Media académica
β1+δ3
5,84%
4,46%
6,01%
4,90%
2,43%
5,20%
6,18%
6,26%
6,79%
Superior incompleta
β1+θ1
7,86%
6,50%
8,79%
6,67%
4,50%
7,58%
8,50%
8,23%
10,18%
Superior técnica
β1+θ2
7,43%
6,87%
8,43%
6,35%
5,19%
8,12%
7,86%
8,13%
7,86%
Superior académica
β1+θ3
8,47%
7,94%
8,91%
6,45%
4,74%
6,78%
10,68%
11,33%
11,84%
Posgrado
β1+θ4
9,15%
9,45%
11,87%
6,95%
7,02%
10,91%
12,25%
11,97%
13,00%
Niveles educativos
Básica
Reflexión final: el contexto colombiano
Ingresos laborales totales
*Estimadas incluyendo variables dummy para la educación media
Tabla S4B. 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
6,07%
4,87%
5,85%
5,34%
2,96%
4,76%
6,27%
6,52%
6,84%
Superior sin completar
β1+θ1
8,14%
7,04%
8,74%
7,14%
5,13%
7,30%
8,63%
8,65%
10,28%
Superior técnica
β1+θ2
7,70%
7,38%
8,38%
6,79%
5,77%
7,83%
7,98%
8,53%
7,96%
Superior académica
β1+θ3
8,70%
8,39%
8,86%
6,83%
5,25%
6,53%
10,78%
11,67%
11,92%
Posgrado
β1+θ4
9,35%
9,84%
11,83%
7,28%
7,47%
10,68%
12,34%
12,27%
13,06%
** Estimadas excluyendo variables dummy para educación media.
75-
Apéndice a la sección V
Proyecciones de las tendencias
A continuación se presentan los resultados de las proyecciones del número de estudiantes nuevos (primíparos), del número de estudiantes matriculados y del número de graduados cada año hasta el 2025.
Como ya se dijo, las proyecciones se hacen de acuerdo a tres formas de clasificación: por carácter de la
institución, por áreas del conocimiento y por región/departamento.
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. 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, el logaritmo de la suma no es igual a la suma de los logaritmos).
A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
1
1986
105.973
26.809
9.338
16.744
158.864
2
1987
94.537
28.667
11.963
17.966
153.133
3
1988
93.704
28.536
15.928
17.172
155.340
4
1989
92.224
31.043
16.407
17.297
156.971
5
1990
97.067
35.764
15.478
18.473
166.782
6
1991
7
1992
92.240
34.503
16.908
17.348
160.999
8
1993
104.804
33.050
21.877
14.710
174.441
9
1994
0
76-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
10
1995
132.525
50.456
26.145
15.284
224.410
11
1996
143.918
42.670
29.063
14.993
230.644
12
1997
162.217
53.693
25.790
11.972
253.672
13
1998
135.506
57.971
25.960
17.882
237.319
14
1999
121.840
49.446
23.043
12.917
207.246
15
2000
16
2001
17
2002
150.955
57.256
31.640
20.049
259.900
18
2003
179.479
62.727
27.203
21.697
291.106
19
2004
188.419
75.437
31.099
22.799
317.754
20
2005
214.168
76.856
26.518
17.859
335.401
21
2006
193.905
82.086
26.840
18.798
321.629
22
2007
287.718
87.463
14.988
19.064
409.233
23
2008
282.616
102.443
20.211
18.439
423.709
24
2009
248.594
97.003
29.789
18.781
377.743
25
2010
260.681
102.699
30.700
18.917
395.193
26
2011
273.356
108.729
31.637
19.053
413.450
27
2012
286.646
115.113
32.604
19.191
432.550
28
2013
300.583
121.872
33.600
19.329
452.532
29
2014
315.198
129.027
34.627
19.469
473.437
30
2015
330.523
136.603
35.685
19.609
495.308
31
2016
346.594
144.624
36.775
19.751
518.190
Apéndice a la sección V
A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos
77-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
32
2017
363.446
153.115
37.898
19.894
542.129
33
2018
381.117
162.105
39.056
20.037
567.173
34
2019
399.647
171.623
40.250
20.182
593.374
35
2020
419.078
181.700
41.479
20.328
620.786
36
2021
439.455
192.368
42.747
20.474
649.464
37
2022
460.821
203.663
44.053
