Ordenamiento Instituciones Educación Técnica Pública Perú.pdf

2 Resumen El documento desarrolla un modelo de ordenamiento de la oferta formativa de las instituciones educativas técnicas públicas en el Perú (IEST y CETPROs), basado en criterios que expliquen las condiciones básicas de licenciamiento de la IE, y su vinculación (a la que se denominará pertinencia) con la dinámica productiva territorial a nivel provincial. Haciendo uso de múltiples fuentes de información (Censo Escolar, ENAHO, Cuentas Nacionales, Censo Nacional Económico, Censo Nacional Agropecuario), y criterios metodológicos de análisis multivariado y espacial, se realiza una categorización de las instituciones educativas según los criterios mencionados, dividiendo así a las IE en 4 grupos: IE Líderes I, caracterizadas por poseer altos índices de condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia, y capacidad de gestión (51 IE según el ranking nacional y 42 IE según el ranking regional), IE Líderes II, las cuales cuentan con altos índices en al menos dos de los tres aspectos citados (282 IE según el ranking nacional y 244 IE según el ranking regional); los Líderes III, que cuentan con alto índice en sólo uno de los aspectos citados (388 IE según el ranking nacional y 395 IE según el ranking regional); y los Seguidores, que tienen bajos puntajes en todos los aspectos (386 IE según el ranking nacional y 426 IE según el ranking regional). Otro de los hallazgos del modelo fue la identificación de 16 actividades con alta dinámica en producción y empleo a nivel nacional, pero muchas de ellas con una notable segregación provincial: algunas provincias concentran la mayor producción, empleo y empresas en la actividad. Entre las actividades dinámicas destacan Minería, Alojamiento y Restaurantes, Construcción, Agricultura, Extracción de Petróleo Crudo y Gas Natural, Actividades inmobiliarias, Electricidad, gas y agua, Industrias alimentarias, Confecciones, entre otros. Esto evidenciaría la presencia de encadenamientos territoriales; es decir, provincias contiguas geográficamente presentan alta concentración en la misma actividad. Finalmente, se observan dos problemáticas: 1) la baja matrícula en carreras que se articulan con actividades dinámicas y que tienen presencia en varias provincias del país, por lo cual es probable el requerimiento de técnicos (Minería, Construcción, Electricidad, entre otros), y 2) la no cobertura de la educación técnica pública en carreras que se orientan a algunas actividades dinámicas, como es el caso de Transportes, Servicios Financieros, Extracción de Petróleo Crudo y Gas Natural, parte de las Industrias Alimentarias, entre otros. El presente estudio representa un aporte metodológico con datos en la búsqueda de articular la educación superior técnica con el mercado laboral y las dinámicas productivas con enfoque territorial, y por ello busca contribuir en la reducción asimetrías de información, principalmente en el papel del Estado en promover carreras que, además de brindar una formación integral al estudiante, coadyuven a la adecuada inserción laboral futura los jóvenes. El enfoque de interacción territorial y el carácter cuantitativo de las técnicas utilizadas hacen posible la réplica del modelo y/o su adaptación en forma periódica.

3 1. Introducción En las últimas décadas, el Perú adoleció de problemas estructurales muy acentuados, asociados al limitado acceso y la baja calidad educativa en todos sus niveles, pobreza, corrupción e informalidad. Cada déficit ha ido reduciendo en los últimos años. En el contexto educativo -que concierne al presente estudio- el acceso ha sido cada vez más universal, principalmente en la educación básica; sin embargo, los problemas relacionados a la calidad educativa aún son pronunciados y reflejados en contextos tan importantes como los mercados laborales, donde se aprecia la dificultad de los empleadores por hallar trabajadores con competencias sólidas para el trabajo, las cuales se adquieren a lo largo del ciclo de vida principalmente desde el proceso formativo. En cuanto al acceso a la educación superior, diversos estudios señalan la necesidad de orientar políticas que fomenten la matrícula en la educación superior, pues sólo la cuarta parte de la población en edad de trabajar cuenta con estudios superiores, y esta cifra varía notablemente entre regiones: es más dificultosa la posibilidad de acceder a la educación superior en familias con bajos ingresos, o con algún déficit de calidad de vida. Otras limitantes de índole individual y conyugal (el estado civil, contar con hijos menores, el tamaño del hogar, entre otros) son además condicionantes importantes. De igual manera, existen problemas en la localización de los centros educativos, de modo tal que algunas localidades no cuentan con alguna universidad, instituto o centro de formación técnico productivo, y es un factor que suele desalentar a aquellos jóvenes que no estén dispuestos a movilizarse para la formación. La educación superior, a diferencia de la educación básica, debe considerar, además del desarrollo integral del estudiante, la trayectoria laboral que este seguirá al concluir la formación. Esto implica orientar políticas que, por un lado involucre la mejora de calidad de la educación y el incremento del acceso, y por otra parte la vinculación de esta oferta con la demanda laboral, a partir de la identificación de la dinámica productiva, que garantice mayores posibilidades de contratación de los egresados. En el caso peruano, como en muchos países de la región, esta identificación tiene muchas limitantes. La principal de ellas se debe a fallas de información que impide a los agentes participativos (estudiantes, centros formativos, empresas, Estado) tomar decisiones en base al contexto real. Los centros formativos suelen aperturar carreras que son mayormente demandadas por la población, pero son pocos los casos en que un centro apertura una carrera basado en las necesidades del sector productivo del territorio. Al respecto, los estudios son muy escasos en la literatura nacional, y se han enfocado a analizar la situación ex post, es decir, la realidad de los egresados cuando estos se encuentran en el mercado laboral (inadecuación ocupacional, subempleo y desempleo profesional, retornos a la educación, entre otros)1, mas no la situación ex ante, aquella donde debe advertirse la desarticulación en la oferta de formación de profesionales. La premisa más general precisa que en la medida que exista carreras vinculadas a actividades con mayor 1 Algunas otras problemáticas poco tratadas en la literatura nacional sobre educación superior son: la deserción educativa, el rendimiento académico, características de los docentes, entre otros. Y esto principalmente por la ausencia de estadísticas confiables.

4 demanda laboral, incrementarán los niveles de empleabilidad de los egresados profesionales –por lo menos en el corto plazo– así como los salarios y las condiciones de trabajo. Por el contrario, egresados en carreras con baja o nula demanda están condicionados a padecer de periodos de desempleo, o donde sus niveles remunerativos y condiciones laborales son subóptimas2. En materia de políticas de Estado, el reto del acceso y la calidad de la Educación se sostiene en diversas metas de corto, mediano y largo plazo. Así, el Plan Bicentenario considera como lineamientos de política en Educación –en su eje estratégico 2asegurar una buena calidad educativa y la aplicación de buenas prácticas pedagógicas. Asimismo, incrementar la cobertura y asegurar una oferta de educación técnica productiva de calidad articuladas a las demandas de desarrollo local y nacional. En el Marco Macroeconómico Multianual -documento elaborado por el Ministerio de Economía y Finanzas, que realiza un pronóstico de los diversos aspectos económicos en el corto plazo- se considera principalmente la mejora sustancial del capital humano como medio que coadyuve a sostener el ritmo de crecimiento a través del incremento de la productividad y competitividad del país. Desde el Ministerio de Educación, ente rector de políticas educativas en todos sus niveles, contempla en su Plan y Evaluación Estratégico Sectorial Multianual (PESEM) – Objetivo Estratégico 2: Reorientar la oferta formativa de institutos y escuelas superiores hacia la demanda productiva, las potencialidades regionales, las necesidades de desarrollo y las oportunidades competitivas del país. Mencionado ello, surge el interés de llevar a cabo un análisis cuantitativo, en base a las fuentes de información disponibles, que permita la identificación de la situación actual de los centros de educación técnica públicos, y en base a una clasificación deseada, llevar a cabo un esquema de articulación de los mismos, considerando dos factores claves desde la demanda productiva y la oferta educativa: Condiciones Básicas de Licenciamiento, Capacidad de Gestión, y pertinencia con la demanda productiva territorial.

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Desde luego esta premisa no contempla particularidades que influyen fuertemente en la capacidad de inserción laboral, trayectorias laborales o incrementos salariales de los egresados profesionales. Tampoco considera aspectos propios de la interacción entre oferta y demanda educativa bajo un enfoque de equilibrio general, en el cual una sobreoferta actual de carreras puede condicionar la demanda futura, o viceversa. Solo se trata de un punto de partida para entender el objetivo de la pertinencia “oferta educativa-demanda laboral”.

5 2. Marco Teórico La articulación entre educación técnica, calidad, y pertinencia con el sector productivo3 (o dinámica productiva territorial) surge como consecuencia de la necesidad imperante de vincular la educación superior al mundo productivo, y en específico, al contexto laboral. Así, a diferencia de los logros en la educación básica, centrados en mejoras en el rendimiento educativo y adquisición de competencias; en la educación superior el logro final, desde la mirada económica, suele asociarse a la posterior construcción de trayectorias laborales “exitosas” por parte de los egresados, toda vez que tal éxito repercutirá en el bienestar del individuo y sus posteriores generaciones. Por tal razón, en esta sección se hace un breve repaso por las experiencias documentadas sobre la relación entre educación superior y mercado laboral, para luego profundizar en la educación técnica, la participación del estado en la educación técnica, y finalmente en la calidad y pertinencia en la educación técnica. La relación entre educación superior y el mercado laboral ha sido abordada bajo diversos enfoques en la literatura. Gran parte de ellos analizan el éxito o trayectoria laboral de personas que han concluido la educación superior. Estudios vinculados a los retornos a la educación, inserción laboral, o trayectorias laborales, han concluido por lo general en la premisa que la culminación de estudios superiores genera en las personas mayores probabilidades de disfrutar de un mayor bienestar en el largo plazo, generalmente como consecuencia de la obtención de mayores ingresos laborales, o mayor capacidad de insertarse y permanecer en empleos, en comparación con aquellos trabajadores que no han concluido o cursado los estudios superiores. Desde la teoría económica, citamos entre las principales teorías que analizan dicha relación4:  La educación superior como una inversión en capital humano, la cual postula las decisiones de estudiar (schooling) como una alternativa de inversión financiera, en este caso, el valor presente de la inversión dependerá del flujo de ingresos laborales que percibirá el estudiante en el mercado laboral luego que egresa y durante toda su trayectoria, la tasa de interés, y los costos para financiar la educación. Entre los pioneros se encuentran Schultz, T (1961), Becker, G. (1962 y 1964), Ben Porath (1967), y Psacharopoulos (1973). Uno de sus tópicos empíricos más estudiados es el cálculo de retornos a la educación y la repercusión de la educación en la productividad.  La educación superior como señal de mayor productividad (signaling theory): Conocida también como teoría del filtro, apoyada en fundamentos de teoría de la información, supone, en contraste con la inversión en capital humano, que la educación no tiene como fin la productividad, sino sirve como un mecanismo para diferenciar trabajadores aptos de los no aptos, a 3

“Pertinencia”, “pertinencia con el sector productivo”, o “pertinencia con la dinámica productiva” se define en el presente documento como la existencia de vinculación entre las carreras ofertadas por las IE con las actividades económicas “dinámicas” en la localidad donde opera la IE. La definición operativa para determinar una actividad económica como “dinámica” se explica en el capítulo de la metodología. 4

Se presenta una breve reseña a partir de Gonzales, S. (2003), Lassibille. G. y Navarro. L. (2012), Checchi, D. (2005), y Borjas, G. (2000).

6 través de las credenciales que éstos poseen (el título de grado, por ejemplo). Esta teoría “señaliza” a su vez a los trabajadores que estudian como aquellos que poseen un acervo de habilidades que hacen posible su permanencia o culminación de la educación, en contraste, aquellos que no cuentan con habilidades necesarias optan por no educarse, pues suponen costos educativos muchos más altos. Entre los autores que más contribuyeron están Arrow (1973), Spence (1973) y Thurow (1975).  La segmentación del mercado laboral, esta teoría postula premisas opuestas a la idea de que el capital humano condiciona los salarios y la inserción. A diferencia del resto de teorías, sostiene que los mercados de trabajo se segmentan en dos partes: una primera favorecida por adecuadas condiciones laborales y mayores ingresos, y una segunda desfavorecida por bajos salarios y condiciones de incertidumbre en la permanencia en el empleo. Doeringer y Piore (1973) sostienen que la segmentación está condicionada por la actividad económica y cuestiones propias de la demanda, más que del stock de capital humano.  La formación de capital humano como una función de producción, en la cual existen una serie de inputs, como habilidades de los estudiantes, recursos de la escuela, entorno cultural; que dan lugar a un output denominado “formación de capital humano”. En la medida que los recursos escolares o las habilidades obtengan algún tipo de estímulo o inversión, afectará positivamente el acervo de capacidades y conocimientos de los estudiantes. Generalmente la medida de la formación de capital humano se da a través del rendimiento académico. Entre los pioneros en la literatura se tiene a Lazear (1977 y 1999), Pritchett and Filmer (1999), Hanushek (1979 y 1986).  La educación superior como motor del crecimiento económico; en sus inicios, a través de un enfoque contable, se buscó conocer el aporte de la educación y la dotación de capital humano al crecimiento económico. Con el auge de la escuela neoclásica y trabajos posteriores, se incorporó a la dotación de capital humano como un factor relevante en la función de producción de una economía. La principal predicción fue que el nivel de producción de una economía es mayor en cuanto mayor sea su tasa de acumulación de capital físico y capital humano, la tasa de crecimiento poblacional pequeña, y que exista un importante progreso técnico (Solow, 1956; Mankiw, Romer y Weill (1992)). Estudios posteriores como el de Barro (1991) reflejan que aquellos países que invierten más en educación presentan tasas de crecimiento del producto mucho más altas. Sin embargo, la literatura empírica ha sido predominante en la educación superior universitaria, y escasa en el caso de la educación técnica. Entre los trabajos que han analizado la educación técnica, sobresalen los estudios comparativos entre dicho nivel con la educación universitaria, destacando en el caso peruano las diferencias en los retornos a la educación (Yamada 2007; Yamada y Castro, 2010, Lavado et al, 2014); la calidad educativa (SINEACE, 2012; Lavado et al, 2014), el subempleo y/o subutilización (Rodriguez, 1995; MTPE, 2000, 2002 y 2014; Burga y Moreno, 2001). La argumentación en común que subyace a los trabajos citados sugiere la existencia de brechas muy amplias en diversas variables de mercado laboral tanto para egresados técnicos y universitarios, obteniendo los primeros resultados muchos más desventajosos que los segundos, por ejemplo, retornos muy cercanos a cero, lo cual implica que la inversión en educación no ha obtenido los

7 resultados esperados; cifras de subempleo superiores a 40% y de subutilización superiores a 35% (MTPE, 2014 y Lavado et al, 2014), siendo la brecha aún más amplia cuando provienen de instituciones educativas públicas. En cuanto a calidad en la educación superior, ha sido escasa la literatura nacional, principalmente se centra en la calidad de la educación superior universitaria (SINEACE, 2011 y Lavado et al, 2014), y realizando análisis cualitativo (SINEACE, 2011). FIGURA 1: ESQUEMA CONCEPTUAL QUE ARTICULA LA EDUCACIÓN SUPERIOR (TÉCNICA) CON EL MERCADO LABORAL

Nota: Cada etapa que conlleva a la formación de una trayectoria laboral tiene múltiples determinantes. Por fines explicativos, aquí solo se refleja el caso de la educación superior. Elaboración: MINEDU-DIGEST

Por ello, el presente documento parte del esquema conceptual de la figura 1 para luego enfocar el análisis entre calidad y pertinencia de la educación técnica. En dicha figura, se observa una secuencia horizontal que aborda la adquisición de capacidades y competencias hasta el logro de una trayectoria laboral. El esquema es básico y sitúa diversos factores que condicionan cada etapa en el fortalecimiento del capital humano. Desde el fortalecimiento de las competencias para la empleabilidad, condicionadas principalmente por el trayecto de vida de una persona, así como por su educación en los primeros años, hasta la adquisición de competencias técnicas, que se hace posible, además de las competencias para la empleabilidad, gracias a la educación post secundaria, que puede ser técnico productiva, superior universitaria o tecnológica, o en su defecto, propiamente de la experiencia laboral. Finalmente la trayectoria laboral suele ser abordada desde diversas perspectivas: la empleabilidad (que engloba la capacidad de permanencia, adaptabilidad y mejoras entre empleos)5, la inserción laboral, los ingresos (o retornos a la educación), entre otros.

5

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) define a la empleabilidad como las competencias y cualificaciones transferibles que refuerzan la capacidad de las personas para aprovechar las oportunidades de educación y de formación que se les presenten con miras a encontrar y conservar un trabajo decente.

