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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Educación técnica y tecnológica para la reducción de la desigualdad salarial y la pobreza]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Non-university Tertiary Education for the Reduction of Wage Inequality and Poverty]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Non-university tertiary education (ESNU for its acronym in Spanish), comprising technical and technological programs, may be a policy option to reduce the wage gap, and avoid wealth concentration. Using pool type estimates of the Mincer equation for the years 2007-2011 and breaking down income by factor components, taking as input the income equation, we find that the technical and technological education has a premium higher than secondary education of 19.5%. In addition, the growth rate of this premium between 2007 and 2011 was higher 0.4% than college education. Likewise, ESNU increases the probability of employment when compared to having no degree or having college education by 1.7% and 0.2% respectively. This type of education mainly benefits women, youth and the population in the lower socioeconomic strata.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2"> <a href="http://dx.doi.org/10.13043/DYS.71.3" target="_blank">DOI: 10.13043/DYS.71.3</a>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><b><font size="4">Educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica para la reducci&oacute;n de la desigualdad salarial y la pobreza</font></b></p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><i><b><font size="3">Non-university Tertiary Education for the Reduction of Wage Inequality and Poverty</font></b></i></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Iv&aacute;n Bornacelly<sup>1</sup></p>     <p>1 Economista con maestr&iacute;a en Econom&iacute;a de la Universidad de los Andes. Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:id.bornacelly222@uniandes.edu.co">id.bornacelly222@uniandes.edu.co</a>. Quisiera agradecer de manera especial a Raquel Bernal por sus sugerencias, ideas, paciencia y apoyo. A Fabio S&aacute;nchez, Adriana Camacho y Luis Eduardo Arango, por sus comentarios, ya que estos permitieron enriquecer el trabajo.</p>     <p>Este art&iacute;culo fue recibido el 11 de diciembre de 2012; revisado el 23 de abril de 2013 y, finalmente, aceptado el 26 de abril de 2013.</p> <hr size="1">     <p><b>Resumen</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La educaci&oacute;n superior no universitaria (ESNU), que comprende los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos, puede ser una opci&oacute;n de pol&iacute;tica p&uacute;blica para disminuir la brecha salarial y evitar la concentraci&oacute;n de la riqueza. Mediante estimaciones tipo <i>pool</i> de la ecuaci&oacute;n de Mincer para los a&ntilde;os 2007-2011 y la descomposici&oacute;n del ingreso por componentes factoriales en la que se toma como insumo la ecuaci&oacute;n del ingreso, se encuentra que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica tiene una tasa de retorno superior a la de la educaci&oacute;n media en 19,5% y,  adem&aacute;s, la tasa de crecimiento de este retorno entre 2007 y 2011 fue superior a la de la educaci&oacute;n universitaria en 0,4%. As&iacute; mismo, la ESNU incrementa la probabilidad de empleo con respecto a no poseer ning&uacute;n t&iacute;tulo o tener educaci&oacute;n superior universitaria en 1,7% y 0,2% respectivamente. Este tipo de educaci&oacute;n favorece principalmente a mujeres, j&oacute;venes y poblaci&oacute;n ubicada en los estratos socioecon&oacute;micos m&aacute;s bajos.</p>     <p><b><i>Palabras clave</i></b>: educaci&oacute;n t&eacute;cnica, educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica, desigualdad salarial, pobreza, retornos.</p>     <p><i>Clasificaci&oacute;n JEL</i>: J31, I32, I21.</p> <hr size="1">     <p><b>Abstract</b></p>     <p>Non-university tertiary education (ESNU for its acronym in Spanish), comprising technical and technological programs, may be a policy option to reduce the wage gap, and avoid wealth concentration. Using <i>pool</i> type estimates of the Mincer equation for the years 2007-2011 and breaking down income by factor components, taking as input the income equation, we find that the technical and technological education has a premium higher than secondary education of 19.5%. In addition, the growth rate of this premium between 2007 and 2011 was higher 0.4% than college education. Likewise, ESNU increases the probability of employment when compared to having no degree or having college education by 1.7% and 0.2% respectively. This type of education mainly benefits women, youth and the population in the lower socioeconomic strata.</p>     <p><b><i>Key words</i></b>: Technical education, non-university tertiary education, wage differentials, poverty, premium.</p>     <p><i>JEL classification</i>: J31, I32, I21.</p> <hr size="1">     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p>     <p>En Colombia, el mercado laboral y el sistema educativo presentan dos grandes problemas. El primero tiene que ver con el sesgo a favor de la fuerza de trabajo con educaci&oacute;n superior<sup><a id="footnote-a03-1-backlink" href="#footnote-a03-1">1</a></sup>, evidenciado por la mayor probabilidad de estar empleado y de ser empleado formal. El segundo hace referencia al acceso limitado que tiene la poblaci&oacute;n reci&eacute;n graduada de bachillerato a este tipo de educaci&oacute;n por su limitada oferta y altos costos. Ambos aspectos revelan la brecha existente entre la oferta y la demanda laborales, desde el punto de vista de la educaci&oacute;n.</p>     <p>La accesibilidad de los graduados de secundaria a los niveles de educaci&oacute;n superior es baja en comparaci&oacute;n con el promedio de los pa&iacute;ses miembros de la Organizaci&oacute;n para la Cooperaci&oacute;n y el Desarrollo Econ&oacute;mico (OCDE) (80% para el a&ntilde;o 2008) y con pa&iacute;ses latinoamericanos como Chile (72%) y M&eacute;xico (53%) (OCDE, 2010). De acuerdo con los datos del Ministerio de Educaci&oacute;n Nacional (MEN), el n&uacute;mero de j&oacute;venes que ingresaron a la educaci&oacute;n superior para el primer semestre de 2011 fue de 294.000, de un total de 625.466 bachilleres que se graduaron en diciembre de 2010, lo que indica que el 53% de ellos no pudieron estudiar durante ese per&iacute;odo. Esto se puede explicar por los altos costos que implica la educaci&oacute;n superior <i>per se</i> (incluye el costo de oportunidad de no trabajar) y una baja cobertura<sup><a id="footnote-a03-2-backlink" href="#footnote-a03-2">2</a></sup>, 37,2% para 2010, la cual es inferior al promedio latinoamericano.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por su parte, para el a&ntilde;o 2011 se encontr&oacute; que el 52% de la fuerza de trabajo no hab&iacute;a alcanzado ning&uacute;n t&iacute;tulo<sup><a id="footnote-a03-3-backlink" href="#footnote-a03-3">3</a></sup>, es decir, que no complet&oacute; de manera satisfactoria su educaci&oacute;n escolar o no la inici&oacute;; el 29% se hab&iacute;a graduado como bachiller y el 19% restante corresponde a la poblaci&oacute;n con educaci&oacute;n superior comprendida por t&eacute;cnicos (4%), tecn&oacute;logos (5%), universitarios (7%) y personas con posgrados (3%)<sup><a id="footnote-a03-4-backlink" href="#footnote-a03-4">4</a></sup>. Esto indica que la mayor&iacute;a de la poblaci&oacute;n econ&oacute;micamente activa (81%) corresponde a fuerza laboral no calificada<sup><a id="footnote-a03-5-backlink" href="#footnote-a03-5">5</a></sup>.</p>     <p>En este sentido, para 2011 la tasa de ocupaci&oacute;n de las personas sin ning&uacute;n t&iacute;tulo y con bachillerato completo se ubic&oacute; en 50% y 65,2%, respectivamente, mientras que la tasa de quienes tienen un t&iacute;tulo en educaci&oacute;n superior fue de 79,8%<sup><a id="footnote-a03-6-backlink" href="#footnote-a03-6">6</a></sup>. Con respecto a 2007, esta tasa de ocupaci&oacute;n se increment&oacute; en cinco puntos porcentuales para quienes tienen alta escolaridad y en dos puntos tanto para los que son bachilleres como para aquellos que no han obtenido ning&uacute;n t&iacute;tulo educativo. Del mismo modo, en otros pa&iacute;ses hubo un incremento en la demanda de habilidades avanzadas de an&aacute;lisis, tendencia que favorece a la fuerza de trabajo m&aacute;s educada o calificada (OCDE, 2010). La literatura denomina a este hecho un &quot;sesgo al m&aacute;s educado&quot;, pues las mayores tasas de ocupaci&oacute;n est&aacute;n entre quienes tienen educaci&oacute;n superior.</p>     <p>Una posible soluci&oacute;n al problema presentado se analiza y se propone en este documento. La existencia de un sesgo a favor de los trabajadores m&aacute;s calificados estimula la demanda de carreras de educaci&oacute;n superior, que implican una alta inversi&oacute;n cuando se refiere a programas universitarios. No obstante, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica podr&iacute;a generar mano de obra calificada a un costo m&aacute;s bajo. De acuerdo con los datos reportados por las instituciones de educaci&oacute;n superior (IES) ante el MEN, para 2011 una carrera profesional (universitaria) costaba alrededor de dos millones y medio de pesos el semestre, mientras que los estudios a nivel t&eacute;cnico y tecnol&oacute;gico costaban en promedio un mill&oacute;n y un mill&oacute;n trescientos mil pesos por semestre, respectivamente.</p>     <p>Adem&aacute;s, de acuerdo con el informe nacional de competitividad (2010-2011) realizado por el Consejo Privado de Competitividad (Compite), la cantidad de t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos requeridos por el mercado laboral es alta, evidenciada por la mayor tasa de crecimiento del salario promedio que presentan aquellos con educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica. En el a&ntilde;o 2011, una persona con una carrera t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica ganaba en promedio $ 694.000 y $ 792.000, respectivamente, mientras que un universitario devengaba $ 1.033.000. El salario promedio de aquellos con carrera t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica se increment&oacute; en 28,9% y 21,5%, respectivamente, entre 2007 y 2011, mientras que la variaci&oacute;n del salario promedio de un profesional universitario fue de 12,2%.</p>     <p>Por su parte, la ESNU ha tenido un impacto positivo sobre la desocupaci&oacute;n. De acuerdo con cifras del Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica (DANE), la tasa de desempleo ha venido decreciendo para aquellos que reportan tener un t&iacute;tulo de educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica. Esta tasa cay&oacute; en 0,8 puntos porcentuales en comparaci&oacute;n con 2007 y se ubic&oacute; en 12% en 2012. Mientras que, para ese mismo a&ntilde;o, la tasa de desempleo de quienes reportan tener hasta bachillerato fue de 14,6 %, esto es, 1,5 puntos porcentuales m&aacute;s que en 2007. Por su parte, quienes obtuvieron hasta el t&iacute;tulo universitario, presentaron una tasa de desempleo menor (7,8%), pero una menor variaci&oacute;n de 0,5% en comparaci&oacute;n con 2007.