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



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CONCLUSIONES


Los resultados de U-Ranking muestran una notable diversidad entre las universidades públicas españolas en su capacidad de generar resultados y su productividad. Las diferencias en el volumen de actividad de las universidades se deben en buena medida a que en España conviven grandes instituciones —algunas con varios siglos de antigüedad, con las ventajas y desventajas que ello conlleva— con universidades con menos de cincuenta años de vida y algunas con poco más de una década y, con frecuencia, de tamaño más pequeño. Pero ni el tamaño ni la antigüedad son determinantes inequívocos de ventajas o desventajas de productividad: existen ejemplos de buenas prácticas en universidades grandes con muchos años de historia, entre las creadas en el último tercio del siglo XX y entre las más jóvenes.

Las diferencias en productividad entre universidades son relevantes hasta el punto de que las globalmente más productivas doblan en eficiencia a las menos. El abanico de productividades es mayor todavía en las actividades de investigación y sobre todo de transferencia, y menos en la docencia. Estas diferencias vuelven a ser notables cuando se comparan los sistemas universitarios de las distintas comunidades autónomas, no siendo siempre más productivos los de las regiones con mayor nivel de renta.

En la dinámica de obtención de resultados universitarios parecen influir tanto factores del entorno de las universidades como internos a las mismas. En una primera exploración de los determinantes de la productividad de las instituciones hemos encontrado que el gasto en educación universitaria de la comunidad autónoma es significativo para explicar la productividad de las universidades públicas españolas. Pero en un segundo modelo se ha revelado más importante el volumen de recursos por alumno de cada universidad, que no depende solo de la política de la comunidad sino también de la competitividad investigadora y la intensidad de las actividades de transferencia de cada universidad.



También influye positivamente en la productividad el número de universidades –públicas y privadas- existentes en la comunidad autónoma, una variable que puede considerarse proxie de la competencia existente entre las instituciones. Asimismo, se ha aportado evidencia de que la especialización y, en algunos casos, la juventud de la institución puede influir sobre la productividad. En cambio, no parecer que el tamaño afecte a la productividad de manera definida, y entre las universidades españolas más productivas se encuentran tanto universidades grandes como pequeñas.

  1. ANEXOS



Anexo 1. Listado de indicadores, ámbitos y dimensiones

Dimensión

Ámbito

Indicador

Fuente

Periodo

Desagregación

Docencia

Recursos

Profesor Doctor por cada cien alumnos

CRUE

2008-09 y 2010-11

Rama de enseñanza

Presupuesto / Alumno

CRUE

2008 y 2010

Universidad

Profesor Doctor / Profesores

CRUE

2008-09 y 2010-11

Universidad

Producción

Tasa de Éxito

CRUE

2008-09 y 2010-11

Grupo de grado

Tasa de Evaluación

CRUE

2008-09 y 2010-11

Grupo de grado

Tasa de Abandono

CRUE

2008-09 y 2010-11

Grupo de grado

Calidad

Índice de capacidad de atracción*

-

-

-

% de estudiantes de posgrado

MECD

2009-10 a 2012-13

Rama de enseñanza

Notas de corte

Universidades

2013-14

Grado

Internacionalización

% de alumnos extranjeros

MECD

2010-11 a 2012-13

Universidad

% de alumnos en programas de intercambio

CRUE

2008-09 y 2010-11

Rama de enseñanza

% de alumnos matriculados en programas en lenguas no oficiales*

-

-

-

Investigación

Recursos

Recursos públicos competitivos por profesor doctor

DGICT
CRUE

2007-2012

Rama de enseñanza

Contratos de personal doctor, becas de investigación y apoyo técnico sobre el presupuesto total

DGICT
CRUE

2007-2012

Rama de enseñanza

Producción

Documentos citables con referencia ISI por profesor doctor

IUNE (Thomson Reuters)
CRUE

2006-2011

Rama de enseñanza

Sexenios totales sobre sexenios posibles

CNEAI

2009

Rama de enseñanza

Tesis doctorales leídas por cada cien profesores doctores

MECD
CRUE

2008-2011

Rama de enseñanza

Calidad

Factor medio de impacto

IUNE (Thomson Reuters)