20.622
679.467
38
2023
483.227
215.621
45.398
20.771
710.856
39
2024
506.722
228.281
46.785
20.921
743.695
40
2025
531.359
241.685
48.215
21.072
778.052
Intercepto (β0)
11,28415
10,11317
9,579635
9,667973
11,7581
Pendiente β1
0,0474761
0,0570555
0,0300947
0,0071931
0,0451612
Apéndice a la sección V
A.1. Proyecciones por carácter de la institución-primíparos
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
1
1986
285.342
71.321
21.121
31.902
409.686
2
1987
296.627
77.117
21.879
31.379
427.002
3
1988
318.593
81.922
33.327
31.004
464.846
4
1989
318.623
85.430
36.814
33.182
474.049
78-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
5
1990
327.845
98.475
36.434
35.328
498.082
6
1991
7
1992
339.543
103.087
40.597
36.502
519.729
8
1993
374.878
84.527
41.846
29.310
530.561
9
1994
10
1995
407.005
118.029
52.307
29.165
606.506
11
1996
433.896
116.581
54.391
25.337
630.205
12
1997
490.433
135.977
62.263
30.011
718.684
13
1998
557.702
174.067
67.489
34.129
833.387
14
1999
543.939
188.061
67.431
33.117
832.548
16
2001
655.613
203.796
76.872
40.962
977.243
17
2002
643.189
222.514
79.091
36.664
981.458
18
2003
692.515
204.057
113.608
39.852
1.050.032
19
2004
705.002
211.509
157.644
39.571
1.113.726
20
2005
796.448
213.631
150.220
35.425
1.195.724
21
2006
826.047
219.880
197.960
39.047
1.282.934
22
2007
848.463
234.999
242.929
36.738
1.363.129
23
2008
894.459
259.217
292.179
37.776
1.483.631
24
2009
951.832
288.228
235.439
38.354
1.417.898
25
2010
1.005.608
306.180
261.386
38.744
1.504.137
26
2011
1.062.422
325.251
290.192
39.138
1.595.621
0
Apéndice a la sección V
A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados
15
79-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
27
2012
1.122.445
345.510
322.173
39.537
1.692.669
28
2013
1.185.860
367.030
357.679
39.939
1.795.620
29
2014
1.252.858
389.891
397.098
40.345
1.904.832
30
2015
1.323.641
414.176
440.861
40.756
2.020.687
31
2016
1.398.423
439.973
489.446
41.171
2.143.588
32
2017
1.477.430
467.377
543.387
41.590
2.273.964
33
2018
1.560.901
496.488
603.272
42.013
2.412.270
34
2019
1.649.087
527.413
669.757
42.441
2.558.988
35
2020
1.742.256
560.263
743.568
42.873
2.714.629
36
2021
1.840.689
595.160
825.515
43.309
2.879.737
37
2022
1.944.683
632.230
916.492
43.750
3.054.887
38
2023
2.054.552
671.609
1.017.496
44.195
3.240.690
39
2024
2.170.628
713.441
1.129.631
44.645
3.437.794
40
2025
2.293.262
757.878
1.254.124
45.099
3.646.885
Intercepto
12,44713
11,12135
9,860092
10,31157
12,74764
Pendiente
0,0549589
0,0604232
0,1045464
0,0101263
0,0590436
Apéndice a la sección V
A.2. Proyecciones por carácter de la institución-total matriculados
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
80-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
1
1986
31.109
6.536
3.475
6.911
48.031
2
1987
32.493
7.063
3.686
6.655
49.897
3
1988
4
1989
35.199
9.198
5.584
4.903
54.884
5
1990
6
1991
42.838
12.096
5.814
7.389
68.137
7
1992
40.417
10.696
5.428
6.580
63.121
8
1993
44.217
10.240
6.753
5.520
66.730
9
1994
10
1995
46.969
15.382
8.469
6.974
77.794
11
1996
51.534
15.104
9.412
5.417
81.467
12
1997
56.432
17.425
10.806
4.941
89.604
13
1998
55.413
18.945
9.441
5.124
88.923
14
1999
52.237
15.455
10.046
6.843
84.581
Apéndice a la sección V
A.3. Proyecciones por carácter de la institución-graduados
0
15
16
2001
17
2002
79.160
29.780
17.803
5.153
131.896
18
2003
102.062
33.384
9.280
6.915
151.641
19