</p>     <p>As&iacute; mismo, la incorporaci&oacute;n de t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos al sector real permite mejorar la competitividad del pa&iacute;s, incrementando el ingreso laboral, cerrando la brecha salarial y disminuyendo la pobreza y la desigualdad. El documento CONPES 3527 de 2008 hace hincapi&eacute; en el fortalecimiento de este tipo de educaci&oacute;n y sustenta que en Colombia la formaci&oacute;n en estos niveles educativos es at&iacute;picamente baja frente a otros pa&iacute;ses. De acuerdo con los datos publicados por el DANE, tan solo 9,2% de la fuerza de trabajo hab&iacute;a terminado alg&uacute;n programa de la ESNU en 2012. En estudios realizados por el MEN (2008) se encuentra que Chile y Uruguay tienen una proporci&oacute;n de matr&iacute;culas en programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos que supera la del nivel universitario en aproximadamente 10 puntos porcentuales. Esta diferencia es a&uacute;n mayor si se compara con pa&iacute;ses como Francia, Reino Unido y Pa&iacute;ses Bajos.</p>     <p>A pesar de su importancia, la ESNU ha recibido poca atenci&oacute;n en la literatura acad&eacute;mica y por parte de los analistas del mercado laboral. Por tal raz&oacute;n, el objetivo de esta investigaci&oacute;n es examinar la educaci&oacute;n superior, haciendo &eacute;nfasis en la ESNU, y estudiar las diferencias entre esta y los dem&aacute;s niveles de formaci&oacute;n en cuanto a retornos salariales, crecimiento del salario y de la probabilidad de estar empleado y la incidencia en la reducci&oacute;n de la desigualdad salarial.</p>     <p>Usando los datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE, para el per&iacute;odo entre 2007 y 2011 se analiza la evoluci&oacute;n del retorno a la ESNU, realizando an&aacute;lisis comparativos con la poblaci&oacute;n bachiller y con aquellos que obtienen t&iacute;tulos universitarios. Mediante la descomposici&oacute;n de la varianza del ingreso se muestra que los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos pueden contribuir de manera positiva a la reducci&oacute;n de la desigualdad y la pobreza. Las estimaciones realizadas muestran que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica tiene tasas de retornos estad&iacute;sticamente significativas y m&aacute;s altas que las de educaci&oacute;n secundaria, lo que beneficia principalmente a la poblaci&oacute;n de escasos recursos, j&oacute;venes y mujeres.</p>     <p>El documento est&aacute; compuesto por cinco secciones. La primera se concentra en la revisi&oacute;n de la literatura relacionada con los retornos a la ESNU y con la desigualdad del ingreso, la brecha salarial y la pobreza. La caracterizaci&oacute;n de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica se presenta en la segunda secci&oacute;n. En la tercera se describe la metodolog&iacute;a referente a la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n de Mincer (1958) y la descomposici&oacute;n de la desigualdad salarial. Los datos y la construcci&oacute;n de variables usadas en las estimaciones se tratan en la secci&oacute;n siguiente. Los resultados de las estimaciones propuestas y el an&aacute;lisis referente a la descomposici&oacute;n factorial se realizan en la quinta secci&oacute;n. Las conclusiones y recomendaciones de pol&iacute;tica son presentadas al final.</p>     <p><b>I. Revisi&oacute;n de literatura</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El tema de la ESNU no ha recibido mucha atenci&oacute;n por parte de los acad&eacute;micos. La literatura ha concentrado su atenci&oacute;n en estimar los retornos a la educaci&oacute;n universitaria y el papel que tiene esta en la desigualdad del ingreso, por ejemplo. Sin embargo, an&aacute;lisis semejantes exclusivamente para el caso de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica son muy pocos.</p>     <p>Entre las investigaciones que se han desarrollado, Lewis, Hearn y Zilbert (1993), despu&eacute;s de evaluar la educaci&oacute;n superior no universitaria y su influencia en los retornos, el empleo y la movilidad socioecon&oacute;mica en Estados Unidos, encuentran que esta tiene efectos significativos y positivos sobre los ingresos, pero tambi&eacute;n que estos no aplican para toda la muestra. En particular, hallan que para los hombres de los niveles socioecon&oacute;micos m&aacute;s bajos no hay beneficios, en contraste con las mujeres que est&aacute;n en la misma situaci&oacute;n. Muy similares a estos resultados, en este documento se encuentran efectos heterog&eacute;neos por sexo y por quintiles de ingresos. Las mujeres con educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica ubicadas en el quintil m&aacute;s bajo tienen una mayor probabilidad de estar ocupadas y mejores tasas de retornos.</p>     <p>As&iacute; mismo, Boothby y Drewes (2006) mencionan que la educaci&oacute;n postsecundaria no universitaria en los pa&iacute;ses desarrollados tiene una gran relevancia. En Canad&aacute;, por ejemplo, muestran que el 52% de la poblaci&oacute;n adulta tiene estudios de este tipo. Realizando estimaciones mediante la ecuaci&oacute;n de Mincer, encuentran que la ESNU tiene altas tasas de retornos, superiores a las de la educaci&oacute;n universitaria. En Colombia, tan solo el 9% de la poblaci&oacute;n tiene ESNU; no obstante, presentan mejores tasas de retornos que aquellos con educaci&oacute;n secundaria y una tasa de crecimiento de los retornos mayor que aquellos con educaci&oacute;n superior universitaria.</p>     <p>Por su parte, en un reporte realizado por la Comisi&oacute;n Asesora para la Formaci&oacute;n T&eacute;cnico-Profesional de Chile, se informa que tras una evoluci&oacute;n favorable de la educaci&oacute;n profesional t&eacute;cnica se evidencian avances en la inclusi&oacute;n de los j&oacute;venes m&aacute;s pobres en el mercado laboral. Esto se ha presentado por un incremento en los &uacute;ltimos a&ntilde;os de los niveles de matr&iacute;culas de este tipo de educaci&oacute;n focalizada en la poblaci&oacute;n ubicada en los tres primeros quintiles<sup><a id="footnote-a03-7-backlink" href="#footnote-a03-7">7</a></sup> de la distribuci&oacute;n del ingreso. As&iacute; mismo, se encuentra que una persona con educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica tiene un retorno mayor en 10,4% y 13,2%, respectivamente, en comparaci&oacute;n con la educaci&oacute;n secundaria.</p>     <p>En Colombia se han desarrollado investigaciones sobre la evoluci&oacute;n de los ingresos laborales y, en particular, acerca del retorno a los a&ntilde;os de educaci&oacute;n (Casas, Gallego y Sep&uacute;lveda, 2002; Ch&aacute;vez y Arias, 2002; Forero y Gamboa, 2006; Hern&aacute;ndez, 2010; N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez, 1998b), pero son pocos los que analizan en detalle los retornos a la educaci&oacute;n superior. Est&aacute; el caso de Prada (2006), quien estudia la din&aacute;mica de los retornos de la educaci&oacute;n en Colombia entre 1985 y 2000 y encuentra que estos son altos en educaci&oacute;n universitaria y posuniversitaria. Saavedra (2009) tiene en cuenta la calidad de la educaci&oacute;n terciaria y analiza los retornos a este tipo de nivel educativo. Por otro lado, Amador (2010) eval&uacute;a escenarios de pol&iacute;ticas educativas y sus efectos sobre la desigualdad en los ingresos laborales. Encuentra que las pol&iacute;ticas que est&aacute;n orientadas a aumentar la cobertura de la educaci&oacute;n terciaria, sin garantizar primero la educaci&oacute;n media, llevan a una mayor desigualdad salarial.</p>     <p>Por otro lado, Hungerford y Solon (1987) usan varios cortes transversales e incluyen <i>dummies</i> para los a&ntilde;os de educaci&oacute;n para los cuales se obtiene un diploma. Ellos encuentran evidencia que confirma que estos a&ntilde;os tienen efectos sobre los salarios, es decir, una rentabilidad adicional significativa respecto a los a&ntilde;os en los cuales se obtiene el diploma. Mora y Muro (2006) tambi&eacute;n mediante una serie de cortes transversales construyen un pseudopanel para los a&ntilde;os 1996 a 2000, utilizan la metodolog&iacute;a de variables instrumentales y, con la misma ecuaci&oacute;n elaborada por Hungerford y Solon (1987), encuentran que los t&iacute;tulos de secundaria o universitarios tienen un efecto significativo sobre la rentabilidad de los salarios. As&iacute; mismo, hallan efectos heterog&eacute;neos por g&eacute;nero al analizar la rentabilidad de los t&iacute;tulos. Este mismo resultado se explora en este documento.</p>     <p>Sin embargo, no se encuentran estudios acerca de los retornos a la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica. En MEN (2008) se presentan documentos descriptivos sobre la ESNU y las ventajas que ofrece en la inserci&oacute;n al mercado laboral, pero no existen investigaciones que permitan analizar la evoluci&oacute;n de los retornos a este tipo de educaci&oacute;n y el impacto que tiene sobre la desigualdad salarial.</p>     <p>Revisando la literatura concerniente a la desigualdad salarial y la relevancia que tienen los a&ntilde;os de educaci&oacute;n y el nivel educativo adquirido para la varianza del ingreso, N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez (1998a) analizan la desigualdad del ingreso laboral aplicando una descomposici&oacute;n factorial de la varianza del logaritmo del salario, mediante la metodolog&iacute;a de descomposici&oacute;n desarrollada por Shorrocks (1982). Esta metodolog&iacute;a se aplicar&aacute; en esta investigaci&oacute;n. La principal conclusi&oacute;n del art&iacute;culo radica en establecer el diferencial educativo como el factor que m&aacute;s afecta la desigualdad de los ingresos laborales en Colombia. As&iacute;, bajo la premisa de promover el acceso a la educaci&oacute;n superior de los individuos ubicados en los quintiles inferiores, proponen la inversi&oacute;n en educaci&oacute;n. En general, atribuyen el fen&oacute;meno de la desigualdad al cambio t&eacute;cnico sesgado hacia los m&aacute;s calificados.</p>     <p>De igual forma, Arango, Posada y Uribe (2005) analizan la evoluci&oacute;n de los salarios reales de los asalariados. El estudio busca contrastar si el cambio t&eacute;cnico sesgado hacia los m&aacute;s calificados es la principal causa de las modificaciones en la estructura salarial y desarrollan una descomposici&oacute;n factorial, al igual que en este documento. Adem&aacute;s, utilizan diferentes valores de la elasticidad de sustituci&oacute;n para definir los cambios de la demanda y oferta relativa de trabajo calificado y no calificado. La descomposici&oacute;n de Shorrocks (1982) evidencia que las personas con un nivel educativo mayor y que adicionalmente est&aacute;n vinculadas al sector privado son quienes contribuyen m&aacute;s a la desigualdad salarial.</p>     <p>Finalmente, el trabajo m&aacute;s reciente relacionado con la tem&aacute;tica de la desigualdad salarial es el de L&oacute;pez (2010), quien hace un an&aacute;lisis general sobre la evoluci&oacute;n del mercado laboral en la &uacute;ltimas tres d&eacute;cadas y las principales tendencias. Encuentra que el empleo moderno est&aacute; sesgado a favor del m&aacute;s educado y en contra del menos educado, en contraste con la dotaci&oacute;n de trabajo. Este resultado puede ser el causante del incremento significativo de la informalidad.