2006-2011

Grupo de grado

% de publicaciones en el primer cuartil

IUNE (Thomson Reuters)

2006-2011

Grupo de grado

Citas por documento

IUNE (Thomson Reuters)

2006-2011

Grupo de grado

Internacionalización

Fondos de investigación europeos o internacionales por profesor doctor

CRUE

2008 y 2010

Universidad

% de publicaciones en coautorías internacionales

IUNE (Thomson Reuters)

2006-2011

Grupo de grado

*Indicador no utilizado en el cálculo por falta información

Anexo 1. Listado de indicadores, ámbitos y dimensiones (continuación)

Dimensión

Ámbito

Indicador

Fuente

Periodo

Desagregación

Innovación y Desarrollo Tecnológico

Recursos

Ingresos por licencias por cien profesores doctores

IUNE (OTRIs)

2006-2011

Universidad

Ingresos por contratos de asesoramiento por cada cien profesores doctores

IUNE (OTRIs)

2006-2011

Universidad

Ingresos por formación continua por profesor doctor

CRUE
IUNE (INE)

2008 y 2010

Universidad

Producción

Número de patentes por cien profesores doctores

IUNE (OTRIs)

2006-2011

Universidad

Horas de formación continua por profesor doctor*

-

-

-

Número de contratos por profesor doctor*

-

-

-

Calidad

Patentes comercializadas por profesor doctor




-

-

Internacionalización

Patentes triádicas por cien profesores doctores

IUNE (OTRIs)

2006-2011

Universidad

Ingresos por contratos internacionales por profesor doctor*










*Indicador no utilizado en el cálculo por falta información


Anexo 2. Variables del modelo

Variables

Año

Fuente

Índice ISSUE – Productividad (variable dependiente)

2014

Fundación BBVA-Ivie

Indicador de tamaño

2014

Fundación BBVA-Ivie

Año de fundación*

2014

MECD

% Alumnos matriculados en Artes y Humanidades

2008/09 y 2010/11

CRUE

% Alumnos matriculados en Sociales y Jurídicas

2008/09 y 2010/11

CRUE

% Alumnos matriculados en Ciencias

2008/09 y 2010/11

CRUE

% Alumnos matriculados en Ingeniería y Arquitectura

2008/09 y 2010/11

CRUE

% Alumnos matriculados en Salud

2008/09 y 2010/11

CRUE

Presupuesto de ingresos por alumno de la universidad (miles de €)

2008/09 y 2010/11

CRUE

Número de universidades en la CCAA

2014

MECD

Gasto público en universidades de la CCAA por cada 1.000 alumnos

2012

MECD

* La universidad más reciente fue creada en 199, mientras que la más antigua corresponde al año 1218. La variable año de fundación se ha transformado siendo 1999=100

  1. BIBLIOGRAFÍA

4ICU-4 (4 International Colleges & Universities) (2014). 2014 World University Web Rankings: Top 200 Universities and Colleges in the World. Disponible en Internet: http://www.4icu.org [consulta: marzo de 2014].

Agasisti, T.y Pérez-Esparrels, C. (2010). «Comparing efficiency in a cross-country perspective: the case of Italian and Spanish state universities». Higher Education, 59.

Altbach, P.G. (2006). «The Dilemmas of Ranking». International Higher Education,42.

Bonaccorsi,A., Daraio, C. y Simar, L.(2006). «Advanced indicators of productivity of universities. An application of robust nonparametric methods to Italian data». Scientometrics, Vol. 66, No. 2.

CHE (Centrum für Hochschulentwicklung) (2006). Berlin Principles on Ranking of Higher Education Institutions. Disponible en Internet: http://www.che.de/downloads/Berlin_Principles_IREG_534.pdf.

CHE (Centrum für Hochschulentwicklung) (2012). Methodology. Disponible en Internet: http://ranking.Zeit.de/che2012/en/.