2004
91.543
39.523
9.852
4.971
145.889
20
2005
100.203
40.563
8.605
4.657
154.028
21
2006
100.264
32.784
8.797
5.548
147.393
22
2007
114.602
29.195
6.782
5.494
156.073
81-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Años
Universidad
Institución
universitaria
Instituto
tecnológico
Instituto técnico
profesional
Total
23
2008
101.812
28.549
5.122
6.080
141.563
24
2009
120.009
43.757
10.721
5.319
168.642
25
2010
127.632
47.395
11.068
5.276
178.773
26
2011
135.738
51.335
11.425
5.234
189.512
27
2012
144.360
55.603
11.795
5.192
200.897
28
2013
153.529
60.226
12.176
5.150
212.965
29
2014
163.280
65.233
12.569
5.108
225.759
30
2015
173.651
70.657
12.975
5.067
239.321
31
2016
184.680
76.531
13.395
5.026
253.698
32
2017
196.410
82.894
13.828
4.986
268.939
33
2018
208.885
89.786
14.274
4.946
285.095
34
2019
222.152
97.251
14.736
4.906
302.222
35
2020
236.262
105.337
15.212
4.866
320.377
36
2021
251.268
114.094
15.703
4.827
339.623
37
2022
267.227
123.580
16.211
4.788
360.026
38
2023
284.200
133.855
16.735
4.750
381.654
39
2024
302.250
144.984
17.276
4.711
404.581
40
2025
321.448
157.038
17.834
4.674
428.886
Intercepto
10,21743
8,769624
8,516685
8,773256
10,63541
Pendiente
0,061579
0,0798655
0,0318041
-0,0080897
0,0583384
Apéndice a la sección V
A.3. Proyecciones por carácter de la institución-graduados
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
82-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Agronomía,
Veterinaria
y afines
Bellas
Artes
Matemáticas
y Ciencias
Naturales
Sin
clasificar
Total
1
1986
2505
1444
1955
50.394
158864
2
1987
153.133
153133
3
1988
1968
917
25757
8430
14596
23537
25380
1524
53.231
155340
4
1989
2119
1373
24183
8640
15012
24474
26880
2029
52.261
156971
5
1990
2265
1445
22172
9295
16102
25544
27605
2003
60.351
166782
6
1991
7
1992
2171
2210
20080
9650
15665
29824
27816
2039
51.544
160999
8
1993
2061
2016
22927
10021
14941
36603
31242
1970
52.660
174441
9
1994
0
0
10
1995
2795
2847
22686
13542
25685
46398
42160
3471
64.826
224410
11
1996
2235
3415
23609
12908
24191
48941
51162
3590
60.593
230644
12
1997
2797
3525
41229
16463
27802
54027
50537
4176
53.116
253672
13
1998
2591
4486
29609
16431
28421
43648
47196
4136
60.801
237319
14
1999
2601
3104
18740
17018
28081
37127
49033
5060
46.482
207246
15
2000
16
2001
17
2002
4.741
12.520
20.212
20.752
44.762
68.381
82.855
5.677
0
259.900
18
2003
5.971
14.242
22.134
24.846
48.894
74.952
88.356
6.349
5.362
291.106
19
2004
6.133
14.818
26.141
23.043
61.188
83.359
87.797
6.696
8.579
317.754
20
2005
5.854
13.529
27.334
21.473
63.248
75.705
80.883
6.264
41.111
335.401
21
2006
4.400
14.077
21.864
20.846
57.343
72.214
78.364
5.660
46.861
321.629
22
2007
5.443
13.138
32.400
25.655
61.824
93.603
90.179
5.815
81.176
409.233
23
2008
4.726
15.662
30.203
25.988
59.521
95.142
93.349
6.064
93.054
423.709
Ciencias de
Ciencias
la Educación de la Salud
29301
9742
Ciencias
Sociales y
Humanas
16596
Economía,
Ingeniería,
Administración,
Arquitectura,
Contaduría y afines Urbanismo y afines
21021
25906
Apéndice a la sección V
A.4. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos
83-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Agronomía,
Veterinaria
y afines
Bellas
Artes
24
2009
5.863
21.588
26.153
28.731
72.846
104.303
109.817
8.119
377.743
25
2010
6.180
24.790
26.248
30.396
78.830
111.844
117.734
8.705
395.193
26
2011
6.514
28.467
26.344
32.157
85.306
119.930
126.223
9.332