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Adem&aacute;s de lo que se ha descrito, este art&iacute;culo busca unir ambas tem&aacute;ticas. Primero, se pretende hacer un an&aacute;lisis detallado de los retornos de la educaci&oacute;n superior en Colombia, con un enfoque en la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica y desagregando el estudio de sus retornos por estratos socioecon&oacute;micos, grupos de edades y g&eacute;nero. Esto permitir&aacute; reconocer los grupos de poblaci&oacute;n para los cuales es m&aacute;s favorable este tipo de educaci&oacute;n y, por ende, presentar recomendaciones de pol&iacute;tica. Tambi&eacute;n se estudia la contribuci&oacute;n de la ESNU en la reducci&oacute;n de la brecha salarial y, en consecuencia, de la desigualdad.</p>     <p>Aunque la aplicaci&oacute;n de esta descomposici&oacute;n se ha llevado a cabo en varios documentos en Colombia, el valor agregado en esta investigaci&oacute;n se centra en la desagregaci&oacute;n de la educaci&oacute;n superior, en universitaria y no universitaria, y el estudio de su contribuci&oacute;n a la varianza del ingreso laboral. Metodol&oacute;gicamente, esto no representa mayores cambios, pero con respecto a los resultados, implica analizar el impacto que tiene la ESNU sobre la desigualdad salarial, medida por el logaritmo de la varianza del ingreso laboral.</p>     <p><b>II. Caracterizaci&oacute;n de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica    y tecnol&oacute;gica en Colombia</b></p>     <p>La educaci&oacute;n superior es la etapa de formaci&oacute;n que sucede a la educaci&oacute;n media o secundaria; esto es, al grado once y excepcionalmente al grado noveno. Su fin es la profesionalizaci&oacute;n, que contribuye a la productividad y el crecimiento del pa&iacute;s. Abarca tres niveles de formaci&oacute;n en el nivel de pregrado: t&eacute;cnica profesional, tecnol&oacute;gica y universitaria. La educaci&oacute;n superior no universitaria comprende los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos que ofrecen entrenamiento vocacional espec&iacute;fico de car&aacute;cter operacional e innovativo que requiere el sector productivo.</p>     <p>Seg&uacute;n el MEN, un t&eacute;cnico profesional por su formaci&oacute;n est&aacute; facultado para desempe&ntilde;arse en ocupaciones de car&aacute;cter operativo e instrumental. Este desarrolla competencias relacionadas con la aplicaci&oacute;n de conocimientos en un conjunto de actividades laborales rutinarias, realizadas en diferentes contextos con un alto grado de especificidad y un menor grado de complejidad. Por otra parte, un tecn&oacute;logo desarrolla competencias relacionadas con la aplicaci&oacute;n y pr&aacute;ctica de conocimientos en un conjunto de actividades laborales m&aacute;s complejas y no rutinarias, en la mayor parte de los casos, que se desempe&ntilde;an en diversos contextos. Toda su formaci&oacute;n corresponde a pr&aacute;cticas en la gesti&oacute;n de recolecci&oacute;n, procesamiento, evaluaci&oacute;n y calificaci&oacute;n de informaci&oacute;n para planear, programar y controlar procesos que conllevan a innovar y crear (MEN, 2008).</p>     <p>As&iacute; mismo, existen diferencias en la duraci&oacute;n de los programas y los requisitos de admisi&oacute;n. Un programa t&eacute;cnico profesional dura aproximadamente entre 4 y 5 semestres, mientras que para culminar una carrera tecnol&oacute;gica se necesitan entre 6 y 7 semestres. Una carrera profesional requiere entre 8 y 10 semestres (MEN, 2008). La duraci&oacute;n de un programa influye de manera importante en los costos totales de estudiar un programa de educaci&oacute;n superior. Con respecto a la admisi&oacute;n, los programas t&eacute;cnicos no exigen necesariamente la obtenci&oacute;n de un t&iacute;tulo de bachiller. Las personas graduadas de educaci&oacute;n media (grado noveno) pueden estudiar una carrera t&eacute;cnica. Para el caso particular de los programas tecnol&oacute;gicos, es imprescindible el puntaje del examen Saber 11 (G&oacute;mez, 2002). En el caso de los programas universitarios, algunas veces hay requisitos adicionales a la presentaci&oacute;n de este examen.</p>     <p>Hist&oacute;ricamente ha existido en el pa&iacute;s una preferencia de los estudiantes por los programas universitarios. En los gr&aacute;ficos <a href="#gra1">1</a> y <a href="#gra2">2</a> se muestran algunos datos relacionados. La demanda de carreras t&eacute;cnicas y tecnol&oacute;gicas ha aumentado en un 71% entre 2002 y 2010; sin embargo, la proporci&oacute;n de estudiantes matriculados en estos programas sigue siendo sustancialmente baja, comparada con la proporci&oacute;n de matriculados en carreras universitarias. As&iacute; mismo, la proporci&oacute;n de graduados se concentra en aquellos que obtuvieron un t&iacute;tulo universitario. Para 2010 el porcentaje de universitarios graduados fue del 77%, mientras que quienes obtuvieron un t&iacute;tulo como t&eacute;cnicos o tecn&oacute;logos suman escasamente el 23% del total de graduados. Por el lado de la oferta educativa, en Colombia se ofrecen 5.581 programas de pregrado, de los cuales 706 son t&eacute;cnicos profesionales, 1.407 tecnol&oacute;gicos y 3.468 universitarios.</p>     <p>    <center><a name="gra1"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03gra1.gif"></a></center></p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="gra2"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03gra2.gif"></a></center></p>     <p>Es importante aclarar que parte de la baja proporci&oacute;n de graduados de los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos se debe a la alta deserci&oacute;n en estos niveles. Para 2010 la deserci&oacute;n por cohorte al sexto semestre en carreras t&eacute;cnicas fue de 68,2% y al octavo semestre en programas tecnol&oacute;gicos de 61,7%, mientras que al d&eacute;cimo semestre en carreras universitarias fue de 46,9%<sup><a id="footnote-a03-8-backlink" href="#footnote-a03-8">8</a></sup>. Por lo tanto, las recomendaciones de pol&iacute;tica no solo deben ir orientadas simplemente a estimular la demanda de los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos, sino tambi&eacute;n a la continuidad de quienes estudian estas carreras hasta lograr la obtenci&oacute;n del t&iacute;tulo.</p>     <p>La distribuci&oacute;n de la matr&iacute;cula en Colombia con respecto a la registrada en algunos pa&iacute;ses de Latinoam&eacute;rica presenta grandes diferencias. Seg&uacute;n cifras de la Organizaci&oacute;n de las Naciones Unidas para la Educaci&oacute;n, la Ciencia y la Cultura (Unesco), en Chile y Uruguay la matr&iacute;cula en programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos supera la del nivel universitario. Si se compara esta proporci&oacute;n con pa&iacute;ses de Europa como Francia, Reino Unido y Pa&iacute;ses Bajos, la diferencia se ampl&iacute;a significativamente a favor de la formaci&oacute;n t&eacute;cnica profesional y tecnol&oacute;gica.</p>     <p>De acuerdo con lo anterior, G&oacute;mez (2002) encuentra de igual forma que la mayor&iacute;a de los estudiantes prefieren universidades tradicionales antes que instituciones tecnol&oacute;gicas o t&eacute;cnicas. A estas instituciones llegan generalmente bachilleres que no lograron acceder a la universidad, bien sea por razones econ&oacute;micas o porque en la prueba Saber 11 no alcanzaron el puntaje necesario para ingresar.</p>     <p><b>III. Metodolog&iacute;a</b></p>     <p>Con base en el an&aacute;lisis previo se puede decir que el objetivo de este estudio es responder las siguientes dos preguntas. La primera tiene que ver con los retornos a la educaci&oacute;n y busca responder por qu&eacute;, aun cuando los retornos a la educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica son menores que los de la educaci&oacute;n universitaria, esta tiene mayores retornos que la educaci&oacute;n media y la tasa de crecimiento de los retornos a este tipo de educaci&oacute;n es m&aacute;s alta que la de educaci&oacute;n universitaria. La segunda pregunta est&aacute; relacionada con la desigualdad salarial e inquiere la raz&oacute;n por la que este tipo de educaci&oacute;n permite disminuir la desigualdad salarial y est&aacute; en posibilidad de beneficiarse del cambio t&eacute;cnico sesgado hacia los m&aacute;s calificados.</p>     <p>Para responder la primera pregunta se requiere caracterizar la distribuci&oacute;n de los ingresos laborales en forma detallada, haciendo uso de la ecuaci&oacute;n de Mincer y efectuando una estimaci&oacute;n tipo <i>pool</i> de los a&ntilde;os en que la GEIH ha sido recolectada (2007-2011). La ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu1">1</a>) relaciona el logaritmo de los ingresos laborales con los a&ntilde;os de educaci&oacute;n, la experiencia laboral y otra variedad de caracter&iacute;sticas observadas de los trabajadores incluidas en el vector <i>Z<sub>i</sub></i>. Adem&aacute;s, para evaluar el retorno de graduarse o de obtener un nivel educativo, se incluyen <i>dummies</i> por nivel educativo completado. Es decir una <i>dummy</i> para bachiller, t&eacute;cnico y tecnol&oacute;gico en un primera estimaci&oacute;n y luego se construye una <i>dummy</i> para cada uno por separado, y variables dicot&oacute;micas adicionales para los grados universitario y de posgrado. As&iacute; mismo, la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu1">1</a>) tiene la interacci&oacute;n de cada uno de los niveles educativos con variables dicot&oacute;micas de a&ntilde;os y se a&ntilde;aden efectos fijos de a&ntilde;o, con el objetivo de inferir la evoluci&oacute;n y las diferencias de los retornos a cada t&iacute;tulo a lo largo de los a&ntilde;os en estudio. As&iacute; se podr&aacute; evaluar la significancia estad&iacute;stica de dichas diferencias.</p>     <p>    <center><a name="ecu1"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu1.gif"></a></center></p>     <p>Las estimaciones se presentan incluyendo como controles adicionales el sexo, tipo de ocupaci&oacute;n, departamento de residencia y sector econ&oacute;mico, entre otros. Dichos controles se representan con la letra <i>Z<sub>i</sub></i> en la ecuaci&oacute;n.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De acuerdo con lo anterior y dada la hip&oacute;tesis que motiva la primera pregunta, se esperar&iacute;a que los estimadores que acompa&ntilde;an las <i>dummies</i> de educaci&oacute;n t&eacute;cnica y educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica sean por lo menos superiores al estimador que acompa&ntilde;a la <i>dummy</i> de bachiller. As&iacute; mismo, se espera que sea positivo el estimador que acompa&ntilde;a la interacci&oacute;n entre educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica con las <i>dummies</i> por a&ntilde;o y adem&aacute;s que sea mayor que el estimador que acompa&ntilde;a la interacci&oacute;n de las <i>dummies</i> por a&ntilde;o con educaci&oacute;n universitaria. Si es as&iacute;, entonces se puede argumentar que los retornos son altos y han ido aumentando de manera m&aacute;s r&aacute;pida que los de la educaci&oacute;n universitaria, por lo cual es posible enfocarse en la oferta de educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica para la poblaci&oacute;n m&aacute;s vulnerable, como una opci&oacute;n de pol&iacute;tica costo-efectiva.