8 Nótese en el esquema que los logros en la educación superior están influenciados, entre otros factores, por la oferta formativa. Es decir, las características en que se les brindó la educación como puede ser: infraestructura, equipamiento, calidad de los docentes, financiamiento, entre otros. Dicha oferta tiene dos frentes desde la realidad peruana: puede ser impartida por IE privadas o públicas. En el primer caso, el objetivo económico es privado y consiste en la maximización de beneficios (Stiglitz, 1974; Epple et al, 1998; Romero y Del Rey, 2004)6. De hecho, existen características propias de la educación que evidenciarían que no se trata de un mercado competitivo. Como señala SINEACE (2012), a diferencia de los mercados competitivos, donde los usuarios (estudiantes) son los que regulan la calidad y las condiciones del servicio educativo, esto no se daría en la práctica, pues existen fallas de información que condicionarían una adecuada elección por parte del estudiante en tres aspectos: el desconocimiento entre el grado de ajuste de las habilidades del estudiante respecto a las que se requieren en la carrera, la remuneración en el mercado laboral, y si la IE cuenta con una oferta adecuada de educación para que el futuro egresado tenga un desempeño aceptable como profesional. En el caso de la educación técnica pública, el objetivo debe ser primordialmente social: es decir, debe abordar aspectos que reduzcan las fallas en el mercado educativo (calidad educativa, información completa) apuntando a la reducción de las mismas en el mercado laboral (desempleo, subutilización, productividad). Pacheco y Oliveira (2011), haciendo cita del trabajo de Chagas-Lopes (2004) y Blaug (1991) realizan una sinopsis sobre las externalidades en la educación, clasificándolas entre positivas y negativas7. Entre las negativas, argumenta que la presencia del Estado está justificada, tanto como ente regulador como aquel que provisiona servicios educativos, esto ante la presencia de información asimétrica: los estudiantes presentan grandes dificultades en la elección idónea de la educación, principalmente al enfrentarse a una calidad heterogénea de la misma, de igual modo a que los servicios educativos por lo general se hallan segmentados en función a los estratos sociales o capacidad adquisitiva8. 6

Sin embargo, existen reglas de juego bajo la cual la oferta educativa se encuentra condicionada, como es el proceso de licenciamiento y posterior autorización de carreras por parte de MINEDU. 7 Una externalidad se define como aquella situación donde la utilidad o bienestar de un agente se ve influenciada por las decisiones de otros. Es positiva o negativa dependiendo de la forma en que el agente se ve afectado (positiva o negativamente). Los agentes suelen estar representados por consumidores, empresas y Estado (Bourginat, 1964; citado en Pacheco y Oliveira, 2011). 8 Existen diversos trabajos internacionales que articulan teórica y empíricamente la presencia del Estado como ente que provisiona servicios educativos. De manera general, Epple et al (1998) analiza la competencia entre escuelas públicas y privadas. Argumentan que altos ingresos y mayor habilidad del estudiante hacen más propensa su matrícula en escuelas privadas, pero esta situación se vuelve heterogénea en un sistema educativo mixto (público y privado) donde los hogares condicionan sus decisiones considerando, entre otros factores, los impuestos sostener los gastos estatales en educación. Epple y Romano (1998) sugieren que, en equilibrio, las escuelas públicas cuentan con una menor calidad que las privadas. En el caso de la educación superior, destaca los estudios de Del Rey (2001) y Romero y Del Rey (2004). En este último trabajo, se argumenta una mayor calidad de la educación superior pública respecto a la privada, dado que uno de sus principales condicionantes son las habilidades de sus estudiantes, que son por lo general altas debido a las barreras de entrada impuestas en los exámenes de admisión. Esto genera un círculo virtuoso con las condiciones en que el Estado brinda la educación superior. En el caso peruano, esto puede ser bastante relativo, ante la presencia de una oferta formativa bastante heterogénea en la educación pública, y ante algunas barreras que históricamente habían en el financiamiento y la infraestructura educativa pública.

9 3. Estrategia metodológica Así, en un contexto donde la oferta educativa técnica se distribuye entre IE públicas y privadas, el esquema presentado en el marco teórico releva el papel del Estado en busca de mejorar la calidad en la educación, así como la reducción de asimetrías de información en el mercado educativo9. Bajo esas premisas, el presente estudio aborda tres aspectos importantes que coadyuvarán a reducir dichas asimetrías y que, hasta la actualidad, no han sido documentados con estadísticas en la literatura peruana: condiciones básicas de licenciamiento de las IE, capacidad de gestión, y pertinencia de las carreras que brinda la IE respecto a la dinámica productiva territorial. El análisis se aplica a la educación técnica pública, que involucra a los Institutos de Educación Superior Tecnológica (IEST), y a los Centros de Educación Técnico Productiva (CETPRO). Para llevar a cabo un análisis conjunto sobre las condiciones básicas de licenciamiento, capacidad de gestión y pertinencia de las IE, se elabora un modelo que utiliza metodologías estadísticas y econométricas multivariadas, es decir, aquellas que consideran diversas variables o factores que puedan explicar cuestiones relacionadas a la oferta educativa, la gestión, y su adecuación a la “dinámica productiva territorial”. Para fines del modelo, esta dinámica se determina de acuerdo a la importancia que adopta la actividad económica en producción, empleo (demanda laboral), y tejido empresarial10. Así, del modelo se desprenden dos objetivos cruciales: -

-

Identificar la situación de las IE técnica públicas en cuanto a sus condiciones básicas de licenciamiento, capacidad de gestión y pertinencia de sus carreras con la dinámica territorial. Esto implica la categorización de las IE a través de un ranking. Mapear e identificar la cobertura, subcobertura o ausencia de educación técnica en provincias donde exista dinámica productiva territorial, y en la que posiblemente existan requerimientos de personal técnico.

En la figura 2, se presenta el esquema resumen de la metodología que se empleará para la articulación de la oferta educativa técnica pública con la dinámica productiva territorial, considerando los tres componentes que permitirán tener una mejor comprensión sobre el funcionamiento de las IE (condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia con la dinámica productiva, y capacidad de gestión); y por el lado de la demanda, la identificación de su dinámica considerando la relevancia nacional y provincial que ejerce la actividad económica en términos de PBI, empleo, y tejido empresarial. Desde ambos enfoques (oferta y demanda) se 9

En el caso particular de la educación técnica, las asimetrías de información involucran una serie de aspectos que no son informados por alguno de los agentes. Estos aspectos pueden ser: costos educativos reales, capacidad de inserción laboral o vinculación con el sector productivo local, equipamiento e infraestructura, capacidad de sus docentes, remuneración que obtendría el egresado al insertarse en el mercado laboral, entre otros. 10 Bajo el punto de vista neoclásico, la demanda laboral es una demanda condicionada que deriva del proceso productivo de una empresa. Eso implica que mayores volúmenes de producción traen consigo mayor contratación de personal (demanda laboral). De igual manera, la entrada o salida de empresas en la industria (tejido empresarial) condiciona la producción, y a su vez, la demanda laboral. En este trabajo no se pretende establecer funciones que articulen las 3 variables; por el contrario, se estudian en forma aislada –como se verá posteriormente–. Esto facilita comprender si una actividad económica es dinámica principalmente por la producción, el empleo o el volumen de empresas que concentra.

10 obtienen resultados cuya articulación da lugar a la identificación de territorios donde exista cobertura de la oferta de educación técnica pública, o en su defecto subcobertura (sólo se ofertan carreras para algunas –y no todas- las actividades dinámicas), y en el peor de los casos déficit (territorio desatendido por la oferta de educación técnica pública, pese a que existen actividades dinámicas. En lo sucesivo se hace una explicación detallada de cada parte que compone la metodología. FIGURA 2: ESQUEMA METODOLÓGICO Y VARIABLES PARA LA ARTICULACIÓN DEMANDA PRODUCTIVA – OFERTA FORMATIVA

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

3.1. Medición de la dinámica productiva territorial Para llevar a cabo la medición de la dinámica productiva territorial, se realizan los siguientes pasos: (1) Se hallan los ratios nacionales de incidencia en PBI y empleo por actividad económica11, considerando el periodo disponible 2007-2013. Esas incidencias permiten obtener un gráfico con cuatro cuadrantes, categorizando las actividades económicas en: incidentes en PBI y empleo, 11

La incidencia de una actividad económica se expresa:

𝐼𝑟 = (

𝑦[𝑟,𝑡]

𝑦[𝑟,𝑡−𝑖]

1 𝑖

( )

− 1)

𝑦[𝑟,𝑡]

×(

𝑌[𝑡]

) × 100

Donde 𝑦[𝑟,𝑡] representa la producción (empleo) de la actividad “r” en el periodo “t”, 𝑌[𝑡] es la producción (empleo) total de la economía en el periodo “t”, e “i” es la cantidad de años que transcurre entre los años de comparación (en el estudio son los años 2007 y 2013, respectivamente). Considerar el ratio de incidencia resulta beneficioso porque articula tanto el crecimiento que ha tenido la actividad económica en el tiempo, así como su participación en la economía nacional. De este modo, se podrán incluir aquellas actividades que participan poco pero crecen con gran potencial (ejm. Minería e Industria de Bienes Intermedios). En forma análoga, aquellas actividades que son estructuralmente importantes (alta participación), pero crecen moderadamente. La principal debilidad del indicador es su alta sensibilidad a la elección del periodo base y el final.

11 incidentes solo en PBI, incidentes solo en empleo, o que no guardan incidencia con alguna de las variables (Figura 3)12. Las actividades que presenten incidencia nacional son tomadas en cuenta para la identificación de dinámicas productivas territoriales en el contexto provincial. Por el contrario, las actividades no incidentes a nivel nacional son excluidas por default para el posterior análisis de la dinámica local13. FIGURA 3: INCIDENCIAS EN PBI Y EMPLEO

II

Incidencia en PBI

I

Solo incidente en PBI

Incidente en PBI y Empleo

No incidente

Solo empleo incidente en empleo

Incidencia en

III

IV

Nota: Las líneas divisorias (flechas azules) estarán determinadas por las medianas de las incidencias en PBI y empleo, según cada caso. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

(2) Partiendo de las técnicas de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE), se recurre a indicadores de análisis espacial para identificar la interrelación entre provincias en cada una de las actividades económicas existentes. En específico, se utilizan indicadores de autocorrelación global para contrastar la presencia de encadenamientos territoriales en cada actividad económica14; y seguidamente, identificar cuáles son las provincias articuladas que conjuntamente influyen más en cada actividad. En este último caso se recurren a indicadores de autocorrelación local, en específico el indicador de autocorrelación local de Getis & Ord, y el indicador de autocorrelación local de Morán. A continuación se explica brevemente tres (3) conceptos previos para explicar luego cómo se determina la dinámica productiva territorial a través de esta técnica. Matriz de contigüidad / pesos espaciales: La matriz W, llamado en algunos casos matriz de contigüidad, o de pesos espaciales, es una tabulación cruzada donde se compara el grado de similitud entre dos territorios en base a algún criterio en específico. La matriz más usual es aquella que asigna valores de “1” a cada elemento si es que los territorios comparten un perímetro en común (territorios vecinos), y “0” cuando no hay perímetro 12

Cabe considerar la posibilidad de recurrir a información proyectada para hallar incidencias “futuras”. Por ejemplo, el Marco Macroeconómico Multianual presenta proyecciones de PBI por rama de actividad para los próximos 3 años. En el caso de empleo se puede obtener el empleo proyectado a partir de la elasticidad producto empleo. 13 Algunas actividades como la Pesca, son no incidentes debido a su bajo crecimiento y participación en los últimos 7 años. Sin embargo, según proyecciones del MMM, dicha actividad crecería por encima del 8% en los próximos dos años (MEF, 2015). 14 Los indicadores de autocorrelación global utilizados fueron de Morán, Geary, y Cliff Ord. En el anexo 1 se amplía al respecto.

12 que los una. Esta también es conocida como matriz de pesos booleana15. Existen en trabajos empíricos muchas otras propuestas de pesos espaciales16. 0 𝑊=[ ⋮ 𝑤𝑟𝑠

⋯ 𝑤𝑠𝑟 ⋱ ⋮ ] ⋯ 0

Su utilidad en el AEDE es vasta, y en el presente modelo adquiere relevancia principalmente porque permite analizar la influencia territorial de las provincias que se sitúan en forma contigua, respecto a la producción, el empleo o la aglomeración de empresas en cada actividad económica. Indicador de autocorrelación local de Getis & Ord: Este indicador tiene como finalidad, hallar la influencia espacial que tiene en conjunto un territorio con sus “símiles territoriales”. Su objetivo específico es valorar la magnitud que tiene una localidad y sus localidades contiguas respecto al total nacional. Se expresa: ∑𝑘𝑗 𝑤𝑖𝑗 𝑥𝑗 𝑔𝑖 = ∑𝑘𝑗 𝑥𝑗 Donde j=1,2, … , i, …, k son todas las provincias del país. Dicho indicador se halla para todas las actividades económicas. Su valor oscila entre “0” y “1”, y cifras más cercanas a 1 indican una mayor influencia territorial de las provincias vecinas sobre la actividad económica nacional. Indicador de autocorrelación local de Morán: Este indicador determina la dispersión del valor que tiene cada territorio en una actividad económica respecto al promedio nacional, ponderado con cada territorio contiguo. Una utilidad importante de esta autocorrelación es que permite hallar el tipo de asociación geográfica y económica existente: si se trata de territorios que presentan autocorrelación positiva (por ejemplo, implicaría que incrementos en el PBI de un territorio se asocie con incrementos en el PBI del territorio vecino), o si se trata de autocorrelación negativa (el incremento del PBI de un territorio se asocia con caídas en el PBI del territorio vecino). Asimismo, se identifica si un territorio posee altos o bajos valores (sea de PBI, empleo o tejido empresarial), y el grado de influencia que ejerce en territorios vecinos. De este modo, se puede obtener una clasificación como en la figura 4.

15

El Criterio se basa en Morán (1948) y Geary (1954). Esta matriz, debido a su simplicidad, presenta también limitaciones, entre ellas la no inclusión de relaciones asimétricas (Paelink & Klaasen, 1979; citado en Mayor & López, 2002). 16 En la literatura sobre econometría espacial y geografía económica existen diversas propuestas para la matriz de pesos. Se destacan algunas (Mayor & López, 2002): Pesos de Cliff Ord, basados en la frontera común y la distancia de dos localidades, medidas económicas, donde se puede hallar la inversa de diferencias de alguna variable económica en dos localidades (ejm. PBI, empleo, entre otros); pesos que utilizan una ponderación de alguna medida económica, por ejemplo el PBI, con la distancia de localidades, entre otros.

13 FIGURA 4: CLASIFICACIÓN EN BASE A LA AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL LOCAL DE MORÁN Zvecinos High-High (Territorio fuerte con territorios vecinos fuertes)

Low-High (Territorio débil con territorios vecinos fuertes)

Zterr

0 Low-Low (Territorio débil con territorios vecinos débiles )

High-Low (Territorio fuerte con territorios vecinos débiles)

Elaboración: MINEDU-DIGEST

En particular, adecuando los posibles resultados al contexto de la educación superior con mirada local, importará considerar a las provincias que presenten una influencia “fuerte” en la actividad económica (debido a su potencial dinamismo en la contratación de personal con estudios técnicos); y excepcionalmente las provincias con influencia “débil”, siempre que por lo menos exista un territorio vecino con influencia “fuerte”. En este caso (cuadrante “Low-High” en la figura 4), se fomentaría la movilidad social con fines de inserción laboral, puesto que los estudiantes formados en alguna provincia “débil” en la actividad, podrán trasladarse en búsqueda de oportunidades de inserción en la provincia contigua considerada “fuerte”. Esta situación se da en la realidad peruana, sobre todo en actividades localizadas como la minería o la agroindustria, pues ante la carencia de oferta formativa local, provincias cercanas identifican el potencial de formar técnicos para la actividad. (3) Como tercer paso, se determina la dinámica provincial de una actividad económica, considerando, a criterio propio, los siguientes estándares17:  Que la dinámica nacional de la actividad económica se clasifique en los cuadrantes I, II o IV en la figura 3 (Incidente en PBI y empleo, sólo incidente en PBI, o sólo incidente en Empleo).  Que el valor de la influencia espacial de la actividad económica en determinada provincia (Indicador Getis & Ord*), se encuentre en el percentil 90 de la distribución18.  Finalmente, la clasificación de la dinámica provincial será determinado por el Índice de autocorrelación local de Morán. Así, una provincia puede ser dinámica per se (clasificación High-High o High-Low), o dinámica en 17

Los indicadores de autocorrelación local de Getis & Ord, y de Morán, son sometidos a contraste de hipótesis. Sin embargo, dichos test son “problemáticos”, y por lo tanto, sólo deben considerarse como una indicación aproximada de la significancia estadística, sobre todo cuando existe autocorrelación espacial global (Sokal et al, 1998 en Pisati, 2001). Siguiendo la sugerencia de Sokal et al, los contrastes de hipótesis cumplirán una labor únicamente informativa, más no determinante en el documento. 18 En el anexo 4 se presenta el sustento estadístico por el cual se establece el percentil 90 de la puntuación Getis & Ord* como umbral para hallar la dinámica de las actividades económicas en cada provincia.

14 función de la dependencia con territorios próximos dinámicos (LowHigh).19 (4) Como cuarto paso, se generan cinco (5) escenarios de análisis de la dinámica (Figura 5):

Actividades económicas influyentes con enfoque de territorialidad

FIGURA 5: ESCENARIOS DE LA DINÁMICA PRODUCTIVA TERRITORIAL Características Escenarios

Dinamicidad local estricta

Presenta altas incidencias en PBI o Empleo nacional, y alta influencia espacial en PBI, Empleo y Tejido Empresarial (Getis Ord’s* superior al percentil 90 en la distribución).

Dinamicidad local flexible

Presenta altas incidencias en PBI o Empleo nacional, y por lo menos alta influencia espacial en PBI, Empleo o Tejido Empresarial (Getis Ord’s* superior al percentil 90 en la distribución).

Dinamicidad local en PBI

Presenta altas incidencias en PBI o Empleo nacional, y alta influencia espacial en PBI (Getis Ord’s* superior al percentil 90 en la distribución).

Dinamicidad local en empleo

Presenta altas incidencias en PBI o Empleo nacional, y alta influencia espacial en Empleo (Getis Ord’s* superior al percentil 90 en la distribución).

Dinamicidad local en Tejido Empresarial

Presenta altas incidencias en PBI o Empleo nacional, y alta influencia espacial en Tejido Empresarial (Getis Ord’s* superior al percentil 90 en la distribución).

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

De dichos escenarios, en el resto del documento se hará la articulación considerando únicamente el Escenario Flexible porque, de ese modo, es posible determinar la “influencia” de una actividad en un territorio ya sea en términos de producción, empleo o aglomeración de empresas. Cabe mencionar que actividades como la minería son poco intensivas en mano de obra, y un escenario del tipo estricto puede acotar su influencia a un número reducido de territorios donde exista mayor contratación de personal. En forma análoga ocurriría con la agricultura, porque a pesar de ser intensiva en mano de obra, su producción es baja en comparación con otras actividades, y dicha realidad variaría por provincias. 3.2. Medición de aspectos asociados a la oferta educativa técnica pública: Condiciones básicas de licenciamiento, Pertinencia educativa y Capacidad de gestión. Desde el lado de la oferta educativa, se realizan los siguientes pasos: (1) Se halla un índice sobre las Condiciones Básicas de Licenciamiento, a partir de 2 aspectos generales: Docentes e Infraestructura (la cual involucra a su vez parte de equipamiento). Estos 2 componentes comprenden información de 15 variables provenientes del Censo Escolar (figura 6). La metodología empleada es el Análisis por Componentes Principales

19

De por sí, al acotar el valor del indicador Getis & Ord en el percentil 90 (los valores más altos de influencia espacial), se quita la posibilidad de hallar un territorio con clasificación Low-Low.

15 Categórico (CATPCA)20, el cual consiste en resumir en pocos componentes, información de diversas variables, categóricas o continuas, minimizando así la pérdida de información y capturando la mayor explicación posible (variabilidad)21. Las puntuaciones del primer componente son las que reflejan el índice de Condiciones Básicas de Licenciamiento de los centros educativos. FIGURA 6: VARIABLES UTILIZADAS PARA EL ÍNDICE DE CONDICIONES BÁSICAS DE LICENCIAMIENTO

Indicador de Condiciones Básicas de Licenciamiento Docentes

Infraestructura

- Tenencia de Laboratorios (C) - Tenencia de Biblioteca (C) - Tenencia del local educativo (C) - Fuente de Alumbrado eléctrico (C) -Docentes con título pedagógico -Docentes con título no pedagógico. -Docentes con nombramiento. - Docentes contratados.