413.450
27
2012
6.867
32.690
26.439
34.020
92.314
128.601
135.323
10.005
432.550
28
2013
7.238
37.538
26.536
35.991
99.898
137.898
145.079
10.727
452.532
29
2014
7.630
43.106
26.632
38.077
108.104
147.868
155.538
11.500
473.437
30
2015
8.043
49.500
26.729
40.283
116.985
158.559
166.752
12.329
495.308
31
2016
8.478
56.843
26.827
42.617
126.596
170.022
178.774
13.218
518.190
32
2017
8.937
65.274
26.924
45.086
136.996
182.315
191.663
14.171
542.129
33
2018
9.420
74.956
27.022
47.699
148.250
195.496
205.481
15.193
567.173
34
2019
9.930
86.074
27.121
50.463
160.429
209.630
220.295
16.288
593.374
35
2020
10.468
98.842
27.219
53.386
173.608
224.785
236.178
17.462
620.786
36
2021
11.034
113.503
27.318
56.480
187.871
241.037
253.205
18.721
649.464
37
2022
11.631
130.339
27.418
59.752
203.304
258.463
271.460
20.071
679.467
38
2023
12.260
149.672
27.518
63.215
220.006
277.150
291.031
21.518
710.856
39
2024
12.924
171.872
27.618
66.877
238.080
297.187
312.013
23.070
743.695
40
2025
13.623
197.366
27.718
70.752
257.639
318.673
334.508
24.733
778.052
Intercepto
7,411544
6,660488
10,08452
8,913903
9,301273
9,879761
9,935804
7,331198
11,7581
Pendiente
0,0526998
0,1383082
0,0036331
0,056326
0,078951
0,069804
0,0696153
0,0696174
0,0451612
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.4. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-primíparos
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
84-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Agronomía,
Veterinaria
y afines
Bellas
Artes
1
1986
8.317
3.543
2
1987
3
1988
8.591
3.065
89328
37954
51701
74945
81689
4
1989
8.680
3.666
90843
37839
53302
77884
5
1990
8.644
3.802
83746
38039
53617
6
1991
7
1992
8.951
5.293
79058
39677
8
1993
8.940
7.370
73639
42561
9
1994
10
1995
8.277
8.904
71620
50503
70040
139081
121824
11
1996
8.045
10.326
76985
47797
73084
153601
12
1997
9.276
12.057
97339
56626
84795
13
1998
9.613
14.396
109011
63546
14
1999
9.820
13.348
95525
15
2000
16
2001
17.434
28.534
17
2002
18.468
18
2003
19
Ciencias de
Ciencias
la Educación de la Salud
75487
36275
Ciencias
Sociales y
Humanas
46323
Economía,
Ingeniería,
Matemáticas y
Sin
Administración,
Arquitectura,
Ciencias
clasificar
Contaduría y afines Urbanismo y afines
Naturales
71946
75386
4377
Total
88.032
409686
427.002
427002
6420
111.153
464846
85663
6304
109.868
474049
81210
88022
6290
134.712
498082
61345
98655
94903
6506
125.341
519729
59982
111576
100191
6792
119.510
530561
0
0
8788
127.469
606506
132332
10188
117.847
630205
173869
147508
9552
127.662
718684
101611
199857
165219
13228
156.906
833387
63717
108385
202094
176499
14879
148.281
832548
107.932
85.185
152.498
274.733
291.557
19.192
178
977.243
32.927
111.956
86.989
160.514
256.706
293.624
20.231
43
981.458
18.609
36.762
92.695
90.350
167.747
261.520
289.959
22.054
70.336
1.050.032
2004
19.127
40.259
88.504
93.007
172.317
263.673
293.883
23.293
119.663 1.113.726
20
2005
18.111
37.979
93.191
91.033
176.797
247.247
281.395
22.863
227.108 1.195.724
21
2006
19.330
41.991
96.295
94.305
185.786
251.658
280.430
23.858
289.281 1.282.934
22
2007
16.805
40.146
105.428
91.150
176.212
245.300
275.023
22.736
390.329 1.363.129
23
2008
15.800
41.905
105.684
94.475
186.030
262.446
279.440
22.707
475.144 1.483.631
Apéndice a la sección V
A.5. Proyecciones por áreas básicas del conocimiento-total alumnos matriculados
85-