</p>     <p>La metodolog&iacute;a presentada es un poco diferente a la desarrollada por N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez (1998b), quienes indagan sobre los determinantes de la evoluci&oacute;n y los de los salarios relativos, desde el puntos de vista del nivel educativo, para lo cual llevaron a cabo la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n de Mincer (1974) por medio de la metodolog&iacute;a <i>spline</i>, es decir, incluyendo <i>dummies</i> por a&ntilde;os de educaci&oacute;n adicionales al &uacute;ltimo nivel educativo alcanzado. Como lo mencionan Mora y Muro (2006), no existe consenso en c&oacute;mo incluir en (1) la parte de regresi&oacute;n por tramos (<i>spline</i>); por ejemplo, Hungerford y Solon (1987) y SanMartin (2001) usan <i><i>spline</i>s</i> c&uacute;bicas y lineales; Belman y Heywood (1991), y Jeager y Page (1996) usan <i><i>spline</i>s</i> lineales; y Park (1999), Boothby y Roges (2002) y Amador (2010) usan una funci&oacute;n lineal de los a&ntilde;os de escolaridad e incluyen <i>dummies</i> por niveles educativos o por diploma, seg&uacute;n el caso. Este documento estima la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu1">1</a>) usando la misma metodolog&iacute;a que estos &uacute;ltimos documentos. Sin embargo, se realiz&oacute; la estimaci&oacute;n por <i><i>spline</i>s</i> como ejercicio de robustez. Los resultados no se muestran en este documento.</p>     <p>De igual manera, bajo el esquema de Park (1999), Boothby y Roges (2002) y Amador (2010), se efect&uacute;an estimaciones de la ecuaci&oacute;n de Mincer (<a href="#ecu1">ecuaci&oacute;n 1</a>) por estrato socioecon&oacute;mico, por sexo y por grupos de edades. Esto con el objetivo de conocer la tasa de retorno de la ESNU, diferenciada por grupos de inter&eacute;s seg&uacute;n su grado de vulnerabilidad.</p>     <p>Luego de analizar las tasas de retornos con base en la ecuaci&oacute;n de ingresos, tambi&eacute;n se realizaron estimaciones para analizar la probabilidad de estar empleado, siguiendo la misma estructura de la ecuaci&oacute;n de Mincer:</p>     <p>    <center><a name="ecu2"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu2.gif"></a></center></p>     <p>Dado que la variable salarios se encuentra truncada, se realiz&oacute; un ajuste en la estimaci&oacute;n aplicando Heckman para condicionar la ecuaci&oacute;n minceriana (<a href="#ecu1">ecuaci&oacute;n 1</a>) a la probabilidad de estar ocupado (<a href="#ecu2">ecuaci&oacute;n 2</a>).</p>     <p>Para probar nuestra segunda hip&oacute;tesis se aplic&oacute; una metodolog&iacute;a desarrollada por Shorrocks (1982), sobre la descomposici&oacute;n del ingreso laboral por componentes factoriales, la cual intenta cuantificar la fracci&oacute;n de la desigualdad total que se debe a ingresos laborales, rentas, transferencias, etc. Fields (2002) elabora una extensi&oacute;n de esta metodolog&iacute;a de descomposici&oacute;n, cuyo objetivo es cuantificar qu&eacute; fracci&oacute;n de la desigualdad, medida a trav&eacute;s de la varianza del ingreso, se debe a la educaci&oacute;n, la experiencia, el sexo, la raza, el entrenamiento y otros determinantes del ingreso laboral establecidos a trav&eacute;s de la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu1">1</a>).</p>     <p>Para obtener dichos factores o determinantes se requiere trabajar con las estimaciones de la ecuaci&oacute;n de Mincer como insumo.</p>     <p>Esta ecuaci&oacute;n la podemos reescribir de una manera m&aacute;s compacta como:</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><a name="ecu3"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu3.gif"></a></center></p>     <p>Y as&iacute; podemos usarla de la siguiente manera:</p>     <p>    <center><a name="ecu4"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu4.gif"></a></center></p>     <p>donde <i>Y</i> = ln <i>w<sub>i</sub></i>, &alpha; = &#91;<i>&alpha;</i>, <i>&beta;</i><sub>1</sub>, <i>&beta;</i><sub>2</sub> ... <i>&beta;</i><sub>j</sub>, 1&#93; y <i>Z</i> = &#91;1, x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub> ... <i>x<sub>j</sub></i>, <i>&epsilon;</i>&#93;, <i>x<sub>i</sub></i> es un vector fila con las caracter&iacute;sticas observadas de cada individuo <i>i</i>. Calculando la varianza a ambos lados de la ecuaci&oacute;n, tenemos lo siguiente:</p>     <p>    <center><a name="ecu5"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu5.gif"></a></center></p>     <p>    <center><a name="ecu6"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu6.gif"></a></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De acuerdo con Shorrocks (1982), la contribuci&oacute;n de cada factor depende del coeficiente de la ecuaci&oacute;n en la funci&oacute;n de ingresos, de la correlaci&oacute;n del factor con el ingreso laboral y de la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del factor y el ingreso laboral. Por lo tanto, si de un per&iacute;odo a otro cambia la contribuci&oacute;n del factor a la varianza de ingresos, se debe a que algunos de los estad&iacute;sticos anteriores han cambiado.</p>     <p>Esta contribuci&oacute;n es una medida completa y exacta de la distribuci&oacute;n del ingreso basada en el logaritmo de la varianza de los ingresos laborales.</p>     <p>    <center><a name="ecu7"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu7.gif"></a></center></p>     <p>    <center><a name="gra3"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03gra3.gif"></a></center></p>     <p>Para llevar a cabo la descomposici&oacute;n factorial de este &iacute;ndice de desigualdad (la varianza del logaritmo natural del salario), se debe asumir que la distribuci&oacute;n de dichos ingresos es sim&eacute;trica. Con base en los gr&aacute;ficos presentados, se puede evidenciar que la distribuci&oacute;n no cumple del todo con este comportamiento. Sin embargo, como alternativa de estimaci&oacute;n y ejercicio de robustez, se llevar&aacute; a cabo la descomposici&oacute;n factorial de la diferencia entre el percentil 10 y el percentil 90, con base en Cowell y Jenkins (1995).</p>     <p>La anterior medida de descomposici&oacute;n del ingreso se desarroll&oacute; para un corte transversal. Ahora, partiendo de este an&aacute;lisis se puede calcular la contribuci&oacute;n de cada factor al cambio en la desigualdad en un per&iacute;odo. Dada una medida de desigualdad cualquiera (<i>I<sub>i</sub></i>), que en este caso ser&iacute;a la varianza del logaritmo del ingreso, cuyo valor ha cambiado en el tiempo, se quiere conocer cu&aacute;nto de este cambio es atribuible a cada factor. Los cambios en la distribuci&oacute;n del ingreso entre el per&iacute;odo 1 y 2 ser&iacute;an iguales a:</p>     <p>    <center><a name="ecu8"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu8.gif"></a></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por consiguiente, la contribuci&oacute;n de cada factor <i>j</i> al cambio en la desigualdad es:</p>     <p>    <center><a name="ecu9"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03ecu9.gif"></a></center></p>     <p>Esta contribuci&oacute;n depende de dos elementos: a) cuanto mayor sea el cambio en <i>S<sub>j</sub></i> , mayor ser&aacute; la contribuci&oacute;n del factor <i>j</i> al cambio en la desigualdad y b) cuanto mayor sea la contribuci&oacute;n del factor j a la desigualdad, mayor ser&aacute; su contribuci&oacute;n al cambio. En este caso, aquellos factores que tengan signo negativo contribuyen a la reducci&oacute;n, mientras que los factores con signo positivo son los que deterioran la distribuci&oacute;n del ingreso.</p>     <p><b>IV. Datos</b></p>     <p>Los datos que se van a utilizar para efectuar las estimaciones y el an&aacute;lisis provienen de la GEIH para los a&ntilde;os 2007-2011, seleccionados dado que no hubo variaci&oacute;n de metodolog&iacute;a ni de encuesta durante este per&iacute;odo y la informaci&oacute;n es m&aacute;s homog&eacute;nea con respecto a los per&iacute;odos anteriores. As&iacute; mismo, es importante aclarar que el objetivo principal de esta investigaci&oacute;n no es mirar el cambio estructural, sino calcular los retornos a la educaci&oacute;n y el efecto diploma, raz&oacute;n por la cual se tom&oacute; este corto per&iacute;odo. Si bien estas estimaciones se pudieron llevar a cabo con el corte transversal m&aacute;s reciente, se quiso analizar la evoluci&oacute;n de los retornos en el &uacute;ltimo quinquenio centr&aacute;ndose en el an&aacute;lisis del ingreso laboral y la ESNU.</p>     <p>La base de datos de la GEIH provee un muestra aleatorizada y estratificada de aproximadamente 66.000 hogares por trimestre, representativa a nivel nacional. Los resultados obtenidos a trav&eacute;s de esta encuesta son generalizables a toda la poblaci&oacute;n, exceptuando los antiguos territorios nacionales<sup><a id="footnote-a03-9-backlink" href="#footnote-a03-9">9</a></sup>.</p>     <p>Para los efectos de este estudio hemos clasificado a la poblaci&oacute;n ocupada de acuerdo con los posibles t&iacute;tulos o diplomas posibles de obtener al final de cada nivel educativo estudiado. Estos son: a) ninguno o sin t&iacute;tulo alcanzado, b) bachillerato, c) profesional t&eacute;cnico, d) profesional tecnol&oacute;gico, e) profesional universitario y f) posgrados. No obstante, esta encuesta tiene algunas limitaciones para efectuar esta divisi&oacute;n. En los niveles educativos que comprende no separa la educaci&oacute;n t&eacute;cnica de la tecnol&oacute;gica de manera expl&iacute;cita, lo cual impide realizar interpretaciones de estos niveles de educaci&oacute;n por separado. Sin embargo, la encuesta reporta los a&ntilde;os que el individuo se tom&oacute; en cada uno de los niveles de educaci&oacute;n y, teniendo en cuenta la duraci&oacute;n de cada uno de los programas<sup><a id="footnote-a03-10-backlink" href="#footnote-a03-10">10</a></sup>, se construyeron de manera separada las variables dicot&oacute;micas para educaci&oacute;n t&eacute;cnica y educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica (v&eacute;ase <a href="#ane1">anexo 1</a>).</p>     <p>Hay que reconocer, as&iacute; mismo, que las estimaciones que se hagan sobre los retornos a la educaci&oacute;n pueden tener sesgos. Primero, el hecho de que el salario solo se observa para la poblaci&oacute;n que est&aacute; trabajando en el momento de la encuesta indica que la variable ingresos o logaritmo del ingreso est&aacute; truncada. Segundo, el sesgo puede provenir por omisi&oacute;n de variables relevantes como la habilidad innata, no presente en la encuesta, o la calidad y la reputaci&oacute;n de la instituci&oacute;n educativa donde la persona recibi&oacute; su t&iacute;tulo. Hay investigaciones que han documentado la importancia de estas variables en la se&ntilde;alizaci&oacute;n al mercado laboral, lo que afecta tanto la probabilidad de ocuparse como los ingresos. No obstante, para el primer problema, las estimaciones desarrolladas son corregidas, incluyendo en la estimaci&oacute;n la probabilidad de estar ocupado (Heckman, 1979).</p>     <p>Tras analizar los datos de la GEIH, se presenta en el <a href="#cua1">cuadro 1</a> la composici&oacute;n de la fuerza de trabajo y la tasa de desempleo por nivel educativo, entre otras caracter&iacute;sticas importantes para entender un poco m&aacute;s la motivaci&oacute;n de este documento.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><a name="cua1"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua1.gif"></a></center></p>     <p>La fuerza de trabajo ha estado compuesta principalmente por personas sin ning&uacute;n nivel educativo y por bachilleres (82,2% en 2011). La proporci&oacute;n de bachilleres ha aumentado en 1,6 puntos porcentuales en el per&iacute;odo de an&aacute;lisis, mientras que la fracci&oacute;n de trabajadores sin educaci&oacute;n ha disminuido en 2,7 puntos porcentuales desde 2007. Sin embargo, la fracci&oacute;n de poblaci&oacute;n no calificada<sup><a id="footnote-a03-11-backlink" href="#footnote-a03-11">11</a></sup> es a&uacute;n la m&aacute;s alta en la totalidad de trabajadores del pa&iacute;s.