- Fuente de Agua (C) - Fuente de Servicios Higiénicos (C) - N° de Libros - N° de computadoras operativas y con conexión a internet - N° de espacios educativos - N° de edificaciones - Área total destinado a la pedagogía

Nota: Las variables que llevan una “C” entre paréntesis son categóricas. Elaboración: MINEDU-DIGEST

(2) Se halla un índice de pertinencia, a partir de 5 variables creadas previamente. Cada una de ellas se basa en la matrícula que, según el criterio adoptado, se considera matrícula “pertinente” con las necesidades productivas territoriales. Considerando la dinámica provincial por el lado de la demanda, se generan 5 indicadores tomando en cuenta los 5 escenarios explicados22. La metodología empleada es el Análisis por Componentes Principales23, el cual consiste en resumir en pocos componentes, información de diversas variables, únicamente continuas, minimizando la pérdida de información y capturando la mayor variabilidad posible. Las puntuaciones del primer componente son las que reflejan el índice de

20

Esta metodología es explicada en detalle en el anexo 3. En términos estadísticos, esto implica que a partir de “p” variables, se van a generar “m” componentes, toda vez que m≤p. La elección de “p” va a depender de algún criterio estadístico propio de la metodología. En este caso el modelo asume aquellos componentes que juntos explican más del 60% de la variabilidad. En el anexo 3 se detalla más sobre el criterio y su valor obtenido. 22 Totales de matrículas en carreras vinculadas a actividades dinámicas en PBI, a actividades dinámicas en Empleo, a actividades dinámicas en Tejido Empresarial, a actividades dinámicas en alguna de las 3 variables (Escenario Flexible), y a actividades dinámicas en cada una de las 3 variables (Escenario Estricto). 23 Ver anexo 3. 21

16 pertinencia de los centros educativos. En la figura 7 se muestra el detalle de los indicadores utilizados.

FIGURA 7: VARIABLES UTILIZADAS PARA EL ÍNDICE DE PERTINENCIA

Indicador de Pertinencia Pertinencia a nivel de actividad económica

- Vinculación de carreras (238) con actividades económicas provinciales (54). - INDICADORES(*): Matrícula de carreras vinculadas a :

+ Actividades más dinámicas en PBI. + Actividades más dinámicas en Empleo. + Actividades más dinámicas en Tejido Empresarial. + Actividades más dinámicas en PBI, Empleo y Tejido Empresarial (Escenario Estricto). + Actividades más dinámicas en PBI, Empleo o Tejido Empresarial (Escenario Flexible). (*)Se utilizaron los indicadores de pertinencia por cada escenario establecido.

Elaboración: MINEDU-DIGEST

(3) Se halla un índice sintético de Gestión Institucional. Para efectos del documento, se define la Gestión de la IE como la capacidad del gestor en adaptar sus condiciones de servicio a los cambios que puede experimentar su propia matrícula. Por otra parte, la posibilidad de haber incrementado su cuota de mercado en los últimos cinco años (que incremente el porcentaje de participación de la IE en la matrícula provincial). De esta forma, en vez de mirar la gestión bajo un enfoque de eficiencia en los procesos (como suele ocurrir), se mide la misma bajo un enfoque de logro de resultados. Es decir, la IE tendría una mejor gestión si adapta favorablemente la disponibilidad de su logística, infraestructura, docentes, entre otros; ante cambios en la matrícula. Asimismo, también tendría una mejor gestión si logra incrementar su participación en el mercado a través del número de matriculados. La principal limitación para medir la gestión desde los procesos es la ausencia de datos estadístico para su medición24. Por ello, se opta por instrumentalizar un indicador representativo a partir de una serie de técnicas e hipótesis que permitan realizar una adecuada inferencia. Los pasos a seguir son: 

24

A partir de cinco (5) indicadores (ratios) relacionados a la provisión del servicio educativo y su participación en el mercado (ver figura 8), se construye un índice sintético que capture la mayor explicación posible de los 5 indicadores (variabilidad). Éste índice será la variable

No existe en el Censo Escolar -ni alguna otra fuente de información- alguna variable importante que mida la gestión institucional de un centro educativo. Sin embargo, al ser importante su consideración en el modelo, se optó por crear una variable ficticia a partir de información estadística que refleje cambios en las condiciones de oferta de un centro educativo y su participación en el mercado durante los últimos años.

17 dependiente. Es requisito previo contrastar algunos test relacionados a la correlación conjunta de los indicadores. La técnica a utilizar es el Análisis por Componentes Principales, con la asignación de dos (2) componentes. Las puntuaciones ponderadas que se obtengan del primer componente serán utilizadas como el “índice sintético de capacidad de gestión” de las IE. 

Se identifican variables independientes que puedan contribuir a explicar el comportamiento del índice sintético de gestión de la IE, principalmente en un contexto temporal. Por ello, más que recurrir a una técnica de regresión tradicional –donde se pueda aislar las influencias estáticas de cada variable independiente sobre el índice sintético– se opta por la regresión mediante descomposición lineal bajo la técnica Oaxaca-Blinder (OB). En su forma básica, dicha técnica tiene la ventaja de descomponer los motivos que explican las diferencias de alguna variable entre dos grupos (en este caso, la gestión promedio de las IE en un periodo respecto al anterior). La descomposición se da mediante tres componentes: uno que se atribuya a cambios que hayan ocurrido en las variables explicativas (por ejm. el índice promedio de gestión de las IE varía debido a cambios en la demografía o la aparición de nuevas IE del mismo periodo respecto al anterior); un segundo componente “no observable”, el cual se denomina “componente discriminatorio”25 , y que se utilizará para medir la evolución de la “capacidad de gestión” promedio; y un tercer componente denominado “interacción”, que se da producto de la combinación lineal de los dos primeros, y que no será de mayor utilidad para el presente análisis26.



El componente discriminatorio o “efecto no observable” promedio, que para nuestros fines mide la capacidad de gestión, se extiende y pondera a cada una de las IE, obteniendo así el “índice de capacidad de gestión” de cada IE. Un índice provechoso que de por sí, aisla otros factores que repercuten sobre la adaptabilidad del servicio y la mayor (o menor) participación en el mercado.

La figura 8 resume las principales hipótesis a contrastar, así como la relación completa de variables con las que se construirá el indicador. Cabe mencionar que, al tener este un carácter “dinámico”, sólo es aplicable para IE con historia educativa, es decir, que por lo menos hayan permanecido dos años en el sistema educativo peruano. Esto se justifica en tanto las IE “nuevas” no deberían ser analizadas ni clasificadas bajo ninguno de los criterios, dado que recién se concentran en su participación en la educación superior peruana. Por ello, tales quedarán excluidas del análisis en el documento. 25

La técnica O.B. suele utilizarse para explicar brechas salariales por género. De ese modo, se separan dos grupos, uno compuesto por mujeres trabajadoras, y otro por hombres trabajadores. Sus diferencias salariales promedio puede deberse, bajo este enfoque, no sólo a diferencias entre sus atributos (educación, capacitación, experiencia laboral, entre otros), sino a un “componente discriminatorio”, en el cual el mercado premia –por lo general– a los varones con un mayor efecto de sus atributos sobre el salario. 26 En el anexo 2 se presenta en detalle la operatividad que permitió definir la Gestión Institucional mediante dicha técnica.

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Por otra parte, incorporar un aspecto de carácter evolutivo –como es el indicador de gestión de las IE– coadyuva a realizar una mejor clasificación en el modelo, dado que no sólo se van a valorar a las IE según su tamaño y disponibilidad de oferta (en servicios y carreras pertinentes), sino además su comportamiento con el transcurrir de los años. De ese modo, IE que cuentan con baja cuota de participación pero que han experimentado un importante crecimiento adoptan relevancia y cuentan con la misma posibilidad de obtener puntajes altos, en comparación con otras IE que tienen experiencia en el mercado, un gran “tamaño”, pero quizás con un crecimiento moderado en la matrícula.

FIGURA 8: VARIABLES UTILIZADAS PARA EL ÍNDICE DE CAPACIDAD DE GESTIÓN

Elaboración: MINEDU-DIGEST

(4) Finalmente, se construye el “indicador” de la oferta educativa, que es categórico y clasifica a las IE en cuatro grupos, según las Condiciones Básicas de Licenciamiento, pertinencia y capacidad de gestión de la IE, a partir de las puntuaciones obtenidas para cada caso. Los grupos son: Líderes I, Líderes II, Líderes III y Seguidores (figura 9). Este indicador grupal tiene la fortaleza de mirar aspectos de la oferta educativa, la gestión de la IE, y en simultáneo la vinculación con la dinámica productiva territorial27:

27

Las cuatro (4) categorías son propuestas en forma arbitraria, y no tiene precedente en alguna literatura nacional o foránea. La mayor parte de textos que emplean componentes principales se centran en analizar la preponderancia de las variables y observaciones en uno u otro componente, y eventualmente en realizar rankings a partir de las puntuaciones de las observaciones, en este caso los centros educativos. Sin embargo, debe tomarse en cuenta que la finalidad de la metodología y técnicas empleadas en el documento no es excluir centros educativos utilizando cotas o umbrales, sino simplemente de realizar una categorización de la oferta. Asimismo, se debe tener consideración con aquellos centros que se encuentren en los límites de cada grupo, pues su exclusión del grupo precedente por diferencia en puntaje es referencial. Para profundizar en lecturas que realizan rankings a partir de PCA ver Kordrostami et al (2011), Vásquez (2007), Santin (2003), Faura et al (2012), Elosegui et al (2008), Gómez-Gallego et al (2012).

19

Oferta formativa categorizada en base a indicadores

FIGURA 9: CATEGORIZACIÓN DE LA OFERTA FORMATIVA EN BASE A CALIDAD Y PERTINENCIA Características Líderes I

Alta puntuación en Oferta, Pertinencia y Gestión.

Quintiles 4 y 5 del ordenamiento en Condiciones de Oferta. Quintiles 4 y 5 del ordenamiento en Pertinencia. Quintiles 5 y 5 del ordenamiento en Capacidad de Gestión.

Líderes II

Alta puntuación en 2 de los 3 aspectos analizados en el punto anterior. (Condiciones de Oferta, Pertinencia y Gestión).

Líderes III

Alta puntuación en por lo menos 1 de los 3 aspectos analizados en el punto anterior. (Condiciones de Oferta, Pertinencia o Gestión).

Seguidores

Bajas puntuaciones en todos los aspectos analizados (Condiciones de Oferta, Pertinencia o Gestión).

Elaboración: MINEDU-DIGEST

Asimismo, su connotación adopta un carácter “dinámico”, es decir, no solo se concentra en el volumen de la provisión de los servicios educativos básicos (condiciones básicas de licenciamiento), o en la magnitud de matrícula correctamente orientada al mercado (pertinencia con la dinámica productiva territorial). Además incorpora la “Capacidad de Gestión”, el cual, como se explicó, mide la capacidad del gestor de la IE en adaptar algunos aspectos vinculados al servicio, así como la participación del mercado, en tanto ocurren variaciones en la matrícula. Como se observa en la figura 10, se puede desagregar la clasificación de las IE según su fortaleza en cada componente. Así, las IE clasificadas en las áreas A, B, E y F tienen fortaleza en las condiciones básicas de licenciamiento. Por otra parte, las IE clasificadas en las áreas B, C, E y G tienen fortaleza en la pertinencia con la dinámica productiva territorial. Finalmente, las IE clasificadas en las áreas D, E, F y G tienen fortaleza en la Capacidad de Gestión. Bajo la clasificación adoptada, las IE ubicadas en el área E serían Líderes I dada su importancia en los 3 componentes, las IE ubicadas en las áreas B, F y G serían Líderes II debido a que tiene fortaleza en por lo menos dos componentes, las IE ubicadas en las áreas A, C y D son Líderes II debido a que por lo menos son importantes en un componente, y las IE ubicadas en el área H son Seguidores, dada su falta de fortaleza en alguno de los componentes.

20 FIGURA 10: DIAGRAMA DE VENN DE LA OFERTA FORMATIVA TÉCNICA PÚBLICA SEGÚN SU CLASIFICACIÓN EN CONDICIONES BÁSICAS DE LICENCIAMIENTO, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTIÓN

Condiciones Básicas de Licenciamiento

B

A F

E

C G

D H

Elaboración: MINEDU-DIGEST

3.3. Articulación geográfica de la oferta educativa técnica pública con la dinámica productiva territorial provincial. Finalmente, la metodología empleada permite identificar geográficamente distintos tipos de brechas a partir de la vinculación de la oferta formativa de centros con la dinámica productiva provincial. Así, se listan algunos de los más importantes:  Centros educativos que ofertan pocas o ninguna carrera vinculada a la dinámica productiva territorial.  Actividades económicas locales que no están siendo cubiertas por la oferta formativa, pese a su condición de dinámica.  Carreras vinculadas a actividades no dinámicas, y que sin embargo cuentan con importante número de matriculados (reorientación de la oferta).  Provincias que cuentan con una importante cantidad de centros “líderes” para atender las necesidades productivas locales.

21 4. Metodología de construcción de la base de datos 4.1. Objetivo 



Construir bases de datos articuladas que contengan información proveniente de la oferta educativa de IE técnica públicas (IEST y CETPRO), y de la dinámica productiva territorial, identificando la cobertura o brechas existentes entre las carreras ofertadas por las IE y su vinculación con actividades dinámicas. Realizar un ordenamiento de la oferta educativa según las Condiciones Básicas de Licenciamiento, pertinencia con la dinámica productiva territorial, y capacidad de gestión institucional.

La información contenida involucra a todas las IE técnica públicas a nivel nacional, y de igual forma la dinámica productiva del territorio (provincia). 4.2. Fuente de datos La medición sobre la dinámica productiva territorial se realizó a nivel de actividades económicas28. Para la identificación del dinamismo nacional, se utilizaron las cifras de PBI de las Cuentas Nacionales (INEI) y el número de trabajadores desde la ENAHO (INEI)29, ambos a nivel nacional, por actividad económica y para los periodos 2007-2013. Asimismo, para la identificación del dinamismo provincial, se utilizaron las cifras de producción, número de trabajadores y número de empresas por provincia que reporta el CENEC 2008 (INEI)30, con la excepción de las estadísticas provinciales de Agricultura que se tomaron desde el CENAGRO 2013 (INEI)31. La medición sobre las condiciones básicas de licenciamiento de las IE se basó en dos componentes: docentes e infraestructura (que involucra equipamiento general). Las variables utilizadas se obtuvieron principalmente desde el Censo Escolar 2014 – MINEDU (Cuadro 1). Para la información sobre docentes, se utilizó: total de docentes que cuentan con título pedagógico, docentes que cuentan sólo con título profesional, docentes nombrados y docentes contratados.

28

Desagregación a 54 actividades de acuerdo a la Tabla Insumo Producto con año base 2007. Para el cálculo de incidencia en el empleo por actividad económica se consideró conveniente trabajar con un pool de datos utilizando las ENAHO’s de los periodos 2005-2007 y 2011-2013, debido a que de esta forma se mejora la representatividad estadística para aquellas actividades que presenten bajos números de casos. 30 El censo tiene como periodo de referencia el ejercicio económico del 2007. Las actividades excluidas fueron: Agricultura y Silvicultura, Administración Pública y Defensa, Actividades de los hogares, Organizaciones y órganos extra territoriales. Para los fines del modelo, sólo se completó con fuentes alternativas la información faltante para Agricultura. Asimismo, las actividades se hallan clasificadas según CIIU Rev. 4. Se realizaron recodificaciones para vincular la división con las 54 actividades económicas, que es la clasificación que se utiliza en el resto del documento. 31 Las variables de empleo y número de empresas se tomaron a partir del número de personal y número de unidades agropecuarias, respectivamente. Para el caso de la producción, al no existir dicha información en CENAGRO, se utilizó como variable aproximada el área total de parcelas declaradas por cada unidad agropecuaria, dado que esta variable presenta alta correlación con la producción. 29

22 Para información sobre infraestructura: condición de tenencia del local, fuente de alumbrado eléctrico, fuente de provisión de agua, fuente de servicios higiénicos, número de espacios educativos o administrativos en el local, número de pabellones, y área total destinada a la enseñanza. Asimismo, como parte del equipamiento general: tenencia de laboratorio, tenencia de biblioteca, número de libros, computadoras operativas, y computadoras con acceso a internet. Para hallar el indicador de capacidad de gestión institucional de la IE, se recurrió a elaborar un panel entre los años 2010-2014 con variables de la IE, información de la demanda educativa local y aspectos demográficos. Las variables de la IE que se utilizaron para el panel fueron: número de matriculados, número de docentes, número de secciones, número de computadoras operativas en la IE, y número de espacios educativos donde funciona la IE (Todas a partir del Censo Escolar 20102014). Para información de la demanda educativa local: matriculados en las IE públicas de la provincia, matriculados en las IE privadas de la provincia, matriculados en universidades en el departamento (matrícula en IE se toma del Censo Escolar 20102014, y matrícula en universidades a partir de la ENAHO 2010-2014), N° de IEST y CETPRO públicos y privados en la provincia (Censo Escolar 2010-2014). Para información demográfica: Población provincial que egresa de la educación secundaria en el año anterior (Censo Escolar 2009-2013), y Población Económicamente Activa en el departamento que no han cursado la educación superior y se capacitan para el trabajo (ENAHO 2010-2014). Finalmente, la medición sobre pertinencia resultó de la articulación de dos aspectos: la matrícula por carreras o especialidades técnicas, tomadas a partir del Censo Escolar 2014, y las actividades económicas más dinámicas por provincia, cuya fuente de información ya se explicó en líneas precedentes.