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-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del Cauca
Total
Resto
Total
1
2001
2
2002
33.931
14.300
111.653
15.553
24.300
199.737
53.270
253.007
3
2003
37.908
16.793
105.612
16.354
26.657
203.324
78.975
282.299
4
2004
43.328
17.427
109.503
16.858
27.850
214.966
92.355
307.321
5
2005
42.674
16.911
136.822
17.333
26.741
240.481
84.434
324.915
6
2006
43.815
17.953
131.690
18.225
25.864
237.547
73.009
310.556
7
2007
52.371
16.643
167.655
16.784
33.258
286.711
122.522
409.233
8
2008
58.783
19.593
177.191
23.912
32.779
312.258
111.451
423.709
9
2009
61.210
19.516
188.230
21.678
33.592
324.226
128.225
451.596
10
2010
66.465
20.194
205.767
22.806
35.146
350.378
142.004
490.258
11
2011
72.171
20.896
224.939
23.992
36.772
378.770
157.263
532.229
12
2012
78.366
21.622
245.896
25.241
38.473
409.599
174.162
577.794
13
2013
85.094
22.374
268.806
26.554
40.253
443.081
192.878
627.259
14
2014
92.399
23.151
293.851
27.936
42.116
479.453
213.604
680.959
15
2015
100.332
23.956
321.229
29.389
44.065
518.970
236.558
739.257
16
2016
108.945
24.788
351.157
30.918
46.103
561.912
261.978
802.545
17
2017
118.298
25.650
383.874
32.527
48.236
608.585
290.129
871.251
18
2018
128.454
26.541
419.640
34.220
50.468
659.322
321.306
945.840
19
2019
139.481
27.463
458.737
36.000
52.803
714.485
355.833
1.026.814
20
2020
151.455
28.418
501.477
37.873
55.246
774.470
394.071
1.114.720
21
2021
164.458
29.405
548.200
39.844
57.803
839.709
436.417
1.210.152
22
2022
178.576
30.427
599.275
41.917
60.477
910.673
483.314
1.313.754
23
2023
193.907
31.485
655.109
44.098
63.275
987.874
535.250
1.426.226
Apéndice a la sección V
A.7. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos
89-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del Cauca
Total
Resto
Total
24
2024
210.553
32.579
716.146
46.393
66.203
1.071.873
592.767
1.548.326
25
2025
228.629
33.711
782.868
48.807
69.266
1.163.281
656.465
1.680.879
Pendiente
0,0823618
0,0341617
0,0890812
0,0507235
0,04523
0,0759899
0,1020678
0,0821427
Intercepto
10,28081
9,571536
11,34369
9,527533
10,01496
12,0046
10,84293
12,28126
Apéndice a la sección V
A.7. Proyecciones por departamento / región-alumnos nuevos
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
A.8. Proyecciones por departamento / región-total matriculados
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del Cauca
Total
Resto
Total
1
2001
151.618
67.540
345.478
58.922
84.462
708.020
269.223
977.243
2
2002
142.924
65.756
389.804
61.370
80.505
740.359
241.099
981.458
3
2003
140.011
66.120
364.455
59.885
89.393
719.864
330.168
1.050.032
4
2004
149.694
67.184
395.433
63.943
91.369
767.623
346.103
1.113.726
5
2005
159.105
83.770
375.184
76.035
101.622
795.715
400.009
1.195.724
6
2006
170.199
86.033
399.512
76.194
103.094
835.032
447.902
1.282.934
7
2007
188.969
80.727
420.924
75.651
108.566
874.837
488.290
1.363.127
8
2008
203.556
80.831
452.313
86.407
114.901
938.008
545.623
1.483.699
9
2009
201.778
88.625
447.642
88.610
120.210
946.865
617.196
1.547.207
10
2010
211.884
92.168
461.127
93.622
126.349
985.151
691.369
1.646.746
11
2011
222.496
95.854
475.018
98.918
132.801
1.025.088
774.456
1.752.690
12
2012
233.639
99.687
489.328
104.513
139.583
1.066.751
867.528
1.865.449
90-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del Cauca
Total
Resto
Total
13
2013
245.341
103.673
504.069
110.425
146.711
1.110.219
971.785
1.985.463
14
2014
257.629
107.819
519.254