</p>     <p>Por su parte, analizando la tasa de desempleo por nivel educativo encontramos que en 2011 el mayor porcentaje de la poblaci&oacute;n econ&oacute;micamente activa (PEA) que est&aacute; desocupada tiene grado de bachiller. Los t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos tuvieron una tasa de desempleo de 10,9% y 13,1%, respectivamente. Exceptuando a la poblaci&oacute;n con posgrados, la menor tasa alcanzada por los universitarios fue de 14,8%.</p>     <p>Si bien a lo largo de los per&iacute;odos en estudio la poblaci&oacute;n con educaci&oacute;n universitaria ha tenido una menor tasa de desempleo que aquellos con educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica, esta ha presentado una mayor variaci&oacute;n negativa. La tasa de desempleo de tecn&oacute;logos ha ca&iacute;do en 3,5 puntos porcentuales entre 2007 y 2011 y la de los universitarios en tres puntos. Por su parte, los t&eacute;cnicos han mostrado una menor tasa de desempleo que aquellos que reportaron tener educaci&oacute;n universitaria.</p>     <p>Para caracterizar la poblaci&oacute;n con educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica se presenta el <a href="#cua2">cuadro 2</a>. De acuerdo con esto, los j&oacute;venes entre 18 y 24 a&ntilde;os tienen el mayor porcentaje de ESNU. Del total de la poblaci&oacute;n con t&iacute;tulo de educaci&oacute;n t&eacute;cnica, 24,5% est&aacute;n entre 18 y 24 a&ntilde;os y, del total de la poblaci&oacute;n con t&iacute;tulo de educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica, 14,4% est&aacute;n en el mismo rango de edad.</p>     <p>    <center><a name="cua2"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua2.gif"></a></center></p>     <p>Desagregando por sexo, se encuentra que las mujeres est&aacute;n m&aacute;s educadas que los hombres y logran obtener t&iacute;tulos de educaci&oacute;n superior en mayor proporci&oacute;n. Esto es consistente con los resultados encontrados por Pi&ntilde;eros (2009) y Amador, Bernal y Pe&ntilde;a (2013). Adem&aacute;s, se evidencia que del total de graduados de educaci&oacute;n t&eacute;cnica, las mujeres representan el 61,7%. A su vez, 54,1% del total de graduados de educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica son mujeres. Lo que indica que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica contribuye al crecimiento de la participaci&oacute;n de las mujeres en el mercado laboral.</p>     <p>Por &uacute;ltimo, revisando la composici&oacute;n de cada nivel educativo por estrato socioecon&oacute;mico, se evidencia que los estratos m&aacute;s bajos concentran el mayor porcentaje de personas con ESNU. Del total de la poblaci&oacute;n con educaci&oacute;n t&eacute;cnica, el 91,6% est&aacute; en los estratos 1, 2 y 3. As&iacute; mismo, el 85% de la poblaci&oacute;n con educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica est&aacute; en los mismos estratos socioecon&oacute;micos. Esto indica que la poblaci&oacute;n m&aacute;s vulnerable es la que en mayor porcentaje accede a este nivel educativo. Las pol&iacute;ticas que se gestionen alrededor de la ESNU favorecer&iacute;an principalmente a la poblaci&oacute;n de escasos recursos.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>V. Resultados</b></p>     <p><b>A. Tasas de retornos</b></p>     <p>Los resultados de la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n de Mincer descrita en la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu1">1</a>) se presentan en el <a href="#cua3">cuadro 3</a>. Para esta primera estimaci&oacute;n se tienen en cuenta los controles ya mencionados y se mira la ESNU de manera conjunta; es decir, no se separa la educaci&oacute;n t&eacute;cnica de la tecnol&oacute;gica. Para la experiencia laboral se usa como <i>proxy</i> la edad de los individuos.</p>     <p>    <center><a name="cua3"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua3.gif"></a></center></p>     <p>Los resultados indican que existe una relaci&oacute;n positiva entre los a&ntilde;os de educaci&oacute;n y los salarios. En este sentido, aquellos que estudiaron alg&uacute;n programa que forma parte de la ESNU tienen una mayor tasa de retorno o premio versus aquella poblaci&oacute;n que decide mantenerse con el grado de bachillerato. Comparando con la educaci&oacute;n universitaria, la tasa de retorno a la ESNU es menor; sin embargo, de acuerdo con los resultados presentados en la primera regresi&oacute;n del <a href="#cua2">cuadro 2</a>, los retornos a este tipo de educaci&oacute;n se han incrementado en 2,2% entre 2007 y 2011, mientras que los retornos a la educaci&oacute;n universitaria han crecido en un 1,8%. En contraste, la tasa de retorno a la educaci&oacute;n secundaria ha venido decreciendo en el mismo per&iacute;odo de referencia y cay&oacute; en 6%.</p>     <p>La tasa de desempleo de quienes tienen t&iacute;tulo como t&eacute;cnicos o tecn&oacute;logos sigue siendo m&aacute;s alta (en 4,9 puntos porcentuales<sup><a id="footnote-a03-12-backlink" href="#footnote-a03-12">12</a></sup>) que la de aquellos que tiene un diploma de educaci&oacute;n universitaria. Sin embargo, esta tasa ha descendido en los &uacute;ltimos tres a&ntilde;os hasta ubicarse en 12,8 para 2011 (10,9 para aquellos con educaci&oacute;n t&eacute;cnica y 15,4 para tecn&oacute;logos). Adem&aacute;s, el hecho de que se est&eacute; presentando una tasa de crecimiento de los retornos positiva puede arrojar indicios que existe una demanda de trabajo no satisfecha para este tipo de trabajadores.</p>     <p>Con base en el <a href="#cua4">cuadro 4</a>, se puede inferir que para 2011 quienes se graduaron en un programa t&eacute;cnico o tecnol&oacute;gico ganan 39,6% m&aacute;s que aquellos optaron por no tener ning&uacute;n t&iacute;tulo (la categor&iacute;a excluida), mientras que las personas con grado de secundaria ganan 20,1% m&aacute;s que aquellas que no obtuvieron ning&uacute;n t&iacute;tulo o diploma. No obstante, es evidente que la educaci&oacute;n universitaria en Colombia tiene mayor tasa de retorno que la educaci&oacute;n superior no universitaria y casi la duplica.</p>     <p>    <center><a name="cua4"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua4.gif"></a></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Este primer resultado es consistente con la teor&iacute;a econ&oacute;mica sobre la inversi&oacute;n en capital humano. A mayores a&ntilde;os invertidos en educaci&oacute;n, los retornos a esta ser&aacute;n mayores (Becker y Barry, 1966; Mincer, 1958, 1974; Trostel, Walker y Woolley, 2002). Sin embargo, hay que resaltar dos puntos: a) la proporci&oacute;n de personas con grado de bachillerato es alta aunque existen opciones de educaci&oacute;n superior costo-efectivas. En comparaci&oacute;n con aquellos que no alcanzan ning&uacute;n t&iacute;tulo o diploma y con los bachilleres, los salarios promedio de la poblaci&oacute;n con ESNU son mayores y b) los retornos a la ESNU han venido creciendo m&aacute;s que los retornos a la educaci&oacute;n universitaria, lo cual deber&iacute;a generar mayores incentivos a invertir en este tipo de educaci&oacute;n.</p>     <p>Analizando la ESNU de manera separada, es decir, en educaci&oacute;n t&eacute;cnica profesional y educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica (v&eacute;ase la segunda regresi&oacute;n del <a href="#cua4">cuadro 4</a>), se encuentra que los retornos a la educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica son mayores que los retornos a la t&eacute;cnica profesional. Mientras que aquellos con educaci&oacute;n t&eacute;cnica ganaron 38,2% m&aacute;s que aquellos sin ning&uacute;n t&iacute;tulo educativo, los graduados de una carrera tecnol&oacute;gica ganaron 40,5% m&aacute;s que esta misma categor&iacute;a residual, con lo que se mantienen los resultados previamente presentados. Sin embargo, hay que mencionar que para ambos niveles educativos de la ESNU, la tasa de retorno ha venido creciendo. Entre 2007 y 2011, para la educaci&oacute;n t&eacute;cnica el retorno ha crecido 1,9% y para la tecnol&oacute;gica, 2,4%. En ambos casos, la tasa de crecimiento del premio a la ESNU es mayor que la de la educaci&oacute;n universitaria (1,8%).</p>     <p>En el <a href="#cua5">cuadro 5</a> se presentan las estimaciones, incluida la interacci&oacute;n de cada t&iacute;tulo obtenido con la <i>dummy</i> mujer<sup><a id="footnote-a03-13-backlink" href="#footnote-a03-13">13</a></sup>. De acuerdo con los resultados mostrados, se evidencia que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica ha venido favoreciendo m&aacute;s a las mujeres que a los hombres. Si bien de manera general las mujeres tienen menores retornos que los hombres, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica favorece los retornos de las mujeres en 2,5% y 1,5%, respectivamente, lo que contribuye a la reducci&oacute;n de la brecha salarial por sexo. Esto contrasta con el efecto que tiene la educaci&oacute;n superior universitaria.</p>     <p>    <center><a name="cua5"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua5.gif"></a></center></p>     <p>A su vez, se puede inferir que para las mujeres los retornos a la educaci&oacute;n t&eacute;cnica han aumentado entre 2007 y 2011. De hecho, este incremento ha sido mayor que la variaci&oacute;n de los retornos a la educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica e incluso a la superior universitaria. Aunque los retornos a la ESNU son menores que los retornos a la educaci&oacute;n universitaria, estos &uacute;ltimos han crecido menos. As&iacute; mismo, para el a&ntilde;o 2011 los retornos a la educaci&oacute;n secundaria han decrecido para las mujeres en 0,4%. Esto apoya la tesis de que existe un efecto positivo de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica sobre la brecha salarial tanto por sexo como por t&iacute;tulo o diploma.</p>     <p>Bajo este mismo esquema, se puede desarrollar un an&aacute;lisis comparativo efectuando las estimaciones que incluyan <i>dummies</i> por grupos de edades (primer grupo entre 18 y 24<sup><a id="footnote-a03-14-backlink" href="#footnote-a03-14">14</a></sup>, segundo entre 25 y 54, y un tercero a partir de 55 a&ntilde;os).</p>     <p>De acuerdo con los resultados presentados en la segunda regresi&oacute;n del <a href="#cua5">cuadro 5</a>, se mantiene que para todos los grupos de edades la educaci&oacute;n universitaria tiene mayor tasa de retorno que la ESNU. As&iacute; mismo, se mantiene el hecho de que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica tiene mayor tasa de retorno que la educaci&oacute;n secundaria.</p>     <p>Sin embargo, hay dos resultados interesantes. El primero tiene que ver con la variaci&oacute;n de los retornos a la ESNU (tanto para t&eacute;cnicos como para tecn&oacute;logos), la cual es mayor que la variaci&oacute;n de los retornos a la educaci&oacute;n universitaria entre 2007 y 2011. Para la poblaci&oacute;n entre 18 y 24 a&ntilde;os los retornos han tenido una variaci&oacute;n de 1,9% y 2,1% para t&eacute;cnica profesional y para tecnol&oacute;gica, respectivamente, con respecto a la poblaci&oacute;n residual compuesta por aquellos sin ning&uacute;n nivel educativo, mayores de 55 a&ntilde;os. En contraste, la tasa de crecimiento de los retornos a la educaci&oacute;n superior en el per&iacute;odo de estudio fue de 0,3% para el mismo rango de edad.