23 CUADRO 1 VARIABLES DEL CENSO ESCOLAR UTILIZADAS EN EL MODELO Cuadro/ Tabla

Cédula

P eriodo

301 306 306

6A, 9A 6A, 9A 6A, 9A

2014 2014 2014

p201 p203 cond_ten p214 p215 p217 p205

plocal_c11 plocal_c11 plocal_c11 plocal_c11 plocal_c11 plocal_c11 plocal_c11

11A 11A 11A 11A 11A 11A 11A

2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014

Total computadoras operativas

p209_0tot

plocal_c11

11A

2014

Total computadoras con conexión a internet

p210_0cnx

plocal_c11

11A

2014

Número de espacios p301 educativos/administrativos en el local

plocal_c11

11A

2014

Número de edificaciones independientes o pabellones en el local escolar

plocal_c11

11A

2014

plocal_s300

11A

2014

6A, 9A

2010-2014

6A, 9A

2010-2014

6A, 9A 11A 11A

2010-2014 2010-2014 2010-2014

101

03B

2009-2013

203-204 (IEST), 202 (CETPRO)

6A, 9A

2014

cen_edu cod_mod gestion codgeo dpto prov dist

--------

Padrón Padrón Padrón Padrón Padrón Padrón Padrón

2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014

Propiedad del local

proplocal

plocal_c11

11A

2014

Área total del local Área total (indicador agregado)

p219 p302_3 (todas las categorías), p302_5

plocal_c11 plocal_s300

11A 11A

2014 2014

Componente/Variable Calidad Doc entes Total Docentes Docentes con Título Pedagógico Docentes con Título No Pedagógico Infraestruc tura Tenencia de laboratorios Tenencia de biblioteca Condición de Tenencia de local Fuente de alumbrado eléctrico Fuente de provisión de agua Fuente de servicios higiénicos Número de libros en la biblioteca

P reguntas de la Enc uesta

d01-d18 (IEST), d01-d20 (CETPRO) d01-d11 (IEST) & tipdato==1 d01-d11 (IEST) & tipdato==5

p401

Total de área destinada a la pedagogía p302_3 (sólo las categorías 1 al 4), p302_5

Gestión Instituc ional* d01-d16 (IEST, cuadro 203), d01-d08 (IEST, cuadro 204), d01-d04 (CETPRO, cuadro 202) d01-d08 (IEST, cuadro 210), d01-d04 (IEST, Número de secciones cuadro 211), d01-d02 (CETPRO, cuadro 205) Número de docentes d01-d18 (IEST), d01-d20 (CETPRO) Número de computadoras operativas p209_0tot Número de espacios educativos p301 d09-d10 (5to. año de educación secundaria), si Población que egresa de la secundaria tipdato==1 (aprobados)

Matrícula total

203-204 (IEST), 202 (CETPRO) 210-211 (IEST), 205 (CETPRO) 301 plocal_c11 plocal_c11

P ertinenc ia Matrícula por carreras O tras variables Centro educativo Código modular Tipo de Gestión Código de Ubicación Geográfica Departamento Provincia Distrito

d01-d16 (IEST, cuadro 203), d01-d08 (IEST, cuadro 204), d01-d04 (CETPRO, cuadro 202)

Elaboración: MINEDU-DIGEST

4.3. Mecánica operativa Para el procesamiento de la información se recurrió al uso de diversas variables de identificación (id), dado que se trabajó con varias bases de datos y/o reportes estadísticos convertidos a nuevas bases de datos. El programa principal donde se llevó a cabo el análisis en todo el proceso operativo fue el Stata 12 (procesamiento de bases, estadísticas, análisis espacial, PCA lineal, regresiones MCO y OB), y el SPSS 20 (PCA no lineal). El proceso operativo se resume en la figura 11.

24 FIGURA 11: PROCESO OPERATIVO PARA LA ELABORACIÓN DEL MODELO DE ORDENAMIENTO DE LA OFERTA DE EDUCACIÓN TÉCNICA PÚBLICA, 2014 Equivalencias - Equivalencia actividad 45 (TIP 1994)actividad 54 (TIP 2007). - Equivalencia CIIU Rev. 3-actividad 54 (R). - Equivalencia CIIU Rev. 4-actividad 54 (R). - Equivalencia carrera-actividad 54 (R).

Análisis Espacial - Matriz de Pesos Espaciales - Autocorrelaciones espaciales. - Georeferenciación

Dinámica Productiva Territorial

Oferta Formativa Técnica Pública

- PBI por actividad económica Nivel 54: INEICtas. Nacionales (R) - N° de trabajadores por actividad económica Nivel 54: INEI-ENAHO (R). - Producción total, N° de trabajadores y N° de establecimientos por provincia y división económica CIIU Rev. 4: INEI-CENEC (R). - N° de trabajadores, N° de productores y medida de las parcelas por provincia en la actividad agropecuaria: CENAGRO (R).

- Matrícula, docentes, secciones, características de infraestructura, equipamiento y otros de la IE: Censo Escolar-IEST y CETPRO (M). - Población que egresa de la educación secundaria: Censo Escolar-Educación Secundaria (M). - Población que no cuenta con estudios superiores y se capacita para el trabajo, Matrícula de la población universitaria: ENAHO (M).

Articulación Oferta-Demanda - Carreras y matrícula pertinentes. - Categorización de las IE de acuerdo a condiciones básicas de licenciamiento, capacidad de gestión y pertinencia con la dinámica productiva territorial. - Actividades dinámicas que carecen de oferta educativa técnica. - Oferta educativa técnica orientada a actividades no dinámicas en la localidad.

Nota: Las fuentes de información que consignan entre paréntesis la letra “R” son aquellas transformadas de reportes a nuevas bases de datos, y las que consignan la letra “M” son bases de datos (microdatos). Elaboración: MINEDU-DIGEST.

Equivalencias: Se compatibilizó los códigos correspondientes a los clasificadores de actividad económica y carreras profesionales de diversas fuentes que son utilizadas por INEI y MINEDU. En principio, se articularon los códigos de las actividades a nivel 54 (según Cuentas Nacionales - Tabla Insumo Producto 2007) con las actividades a nivel 45 (Según Cuentas Nacionales – Tabla Insumo Producto 1994). Ello sirvió para una posterior recodificación de algunas variables que consignan la actividad

25 económica en base al CIIU Rev. 3 (como el empleo por actividad económica en la ENAHO) o CIIU Rev. 4 (como la producción, el empleo y los establecimientos por actividad económica en el CENEC). Seguidamente, se realizaron las equivalencias entre los CIIU Rev.3 y CIIU Rev. 4 con las actividades a nivel 54. En ambos casos se recurrieron a la tabla de equivalencias de los CIIU en sus dos últimas versiones (Rev. 3 y Rev. 4), al informe sobre Cuentas Nacionales 2007, y al Estudio sobre el Modelo Predictivo del Empleo para el Perú. Finalmente, las carreras reportadas en el Censo Escolar, las cuales toman como fuente el Clasificador de Carreras de Educación Superior y Técnico Productivas del INEI, fueron vinculadas con las actividades económicas a nivel 54, que es la clasificación final que adopta el documento en cuanto a la dinámica productiva territorial. Análisis Espacial: Se recurrió a fuentes cartográficas del país relacionadas a la división políticoadministrativa territorial, en los ámbitos departamental, provincial y distrital. A partir de allí, con el uso del Software Stata se halló la matriz de pesos espaciales en el ámbito provincial, adoptando finalmente la matriz booleana, como se mencionó en el capítulo anterior. Asimismo, se hallaron las diversas autocorrelaciones espaciales (global y local) necesarias para observar la influencia espacial en la actividad económica, el empleo y el tejido empresarial. Dichos estimadores, con sus respectivos test, fueron reagrupados en una base de datos para vincularlos a cada actividad económica en cada provincia, con lo cual se permitiría una posterior clasificación de las actividades en dinámicas. Dinámica Productiva Territorial: Para el análisis nacional, se calcularon las incidencias del PBI y empleo a nivel nacional, a partir de las estadísticas de cuentas nacionales en el caso del primero, y la elaboración de un pool de datos de la ENAHO en el caso del segundo32. Como ya se mencionó, se obtuvo una reagrupación de las actividades económicas en 4 grupos según su grado de incidencia en el PBI y el empleo nacional. Para el análisis provincial, sólo se tomaron en cuenta las actividades que presentaron alguna incidencia por encima de la mediana de los resultados. Seguidamente, a dichos resultados se les añadieron los reportes obtenidos en el CENEC sobre producción, empleo y empresas por actividad con desagregación provincial. Estos fueron recodificados a 54 actividades tomando las equivalencias ya explicadas. Asimismo, dado que el CENEC no aborda la agricultura, se añadió información desde el CENAGRO.

32

Para hallar el número de trabajadores por actividad económica desde la ENAHO, fue necesario recurrir a elaborar un pool de datos tomando 4 periodos consecutivos para hacer representativo cada año elegido: para el 2007 se tomó el pool 2004-2007, y para el 2013 el pool 2010-2013. Luego, se ponderaron los casos elegidos con los factores de expansión anuales respectivos, y una vez agregado los periodos, se les aplicó un promedio simple para hallar el número de trabajadores para el 2007 y 2013, respectivamente. La necesidad de un pool se dio por la falta de representatividad de la muestra para algunas actividades económicas desagregadas a nivel 54.

26 Finalmente, se hallaron las autocorrelaciones y se realizó la identificación de actividades dinámicas por provincia según la metodología ya expuesta. Oferta Formativa Técnica Pública: Para la medición de las condiciones básicas de licenciamiento, se unieron diversas bases de datos del Censo Escolar aplicada para IEST y CETPRO: la base de matrícula (mat2x00), de docentes (doc3000), características del local y equipamiento general (plocal_c11 y plocal_s300) y de identificación geográfica de la IE (padron). Cabe mencionar que dichas bases se encuentran organizadas a modo de tablas estadísticas por unidad de análisis, y en algunos casos con diferente enumeración según el nivel educativo (IEST o CETPRO). En esos casos se tuvo precaución al momento de agregar los resultados. Para este componente se aplicó la técnica de Análisis por Componentes Principales Categórico o no lineal (CATPCA). Para ello se recurrió al SPSS, software que cuenta con un análisis más sólido de dicha técnica. Una vez obtenidos los resultados, fueron re-exportados al Stata para proseguir con el indicador de pertinencia. Para hallar el indicador de pertinencia se recurrieron a diferentes “subbases” creadas en modo matricial, para lo cual el Stata tiene incorporado el módulo Mata. Dicho módulo tiene versatilidad para el procesamiento de algoritmos matriciales, que fueron necesarios para hallar el matching entre las carreras y la pertinencia con la dinámica productiva territorial. Las subbases creadas fueron:  

 

actividad vs. carrera (matriz booleana para identificar a qué actividades se vincula cada carrera). provincia vs. actividad dinámica (a partir de los resultados obtenidos en el análisis de la dinámica productiva territorial, se construyó una matriz booleana para identificar que provincias presentan dinámica en cada actividad). centro educativo vs. carrera (para identificar que carreras son impartidas por cada IE), y centro educativo vs. provincia (para identificar la localidad a la que pertenece cada IE).

El matching realizado a partir del tratamiento de las subbases creadas, generó resultados sobre la matrícula en carreras “pertinentes” por cada IE, así como la desagregación de la matrícula por cada actividad económica a la que se vincula la carrera. Así se obtuvieron 5 indicadores de matrícula pertinente, la cual fueron resumidas en un solo indicador, mediante la técnica de Análisis por Componentes Principales. El procesamiento y estimación fue realizado en Stata 12. Finalmente, para hallar la capacidad de gestión de la IE, se recurrió a elaborar un panel desde el 2010 hasta el 2014 utilizando la ENAHO y el Censo Escolar, Con ello, en principio se generó la variable dependiente (gestión mediante adaptabilidad del servicio y cuota del mercado), para lo cual se recurrió a aplicar la técnica de Análisis por Componentes Principales. Una vez hallada dicha variable, se aplicaron regresiones bajo la técnica de descomposición lineal Oaxaca Blinder utilizando

27 como variables independientes información demográfica (población que egresa de la secundaria en la localidad), información de la competencia (matrícula en IE técnicas y matrícula en universidades), y el rezago de la variable dependiente para dos periodos. Con los estimadores hallados (predictores), se procedió a calcular para cada IE el indicador de Capacidad de Gestión, tal como se expuso en la metodología. La técnica OB fue estimada en Stata, asimismo, el cálculo del predictor se realizó con el algoritmo Mata (incorporado en Stata). En resumen, la figura 12 presenta, mediante un esquema, el uso de variables y bases de datos, las llaves de identificación, y las nuevas bases creadas.

28

FIGURA 12: ESQUEMA LÓGICO DE LA MECÁNICA OPERATIVA DEL MODELO: ARTICULACIÓN DE BASES DE DATOS Y VARIABLES PRINCIPALES 3.1 Medición de la dinámica productiva territorial Base: Cuentas Nacionales 2007-2013 Actividad Económica (Nivel 54) PBI Base: Pool ENAHO 2004-2007, y 2008-2013 Actividad económica (CIIU Rev. 3) Actividad Económica (Nivel 54) Condición de actividad Base G1: Empleos por actividad económica Actividad Económica (Nivel 54) Nro. ocupados Base G2: Incidencias Actividad Económica (Nivel 54) PBI 2007 Nro. ocupados 2007 PBI 2013 Nro. ocupados 2013 Tasa de crecimiento del PBI 2007-2013 Tasa de participación sectorial del PBI 2013 Incidencia en el PBI 2007-2013 Tasa de crecimiento del Empleo 2007-2013 Tasa de participación sectorial del Empleo 2013 Incidencia en el Empleo 2007-2013 Cuadrantes de Incidencia nacional (clasificación)

Base: Censo Nacional Económico 2007 Actividad Económica (Clase y División) Departamento Código de Provincia N° de Establecimientos N° de Personal Ocupado Producción Total Base: Censo Nacional Agropecuario 2013 Departamento Código de Provincia Área de las parcelas (M2) N° de Productores N° de Personal Ocupado Permanente y Eventual Base G3: Matriz de pesos espaciales Código de Provincia Provincia Base G4: Autocorrelaciones Globales Departamento Código de Provincia Actividad Económica (Nivel 54) Índice Morán en PBI Índice Geary en PBI Índice Getis Ord en PBI Índice Morán en Empleo Índice Geary en Empleo Índice Getis Ord en Empleo Índice Morán en Establecimientos Índice Geary en Establecimientos Índice Getis Ord en Establecimientos

Base G5: Autocorrelaciones Locales Departamento Código de Provincia Actividad Económica (Nivel 54) Índice Morán en PBI Índice Geary en PBI Índice Getis Ord en PBI Índice Getis Ord* (ampliado) en PBI Índice Morán en Empleo Índice Geary en Empleo Índice Getis Ord en Empleo Índice Getis Ord* (ampliado) en Empleo Índice Morán en Establecimientos Índice Geary en Establecimientos Índice Getis Ord en Establecimientos Índice Getis Ord* (ampliado) en Establecimientos Base G6: Base final de la demanda Departamento Código de Provincia Actividad Económica (Nivel 54) Coordenadas Geográficas Provinciales Cuadrantes de Incidencia nacional (clasificación) Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en PBI Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en Empleo Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en Tejido Empresarial Dummy si la actividad es dinámica en la provincia: Escenario PBI Dummy si la actividad es dinámica en la provincia: Escenario Empleo Dummy si la actividad es dinámica en la provincia: Escenario Tejido Empresarial Dummy si la actividad es dinámica en la provincia: Escenario Estricto Dummy si la actividad es dinámica en la provincia: Escenario Flexible

LEYENDA Identificadores de la IE Identificadores geográficos Identificadores de la carrera y actividad económica

... continúa

29

... continúa 3.2 Medición de la oferta educativa técnica pública Base: Censo Escolar 2014 (mat2x00) Código Modular Nombre de la IE Código de Provincia Nivel Educativo (IEST, CETPRO) Gestión (Pública) Código de Carrera Carrera N° de matriculados por Carrera

Base: Censo Escolar 2010-2014 (tsección) Código Modular N° de matriculados N° de secciones N° de docentes N° de computadoras operativas N° de espacios educativos

Base: Censo Escolar 2014 (doc3000) Código Modular N° de docentes nombrados

Base G7: Matrícula Provincial (a partir del Censo Escolar 2010-2014) Código de Provincia Matrícula en IEST Privados por Provincia Matrícula en CETPRO Privados por Provincia Matrícula en IEST Públicos por Provincia

N° de docentes contratados

Matrícula en CETPRO Público por Provincia

Base G13: Estadísticas por IE de la Vinculación Oferta Demanda Código Modular N° de actividades en la provincia donde se localiza la IE (5 escenarios) N° de actividades dinámicas en la provincia donde se localiza la IE (5 escenarios) N° de carreras existentes que son dinámicas en la provincia (5 escenarios) N° de actividades económicas a las que la IE dirige su oferta educativa N° de carreras impartidas por la IE N° de carreras orientadas a actividades dinámicas (5 escenarios) N° de carreras no orientadas a actividades dinámicas (5 escenarios) N° de carreras dinámicas que la IE no oferta (5 escenarios) Base G14: Matrícula vinculada a actividades dinámicas Código Modular N° de matriculados en carreras vinculadas a actividades dinámicas (para cada escenario)

N° de docentes con título pedagógico N° de docentes con título no pedagógico Base: Censo Escolar 2014 (plocal_c11) Código de local Tenencia de laboratorios Tenencia de Biblioteca Tenencia del local educativo Fuente de alumbrado eléctrico Fuente de Agua Fuente de Servicios Higiénicos N° de libros N° de computadoras operativas N° de computadoras con conexión a internet N° de espacios educativos N° de edificaciones Base: Censo Escolar 2014 (plocal_s300) Código de local ID Espacio Educativo Área del Espacio Educativo (en m2) Base: Censo Escolar 2014 (Padrón) Código Modular Nombre de la IE Código de local Código de departamento Código de provincia Nivel Educativo (IEST, CETPRO) Gestión (Pública)

LEYENDA Identificadores de la IE Identificadores geográficos Identificadores de la carrera y actividad económica

Elaboración: MINEDU-DIGEST

Base G8: Población que egresa de la secundaria (a partir del Censo Escolar 2009-2013) Código de Provincia Alumnos de 5to. de secundaria que aprobaron el año Base G9: Demográfica (a partir de la ENAHO 2010-2014) Código de departamento Población sin estudios superiores y se capacita para el trabajo.