116.671
154.204
1.155.576
1.088.571
2.113.198
15
2015
270.532
112.130
534.896
123.270
162.078
1.202.907
1.219.393
2.249.150
16
2016
284.081
116.614
551.010
130.243
170.355
1.252.303
1.365.936
2.393.849
17
2017
298.309
121.277
567.609
137.610
179.055
1.303.859
1.530.090
2.547.858
18
2018
313.250
126.126
584.708
145.393
188.199
1.357.676
1.713.972
2.711.774
19
2019
328.938
131.170
602.322
153.617
197.810
1.413.857
1.919.953
2.886.236
20
2020
345.413
136.415
620.467
162.306
207.912
1.472.513
2.150.687
3.071.922
21
2021
362.713
141.869
639.159
171.487
218.529
1.533.757
2.409.151
3.269.554
22
2022
380.879
147.542
658.413
181.187
229.689
1.597.710
2.698.676
3.479.901
23
2023
399.955
153.442
678.248
191.435
241.418
1.664.498
3.022.995
3.703.780
24
2024
419.986
159.578
698.680
202.263
253.747
1.734.254
3.386.290
3.942.063
25
2025
441.021
165.959
719.727
213.704
266.705
1.807.116
3.793.245
4.195.676
Pendiente
0,0488703
0,0392082
0,0296799
0,0550215
0,0498064
0,0391034
0,1134869
0,0623502
Intercepto
11,77509
11,03929
12,74463
10,89681
11,24874
13,40885
12,31156
13,69081
Apéndice a la sección V
A.8. Proyecciones por departamento / región-total matriculados
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
91-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del cauca
Total
Resto
Total
1
2001
2
2002
18.814
8.718
57.882
9.262
9.840
104.516
27.380
131.896
3
2003
19.121
9.309
62.368
8.878
11.033
110.709
40.932
151.641
4
2004
17.490
9.317
61.533
8.716
10.198
107.254
38.635
145.889
5
2005
21.835
8.408
74.476
7.120
9.512
121.351
32.677
154.028
6
2006
18.143
7.549
70.743
7.053
10.636
114.124
33.269
147.393
7
2007
22.307
8.330
67.281
8.674
11.937
118.529
37.544
156.073
8
2008
19.599
6.369
63.743
7.894
11.056
108.661
32.902
141.563
9
2009
25.084
6.759
70.858
7.368
11.437
121.505
35.644
152.709
10
2010
25.506
6.435
72.343
7.176
11.664
123.123
35.936
154.244
11
2011
25.936
6.126
73.858
6.990
11.895
124.804
36.231
155.795
12
2012
26.372
5.833
75.405
6.808
12.130
126.548
36.529
157.361
13
2013
26.816
5.554
76.985
6.631
12.370
128.356
36.828
158.943
14
2014
27.268
5.288
78.598
6.458
12.615
130.227
37.131
160.541
15
2015
27.727
5.034
80.244
6.291
12.865
132.161
37.435
162.155
16
2016
28.194
4.793
81.925
6.127
13.120
134.159
37.742
163.785
17
2017
28.668
4.563
83.641
5.968
13.380
136.221
38.052
165.431
18
2018
29.151
4.345
85.393
5.813
13.645
138.347
38.364
167.094
19
2019
29.642
4.137
87.182
5.661
13.915
140.537
38.679
168.774
20
2020
30.141
3.939
89.008
5.514
14.191
142.793
38.997
170.471
21
2021
30.648
3.750
90.873
5.371
14.472
145.114
39.317
172.184
22
2022
31.165
3.570
92.777
5.231
14.758
147.501
39.639
173.915
23
2023
31.689
3.399
94.720
5.095
15.051
149.954
39.965
175.663
Apéndice a la sección V
A.9. Proyecciones por departamento/región-graduados
92-
Demanda por educación superior: proyecciones hasta 2025
t
Año
Antioquia
Atlántico
Bogotá
Santander
Valle del cauca
Total
Resto
Total
24
2024
32.223
3.236
96.704
4.963
15.349
152.475
40.293
177.429
25
2025
32.765
3.081
98.730
4.834
15.653
155.063
40.623
179.213
Pendiente
0,016697
-0,0490894
0,0207318
-0,0263447
0,0196109
0,0112596
0,0081726
0,0100024
Intercepto
9,9797013
9,260362
10,98185
9,141972
9,168122
11,57014
10,40778
11,84627
Apéndice a la sección V
A.9. Proyecciones por departamento/región-graduados
Las cifras sombreadas son proyecciones hechas de acuerdo al siguiente modelo:
Ln(Et) = β0 + β1t
93-