</p>     <p>Con respecto al segundo resultado, el retorno a la educaci&oacute;n universitaria es mayor que el retorno a la educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica en todos los casos. A pesar de esto, los m&aacute;s j&oacute;venes tienen un mayor premio a estos niveles de educaci&oacute;n que las personas mayores a 24 a&ntilde;os. Esto se puede presentar porque a medida que pasa el tiempo, las personas que estudiaron alguna vez una carrera t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica pueden estudiar una carrera profesional universitaria, lo que incrementa los retornos a este tipo de educaci&oacute;n.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De lo anterior se evidencia lo siguiente. Primero, a pesar de que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica sigue teniendo menor remuneraci&oacute;n y menores tasas de retorno en comparaci&oacute;n con la educaci&oacute;n universitaria, los retornos a la ESNU est&aacute;n aumentando de manera significativa en el tiempo, sobre todo en la poblaci&oacute;n m&aacute;s joven. Segundo, el hecho de que esto suceda podr&iacute;a generar mayores incentivos para que los reci&eacute;n graduados de bachillerato no se queden solo con este t&iacute;tulo, sino que ingresen a estudiar carreras de educaci&oacute;n superior (universitaria o no universitaria).</p>     <p>Por otra parte, en el <a href="#cua6">cuadro 6</a> se realizan estimaciones de la ecuaci&oacute;n de Mincer, incluida una <i>dummy</i> por estrato socioecon&oacute;mico. Analizando los resultados se observa que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica favorece en mayor medida a la poblaci&oacute;n ubicada en los estratos inferiores, en comparaci&oacute;n con los otros niveles de educaci&oacute;n. Adem&aacute;s, las mayores tasas de retornos a la ESNU se encuentran entre trabajadores pertenecientes a los estratos 2 y 3.</p>     <p>    <center><a name="cua6"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua6.gif"></a></center></p>     <p>En los estratos socioecon&oacute;micos m&aacute;s bajos, la tasa de retorno a la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica supera los retornos a la educaci&oacute;n secundaria y a la universitaria. En particular, un trabajador con educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica perteneciente a los estratos m&aacute;s bajos gana en promedio 0,5 puntos porcentuales m&aacute;s que un trabajador con un t&iacute;tulo universitario del mismo nivel de socioecon&oacute;mico. Esta evidencia sugiere que la ESNU favorece a la poblaci&oacute;n de m&aacute;s bajos ingresos, m&aacute;s que la educaci&oacute;n secundaria e incluso que la educaci&oacute;n universitaria, lo que se convierte en una oportunidad para generar movilidad social y contrarrestar la desigualdad en ingresos laborales.</p>     <p><b>B. Probabilidad de empleo</b></p>     <p>Otra variable con la cual podemos hacer comparaciones entre trabajadores de diferentes niveles educativos es la probabilidad de estar empleado. Esta probabilidad se construy&oacute; reconociendo a las personas que estaban empleadas y a aquellas que no, de la poblaci&oacute;n econ&oacute;micamente activa. A las primeras se les asign&oacute; el valor de uno y de cero a las otras. Manejando la misma estructura de la ecuaci&oacute;n de Mincer, se procedi&oacute; a realizar la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu2">2</a>) presentada en el cap&iacute;tulo 3.</p>     <p>De acuerdo con los resultados presentados en la tercera regresi&oacute;n del <a href="#cua2">cuadro 2</a>, se encuentra que la educaci&oacute;n superior en su conjunto incrementa la probabilidad de estar empleado, en contraste con la educaci&oacute;n secundaria que la disminuye con respecto a un individuo sin escolaridad.</p>     <p>Comparando entre los niveles de educaci&oacute;n superior encontramos que los estudios universitarios aumentan la probabilidad de estar empleado en un 1,5%, mientras que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica incrementan la probabilidad en 1,8% y 1,0%, respectivamente, con respecto a los individuos sin ning&uacute;n t&iacute;tulo. De acuerdo con esto, a pesar de que la educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica tiene mayores tasas de retornos que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica, es este &uacute;ltimo nivel el que incrementa en mayor proporci&oacute;n la probabilidad de estar empleado.</p>     <p>Por otra parte, se evidencia que ha venido creciendo el aporte de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica a la probabilidad de estar empleado (1,6% y 1,3%, respectivamente), en contraste con la educaci&oacute;n universitaria que la ha incrementado en 1,1%. Esto indica que, a pesar de que la probabilidad de ser empleado sea mayor para aquellos que tienen t&iacute;tulo universitario que para aquellos con t&iacute;tulo t&eacute;cnico o tecnol&oacute;gico, no hay duda de que estos &uacute;ltimos han venido ganando mayor participaci&oacute;n en el mercado laboral en los a&ntilde;os recientes.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>C. Descomposici&oacute;n de la desigualdad salarial</b></p>     <p>De acuerdo con los gr&aacute;ficos <a href="#gra4">4</a> y <a href="#gra5">5</a> que representan la evoluci&oacute;n de la varianza del logaritmo del ingreso laboral y el coeficiente de Gini durante los a&ntilde;os de estudio (2007-2011), encontramos que dicha varianza ha disminuido, al igual que el coeficiente de Gini, lo que indica que existe una reducci&oacute;n en la concentraci&oacute;n del ingreso laboral.</p>     <p>    <center><a name="gra4"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03gra4.gif"></a></center></p>     <p>    <center><a name="gra5"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03gra5.gif"></a></center></p>     <p>Los resultados de la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n (<a href="#ecu5">5</a>) se muestran en el <a href="#cua7">cuadro 7</a>. Tal como se esperaba y como lo encontraron N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez (1998a), la educaci&oacute;n sigue siendo un factor determinante de c&oacute;mo se distribuye el ingreso y en este caso es el que m&aacute;s contribuye a su concentraci&oacute;n. Si sumamos la contribuci&oacute;n de la variable educaci&oacute;n y cada una de las categor&iacute;as de t&iacute;tulo o diploma obtenido, se encuentra que en promedio la educaci&oacute;n (incluyendo las categor&iacute;as) afecta la concentraci&oacute;n del ingreso en 59,3%.</p>     <p>    <center><a name="cua7"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua7.gif"></a></center></p>     <p>Analizando otras variables se descubre que, por ejemplo, la contribuci&oacute;n del sexo se ha mantenido alrededor del 1,62%. En el caso de la experiencia, en comparaci&oacute;n con N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez (1998a) ha ganado participaci&oacute;n en la descomposici&oacute;n factorial del ingreso. Para 2011, esta variable explica el 10,3% de la varianza del logaritmo del salario.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por otro lado, se halla que el estado civil, variable que ha ganado relevancia en la contribuci&oacute;n a la varianza del ingreso laboral, pasa de 0,77% en 2007 a 1,57% en 2011. En cuanto a la posici&oacute;n ocupacional<sup><a id="footnote-a03-15-backlink" href="#footnote-a03-15">15</a></sup>, es el segundo factor en importancia despu&eacute;s de la educaci&oacute;n. No obstante, a diferencia de N&uacute;&ntilde;ez y S&aacute;nchez (1998a), esta ha perdido preponderancia.</p>     <p>Ahora, al analizar el <a href="#cua8">cuadro 8</a> que contiene de manera desagregada los niveles educativos, se encuentra que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica ha perdido relevancia en la contribuci&oacute;n de la varianza del ingreso laboral, mientras que la educaci&oacute;n universitaria no. De hecho, esta &uacute;ltima ha reflejado un crecimiento de 16,3% entre 2007 y 2011, mientras que para el mismo per&iacute;odo, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica ha ca&iacute;do en 18,8% y 3,5%, respectivamente.</p>     <p>    <center><a name="cua8"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua8.gif"></a></center></p>     <p>Si bien es cierto que la educaci&oacute;n secundaria tiene la menor contribuci&oacute;n a la desigualdad, no se puede concluir que la poblaci&oacute;n deber&iacute;a mantenerse en este nivel educativo, dado que, de acuerdo con todo el an&aacute;lisis realizado previamente, la educaci&oacute;n superior permite una mayor participaci&oacute;n en el mercado laboral, incrementar el ingreso y disminuir la probabilidad de empleo informal.</p>     <p><b>Resultados de la descomposici&oacute;n de Shorrocks</b></p>     <p>Para analizar la contribuci&oacute;n de cada factor al cambio en la distribuci&oacute;n del ingreso en el per&iacute;odo 2007-2011, se tiene en cuenta el <a href="#cua9">cuadro 9</a>. Como se mencion&oacute; en el cap&iacute;tulo tres, si se presenta una reducci&oacute;n en la concentraci&oacute;n, la varianza del ingreso disminuye. En este caso, aquellos factores que aparezcan con un signo negativo son los que contribuyeron a la reducci&oacute;n de la brecha salarial, mientras que los factores que tengan un signo positivo corresponden a aquellos que contribuyeron al deterioro de la distribuci&oacute;n del ingreso.</p>     <p>    <center><a name="cua9"><img src="img/revistas/dys/n71/n71a03cua9.gif"></a></center></p>     <p>De acuerdo con los resultados, se encontr&oacute; que la educaci&oacute;n es un factor que contribuye a la reducci&oacute;n de la concentraci&oacute;n del ingreso de manera general. Con respecto al &uacute;ltimo t&iacute;tulo o diploma obtenido, se puede evidenciar que este contribuye al deterioro de la distribuci&oacute;n. En este sentido, comparando cada uno de los t&iacute;tulos posibles, se encuentra que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica tiene signo negativo, lo que indica que contribuye a la reducci&oacute;n de la concentraci&oacute;n de los ingresos, mientras que la educaci&oacute;n universitaria aumenta su dispersi&oacute;n. Estos resultados son robustos, cuando realizamos la diferencia de percentiles.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Entre otras variables que disminuyen la desigualdad del ingreso, se encuentra que el estado civil y la experiencia tienen una mayor ponderaci&oacute;n. Esto puede tener sentido desde el punto de vista de que la experiencia es una variable explicativa del ingreso laboral bastante relevante y puede ser determinante en la generaci&oacute;n de mayores ingresos. En el caso del estado civil, estar casado o en uni&oacute;n libre, principalmente, implican la necesidad de garantizar ingresos permanentes y estables, por lo que las personas en estas condiciones obtienen mayores ingresos que las solteras.</p>     <p>En suma, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica les est&aacute; permitiendo incrementar los ingresos a los grupos m&aacute;s vulnerables, es decir, a los reci&eacute;n graduados, los m&aacute;s j&oacute;venes, los que se encuentran ubicados en los estratos socioecon&oacute;micos m&aacute;s bajo y a las mujeres. Adem&aacute;s, contribuye a la reducci&oacute;n de la brecha salarial.</p>     <p><b>VI. Conclusiones y recomendaciones</b></p>     <p>Es un hecho estilizado que a medida que se incrementan los a&ntilde;os de educaci&oacute;n, los ingresos son mayores. De la misma manera, la educaci&oacute;n superior, bien sea o no universitaria, genera mayores retornos que no obtener ning&uacute;n nivel educativo o inclusive que el t&iacute;tulo de educaci&oacute;n secundaria.