TABLAS DE EQUIVALENCIAS DE CLASIFICADORES Base G10: Equivalencia carrera-actividad Código de Carrera Carrera Código de Actividad Económica (Nivel 54) Actividad Económica (Nivel 54) Base G11: Equivalencia CIIU 3-actividad Código CIIU (Rev. 3) Descripción CIIU (Rev. 3) Código de Actividad Económica (Nivel 54) Actividad Económica (Nivel 54) Base G12: Equivalencia CIIU 4-actividad División de actividad económica (CIIU Rev. 4) Código de Actividad Económica (Nivel 54) Actividad Económica (Nivel 54)

Base G15: Base final de la oferta por IE Código Modular Departamento Código de provincia Código de local Nivel Educativo (IEST, CETPRO) Gestión (Pública) Score Componentes 1 y 2 Medición Condiciones de la Oferta Score Componentes 1 y 2 Medición Pertinencia Score Capacidad de Gestión (Estimado de la Descomposición OB) Categorización Líderes según ordenamiento nacional Categorización Líderes según ordenamiento regional Base G16: Base final de la oferta por IE y Carrera Código Modular Nombre de la IE Código de provincia Código de Carrera Carrera Código de Actividad Económica (Nivel 54) Actividad Económica (Nivel 54) Coordenadas Geográficas Provinciales Cuadrantes de Incidencia nacional (clasificación) Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en PBI Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en Empleo Cuadrantes del tipo de Influencia Territorial en Tejido Empresarial Dummy si la actividad asociada es dinámica en la provincia (para cada escenario) N° de Establecimientos en la actividad asociada N° de Personal Ocupado en la actividad asociada Producción Total en la actividad asociada

30 5. Resultados 5.1. Actividades económicas con dinámica productiva territorial Dinámica Nacional Se ha realizado un análisis de la Matriz PBI-Empleo, la cual relaciona las incidencias en el PBI y el Empleo de las actividades económicas en 2 puntos del tiempo: 2007 y 2013. Se identificaron un total de 39 actividades con dinámica nacional (72,2% de las 54 existentes). Se puede notar que las actividades que tienen alta incidencia en PBI como en empleo son 16, donde destacan: Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas; Construcción; Transporte, almacenamiento, correo y mensajería; Administración pública y defensa; Telecomunicaciones; Servicios financieros; Alojamiento y restaurantes; Servicios profesionales, científicos y técnicos; Salud; entre otros. Estas actividades son las que presentan en simultáneo mayores incidencias tanto en empleo como en PBI, dado que generan mayor producción y necesitan mano de obra para el desarrollo de sus actividades. 11 actividades se sitúan con incidencia en PBI únicamente: Extracción de petróleo, Agricultura, Actividades inmobiliarias, Fabricación de maquinaria y equipo, Fabricación de productos minerales no metálicos, Electricidad, gas y agua; y Seguros y pensiones, Fabricación de productos químicos, entre otros; dado que no absorben mucha mano de obra y generan un mayor PBI. 12 actividades son incidentes en empleo únicamente: Alquileres; Actividades pertenecientes a las industrias alimentarias; Fabricación de cuero y calzado; Confecciones; Agencias de viaje y operadores turísticos, entre otros. Finalmente, 15 actividades no son incidentes en PBI ni empleo (Gráfico 1). Pese a que las incidencias se basan en información histórica, existen muchas coincidencias con ramas de actividad que tienen favorables pronósticos de crecimiento durante los próximos años, como Minería, Electricidad y Agua, Construcción, Comercio y Servicios (MEF, 2015). Esta perspectiva es favorable, más aun dado que, según el Marco Macroeconómico Multianual MMM 2016-2018, la proyección de crecimiento del PBI para el 2015 se encuentra dentro de un intervalo de 3,5% - 4,5%, y para el período 2016-2018, se proyecta un crecimiento en torno a 5,5% anual; cuyo liderazgo recaería en el sector privado, principalmente, inversión en infraestructura y mayor producción minera. Por otra parte, otros sectores con mayor crecimiento de PBI serían Pesca con 10.4%, Minería con 7.8%, Servicios con 5.7% y Electricidad y Agua con 5.6%33. El crecimiento de la minería se explicaría principalmente por una mayor producción de cobre, mientras que la manufactura de procesadores primarios se recuperaría por una mayor producción de harina y aceite de pescado, fruto de la recuperación de la pesca al incrementarse la captura de anchoveta34.

33

Ministerio de Economía y Finanzas. Marco Macroeconómico Multianual MMM 2016-2018, Abril 2015. 34 Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Reporte de inflación, Mayo 2015

31 GRÁFICO 1 PERÚ: INCIDENCIA EN PBI Y EMPLEO SEGÚN ACTIVIDAD ECONOMICA, 20072013

.4

37

51 52 .3

42

41

40

38

50 39

.2

48 47

49 46

.1

0

54 8 9 5 14 13 4 30 11 17 18 27 32 15 33244436 19 31 34 35 2612 23 22 45 10 21 25 29 28 26 20 16

43 3

53 -.1

-.2

1

-.3 0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

Incidencia en PBI ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Actividad económica Agricultura, ganadería, caza y silvicultura Pesca y acuicultura Extracción de petroleo crudo, gas natural y servicios conexos Extracción de minerales y servicios conexos Procesamiento y conservación de carnes Elaboración y preservación de pescado Elaboración de harina y aceite de pescado Procesamiento y conservación de frutas y vegetales Elaboración de aceites y grasas de origen vegetal y animal Fabricación de productos lácteos Molinería, fideos, panadería y otros Elaboración y refinación de azúcar Elaboración de otros productos alimenticios Elaboración de alimentos preparados para animales Elaboración de bebidas y productos del tabaco Fabricación de textiles Fabricación de prendas de vestir Fabricación de cuero y calzado Fabricación de madera y productos de madera Fabricación de papel y productos de papel Impresión y reproducción de grabaciones Refinación de petróleo Fabricación de sustancias químicas básicas y abonos Fabricación de productos quimicos Fabricación de productos farmacéuticos y medicamentos Fabricacion de productos de caucho y plástico Fabricación de productos minerales no metálicos Incidente en PBI y empleo Incidente solo en PBI Incidente solo en empleo No incidentes

Fuente: INEI-Cuentas Nacionales / INEI-ENAHO. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

ID 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54

Actividad económica Industria básica de hierro y acero Industria de metales preciosos y de metales no ferrosos Fabricación de productos metálicos diversos Fabricación de productos informáticos, electrónicos y ópticos Fabricación de maquinaria y equipo Construcción de material de transporte Fabricación de muebles Otras industrias manufactureras Electricidad, gas y agua Construcción Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas Transporte, almacenamiento, correo y mensajería Alojamiento y restaurantes Telecomunicaciones Otros servicios de información y comunicación Servicios financieros Seguros y pensiones Actividades inmobiliarias Servicios profesionales, científicos y técnicos Alquiler de vehículos, maquinaria y equipo y otros Agencias de viaje y operadores turísticos Otros servicios administrativos y de apoyo a empresas Administración pública y defensa Educación Salud Servicios sociales y de asociaciones u organizaciones no mercantes Otras actividades de servicios personales

.9

32 Dinámica Territorial (provincial) de las actividades económicas En base al análisis provincial de la dinámica productiva realizado, se ha encontrado las provincias más dinámicas en determinadas actividades económicas. Así por ejemplo, en el caso de la actividad Agricultura, se tiene que hay 195 provincias a nivel nacional donde existe la actividad, de las cuales, 143 de ellas son dinámicas, siendo Cajamarca (con 13 provincias), Puno (13), Cusco (11), Junín (9), Arequipa (8) y Ayacucho (8), las regiones con mayor número de provincias dinámicas en Agricultura. Así en este caso, Agricultura es la actividad con mayor número de provincias dinámicas (Ver Cuadro 2). En la actividad de Extracción de minerales, los departamentos con mayor presencia dinamismo en la actividad son: Ancash (13 provincias), La Libertad (8), Lima (9), Cajamarca (7) y Arequipa (7), llegando a un total de 90 provincias a nivel nacional, dinámicas en esta actividad. En Elaboración de bebidas y productos de tabaco, la dinámica es más frecuente en Cusco (10), Piura (8), La Libertad (6), Apurímac (6), dando un total de 59 provincias dinámicas en esta actividad. En Electricidad, gas y agua se tiene que la actividad es más dinámica en Lima (7 provincias), Junín (7), Piura (7), Arequipa, Huancavelica y Moquegua (3 en cada caso), llegando a 45 provincias en todo el país con dinámica en esta actividad. En la actividad de Elaboración de productos alimenticios, se tiene que los departamentos de La Libertad (9 provincias), Lima (7), Piura (7), Ancash (6) e Ica (4) son las más dinámicas en esta actividad, llegando a un total de 45 provincias a nivel nacional. Estas actividades nombradas son las que tienen mayor número de provincias dinámicas (Ver gráfico 2). El resto de actividades económicas -que son 29- se puede ver en los anexos. GRÁFICO 2 ACTIVIDADES ECONÓMICAS CON MAYOR NÚMERO DE PROVINCIAS DINÁMICAS 13

ANC CAJ/PUN

12 11

CUS CUS

10

N° de provincias

LIM

9

JUN

8

ARE/AYA/LIM

PIU

LA LIB.

LA LIB. JUN/LIM/PIU

CAJ/ARE/JUN

PIU/LIM

PIU

ANC

7 APU/LA LIB.

6 LIM

5 ARE

ICA

4 3

UCA

ARE/HUANC/MOQ

ARE/LAM

PAS

2 1 Agricultura

Elab. de bebidas

Extrac. de minerales

Elab. prod. alimenticios

Fuente: INEI-CENEC. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

Electricidad

33 Por otro lado, en base a los dos estimadores propuestos para identificar la dinámica territorial (autocorrelación local espacial de Getis & Ord para medir la influencia, y autocorrelación local espacial de Morán para clasificar el tipo de influencia), el cuadro 2 muestra que la actividad Agricultura existe en 195 provincias a nivel nacional, de las cuales en 143 son dinámicas, es decir el 73.3%; así como en Elaboración de bebidas y productos de tabaco tiene 59 provincias donde es dinámica de un total de 103, esto es el 57.3% de provincias. Por otro lado, hay ratios mayores al 100%, como en el caso de Extracción de petróleo crudo, gas natural y servicios conexos con el 411%, dado que esta actividad existe en 09 provincias pero es dinámica en 37, es decir que aunque no se desarrolle fuera de esas 09, tiene fuerte influencia en 37. Además, el cuadro siguiente también refleja un número importante de actividades que son dinámicas en un alto número de provincias (más de 30), como es el caso de Extracción de minerales; Alojamiento y Restaurantes; Fabricación de Productos Minerales no metálicos; Servicios profesionales, científicos y técnicos; Agricultura; Extracción de Petróleo Crudo y Gas Natural; Refinación de Petróleo; Electricidad, algunas actividades relacionadas a Industrias Alimentarias, y Alquiler de vehículos, maquinarias y equipo y otros. Con estos resultados, se hace evidente la presencia de encadenamientos territoriales, o en su defecto, se tratarían de actividades que no son localizadas pero tienen una alta demanda interna a lo largo del país35. Según el tipo de dinamicidad, el indicador de Morán clasifica a las provincias en 04 grupos dependiendo de la actividad económica que se evalúa: Aquellas que son fuertes y sus territorios vecinos débiles en la actividad (High-Low), aquellas que son fuertes y sus vecinos también lo son (High-High), aquellas que son débiles y sus territorios vecinos fuertes (Low-High), y aquellas que presentan debilidad al igual que sus vecinos territoriales (Low-Low). Como se observa en el Cuadro 2, solo siete (07) actividades identificadas dinámicas36 presentan un mayor número de provincias con la categorización de fuertes per se (High-High), y un amplio número de actividades (21) reúnen un mayor número de provincias que se identificarían como actividades Low-High (es decir, esta columna es mayor que High-High y High-Low). Estos resultados sugerirían la necesidad de generar políticas educativas que articulen territorialmente a provincias conexas gracias a alguna actividad dinámica, puesto que la formación debe prever también la movilidad social. Como ejemplo, es posible fortalecer IE que forman en agricultura a pesar que la agricultura no sea una actividad dinámica en su localidad, siempre que en territorios vecinos sí lo sea. 35

Una actividad localizada se refiere a aquella donde la ubicación geográfica de sus industrias no están sujetas a la localización del recurso natural o materia prima que utiliza. Ejemplos de actividad localizada son la Minería, Extracción de Petróleo, Agricultura, entre otros. En forma opuesta, actividades como Construcción, Comercio o Servicios no dependen geográficamente de una zona en específico, sino su dinámica se determina por la demanda interna, es decir, de los pobladores de la zona. 36 Estas son: Fabricación de productos minerales; Servicios profesionales, científicos y técnicos; Otros servicios administrativos y de apoyo; Agricultura; Fabricación de maquinaria; Actividades inmobiliarias; y Elaboración de bebidas y productos de tabaco

34

CUADRO 2 PERÚ: PROVINCIAS DONDE LAS ACTIVIDADES ECONÓMICAS SON DINÁMICAS, POR TIPO DE DINÁMICA SEGÚN ACTIVIDAD Ac tividad ec onómic a (Nivel 5 4 )

Inc idente en pbi y empleo Extracción de minerales y servicios conexos Fabricación de productos minerales no metálicos Construcción Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas Transporte, almacenamiento, correo y mensajería Alojamiento y restaurantes

N° de provinc ias donde existe la ac tividad (a)

N° de provinc ias b/a donde es (P orc entaje) dinámic a la 1/ ac tividad (b)

Tipo de dinámic a provinc ial

High - High

Low- High

High - Low

85

90

105.9

40

49

1

108

41

38.0

23

16

2

98

10

10.2

1

7

2

195

25

12.8

8

17

0

179

21

11.7

7

14

0

195

32

16.4

8

22

2

191

28

14.7

9

19

0

Otros servicios de información y comunicación

40

6

15.0

3

3

0

Servicios financieros

73

25

34.2

11

13

1

Servicios profesionales, científicos y técnicos Otros servicios administrativos y de apoyo a empresas Educación

178

36

20.2

23

12

1

181

29

16.0

16

10

3

138

24

17.4

4

18

2

Salud

152

21

13.8

6

15

0

Otras actividades de servicios personales

192

15

7.8

7

8

0

195

143

73.3

109

34

0

9

37

411.1

7

30

0

Telecomunicaciones

Solo inc idente en pbi Agricultura, ganadería, caza y silvicultura Extracción de petroleo crudo, gas natural y servicios conexos Impresión y reproducción de grabaciones

107

14

13.1

6

8

0

Refinación de petróleo

15

35

233.3

12

23

0

Fabricacion de productos de caucho y plástico

42

8

19.0

2

6

0

Fabricación de maquinaria y equipo

40

11

27.5

6

5

0

Construcción de material de transporte

55

29

52.7

14

15

0

110

45

40.9

16

29

0

88

9

10.2

5

4

0

Electricidad, gas y agua Actividades inmobiliarias Solo inc idente en empleo Procesamiento y conservación de carnes

195

45

23.1

21

24

0

Elaboración de bebidas y productos del tabaco

103

59

57.3

32

26

1

Fabricación de prendas de vestir

162

13

8.0

5

8

0

63

17

27.0

1

16

0

154

36

23.4

10

26

0

92

22

23.9

2

20

0

Fabricación de cuero y calzado Alquiler de vehículos, maquinaria y equipo y otros Agencias de viaje y operadores turísticos

Nota: El estimador de Morán y Getis Ord refleja valores altos en algunas provincias, pese a que la actividad económica es casi inexistente. Esto se debe a la importante influencia que tienen sus territorios vecinos. Por eso, 3 actividades presentan un porcentaje de dinámica superior al 100%. Fuente: INEI-Cuentas Nacionales / INEI-CENEC. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

También se ha podido estimar del Censo Económico 2008 y del Clasificador de las Actividades en una tabla insumo-producto y se ha encontrado el Producto Bruto Interno por región, el número de trabajadores y el número de empresas asociadas a cada una de las 29 actividades económicas dinámicas. (Ver anexos).

35

Así por ejemplo de la actividad Agricultura, ganadería, caza y silvicultura se tiene que los departamentos con mayor PBI en esta actividad son Cusco, Junín, Loreto, Puno y Ucayali. Los departamentos con mayor número de trabajadores ocupados en esta actividad son Arequipa, Cajamarca, Cusco, Lima y San Martín. El mayor número de empresas de esta actividad están en Ancash, Cajamarca, Cusco, Piura y Puno. De este análisis se puede notar que Cusco es una región que genera buen Producto, gran cantidad de ocupados y mayor número de empresas en esta actividad. Mientras que otras regiones son dinámicas en dos, uno, o ninguno de los ítems (PBI, número de trabajadores y número de empresas). Este análisis nos da luces de cómo se podría reorientar la educación para el empleo. Luego en la actividad de Extracción de minerales, los departamentos que generan mayor PBI son Pasco, Piura, La Libertad, Cajamarca, y Ancash. Luego, los que presentan mayor número de ocupados en esta actividad son Lima, La Libertad, Piura, Arequipa y Ancash; mientras que los que tienen mayor número de empresas son Lima, Junín, La Libertad, Arequipa y Ancash. Se puede ver que La Libertad, Ancash y Pasco presentan altos niveles en las 03 variables analizadas. En Elaboración de bebidas y productos de tabaco, son los departamentos de Lima, Lambayeque, La Libertad, Arequipa y Ucayali con los mayores PBI en esta actividad. Mayor número de ocupados en Lima, Arequipa, Piura, Ica y Cusco; mientras que la mayor cantidad de empresas se encuentran en Apurímac, Cusco, Ica, Lima y Piura. En la actividad de Electricidad, gas y agua se tiene que los departamentos de Lima, Huancavelica, Ancash, Junín y Moquegua son los que generan mayor producto; mientras que en Lima, Piura, Ancash, Arequipa y Junín están los mayores números de trabajadores ocupados en esta actividad; y el mayor número de empresas en Ancash, Arequipa, Junín, Lima y Piura. Según territorio, se aprecia en la figura 12 que existen varias provincias que tienen más de 5 actividades dinámicas. Estas por lo general están ubicadas en la costa central, norte y sur del Perú, así como en la sierra central y parte de la Selva, específicamente en Loreto. Algunas provincias no presentan actividades dinámicas, por lo cual sería importante evaluar su rol en la generación de oportunidades de empleo, fortaleciendo sus propias actividades para dinamizarlas en el corto plazo, o en su defecto integrarlas con territorios vecinos para generar una red o encadenamiento que favorezca la inserción laboral. Así, 05 actividades presentan dinámica en 6 a 10 provincias, 12 actividades son dinámicas en por lo menos 2 a 5 provincias, y 15 actividades tienen dinamicidad únicamente en 1 provincia. (Ver figura 12).

