Medición de los resultados de las universidades públicas españolas y los sistemas universitarios regionales



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4.4 Determinantes de la productividad de las universidades

Este apartado analiza los posibles determinantes de la eficiencia de las universidades españolas mediante un modelo de regresión lineal múltiple en el que la variable dependiente es la productividad medida por el indicador sintético ISSUE-P. Las variables dependientes son un conjunto de variables internas a las universidades (controladas por ellas) y externas a las mismas (dependientes del entorno). La selección de las variables explicativas está condicionada por la disponibilidad de información similar para cada una de las universidades, razón por la cual no debe sorprender que la capacidad explicativa de los modelos sea limitada pues, sin duda, existen otros determinantes importantes.

Entre las variables endógenas se ha considerado el tamaño de la universidad –que ahora se vuelve a analizar pero junto a otros determinantes-, su especialización por ramas y su antigüedad. Como variables exógenas o de entorno se considera el número de universidades existentes en la comunidad autónoma –como proxie de la competencia existente- y el gasto que la administración pública realiza en educación universitaria por alumno en cada comunidad autónoma. El anexo 2 recoge la descripción de las variables estudiadas. El análisis se ha llevado a cabo sobre 47 universidades españolas públicas.5

Para determinar la capacidad explicativa de estas variables de la eficiencia de las universidades, el cuadro 6 muestra en cuatro columnas los resultados para el índice de productividad global y cada una de las tres dimensiones del índice ISSUE: la docencia, la investigación y la innovación y el desarrollo tecnológico.

En la primera columna la variable dependiente es el índice de productividad global; de las ocho variables predictoras cuatro son estadísticamente significativas y el modelo explica el 33,5% de la productividad de las universidades. De los indicadores de la especialización de la universidad, la relación entre el porcentaje de alumnos de artes y humanidades y la productividad es positiva y significativa al 10%; en cambio, una mayor proporción de alumnos de ciencias sociales y jurídicas influye negativa y significativamente (al 5%) en la productividad. Cuanto más joven es la universidad mayor es su eficiencia, siendo esta relación significativa al 10%. Las dos variables que presentan una relación más fuerte son las de entorno: cuanto mayor es el gasto público por alumno en la comunidad autónoma o más universidades existen en ella mayor es la productividad. El modelo confirma que el tamaño de la universidad no influye significativamente en sus resultados6.

En el modelo de la productividad docente (columna 2), presentan una relación significativa y positiva las dos variables de entorno y el porcentaje de alumnos matriculados en artes y humanidades. En este caso la juventud de la universidad y la proporción de alumnos de sociales y humanidades dejan de ser estadísticamente significativos. Según el modelo de la productividad investigadora (columna 3), estos resultados se encuentran determinados por las mismas variables que la productividad global, si bien la relación (negativa) entre antigüedad y productividad es ahora más fuerte. Por último, la productividad de las actividades relacionadas con la transferencia del conocimiento (columna 4) está determinada por el número de universidades, el gasto público por alumno de la comunidad autónoma y el porcentaje de alumnos de sociales y jurídicas (negativamente). En este último caso el coeficiente de determinación (R2 ajustado) es sensiblemente mayor que en los modelos anteriores.

De la comparación de los modelos de la productividad de las distintas dimensiones destacan dos aspectos. Por un lado, la juventud de la universidad solo influye positivamente en la productividad investigadora, pero no en la docente ni en la de las actividades de transferencia tecnológica. En segundo lugar, la mayor especialización en sociales y humanidades es especialmente negativa para las actividades relacionadas con la innovación y el desarrollo tecnológico pero también, aunque en menor medida, para la productividad investigadora, no mostrando una influencia significativa sobre la productividad docente. Es posible que estos resultados reflejen que en muchas de las titulaciones de ciencias sociales la formación de profesionales es un objetivo más central de las actividades universitarias, mientras en el resto de especializaciones tienen mayor peso las otras dimensiones consideradas, investigación o transferencia.

Cuadro 6. Productividad de las universidades públicas españolas. Modelo 1

(4 modelos según las variables dependiente es el índice ISSUE de la productividad global, de docencia, investigación e innovación y desarrollo tecnológico)


Para completar el análisis anterior planteamos un modelo 2 (cuadro 7), en el que introducimos como variable independiente el presupuesto de ingresos por alumno matriculado de cada universidad. Esta nos es una variable propiamente de entorno, pues depende de las subvencionas de las CCAA pero también de la capacidad de captar recursos de cada universidad.

Cuadro 7. Productividad de las universidades públicas españolas. Modelo 2

(4 modelos según las variables dependiente es el índice ISSUE de la productividad global, de docencia, investigación e innovación y desarrollo tecnológico)




En el caso del modelo 2 el presupuesto por alumno es muy significativo en cualquiera de las tres dimensiones y en la productividad global. Ahora bien, en el caso de la productividad global y la docente puede objetarse que el presupuesto por alumno es una de las variables que ha intervenido en la construcción del índice sintético y, por ello, aunque las transformaciones a las que ha sido sometida son múltiples, puede plantearse un problema de autocorrelación. Esa objeción no existe en el caso de la productividad investigadora y de las actividades de transferencia, siendo esta variable más significativa que el gasto público por alumno, seguramente porque las universidades más productivas en estas dimensiones captan más recursos, aunque esta relación no permite precisar si la relación causal va de la productividad a la captación de recursos o en la dirección contraria. También mantiene su capacidad explicativa el número de universidades, reduciendo su significatividad las variables de especialización en arte y humanidades y el año de fundación. Todos estos modelos tipo 2 tienen mayor capacidad explicativa que los anteriores, aumentando el coeficiente de determinación sustancialmente en muchas de las columnas.

Debe subrayarse de nuevo la dificultad de disponer información variables sobre la organización y la gestión de las universidades que podrían tener influencia en la eficiencia universitaria. Por tanto, en la medida que se disponga de indicadores en este sentido, debería volverse a indagar sobre los determinantes de la productividad.



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