</p>     <p>Como lo demuestran estudios anteriormente mencionados, existe un sesgo a favor de los m&aacute;s educados y al mismo tiempo hay barreras para ingresar a estudiar carreras de educaci&oacute;n superior. La principal limitaci&oacute;n se debe a los altos costos de este tipo de educaci&oacute;n.</p>     <p>De acuerdo con lo presentado en este documento, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica es una alternativa para disminuir la brecha existente entre la demanda y la oferta de mano de obra calificada, a la vez que contribuye a la disminuci&oacute;n de la desigualdad del ingreso en Colombia. Quienes se grad&uacute;an en estos niveles educativos tienen unos retornos mayores que la poblaci&oacute;n con grado de bachillerato, niveles que han venido creciendo m&aacute;s que los retornos a la educaci&oacute;n universitaria y, de acuerdo con las estimaciones presentadas, que favorecen m&aacute;s a la poblaci&oacute;n ubicada en los estratos socioecon&oacute;micos m&aacute;s bajos y a los m&aacute;s j&oacute;venes. De igual manera, quienes estudian en la ESNU tienen mayor probabilidad de estar empleados que aquellos con educaci&oacute;n secundaria. Cabe resaltar que la educaci&oacute;n t&eacute;cnica, en contraste con la educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica, es una alternativa barata y tiene un mayor impacto en la probabilidad de estar ocupado, lo cual va relacionado con el costo-efectividad de este tipo de educaci&oacute;n. Por otro lado, la educaci&oacute;n tecnol&oacute;gica presenta mejores tasas de retornos y favorece en mayor medida a las mujeres que a los hombres, y a la poblaci&oacute;n m&aacute;s joven.</p>     <p>Por otro lado, el sesgo a favor de los m&aacute;s educados genera desigualdad, dado que quienes tienen mayor nivel de educaci&oacute;n pueden ser contratados con mayor probabilidad y adem&aacute;s recibir mayores ingresos. Por tal raz&oacute;n, con respecto a sus beneficios sobre la poblaci&oacute;n m&aacute;s pobre y m&aacute;s joven, los resultados de los retornos de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica generan un efecto positivo sobre la distribuci&oacute;n del ingreso. Esto se puede evidenciar una vez que se desarrolla la descomposici&oacute;n de la contribuci&oacute;n de los factores a la desigualdad del ingreso. Esta descomposici&oacute;n muestra que variables tales como los a&ntilde;os de educaci&oacute;n contribuyen al deterioro de la distribuci&oacute;n del ingreso. Cuando el an&aacute;lisis se realiza por nivel educativo, la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica es el &uacute;nico nivel de educaci&oacute;n terciaria que contribuye a la reducci&oacute;n de la concentraci&oacute;n del ingreso, lo que permite concluir que la educaci&oacute;n superior no universitaria se convierte en una alternativa viable para salir de las trampas de la pobreza y disminuir la desigualdad.</p>     <p>En este mismo sentido y teniendo en cuenta todo lo anterior, se pueden orientar pol&iacute;ticas para estimular la demanda de carreras t&eacute;cnicas y tecnol&oacute;gicas. Actualmente la ley 1429 de 2010 de formalizaci&oacute;n y generaci&oacute;n de empleo reconoce la importancia de incrementar la poblaci&oacute;n con estudios t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos para responder a la demanda de trabajadores con este tipo de estudios. De acuerdo con el CNC, el mercado laboral est&aacute; requiriendo mano de obra calificada, sobre todo de t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos que incrementen la competitividad de los sectores productivos y del pa&iacute;s.</p>     <p>Dicho lo anterior, es importante que en la oferta de educaci&oacute;n se brinden los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos que el sector real demande y, al mismo tiempo, que est&eacute;n coordinados con las pol&iacute;ticas de competitividad del pa&iacute;s. No obstante, un principal inconveniente de este tipo de educaci&oacute;n es el desconocimiento que la poblaci&oacute;n tiene acerca de sus beneficios y ventajas, sobre todo en la poblaci&oacute;n de bajos recursos. Por lo tanto, antes de generar incentivos econ&oacute;micos mediante becas y subsidios, es fundamental proveer un canal de divulgaci&oacute;n sobre el impacto que tiene la educaci&oacute;n t&eacute;cnica o tecnol&oacute;gica. El Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) es una entidad que ofrece educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica gratuita o de bajo costo. Sin embargo, la poblaci&oacute;n no reconoce en detalle las necesidades del mercado y del sector real con respecto a los trabajadores con estos niveles de educaci&oacute;n, e ignora su costo-efectividad.</p>     <p>No obstante, las pol&iacute;ticas que se lleguen a implementar servir&iacute;an como medidas de mediano plazo que permitir&iacute;an generar movilidad social y mejorar la distribuci&oacute;n del ingreso.</p> <hr size="1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>NOTAS AL PIE</b></p>     <p><sup><a id="footnote-a03-1" href="#footnote-a03-1-backlink">1</a></sup> Como lo establece el Ministerio de Educaci&oacute;n Nacional (MEN), la educaci&oacute;n superior se imparte en dos niveles: pregrado y posgrado. El primero tiene tres niveles de formaci&oacute;n: t&eacute;cnico profesional, tecnol&oacute;gico y universitario. La literatura denomina a los dos primeros como educaci&oacute;n superior no universitaria (ESNU).</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-2" href="#footnote-a03-2-backlink">2</a></sup> Cobertura: N&uacute;mero de estudiantes de pregrado sobre la poblaci&oacute;n entre 16 y 21 a&ntilde;os.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-3" href="#footnote-a03-3-backlink">3</a></sup> De acuerdo con la pregunta 5 del m&oacute;dulo de educaci&oacute;n de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica (DANE), &quot;&iquest;Cu&aacute;l es el t&iacute;tulo o diploma de mayor nivel educativo que usted ha alcanzado?&quot;, las opciones posibles como respuesta son: &quot;ninguno&quot;, &quot;bachiller&quot;, &quot;t&eacute;cnico o tecnol&oacute;gico&quot;, &quot;universitario&quot;, &quot;posgrado&quot; y &quot;no sabe o no responde&quot;. Sin embargo, la pregunta que antecede a esta indaga sobre el nivel educativo m&aacute;s alto alcanzado. Quienes respondieron a esta pregunta as&iacute;: &quot;ninguno&quot;, &quot;preescolar&quot;, &quot;b&aacute;sica primaria&quot;, &quot;b&aacute;sica secundaria y media en el grado d&eacute;cimo&quot;, fueron incluidos en &quot;ninguno&quot; en la pregunta 5, dado que estas opciones indican que no han alcanzado el t&iacute;tulo de bachilleres.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-4" href="#footnote-a03-4-backlink">4</a></sup> Resultados obtenidos a partir de los datos de la GEIH y c&aacute;lculos propios.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-5" href="#footnote-a03-5-backlink">5</a></sup> Hace referencia a la poblaci&oacute;n que no ha alcanzado un t&iacute;tulo en alguna carrera de educaci&oacute;n superior.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-6" href="#footnote-a03-6-backlink">6</a></sup> Resultados obtenidos a partir de los datos de la GEIH y c&aacute;lculos propios.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-7" href="#footnote-a03-7-backlink">7</a></sup> En el caso de los colegios de formaci&oacute;n t&eacute;cnica, alrededor del 50% de sus matr&iacute;culas pertenecen al 60% m&aacute;s pobre de la poblaci&oacute;n.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-8" href="#footnote-a03-8-backlink">8</a></sup> Cifra tomada del Sistema para la Prevenci&oacute;n de la Deserci&oacute;n de la Educaci&oacute;n Superior (Spadies).</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-9" href="#footnote-a03-9-backlink">9</a></sup> Hace referencia a los nuevos departamentos: Arauca, Amazonas, Casanare, Guain&iacute;a, Guaviare, Putumayo, Vaup&eacute;s y Vichada.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><sup><a id="footnote-a03-10" href="#footnote-a03-10-backlink">10</a></sup> Una carrera t&eacute;cnica dura entre 4 y 5 semestres, mientras que los programas tecnol&oacute;gicos entre 6 y 7 semestres.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-11" href="#footnote-a03-11-backlink">11</a></sup> Se define como poblaci&oacute;n no calificada aquella que no tiene ning&uacute;n t&iacute;tulo o diploma superior.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-12" href="#footnote-a03-12-backlink">12</a></sup> Esto es, comparando de manera conjunta la tasa de desempleo de aquellos con alg&uacute;n programa de la ESNU frente a aquellos con educaci&oacute;n superior universitaria.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-13" href="#footnote-a03-13-backlink">13</a></sup> La <i>dummy</i> mujer toma el valor de uno si el sexo de la persona es femenino y de cero en caso contrario.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-14" href="#footnote-a03-14-backlink">14</a></sup> Este grupo de edad se tom&oacute; a partir de los dieciocho a&ntilde;os, porque las personas que decidan comenzar su carrera t&eacute;cnica despu&eacute;s del grado noveno pueden obtener el t&iacute;tulo a temprana edad.</p>     <p><sup><a id="footnote-a03-15" href="#footnote-a03-15-backlink">15</a></sup> Por ejemplo, si es empleado p&uacute;blico, privado o jornalero.</p> <hr size="1">     <p><b>Referencias</b></p>     <!-- ref --><p>1. AMADOR, D. (2010). &quot;Imagining education: Education policy and the labor market earnings distribution&quot;, <i>Desarrollo y Sociedad</i>, 65:7-42.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000190&pid=S0120-3584201300010000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>2. AMADOR, D., BERNAL, R. y PE&Ntilde;A, X. (2013). The rise in female participation in Colombia: Fertility, marital status or education? (Documentos CEDE). Universidad de los Andes.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000192&pid=S0120-3584201300010000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>3. ARANGO, L., POSADA, C. y URIBE, J. (2005). Cambios en la estructura de los salarios urbanos en Colombia (1984-2000) (Borradores de Econom&iacute;a). Banco de la Rep&uacute;blica.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000194&pid=S0120-3584201300010000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>4. BECKER, G. y BARRY, C., (1966). &quot;Education and distribution of earnings&quot;, <i>American Economic Review</i>, 56(2):358-369.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000196&pid=S0120-3584201300010000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>5. BELMAN, D. y HEYWOOD, J. (1991). &quot;Sheepskin effects in the returns to education: An examination of women and minorities&quot;, <i>The Review of Economics and Statistics</i>, 73(4): 720-725.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000198&pid=S0120-3584201300010000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>6. BOOTHBY, D. y DREWES, T. (2006). &quot;Postsecondary education in Canada: Returns to university, college and trades education&quot;, <i>University of Toronto Press</i>, 32(1):1-21.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000200&pid=S0120-3584201300010000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>7. BOOTHBY, D. y ROGES, G. (2002). Rate of return to education: A distributional analysis using the lifepaths model (Working Paper W-02-8E). Human Resources Development Canada, Applied Research Branch.