36 FIGURA 12 PERÚ: PROVINCIAS CON ACTIVIDADES DINÁMICAS

Fuente: INEI-Cuentas Nacionales 2007-2013 / INEI-CENEC 2008. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

5.2. Categorización de la Oferta Formativa Desde el lado de la oferta educativa, las metodologías estadísticas de componentes principales y componentes principales categóricos hicieron posible la categorización de la oferta formativa en base a atributos de Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de Gestión, con la dinámica productiva territorial37. Esta categorización se ha realizado a nivel nacional y a nivel regional, es decir se han encontrado las Instituciones Educativas líderes a nivel nacional, a nivel regional, y luego se ha cruzado la información tanto a nivel nacional, como regional, encontrándose resultados sorprendentes. Primero, se presentan los resultados a nivel nacional la cual se refleja en el gráfico 3. Un total de 51 IE conforman el primer grupo, que denominamos Líderes I, es decir que a nivel nacional hay 51 IE que serían las mejores. Allí se ubican 48 IEST y 03 CETPRO (los cuales sólo dictan en ciclo básico). Este grupo se caracteriza por tener altos índices de Condiciones de la Oferta, Pertinencia y capacidad de gestión38. Entre las carreras con mayor matrícula se encuentran: Producción Agropecuaria, Enfermería técnica, Computación, Confección Textil, Industrias Alimentarias, Construcción civil, Contabilidad, explotación Minera, entre otros. 37

En el anexo 5 se presentan las estimaciones y pruebas estadísticas del Análisis por Componentes Principales. 38 Cómo se señaló en la figura metodológica, altos índices implica hallarse en el quintil 4 y 5 de la distribución de puntuaciones de condiciones de oferta, pertinencia y capacidad de gestión, por separado.

37

282 IE conforman el segundo grupo, que denominamos Líderes II. Allí se ubican 182 IEST y 100 CETPRO, los cuales se dividen entre los CETPRO que dictan sólo Ciclo Básico y los que dictan en Ciclo Medio (83 y 17 respectivamente). Este grupo se caracteriza por tener altos índices en 02 de los 03 componentes citados (Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de Gestión). Tiene una oferta más variada de carreras con altas matrículas, entre las que destacan: Construcción Civil, Electricidad, Electrónica Industrial, Enfermería técnica, Mecánica Automotriz, Panadería y Pastelería, Asistencia en Cocina, Electrónica Industrial, Producción Agropecuaria, Mecánica de Producción, Producción agropecuaria, Peluquería, y Confección Textil. 388 IE conforman el tercer grupo, llamado Líderes III. Allí se ubican 108 IEST y 280 CETPRO (249 que sólo dictan en Ciclo Básico y 31 que dictan en Ciclo Medio). Este grupo se caracteriza por tener altos índices en 01 de los 03 componentes citados (Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de Gestión. Entre las carreras con mayor matrícula se encuentran: Artesanía y manualidades, Confección textil, Electricidad, Mecánica Automotriz, Pastelería y Panadería, Cosmetología y Peluquería Básica, Producción Agropecuaria y Confección Textil. 386 IE conforman el cuarto grupo, llamado Seguidores. Allí se ubican 16 IEST y 370 CETPRO (344 de Ciclo Básico y 26 de Ciclo medio). Este grupo se caracteriza por no tener altos índices en ninguno de los 03 componentes: Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de gestión. Entre las carreras con mayor matrícula se tiene: Artesanía y manualidades, Confección textil, Carpintería, Electricidad, Mecánica Automotriz y motores, Operación de computadoras, Peluquería, Panadería y Pastelería, Cocina, Cosmetología y Peluquería Básica, Cuero y Calzado. GRÁFICO 3 PERÚ: CATEGORIZACIÓN NIVEL NACIONAL DE LA OFERTA FORMATIVA TÉCNICA PÚBLICA, SEGÚN CONDICIONES DE LA OFERTA, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTION, 2014 Total: 388

Total: 386

Total: 282

83 Total: 51

249 344

17 31

182

3

108

48 Líder I

IEST

Líder II

CETPRO que dictan en Ciclo Medio

Fuente: MINEDU-Censo Escolar Elaboración: MINEDU-DIGEST

Líder III

26 16 Seguidor

CETPRO que sólo dictan en Ciclo Básico

38 Del análisis a nivel regional, se presenta el gráfico 4. El primer grupo denominado Líderes 1 está conformado por 42 IE, de los cuales 38 serían IEST, 04 CETPRO que dicta en ciclo básico (ninguno de ciclo medio). Este grupo se caracteriza por tener altos índices de Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de gestión39. Entre las carreras con mayor matrícula se encuentran: Producción Agropecuaria, Computación e Informática, Enfermería Técnica, Contabilidad, Industrias Alimentarias, entre otros. El segundo grupo lo agrupan 244 IE que denominamos Líderes II. Allí se ubican 169 IEST y 75 CETPRO, los cuales se dividen entre los CETPRO que dictan sólo Ciclo Básico y los que dictan en Ciclo Medio (59 y 16 respectivamente). Este grupo se caracteriza por tener altos índices en 02 de los 03 componentes citados (Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de Gestión). Tiene una oferta más variada de carreras con altas matrículas, entre las que destacan: Artesanía y manualidades, Construcción Civil, Confección textil, Contabilidad, Electricidad, Electrónica Industrial, Mecánica Automotriz, Panadería y Pastelería, Asistencia en Cocina, Electrónica Industrial, Producción Agropecuaria, Mecánica de Producción, Peluquería Básica, y Confección Textil. 395 IE conforman el tercer grupo, llamado Líderes III. Allí se ubican 129 IEST y 266 CETPRO (228 que sólo dictan en Ciclo Básico y 38 que dictan en Ciclo Medio). Como se menciona más arriba, este grupo se caracteriza por tener altos índices en 01 de los 03 componentes citados (Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de Gestión. Entre las carreras con mayor matrícula se encuentran: Artesanía y manualidades, Electricidad, Mecánica Automotriz, Pastelería y Panadería, Repostería, Operación de computadoras, Enfermería técnica, Cosmetología y Peluquería Básica, Producción Agropecuaria y Confección Textil. 426 IE conforman el cuarto grupo, llamado Seguidores. Allí se ubican 18 IEST y 408 CETPRO (388 de Ciclo Básico y 20 de Ciclo medio). Este grupo se caracteriza por no tener altos índices en ninguno de los 03 componentes: Condiciones de la Oferta, Pertinencia y Capacidad de gestión. Entre las carreras con mayor matrícula se tiene: Confección textil, Computación, Artesanía y manualidades, Electricidad, Electrónica y Electrotecnia Industrial, Mantenimiento de casas y edificios, Mecánica Automotriz, Panadería y Pastelería, Cocina, Cosmetología y Peluquería Básica, Confección Textil, y Cuero y Calzado. Sobre los grupos identificados, se evidenciaron además algunas características adicionales que los distinguen entre sí40. Por ejemplo, la oferta formativa en los grupos con bajos puntajes de Condiciones de Oferta, Pertinencia (Líderes III y Seguidores), y Capacidad de Gestión se orientan a varias actividades económicas, pero muy pocas de ellas dinámicas. Es decir, se tratan de IE que no buscan la especialización, si no por el contrario atender la demanda estudiantil local, al margen de aperturar varias carreras. Caso contrario ocurre con los Líderes I, que mayoritariamente son IE especializadas en 1 o 2 actividades económicas, pero 39

Cómo se señaló en la figura metodológica, altos índices implica hallarse en el quintil 4 y 5 de la distribución de puntuaciones de condiciones de oferta, pertinencia y capacidad de gestión, por separado. 40 En el anexo 6 se presentan los gráficos sobre características adicionales de los grupos de IE categorizados.

39 justamente ellas son dinámicas. Los Líderes II se orientan a un mayor grupo de actividades, pero a diferencia de los grupos peor situados en la categorización, existe un importante porcentaje de pertinencia. Otro aspecto a destacar es la matrícula, pues el grupo de Líderes II se conforman por IE con alta matrícula, a diferencia del grupo de Líderes I, cuya matrícula es reducida41. Finalmente, el grupo de Líderes II concentran el mayor número de docentes, seguido de lejos por los Líderes III. GRÁFICO 4 PERÚ: CATEGORIZACIÓN NIVEL REGIONAL DE LA OFERTA FORMATIVA TÉCNICA PÚBLICA, SEGÚN CONDICIONES DE LA OFERTA, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTION, 2014 Total: 395

Total: 426

Total: 244 228

Total: 42

38 169

4

388

59 16

129

38 Líder I

IEST

Líder II

CETPRO que dictan Ciclo Medio

Líder III

20 18 Seguidor

CETPRO que sólo dictan Ciclo Básico

Fuente: MINEDU-Censo Escolar. Elaboración: MINEDU-DIGEST.

Por último, haciendo un cruce de la categorización a nivel nacional y de la categorización a nivel regional, se ha podido comprobar la clasificación de Líder de las Instituciones Educativas como se muestra en el Cuadro 3. Así, los valores de la diagonal confirman el liderazgo de las Instituciones Educativas tanto a nivel Regional como Nacional, es decir, existen 28 Instituciones Educativas Líderes I tanto a nivel nacional como regional, así como 191 Líderes II, 260 Líderes III y 324 Seguidoras, a nivel nacional y regional. Sin embargo, hay 12 IE clasificadas como líderes I a nivel regional pero en la categorización a nivel nacional aparecen como Líderes II; 32 IE líderes II a nivel regional pero son Líderes III a nivel nacional; 60 IE clasificadas como Líder III a nivel regional pero a nivel nacional son Seguidoras. Esto da cuenta que dentro de una región, por ejemplo, digamos, en Arequipa hay un IEST “XX” que es líder I, es decir, es muy bueno en la región; pero al compararlo a nivel nacional, se puede dar cuenta que no es tan bueno como se podría pensar; lo que daría luces de que es necesario definir estándares de las IE.

41

Existe una excepción con 1 IE que tiene la mayor matrícula de la muestra pero se halla en el grupo de Líderes III. Asimismo, debe considerarse que la matrícula total en IEST y CETPRO público no distan mucho (109368 y 123388 en el año 2014). Ver reporte en el portal Web de ESCALE MINEDU. Consultado en marzo de 2015.

40

CUADRO 3 PERU: CRUCE DE LA CATEGORIZACIÓN A NIVEL NACIONAL Y REGIONAL DE LA OFERTA FORMATIVA TÉCNICA PÚBLICA, SEGÚN CONDICIONES DE LA OFERTA, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTION, 2014

Categorización Nacional Líder I Líder II Líder III Seguidor Total

Líder I 28 12 2 0 42

Categorización Regional Líder II Líder III Seguidor 19 4 0 191 71 8 32 260 94 2 60 324 244 395 426

Total 51 282 388 386 1,107

Fuente: MINEDU-Censo Escolar. Elaboración: MINEDU-DIGEST

Si se desagrega la categorización se observan diferencias entre las IE de acuerdo a su fortaleza en alguno de los componentes analizados. Así se tiene a nivel nacional, que del total de 1107 IE, 12.6% se especializan solamente en Condiciones básica de licenciamiento, 14.2% sólo en pertinencia en la dinámica productiva, y el 8.3% sólo en capacidad de gestión. Estas serían las IE clasificadas como Líderes III. En el caso de las IE Líderes II, se tiene que 18.4% están especializadas en 2 categorías: condiciones básicas de licenciamiento y pertinencia con la dinámica productiva; 4.3% de IE tienen atributos de condiciones básica y capacidad de gestión y 2.7% en pertinencia con la dinámica productiva y capacidad de gestión. Por último se tiene que el 4.6% son Líderes I porque se especializan en las 3 condiciones analizadas (Ver figura 13). FIGURA 13 DIAGRAMA DE VENN DE LA OFERTA FORMATIVA TECNICA PÚBLICA SEGÚN SU CLASIFICACION EN CONDICIONES BASICAS EN LICENCIAMIENTO, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTION, RANKING NACIONAL 2014

41

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

Por otra parte en base al ranking a nivel regional, se observan los resultados que muestran algunas diferencias entre las que destacan, una importante caída en la cifra de IE especializadas sólo en pertinencia (ha pasado de 157 IE a nivel nacional a 117 a nivel regional, eso es en Líderes III). Asimismo, entre las IE especializadas en pertinencia y condiciones básicas de licenciamiento, la cifra ha caído de 204 IE a nivel nacional a 176 a nivel regional (Líderes II). Por el contrario, en relación las IE que son especializadas sólo en Condiciones básicas de licenciamiento han reflejado un incremento de 139 IE nivel nacional a 175 IE a nivel regional (Líderes III). Los demás escenarios no presentan fuerte variación (+/- 10 IE en promedio). (Ver figura 14).

FIGURA 14 DIAGRAMA DE VENN DE LA OFERTA FORMATIVA TECNICA PÚBLICA SEGÚN SU CLASIFICACION EN CONDICIONES BASICAS EN LICENCIAMIENTO, PERTINENCIA Y CAPACIDAD DE GESTION, RANKING REGIONAL 2014

42

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

5.3. Articulación de la Oferta de Educación Técnica categorizada con la Dinámica Productiva Territorial Del análisis de la vinculación de la oferta educativa con las actividades económicas, se presenta el número de IEST y CETPRO asociados con las mismas. Este análisis es muy útil dado que brinda información real de la relación entre la oferta educativa, el producto, el empleo y el tejido empresarial. Ver Gráfico 5. Vinculación nacional de la actividad económica con la oferta formativa Así, en el caso de las actividades económicas que son incidentes tanto en PBI como empleo, como es el caso de “Otras actividades de servicios personales” se puede notar que hay 997 CETPRO (415 CETPRO privado y 582 públicos); y sólo hay 11 IEST asociadas a esta actividad económica que genera alto producto y empleo (Ver gráfico 5). En el caso de la actividad Alojamiento y restaurantes, hay 496 CETPRO que ofrecen carreras asociadas a esta actividad, mientras que en el caso de los IEST son 105. Es importante mencionar que en el caso de la actividad “Salud” si bien es cierto está en este grupo, con 347 IEST y 95 CETPRO, hay una carrera muy frecuente que es Enfermería Técnica que presenta altas tasas de desocupación (la cual se ofrece en los 347 IEST). Otra actividad incidente en PBI y empleo es “Servicios profesionales, científicos y técnicos” hay 471 CETPRO y 170 IEST. Sin embargo, hay actividades como “Telecomunicaciones”, “Fabricación de productos minerales no metálicos”, “Servicios financieros y seguros”, “Otros servicios de información y comunicación” que a pesar que generan alta incidencia en PBI y empleo, no hay mucha oferta educativa que las brinden, ya que sólo se ha encontrado 04 IEST que ofrezcan carreras asociadas a Telecomunicaciones (ningún CETPRO); sólo 09 CETPRO en la fabricación de productos minerales no metálicos; en Servicios financieros y seguros solo 19 IEST privados (ningún CETPRO); y 23 IEST y 11 CETPRO en “Otros servicios

43 de información y comunicación”. Esto demuestra que es necesario que la oferta educativa se oriente hacia estas actividades. En las actividades que son sólo incidentes en PBI se tiene a “Refinación de petróleo” que sólo tiene 01 CETPRO privado, y en “Extracción de petróleo y gas” sólo hay 05 CETPRO y 11 IEST. También la actividad “Electricidad, gas y agua” cuenta con 158 CETPRO y 60 IEST. También la actividad “Agricultura” presenta 105 CETPRO y 204 IEST. Se puede ver el gráfico 4. En el caso de las actividades económicas que son sólo incidentes en empleo, se encuentran “Elaboración de productos alimenticios” con 363 CETPRO y 52 IEST. También se tiene a “Elaboración de bebidas y tabaco”, hay sólo 17 CETPRO y 01 IEST. En el caso de las actividades que NO son incidentes en PBI ni empleo, se puede notar que están en “Fabricación de textiles” donde se tiene un número bastante grande de IE, dado que se tiene 879 CETPRO y 02 IEST que imparten carreras asociadas a esta actividad, sin que en realidad, el mercado pueda acoger a tantas personas. También en Otras industrias manufactureras donde se tiene 335 CETPRO y 64 IEST. Existen actividades transversales, es decir que se asocian a todas las actividades económicas, como son las carreras de Administración, Contabilidad, Computación, entre otras que presentan gran número de IE pero que no son incidentes ni en empleo ni den PBI. Estas carreras se imparten en 482 IEST y 783 CETPRO.