CWCU (Center for World-Class Universities of Shanghai Jiao Tong University) (2013). Academic Ranking of World Universities 2013. Disponible en Internet: http://www.shanghairanking.com/index.html [consulta: marzo de 2014].

CWTS (Centre for Science and Technology Studies) (2014). CWTS Leiden Ranking 2013. Disponible en Internet: http://www.leidenranking.com [consulta: mayo de 2014].

OCDE (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide. OECD Publishing. Paris.

Pérez, F (dir.) (2014). Ranking ISSUE 2014. Indicadores sintéticos de las universidades españolas. Fundación BBVA-Ivie. Disponible en Internet: www.u-ranking.es

QS (2013). QS World University Rankings 2013-2014. Disponible en Internet: http://www.topuniversities.com [consulta: marzo de 2014].

Rauhvargers, A. (2011). Global University Rankings and their impact. Bruselas: European University Association.

Rauhvargers, A. (2013). Global University Rankings and their impact. Report II. Bruselas: European University Association.

Saisana, M, d’Hombres, B. y Saltelli, A. (2011). «Rickety numbers: Volatility of University rankings and policy implications». Research Policy 40, 165-177.

Saisana, M y d’Hombres, B. (2008). Higher Education Rankings: Robustness Issues and Critical Assesment. How much confidence can we have in Higher Education Rankings? JCR European Commission..

Salmi, J. (2009). The Challenge of Establishing World-Class Universities. Washington DC: Banco Mundial.

Salmi, J. y Saroyan, A. (2007). «League tables as policy instruments: Uses and misuses». Higher Education Management and Policy 19, 2.

SCImago Research Group (2013). SCImago Global Rank 2013. Disponible en Internet: http://www.scimagoir.com.

THE (Times Higher Education) (2013). Times Higher Education World University Rankings 2013-2014. Disponible en Internet: http://www.timeshighereducation.co.uk [consulta: marzo de 2014



Webometrics (2013). Top 500 Ranking Web de Universidades del Mundo Julio 2013. Disponible en Internet: http://www.webometrics.com [consulta: marzo de 2014].


1 Aunque no es objeto de este documento, U-Ranking ofrece una herramienta web que permite elaborar rankings personalizados de los distintos grados, agrupados por familias de titulaciones, y comparar a las universidades teniendo en cuenta los intereses y criterios de los usuarios sobre los estudios a cursar, las comunidades consideradas y la importancia otorgada a la docencia y la investigación.

2 En este apartado se recoge brevemente la metodología seguida para la construcción de los índices sintéticos. El proceso completo seguido en el proyecto U-Ranking y la justificación de los métodos empleados en cada paso puede consultarse en el informe 2014 disponible en http://www.u-ranking.es/descargas/Informe-rankings-universidades-FBBVA-Ivie-2014.pdf


3 El valor del índice se ofrece redondeado a un decimal, pues no se considera que mayor precisión cuantitativa refleje más fielmente diferencias reales entre universidades, dado el conjunto de decisiones adoptadas en el proceso de construcción de indicadores que han sido descritas

4 Se ha optado por dejar el peso de la innovación y desarrollo tecnológico con valor fijo de 10 puntos para no dificultar las comparaciones sobre el efecto de un mayor o menor peso relativo de las otras dos variables.

5 No se ha incluido la UNED por tratarse de una universidad a distancia.

6 Estas conclusiones también son obtenidas por la literatura especialidad que ha explorado el papel de distintos determinantes de la eficiencia de las universidades. Agasisti y Pérez-Esparrels (2010) observan que la eficiencia de las universidades italianas se encuentra relacionada con el desarrollo económico de las distintas regiones de modo que las universidades situadas al norte de Italia, mucho más rica que el resto, presentan niveles de eficiencia mayores. Bonaccorsi, Daraio y Simar (2006) en su investigación sobre los indicadores de la productividad de las universidades analizan si el tamaño es un factor determinante de la productividad de la investigación y la docencia de las universidades italianas, llegando a una conclusión negativa como la apuntada en nuestro modelo.


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