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000202&pid=S0120-3584201300010000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>8. CASAS, A., GALLEGO, J. y SEP&Uacute;LVEDA, C. (2002). Retornos a la educaci&oacute;n y sesgo de habilidad. Teor&iacute;a y aplicaciones en Colombia (Borradores de Investigaci&oacute;n 3467). Universidad del Rosario.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000204&pid=S0120-3584201300010000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>9. CH&Aacute;VEZ, A. y ARIAS, H. (2002). C&aacute;lculo de la tasa interna de retorno de la educaci&oacute;n en Colombia (Documentos de Trabajo). Universidad Externado de Colombia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000206&pid=S0120-3584201300010000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>10. CONSEJO PRIVADO DE COMPETITIVIDAD, COMPITE. (2010). <i>Informe nacional de competitividad: ruta a la prosperidad colectiva 2010-2011</i>. Bogot&aacute;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000208&pid=S0120-3584201300010000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->.</p>     <!-- ref --><p>11. COWELL, F y JENKINS, S. (1995). &quot;How much inequality can we explain? A methodology and an application to the USA&quot;, <i>The Economic Journal</i>, 105:421-430.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000210&pid=S0120-3584201300010000300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>12. DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACI&Oacute;N, DNP. (2008). <i>Pol&iacute;tica nacional de competitividad y productividad</i>. Documento CONPES 3527. Bogot&aacute;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000212&pid=S0120-3584201300010000300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->.</p>     <!-- ref --><p>13. FIELDS, G. (2002). &quot;Accounting for income inequality and ist change: A new method, with application to the distribution of earnings in united states&quot;, recuperado mayo 2013 de Universidad de Cornell, URL: <a href="http://digitalcommons.ilr.cornell.edu/articles/265/" target="_blank">http://digitalcommons.ilr.cornell.edu/articles/265/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000214&pid=S0120-3584201300010000300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>14. FORERO, N. y GAMBOA, L. (2006). Cambios en los retornos de la educaci&oacute;n en Bogot&aacute; entre 1997 y 2003 (Documentos de Trabajo 1).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000216&pid=S0120-3584201300010000300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>15. G&Oacute;MEZ, V. (2002). <i>Cobertura, calidad y pertinencia: retos de la educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica en Colombia</i>. Bogot&aacute;, Icfes, serie Calidad de la Educaci&oacute;n Superior, No. 3.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000218&pid=S0120-3584201300010000300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>16. GRUBB, W. (1993). &quot;The varied economic returns to postsecondary education&quot;, <i>The Journal of Human Capital Resources</i>, 28(2):365-382.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000220&pid=S0120-3584201300010000300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>17. Heckman, J. J. (1979). &quot;Sample selection bias as a specification error&quot;, <i>Econometrica, Econometric Society</i>, 47(1):153-161.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000222&pid=S0120-3584201300010000300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>18. HERN&Aacute;NDEZ, G. (2010). &quot;&iquest;Cu&aacute;n rentable es la educaci&oacute;n superior en Colombia?&quot;, <i>Lecturas de Econom&iacute;a</i>, 73:181-214.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000224&pid=S0120-3584201300010000300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>19. HUNGERFORD, T. y SOLON, G. (1987). &quot;Sheepskin effects in the returns to education&quot;, <i>Southern Economic Journal</i>, 51:842-848.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000226&pid=S0120-3584201300010000300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>20. JAEGER, D y PAGE, M. (1996). &quot;Degrees matter: New evidence on sheepskin effects in returns to education&quot;, <i>Review of Economics and Statistics</i>, 78(4):733-740.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000228&pid=S0120-3584201300010000300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>21. LEWIS, D., HEARN, J. y ZILBERT, E. (1993). &quot;Efficiency and equity effects of vocationally focused postsecondary education&quot;, <i>Sociology of Education</i>, 66(3):188-205.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000230&pid=S0120-3584201300010000300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>22. L&Oacute;PEZ, H. (2010). El mercado laboral colombiano: tendencias de largo plazo y sugerencias de pol&iacute;tica (Borradores de Econom&iacute;a, 606). Banco de la Rep&uacute;blica.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000232&pid=S0120-3584201300010000300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>23. MELLER, P. y BRUNER, J. (2009). &quot;Educaci&oacute;n t&eacute;cnico profesional y mercado laboral en chile: un reader&quot;, Ministerio de Educaci&oacute;n. Chile.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000234&pid=S0120-3584201300010000300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>24. MINCER, J. (1958). &quot;Investment in human capital and personal income distribution&quot;, <i>Journal of Political Economy</i>, 66(4):281-302.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000236&pid=S0120-3584201300010000300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>25. MINISTERIO DE EDUCACI&Oacute;N NACIONAL, MEN. (2008). <i>Educaci&oacute;n t&eacute;cnica y tecnol&oacute;gica para la competitividad</i>. Bogot&aacute;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000238&pid=S0120-3584201300010000300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->.</p>     <!-- ref --><p>26. MORA, J. y MURO, J. (2006). <i>El efecto de los t&iacute;tulos, la segmentaci&oacute;n y el funcionamiento del mercado de trabajo: un an&aacute;lisis cuantitativo</i>. Tesis doctoral, Universidad de Alcal&aacute;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000240&pid=S0120-3584201300010000300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->.</p>     <!-- ref --><p>27. N&Uacute;&Ntilde;EZ, J. y S&Aacute;NCHEZ, F. (1998a). Descomposici&oacute;n de la desigualdad del ingreso laboral urbano en Colombia: 1976-1997 (Archivos de Macroeconom&iacute;a 086). DNP.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000242&pid=S0120-3584201300010000300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>28. N&Uacute;&Ntilde;EZ, J. y S&Aacute;NCHEZ, F. (1998b). Educaci&oacute;n y salarios relativos en Colombia: 1976-1995. Determinantes, evoluci&oacute;n e implicaciones para la distribuci&oacute;n del ingreso (Archivos de Macroeconom&iacute;a 074). DNP.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000244&pid=S0120-3584201300010000300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>29. ORGANIZACI&Oacute;N PARA LA COOPERACI&Oacute;N Y EL DESARROLLO ECON&Oacute;MICO, OCDE. (2010). <i>Education at a glance 2010</i>. Indicadores de OCDE.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000246&pid=S0120-3584201300010000300029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>30. PARK, J. (1999). &quot;Estimation of sheepskin effects using the old and new measures of educational attainment in the current population survey&quot;, <i>Economics Letters</i>, 62(2):237-240.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000248&pid=S0120-3584201300010000300030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>31. PI&Ntilde;EROS, L. (2009). &quot;Las uniones maritales, los diferenciales salariales y la brecha educativa en Colombia&quot;, <i>Desarrollo y Sociedad</i>, 64:55-84.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000250&pid=S0120-3584201300010000300031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>32. PRADA, C. (2006). &quot;&iquest;Es rentable la decisi&oacute;n de estudiar en Colombia?&quot;, <i>Ensayos sobre Pol&iacute;tica Econ&oacute;mica</i>, 54:226-323.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000252&pid=S0120-3584201300010000300032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>33. SAAVEDRA, J. (2009). &quot;The learning and early labor markets effects of college quality: A regression discontinuity analysis&quot;, <i>Investigaciones del ICFES</i>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000254&pid=S0120-3584201300010000300033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>34. SANMARTIN, M. (2001). &quot;Linearity of the returns to educational and selfselection&quot;, <i>Applied Economics</i>, 33:133-142.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000256&pid=S0120-3584201300010000300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>35. SHORROCKS, A. (1982). &quot;Inequality decomposition by factor components&quot;, <i>Econometrica</i>, 50(1):193-211.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000258&pid=S0120-3584201300010000300035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>36. TROSTEL, P., WALKER, I. y WOOLLEY, P. (2002). &quot;Estimates of the economic return to schooling for 28 countries&quot;, <i>Labour Economics</i>, 9(1):1-16.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000260&pid=S0120-3584201300010000300036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p> <hr size="1">     <p><b>Anexos</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b><a name="ane1">Anexo 1</a>. Separaci&oacute;n de t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos en la GEIH</b></p>     <p>Para identificar las personas que han obtenido el t&iacute;tulo de t&eacute;cnicos y tecn&oacute;logos se utiliz&oacute; la pregunta 5 del m&oacute;dulo de educaci&oacute;n de la GEIH: &quot;&iquest;Cu&aacute;l es el t&iacute;tulo o diploma de mayor nivel educativo que usted ha recibido?&quot; Una de sus opciones de respuesta es &quot;t&eacute;cnico o tecnol&oacute;gico&quot;. Una vez identificadas estas personas, se revis&oacute; la pregunta 4: &quot;&iquest;Cu&aacute;l es el nivel educativo m&aacute;s alto alcanzado por usted y el &uacute;ltimo a&ntilde;o o grado aprobado en este nivel?&quot; para verificar que estas personas hubiesen registrado &quot;superior o universitaria&quot;. La pregunta 4, tiene la opci&oacute;n de especificar el &uacute;ltimo a&ntilde;o o grado aprobado. Esta pregunta est&aacute; codificada como p6210s1. Con esta pregunta se pudo saber cu&aacute;ntos a&ntilde;os dur&oacute; el &uacute;ltimo nivel educativo estudiado. Si una persona registr&oacute; que el &uacute;ltimo a&ntilde;o de estudio es menor a tres a&ntilde;os, entonces hab&iacute;a estudiado una carrera t&eacute;cnica, mientras que si la persona registr&oacute; que el &uacute;ltimo a&ntilde;o de estudio fue mayor o igual a tres a&ntilde;os, entonces hab&iacute;a estudiado un programa tecnol&oacute;gico. Esta divisi&oacute;n se hizo con base en lo que establece el MEN sobre la duraci&oacute;n de los programas t&eacute;cnicos y tecnol&oacute;gicos, que es entre 4 y 5 semestres y entre 6 y 7 semestres, respectivamente.</p> </font>      ]]></body><back>
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