44

GRAFICO 5: NUMERO DE INSTITUCIONES EDUCATIVAS POR ACTIVIDAD ECONOMICA 1000

800

N° IE

600

400

200

0 Admini Transp Servicio stració Alojami orte y Teleco s Comerc Constru n ento y almace munica financie io cción pública restaur namien ciones ros y y antes to seguros defensa

Otros Servicio servicio Otras Fab. de Otros Impresi s s activida product servicio ón y profesi Extracci Extracci Electrici Refinaci adminis des de os s de reprod onales, ón de Educaci ón de Agricult dad, ón de Salud trativos servicio mineral informa ucción científic mineral ón petrole ura gas y petróle y de s es no ción y de os y es o y gas agua o apoyo a person metálic comuni grabaci técnico empres ales os cación ones s as

Incidente en PBI y empleo

Solo incidente en PBI

CETPRO Privados Ciclo Medio

34

11

60

5

84

26

8

15

CETPRO Privados Sólo Ciclo Basico

100

30

21

23

174

179

49

77

IEST Privados

18

13

4

88

128

140

3

19

10

6

84

1

3

331

115

5

6

3

20

1

5

21

3

1

32

11

3

2

78

107

26

11

217

2

3

9

195

51

1

48

5

15

5

26

9

3

17

32

35

10

4

39

29

5

5

1

64

1

CETPRO Públicos Sólo Ciclo Basico

186

222

16

15

199

237

33

35

2

518

7

IEST Públicos

87

44

1

17

42

207

NRO. CARRERAS

13

22

10

30

26

12

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

1 3

4

6

21

5

10

28

2

2

2

6

5

16

25

9

9

1

Fab. de Servicio Fab. de Otras product Fab. de Fab. de Fab. de s sustanc Fab. de industri os product madera Fab. de papel y sociales ias y prenda as informá Fab. de os y mueble product y de product Pesca s de manufa ticos, textiles elabora product s os de asociaci os vestir cturera electró dos de os de papel ones no químic s nicos y metal madera merc. os ópticos No incidente

5

1

32

8

8

21

6

23

7

8

33

4

82

52

22

11

31

61

45

20

63

12

32

1

30

277

14

42

32

5

1

8

8

1

4

1

Agencia s de viaje y operad ores turístic os

Solo incidente en empleo

11

CETPRO Públicos Ciclo Medio

1

Elabora Elabora ción de ción de Fab. de product bebida cuero y os y calzado aliment tabaco icios

4

8

1

12 6

12

1

33

1

10

6

176

11

10

7

24

26

12

103

149

5

7

2

28

5

19

64

223

33

59

606

52 2

1

13

5

20

8

8

3

6 16

4

45

Del mismo modo se presenta información del número de matriculados por actividad económica (Ver gráfico 6). Así, en el caso de las actividades que son tanto incidentes en PBI como en empleo, las que tienen el mayor número de matriculados se tiene a los “Servicios profesionales, científicos y técnicos” con 37560 matriculados, “Alojamiento y restaurantes” con 39678 personas, “Salud” con 44274 y “Otras actividades de servicios personales” con 41278 personas. En el caso del primero, destacan las carreras de Secretariado ejecutivo, artesanía y manualidades, diseño publicitario, marketing, servicios sociales y asistenciales, idiomas. En el caso de Otras actividades de servicios personales destacan las carreras de Artesanía y manualidades; Cosmetología y peluquería; Cosmética dermatológica; Carpintería. Luego las actividades de “Telecomunicaciones”, “Otros servicios administrativos y de apoyo a empresas”; “Fabricación de productos minerales no metálicos”, “Transporte y almacenamiento”, “Extracción de minerales”, “Fabricación de productos minerales no metálicos”, “Administración pública y defensa”, “Educación” y “Servicios financieros y seguros” se puede notar que el número de matriculados no son muy altos, como 629 matriculados en Telecomunicaciones, 4211 en Otros servicios administrativos de apoyo a empresas; 144 en fabricación de productos minerales no metálicos, por ejemplo, por lo que la oferta educativa debiera reorientarse hacia las carreras asociadas a estas actividades. Es importante mencionar la excepción de la carrera de Enfermería técnica que tiene muchos matriculados pero altos niveles de desocupación, a diferencia de las carreras de Farmacia, Rehabilitación, Laboratorio clínico, prótesis dental, servicios sociales, cuidado y asistente de niños y ancianos que si tienen demanda de empleo. En el caso de las actividades que sólo son incidentes en PBI se tiene a “Refinación de petróleo” y “Extracción de petróleo y gas” tienen poco número de matriculados llegando a tan sólo 17 y 1364 estudiantes respectivamente. El mayor número de matriculados está en Agricultura con 15801 personas y Electricidad gas y agua con 9408 alumnos, números bajos para la incidencia que tienen en PBI y sobre las cuales, el sector productivo no encuentra personas capacitadas en estos temas. En el caso de las actividades incidentes sólo en Empleo, se tiene a la Elaboración de productos alimenticios con 15985 matriculados, seguido de las Agencias de viaje y operadores turísticos con 17993 personas, que representan el mayor número de matriculados en este tipo de actividades. Sin embargo, en “Elaboración de bebidas y tabaco” y “Fabricación de prendas de vestir”, tienen poco matriculados (336 y 5759 personas) a pesar de ser actividades con alta incidencia en empleo. Luego, las actividades que no son incidentes ni en empleo ni en PBI se tiene que la “Fabricación de textiles” es el que cuenta con el mayor número de matriculados llegando a 28732 personas, la mayoría de CETPRO público ciclo básico (19744 personas); los cuales se podrían reorientar a otras actividades. También la actividad “Otras industrias manufactureras” tiene gran cantidad de matriculados, llegando a 17263 matriculados. En el caso de las actividades de “Pesca” y “Fabricación de muebles” sólo tienen a 946 y 44 matriculados.

46

GRAFICO 6: NUMERO DE MATRICULADOS POR ACTIVIDAD ECONOMICA 50000 45000 40000

35000

MATRÍCULA

30000 25000 20000

15000 10000 5000

0

Otros Servici servici Otras Fab. Admini Otros Servici os os activid de Transp stració Extrac servici Teleco os Alojam profesi admini ades produc orte y n ción os de Comer Constr munic financi iento y onales, strativ de tos Educac almac públic Salud de inform cio ucción acione eros y restau científi os y de servici minera ión enami a y minera ación y s seguro rantes cos y apoyo os les no ento defens les comun s técnic a person metáli a icación os empre ales cos sas

Impres Elabor Agenci Extrac Elabor Fab. Refina ión y ación as de ción Electri ación de ción reprod de viaje y de Agricul cidad, de cuero de ucción produc opera petrol tura gas y bebida y petról de tos dores eo y agua y calzad eo grabac alimen turístic gas tabaco o iones ticios os

Incidente en pbi y empleo

Solo incidente en pbi

Fab. Servici de Fab. Fab. Fab. Fab. Otras os produc de de de Fab. de Fab. industr sociale tos sustan Fab. produc mader de papel de ias s y de inform cias y de tos ay prend y Pesca muebl manuf asocia áticos, produc textile elabor produc as de produc es acture ciones electró tos s ados tos de vestir tos de ras no nicos y químic de mader papel merc. óptico os metal a s

Solo incidente en empleo

No incidente

CETPRO Privado Ciclo Medio 2653

127

4278

152

0

0

4538

1881

202

390

198

4734

18

1904

106

35

126

57

17

102

18

986

212

220

763

0

163

1146

183

996

17

1617

18

323

47

CETPRO Privado Ciclo Básico 4907

459

1162

884

0

0

9533

7455

2114

2120

0

15262

0

7597

531

0

589

607

0

1199

48

3679

1121

3875

237

0

1149

1323

2032

435

0

4714

271

293

123

IEST Privado

11726 2404

28

0

2593

0

1659

44

118

0

0

0

0

0

1000

159

400

0

2539

0

494

435

19744 276

3955

4859

940

0

CETPRO Público Ciclo Medio 1199

753

409

100

CETPRO Público Ciclo Básico 6292

5096

434

IEST Público

7503

4183

10

13

22

10

NRO. CARRERAS

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

607 16010 17040 15813 24873

0

582

718

0

677

4835

118

921

1017

0

0

0

263

0

0

0

1383

1136

159

178

8

2617

8

0

0

8

161

546

0

80

28

1250

1152

372

0

0

5683

7453

810

1523

23

17142 118

126

400

23

1695

2611

0

1014

221

7069

0

22

0

1501

3822 16116

0

2057

805

0

4

203

1180 12309 4570

0

0

21

2738

1

3

4

30

6

10

28

2

5

15

1

4

3

17

26

12

5

26

9

56

954

7934

374

943

0

754

6810

810

1350

0

2226

3409

0

1742

458

16

0

4391

0

1970

1061

0

381

0

0

8

8

8

1

2

13

5

8

3

16

4

5

7

47

Existen actividades transversales, es decir que se asocian a todas las actividades económicas, como son las carreras de Administración, Contabilidad, Computación, entre otras que presentan gran número de IE pero que no son incidentes ni en empleo ni den PBI. Estas carreras se imparten en 1265 IE, siendo 482 IEST y 783 CETPRO (Ver Gráfico 7). El número de matriculados llega a 110496 personas, quienes se encuentran mayormente en administración, contabilidad, computación, entre otras. GRAFICO 7: NUMERO DE INSTITUCIONES Y MATRICULADOS EN ACTIVIDADES TRANSVERSALES, 2014 317

302

Resumen: Total IE: 1265 Total Carreras: 28 Total Matrícula: 110.5 mil

261 221

100 64 23.7 IEST Público

13.6

46.8 15.7

4.7

CETPRO Público Ciclo Básico

CETPRO Público Ciclo Medio

N° de IE

IEST Privado

CETPRO Privado Ciclo Básico

6.1 CETPRO Privado Ciclo Medio

Matrícula (miles de alumnos)

Elaboración: MINEDU-DIGEST.

Vinculación provincial de la actividad económica con la oferta formativa En el cuadro 4 se aprecia la oferta de carreras y sus respectivas matrículas, según la vinculación con las actividades dinámicas de cada provincia42. En el caso de las IE clasificadas como Líderes I, se observa que su oferta de carreras se orienta principalmente a las actividades de Alojamiento y Restaurantes; Agricultura, Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas; Servicios profesionales y técnicos; y Fabricación de Prendas de Vestir (Confecciones), entre otros. Sin embargo, el número de carreras vinculadas es bien bajo, siendo de 02 carreras generalmente por actividad económica, lo que denota que la oferta educativa debe reorientarse hacia estas actividades económicas. Las IE Líderes II concentran su matrícula “dinámica” en las mismas actividades de los Líderes I, y además en las actividades de: Construcción con 09 carreras; Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas con 10 carreras; Extracción de minerales con 06 carreras; Elaboración de productos alimenticios con 9 carreras; Otras actividades de servicios personales con 13 carreras; Servicios profesionales y técnicos con 09 carreras; Electricidad, gas y agua con 09 carreras. 42

El listado total de IE y carreras por actividad económica dinámica se presenta en el anexo 7

48

Por su parte, los líderes III y los Seguidores concentran su oferta de carreras en actividades dinámicas como Alojamiento y Restaurantes; Otras actividades de servicios personales; Servicios profesionales y técnicos; Agricultura; Electricidad, gas y agua; Elaboración de productos alimenticios; y Fabricación de Prendas de Vestir. Como se observa, existe bastante similitud entre estos dos últimos grupos. Cabe señalar que existen varias actividades económicas que, a pesar de ser dinámicas en diversas provincias, no cuentan con una cobertura en la oferta educativa técnica pública. Es el caso de Transportes, Fabricación de productos minerales no metálicos, Servicios Financieros, Educación, Salud, Extracción de Petróleo, Gas y derivados, Actividades inmobiliarias y parte de las Industrias Alimentarias. Es probable que varias de esas actividades tengan una cobertura educativa por parte de las IE técnicas privadas; sin embargo, el Estado debe considerar cubrir con oferta educativa pública, aquellas provincias con predominancia de familias pobres, pues ello dificulta el acceso a la educación privada43. También se han encontrado nuevas Instituciones Educativas en las actividades de Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas con 3 IE y 2 carreras; Agricultura con 5 IE y 3 carreras; Otras actividades de servicios personales con 2 IE y 2 carreras, entre otros. Finalmente, a nivel de carreras, destacan, según actividad económica dinámica44:  Extracción de minerales: Exploración Minera, Química Industrial, Metalurgia, Topografía superficial y minera.  Construcción: Construcción Civil, Carpintería metálica; carpintería metal y madera; Electricidad, Electrónica y Electrotecnia Industrial, Geomática.  Alojamiento y Restaurantes: Administración de Servicios Turísticos, Hotelería y Gastronomía; Servicios de Hostelería; Asistencia en Panadería y Pastelería; Turismo y Hotelería; Cocina y Repostería, etc.  Comercio: Mecánica Automotriz, Venta al Detalle en Tienda, Asistencia en Panadería y pastelería, etc.  Elaboración de productos alimenticios: Industrias alimentarias; Panadería y pastelería; Administración de servicios turísticos, hotelería y gastronomía.  Fabricación de productos elaborados de metal: Construcciones metálicas; Soldadura; Mecánico tornero.  Fabricación de sustancias y productos químicos: Química industrial; tecnología de análisis químico.  Otras actividades de servicios personales45: Artesanía y manualidades; Cosmetología; Peluquería; Cosmética Dermatológica; Carpintería; Mantenimiento de casas y edificios, etc. 43

En el anexo 8 se presenta la georreferenciación de las actividades económicas según la dinámica productiva territorial y el tipo de influencia que ejerce cada provincia. Con fines de estilo, se presentan los mapas con la siguiente recategorización: Relevancia Alta I (High-High), Relevancia Alta II (High-Low), Relevancia moderada (Low-High), Relevancia Débil (Low-Low), y No Relevante. 44 Se mencionan aquellas carreras cuya matrícula total “pertinente” supera los 200 alumnos. 45 Se debe considerar que las actividades clasificadas como “otros” (ejm. “otros servicios”) concentran actividades que no han podido ser clasificadas. Por ello se observa su alta participación o crecimiento en producción y empleo, dada la pluralidad de industrias que reúne. Sin embargo, debe advertirse que

49  Servicios profesionales, científicos y técnicos: Secretariado ejecutivo; artesanía y manualidades, diseño publicitario, marketing, servicios sociales y asistenciales, idiomas.  Agricultura: Administración de negocios agropecuarios, Producción Agraria, Producción Agropecuaria.  Otros servicios administrativos y de apoyo a empresas: Digitación; Secretariado ejecutivo.  Otros servicios de información y comunicación: Periodismo y locución; Comunicación audiovisual; Locución y comunicación de radio y Tv; administración y sistemas.  Educación: Idiomas  Salud: Enfermería técnica; Farmacia; Laboratorio clínico; Servicios sociales y asistenciales; Prótesis dental.  Electricidad, Gas y Agua: Electricidad; Electrotecnia Industrial; Instalaciones eléctricas, electrónicas y electrotécnicas.  Fabricación de Prendas de Vestir: Confección Industrial; Diseño de modas; Bordados computarizados y manuales; Ingeniería Textil y Confecciones; Sastrería; Industria del vestido.  Fabricación de Cuero y Calzado: Confección de Calzado; Cuero y Calzado; Artesanía y manualidades; Artesanía en cuero y pieles.  Agencias de Viaje y Operadores Turísticos: Turismo; Administración de Servicios Turísticos, Hotelería y Gastronomía.

algunas actividades que aportan poco a la dinámica productiva, pero que están dentro de la bolsa (como servicios de cosmetología), tienen gran cantidad de matriculados en carreras afines, principalmente en parte de la costa central, la selva, y otras zonas urbanas en la costa.

50

CUADRO 4: VINCULACIÓN ACTIVIDAD ECONÓMICA DINÁMICA – OFERTA FORMATIVA TÉCNICA PÚBLICA DISPONIBLE, 2014 O ferta educ ativa téc nic a públic a Líderes I Ac tividad ec onómic a dinámic a N° IE Matríc ula vinc uladas vinc ulada Inc idente en pbi y empleo Alojamiento y restaurantes Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas Construcción

Líderes II

Seguidores

Nuevas IE

N° N° N° N° N° N° IE Matríc ula N° IE Matríc ula N° IE Matríc ula N° IE Matríc ula Carreras Carreras Carreras Carreras Carreras vinc uladas vinc ulada vinc uladas vinc ulada vinc uladas vinc ulada vinc uladas vinc ulada vinc uladas vinc uladas vinc uladas vinc uladas vinc uladas

2

117

2

48

2324

16

58

1744

9

9

94

4

1

20

1

4

299

2

65

5022

10

51

1502

7

4

32

2

3

133

2

1

73

1

37

1558

9

20

463

7

1

14

1

1

25

1

2

20

2

1

4

1

15

1412

6

1

8

1

2

60

2

1

10

1

1

79

1

1

74

1

1

10

1

Educación Extracción de minerales y servicios conexos

Líderes III

2

273

2

Fabricación de productos minerales no metálicos Otras actividades de servicios personales Otros servicios administrativos y de apoyo a empresas Otros servicios de información y comunicación

2

114

2

Salud

6

505

1

Servicios profesionales, científicos y técnicos

2

181

2

1

96

42 3 1

1

15

1

64

3920

13

82

3497

13

13

490

5

10

618

2

8

243

1

3

85

1

2

467

2

48

3482

8

11

220

4

58

3723

9

49

1382

4

1

3

152

2

5

106

2

2455

6

105

7013

13

55

1866

11

20

328

9

5

96

3

175

2

54

3348

9

31

647

4

8

116

3

2

42

1

221

1

3

367

2

6

271

2

5

110

2

1

26

1

8

496

5

2

37

1

2

23

2

3

95

3

2

42

1

1

12

1 1

26

1

12

138

3

Telecomunicaciones Transporte, almacenamiento, correo y mensajería Solo inc idente en pbi Agricultura, ganadería, caza y silvicultura Electricidad, gas y agua Extracción de petroleo crudo, gas natural y servicios conexos Impresión y reproducción de grabaciones Solo inc idente en empleo Agencias de viaje y operadores turísticos

2

150

2

Elaboración de bebidas y productos del tabaco Elaboración de productos alimenticios

5

393

3

62

3788

9

75

2440

8

16

233

6

Fabricación de cuero y calzado

1

138

1

43

1721

4

50

1279

5

4

42

2

9

524

3

5

102

3

2

26

2

Fabricación de prendas de vestir

Fuente: MINEDU-Censo Escolar. Elaboración: MINEDU-DIGEST

51 ANALISIS GEOREFERENCIADO Los siguientes mapas presentan la articulación georreferenciada de la oferta educativa y la dinámica productiva territorial a nivel provincial, en 8 actividades económicas representativas. Si las capas provinciales están pintadas de color verde o naranja, significa que la provincia presenta algún tipo de dinámica en dicha actividad. También se presentan “pye” que representa la oferta formativa en la provincia para la actividad estudiada. Así, se puede ver que en el caso de Agricultura, se presenta el mapa en donde las provincias que presentan alguna dinámica en la actividad (capas de color verde o naranja) tienen una correspondencia en la oferta formativa; es decir se puede notar gran número de IE públicas que dictan carreras asociadas a la Agricultura. Se puede notar que gran número de regiones son dinámicas en Agricultura, como Arequipa, Ayacucho, Cusco, Ica, Amazonas, Cajamarca, Huancavelica, Lima, Ica, Junín, Piura, Lambayeque, La Libertad, Loreto, Madre de Dios, Ucayali, entre otros. En el caso de Extracción de minerales, las regiones de Cusco, Arequipa, Lima, Pasco, y Piura presentan dinámica en esta actividad (capa de color verde) así como Ica, Junín, Ancash, Cajamarca presentan una dinámica moderada (capa color naranja). Se nota también correspondencia en la oferta formativa, dado que existe oferta formativa pública (pye rosados) así como privados (pye verde limón).

52 Hay que recalcar que la agricultura es incidente en PBI mientras que la Extracción de minerales es fuerte en PBI y empleo. En la Elaboración de productos alimenticios se puede notar que hay varias provincias dinámicas en esta actividad como Lima, Piura, La Libertad, Lambayeque, Cajamarca, Ancash, Ica, Arequipa, Moquegua, Puno. La oferta formativa se corresponde en casi todas las ciudades del país, aunque es importante resaltar que hay varios que están ubicados como Líderes III, Seguidores y nuevos. Esta actividad es incidente en empleo como se mostró en un punto anterior. En la actividad de Alojamiento y restaurantes, las regiones de Lima, Arequipa, Moquegua, La Libertad, Lambayeque, Piura, Cusco, Junín, Puno son dinámicas en esta actividad. La oferta formativa en esta actividad se encuentra dispersa en todo el país, la cual es eminentemente privada. Esta actividad es altamente incidente en PBI como en empleo.

Así, mientras algunas actividades como Agricultura y Minería aparentan estar cubiertas por la oferta educativa pública, tanto de Líderes como de Seguidores (gran número de pye de color rosado y blanco); existe una predominancia de IE privadas en actividades como la Elaboración de productos alimenticios y Alojamiento y restaurantes (pye de color verde limón). Se muestran las siguientes 02 actividades: Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos; y Construcción.

53 Así, en el caso de Comercio, se puede notar que hay varias provincias dinámicas en esta actividad como Arequipa, Lima, Piura, La Libertad, Lambayeque, Moquegua, Puno. La oferta formativa se corresponde en casi todas las ciudades del país. En el caso de Construcción, se tiene que las regiones de La Libertad y Lima son de mayor relevancia en esta actividad. Mientras que la oferta formativa se encuentra en casi todos los departamentos del país, por lo que habría que evaluar el nivel educativo de dichas Instituciones Educativas. Estas 02 actividades son incidentes en PBI y en empleo, por lo que sería importante que el nivel educativo sea acorde a lo que requiere el aparato productivo, y no sea un pretexto para que existan muchas instituciones educativas que impartan clases de estas profesiones, sin el adecuado nivel que asegure el empleo de muchos jóvenes, y por ende el desarrollo económico de la región y del país.

Por último se presentan, los mapas referentes a las Actividades económicas: “Servicios profesionales, científicos y técnicos” y “Salud”. En el primer caso, destacan las regiones de Arequipa, Huancavelica, Junín, Piura, La Libertad, Lima, Lambayeque, Moquegua, Pasco y Puno. Se puede notar una ligera predominancia de oferta educativa privada y un número bajo de Instituciones educativas públicas Líderes I y II; y mayor de Instituciones Educativas Líderes III, Seguidoras y nuevas. En el caso de Salud, destaca dicha actividad en las regiones de Lima, Junín, Lambayeque, La Libertad, Arequipa, Piura y Puno. Destaca gran número de Instituciones Educativas tanto públicas como privadas.

54 Hay que destacar que estas 02 actividades son incidentes tanto en PBI como en empleo.

Con ello, el primer desafío consiste no sólo en satisfacer la necesidad creando IE, sino contar con la adecuada cantidad de matriculados que en un futuro serán requeridos en el mercado de trabajo. Ante la dificultad de un match provincial -por la ausencia de datos reales de la demanda futura de trabajo en cada provincia y cada actividad- queda una posterior tarea cualitativa de contrastar las necesidades de contratación respecto a las futuras promociones de egresados de IEST y CETPRO.

55

6. Conclusiones  El estudio desarrolla una metodología que busca reducir asimetrías de información en la educación técnica, a través de un análisis que articule la oferta formativa en la educación técnica pública en base a los requerimientos del sector productivo, mediante un enfoque de interacción territorial. Esto en respuesta a las serias limitaciones que enfrentan los empleadores ante la necesidad de técnicos, principalmente en territorios ajenos a la capital. Esta metodología tiene como punto de partida tres aspectos claves relacionadas a la educación técnica: las condiciones básicas para el licenciamiento de las IE, la pertinencia en términos de articulación con las actividades económicas más dinámicas de la localidad (provincia) donde operan, y la capacidad de gestión, concibiendo esta última desde un enfoque dinámico y en base a resultados.  El modelo implica la generación de indicadores sintéticos sobre condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia y capacidad de gestión, utilizando técnicas multivariantes de reducción de dimensiones, así como regresiones en alguno de los casos. Aplicando al caso de las IE técnicas públicas, se mide la variable “Condiciones Básicas de Licenciamiento” a través de los datos recogidos en el Censo Escolar sobre dos grandes aspectos: Docentes e Infraestructura (la cual involucra algunos aspectos sobre equipamiento general de la IE). En total, se midió Condiciones Básicas de Licenciamiento utilizando 15 variables. En el caso de Pertinencia, se generaron 5 indicadores de pertinencia, entendiendo ésta como la matrícula de un centro educativo en carreras que se articulan con las actividades más dinámicas de la provincia donde opera la IE. Asimismo, la Capacidad de Gestión Institucional no cuenta con una variable que la cuantifique, por lo cual se procedió a instrumentalizarla a partir de un análisis de descomposición lineal que considera variables relacionadas a la provisión del servicio educativo de la IE, como algunos aspectos demográficos y de la demanda educativa. Finalmente, ambos indicadores conjuntamente se categorizan en 4 grupos: Líderes I, Líderes II, Líderes III y seguidores.  Desde la demanda o dinámica productiva territorial, se trabajaron dos metodologías consecutivas: La primera, con el fin de identificar dinámica nacional a través de las incidencias históricas en producción y empleo; y segundo, utilizando indicadores de autocorrelación espacial, para hallar dinámicas territoriales. Se identificaron un total de 39 actividades con dinámica nacional (72,2% de las 54 existentes). 16 de ellas se ubican como actividades con alta incidencia en PBI y empleo, donde destacan Comercio, Construcción, Transporte, Administración pública y Telecomunicaciones, entre otros. 11 actividades se sitúan con incidencia en PBI únicamente, donde destacan la Agricultura, Actividades inmobiliarias, Electricidad, gas y agua, y algunas industrias manufactureras como Fabricación de Maquinaria y Equipo, Fabricación de Productos Químicos y Construcción de Material de Transporte, entre otros. 12 actividades son incidentes en empleo únicamente, donde destacan Alquileres, Industrias alimentarias, Confecciones, Agencias de viaje y operadores turísticos, entre otros. Finalmente, 15 actividades no son incidentes en PBI ni empleo.

56  Según provincia, se aprecia en la figura que existen varias provincias que tienen más de 5 actividades dinámicas en su propio territorio. Estas por lo general están ubicadas en la costa central, norte y sur del Perú, así como en la sierra central y parte de la Selva, específicamente en Loreto.  Según dinámica provincial, existe un número importante de actividades que son dinámicas en un alto número de provincias (más de 30), como es el caso de Minería, Alojamiento y Restaurantes, Fabricación de Productos Minerales no metálicos, Servicios profesionales, científicos y técnicos, Agricultura, Extracción de Petróleo Crudo y Gas Natural, Refinación de Petróleo, Electricidad, algunas actividades correspondientes a Industrias Alimentarias, y Alquiler de vehículos, maquinarias y equipo y otros.  Con estos resultados, se hace evidente la presencia de encadenamientos territoriales, o en su defecto, se tratarían de actividades que no son localizadas pero tienen una alta demanda interna a lo largo del país. Por otra parte, 5 actividades presentan dinámica en 6 a 10 provincias, 12 actividades son dinámicas en por lo menos 2 a 5 provincias, y 15 actividades tienen dinamicidad únicamente en 1 provincia.  Por el lado de la oferta educativa, se trabajaron dos tipos de ranking: uno ordenando a las IE a nivel nacional, y otro por región. En base al ranking nacional, los Líderes I, conformado por 51 IE, se caracterizan por poseer altos niveles de condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia, y capacidad de gestión. El segundo grupo, de Líderes II, está conformado por 282 IE, cuentan con altos niveles en al menos dos de los tres aspectos mencionados. Un tercer grupo, Líderes III, lo conforman 388 IE y se caracterizan por tener altos niveles en al menos uno de los tres aspectos mencionados. Finalmente, el grupo de los Seguidores (llamados así porque en teoría, a expensas de un ordenamiento de la oferta formativa, deben aprender de las experiencias de los líderes), está conformado por 386 IE y se caracterizan por tener bajos niveles en condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia y capacidad de gestión. Según el ranking regional, las cifras son: Líderes I (42), Líderes II (244), Líderes III (395) y Seguidores (496).  Al cruzar ambos ranking, se confirma en mayoría el liderazgo de las IE tanto a nivel Regional como Nacional, es decir, existen 28 Instituciones Educativas Líderes I tanto a nivel nacional como regional, así como 191 Líderes II, 260 Líderes III y 324 Seguidoras, a nivel nacional y regional. Sin embargo, hay 12 IE clasificadas como líderes I a nivel regional pero en la categorización a nivel nacional aparecen como Líderes II; 32 IE líderes II a nivel regional pero son Líderes III a nivel nacional; 60 IE clasificadas como Líder III a nivel regional pero a nivel nacional son Seguidoras.  Finalmente, articulando territorialmente la oferta formativa y la dinámica productiva, se observa que las IE clasificadas como Líderes I, tienen una oferta de carreras que se orienta principalmente a las actividades de Alojamiento y Restaurantes; Agricultura, Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas; Servicios profesionales y técnicos; y Fabricación de Prendas de Vestir (Confecciones), entre otros. Sin embargo, el número de

57 carreras vinculadas es bien bajo, siendo de 02 carreras generalmente por actividad económica, lo que denota que la oferta educativa debe reorientarse hacia estas actividades económicas.  Las IE Líderes II concentran su matrícula “dinámica” en las mismas actividades de los Líderes I, y además en las actividades de: Construcción con 09 carreras; Comercio, mantenimiento y reparación de vehículos automotores y motocicletas con 10 carreras; Extracción de minerales con 06 carreras; Elaboración de productos alimenticios con 9 carreras; Otras actividades de servicios personales con 13 carreras; Servicios profesionales y técnicos con 09 carreras; Electricidad, gas y agua con 09 carreras.  Por su parte, los líderes III y los Seguidores concentran su oferta de carreras en actividades dinámicas como Alojamiento y Restaurantes; Otras actividades de servicios personales; Servicios profesionales y técnicos; Agricultura; Electricidad, gas y agua; Elaboración de productos alimenticios; y Fabricación de Prendas de Vestir. Como se observa, existe bastante similitud entre estos dos últimos grupos.  Existen varias actividades económicas que, a pesar de ser dinámicas en diversas provincias, no cuentan con una cobertura en la oferta educativa técnica pública. Es el caso de Transportes, Fabricación de productos minerales no metálicos, Servicios Financieros, Educación, Salud, Extracción de Petróleo, Gas y derivados, Actividades inmobiliarias y parte de las Industrias Alimentarias. Es probable que varias de esas actividades tengan una cobertura educativa por parte de las IE técnicas privadas; sin embargo, el Estado debe considerar cubrir con oferta educativa pública, aquellas provincias con predominancia de familias pobres, pues ello dificulta el acceso a la educación privada.

58 7. Recomendaciones de política Los resultados del documento son novedosos y por lo tanto importantes para fines de políticas educativas. Identificar aspectos de la calidad educativa de los IE y su vinculación al mundo productivo, hacen posible que se generen líneas de trabajo en el corto y mediano plazo. Se listan las que podrían ser más relevantes:  Se han identificado cuatro grupos de IE según el grado de condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia y capacidad de gestión. Los Líderes I pueden ser tomados en cuenta como referentes de la formación técnica en el Perú. Su equidistribución territorial (en diversas regiones del país) permite generar líneas de trabajo orientadas a fortalecerlos como referentes educativos locales y nacionales. Ese trabajo -en el que MINEDU y las UGEL deben actuar de manera coordinada- permitiría el permanente crecimiento de las IE, no sólo en la matrícula obtenida, sino además en el desarrollo adecuado de contenidos, equipamiento e infraestructura de primer nivel, que permita establecer una frontera de eficiencia delimitada por estándares idóneos para la educación técnica.  Por su parte, los líderes II, deben ser reforzados en alguno de los aspectos en los que muestre debilidad (condiciones básicas de licenciamiento, pertinencia o capacidad de gestión). Estar articulado con el sector productivo incrementa las probabilidades de inserción de sus egresados, y es allí donde deben apuntar. La información de la demanda ya se tiene, tanto la de corto plazo como la futura. Sin embargo, dicho grupo también cuenta con algunas limitantes en equipamiento e infraestructura, o en su capacidad de gestión; para lo cual sería una buena oportunidad que MINEDU establezca alianzas con el sector privado con el fin de fortalecer dichas capacidades. Las tareas pueden abocarse hacia centros de formación sectorial interesados en el fortalecimiento de la educación técnica, así como la formación de Asociaciones Público Privadas que permitan convertir en el corto plazo a dichos centros como competitivos.  Los líderes III, en comparación con los Líderes II, cuentan con mayores deficiencias en infraestructura, equipamiento, docentes; no cuentan con carreras orientadas al mercado laboral; o en su defecto, presentan limitantes en su capacidad de gestión. Dichas IE, sumadas al grupo de “Seguidores”, deben pasar por una evaluación para identificar las deficiencias con mayor precisión, y en caso amerite, reorganizar su gestión institucional.  Articular a los grupos de IE categorizados, mediante redes de instituciones que permita la retroalimentación y transferencia de buenas prácticas de gestión por parte de las IE líderes I y II hacia el resto de IE. La articulación debe contemplar, entre otros aspectos, criterios geográficos y de accesibilidad vial, criterios de la demanda laboral, de orientación de la oferta educativa, además de algún factor institucional considerado relevante.

59 Desde el aspecto metodológico o de información, se mencionan algunas recomendaciones que serían beneficiosas para fortalecer la capacidad predictiva del modelo:  Siempre se debe tener en cuenta el carácter periódico de los datos, es decir, realizar réplicas al modelo año a año permitirá obtener nuevas realidades, las cuales deben ser previstas con antelación.  Pueden aplicarse encuestas especializadas para obtener información específica sobre algunos aspectos de la IE que, desde el Censo Escolar, solo se han abordado en forma general: Infraestructura, Equipamiento e Instrumentos utilizados en laboratorios o en talleres dentro de la carrera, la compatibilidad de la formación del docente con la carrera donde dicta, entre otros.  La dinámica productiva territorial puede considerar datos más actuales siempre que la fuente de información que se vaya a utilizar recoja información puntual sobre trabajadores, número de empresas y producción anual. De manera adicional, se pueden tomar en cuenta variables medioambientales o relacionadas a I+D.  Puede tomarse en cuenta la elasticidad de los factores productivos como un indicador para determinar la dinámica de una actividad. En específico, la respuesta del empleo ante variaciones de la producción. La limitación consiste en obtener una información robusta a nivel provincial. En la experiencia peruana, diversos trabajos han realizado estimaciones de la elasticidad empleo – producto, pero con información no estructural, o en su defecto, con poca desagregación, por lo general a nivel sectorial o de estratos de empresas46.  La identificación de encadenamientos territoriales en algunas actividades económicas permitirán la adecuada orientación de la oferta educativa técnica, considerando que en el tiempo las dinámicas productivas son cambiantes.

46

Ver Céspedes et al (2014), Carranza et al (2005), Valderrama et al (2001), MTPE (2012), Miller (2003), BID (2010), entre otros. Céspedes et al (2014) y Miller (2003) mencionan toda la literatura disponible para el caso peruano.

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64 9. Anexos Anexo 1: Índices de Autocorrelación Global Son índices que reflejan el grado de asociación espacial entre dos objetos de estudio. Se utilizaron 3 para el modelo. a) Test I de Morán Considera las desviaciones respecto a la media de alguna variable de interés, y la influencia espacial a través de la matriz de pesos espaciales. Refleja la interacción común entre los territorios. Se expresa47: 𝐼=

𝑁 ∑(2) 𝑤𝑖𝑗 (𝑦𝑖 − 𝑦̅)(𝑦𝑗 − 𝑦̅) 𝑆0 ∑𝑁 ̅) 𝑖=1(𝑦𝑖 − 𝑦

Donde wij: Elemento de la matriz de pesos espaciales correspondiente al par (i,j). S0: ∑𝑖 ∑𝑗 𝑤𝑖𝑗 = ∑(2) 𝑤𝑖𝑗 , es decir, la suma de los pesos espaciales. 𝑦̅: Valor medio o esperado de la variable y N: Numero de observaciones o tamaño muestral.

b) Test c de Geary A diferencia del test de Morán, Geary considera la desviación de una variable en una localidad i respecto a la misma variable en una localidad j. La matriz de pesos w pondera y acota la sumatoria de dichas desviaciones sólo para aquellas localidades que sean contiguas entre sí. (𝑁 − 1) ∑(2) 𝑤𝑖𝑗 (𝑦𝑖 − 𝑦𝑗 )2 𝑐= 2𝑆0 ∑𝑁 ̅)2 𝑖=1(𝑦𝑖 − 𝑦 Donde wij: Elemento de la matriz de pesos espaciales correspondiente al par (i,j). S0: ∑𝑖 ∑𝑗 𝑤𝑖𝑗 = ∑(2) 𝑤𝑖𝑗 , es decir, la suma de los pesos espaciales. 𝑦̅: Valor medio o esperado de la variable y N: Numero de observaciones o tamaño muestral.

c) Test G de Getis & Ord A diferencia de Geary y Morán, los estadísticos G se construyen en base a la concentración espacial conjunta, es decir, no mide dispersiones individuales de una observación, sino la representación global de un conjunto de observaciones que tienen un grado de concentración definido. Para estos fines, 𝑤𝑖𝑗 (𝑑) adopta valores 47

Para el indicador global de Morán, el modelo adopta su versión estandarizada, la cual implica que S0=N (Todos los valores de la fila suman la unidad). En ese caso, la ecuación se reduce a 𝐼 = ∑(2) 𝑤𝑖𝑗 (𝑦𝑖 −𝑦̅)(𝑦𝑗 −𝑦̅) ∑𝑁 ̅) 𝑖=1(𝑦𝑖 −𝑦

.

65 de 1 si las localidades (observaciones) están contiguas, y 0 en otro caso. La ecuación es como sigue: 𝐺(𝑑) =

∑2 𝑤𝑖𝑗 (𝑑)𝑦𝑖 𝑦𝑗 ∑2 𝑦𝑖 𝑦𝑗

; para  j≠i

Donde wij(d): Elemento de la matriz de pesos espaciales correspondiente al par (i,j), que involucra algún grado de distancia. En suma, los tres contrastes de autocorrelación global I, c y G(d), proporcionan información complementaria entre sí sobre el grado de asociación espacial, importancia y concentración de las actividades económicas en las provincias del país (Moreno y Vayá, 2000). Sin embargo, debe conocerse sus diferencias (Chasco, C. 2003). Mientras que el I de Morán se asemeja más al análisis de covarianza (pues mide la ponderación de las dispersiones de dos observaciones respecto a su media), G de Geary se halla más similar al análisis de varianza, puesto que depende más de la propia distribución de sus datos muestrales, a diferencia de I. Por su parte, G(d) de Getis & Ord es más semejante a una medida de concentración geográfica. A diferencia de I y c, G(d) solo asume valores positivos. Los tres indicadores son sometidos a contraste de hipótesis a través del estimador z (desviaciones típicas de cada indicador), de modo tal que se obtiene el siguiente análisis comparativo en la Figura 10 (Chasco, C 2003): Figura 10: Interpretación de los valores estandarizados de los estadísticos de autocorrelación global Hipótesis alternativa Test I de Morán c de Geary G(d) de Getis & Ord

Hipótesis Nula (z no significativo) No autocorrelación espacial No autocorrelación espacial No autocorrelación espacial

z>0

z