Aunque el capital humano está ampliamente considerado como un motor clave del crecimiento económico, medirlo es todo un reto. La literatura empírica destinada a construir una medida del capital humano a nivel de país ha combinado componentes de cantidad (como la media de años de escolarización) y de calidad (normalmente, resultados de pruebas estandarizadas internacionalmente) utilizando ponderaciones arbitrarias, casi siempre iguales, o incluyéndolos por separado en las estimaciones, normalmente con el resultado improbable de que un componente es dominante y los otros son completamente insignificantes. Otro punto débil de muchos estudios que intentan incorporar nociones de calidad a las medidas del stock de capital humano es que se basan en medidas de flujo contemporáneas que suelen incluir a estudiantes examinados a los 15 años, que probablemente no sean representativos de las capacidades de toda la población en edad laboral (y de más edad).
Trabajos recientes de la OCDE1 aborda estos dos puntos débiles construyendo una nueva medida del stock de capital humano que utiliza datos de la OCDE procedentes del Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA, por sus siglas en inglés) y del Programa para la Evaluación Internacional de las Competencias de los Adultos (PIAAC, por su siglas en inglés). Mejorar las medidas agregadas del capital humano es importante dado el papel central que desempeñan la educación, la formación y las competencias como motores del rendimiento económico.
Una nueva medida agregada del capital humano
La nueva medida es una media ponderada por grupos de las puntuaciones PISA anteriores (que representan la calidad de la educación) de la población en edad de trabajar y los correspondientes años medios de escolarización (que representan la cantidad de educación). Contrariamente a la literatura existente, las ponderaciones relativas de los componentes de calidad y cantidad no se imponen ni se calibran, sino que se estiman directamente.
Nuestros cálculos constan de tres etapas. En primer lugar, se establece una correspondencia entre las puntuaciones de los adultos en las pruebas PIAAC, los años medios de escolarización y las puntuaciones de los alumnos en las pruebas PISA de las cohortes que se presentaron a las pruebas de los alumnos de 15 años. Este emparejamiento tiene sentido dado que tanto las pruebas PIAAC como las PISA captan competencias similares: Las puntuaciones de PISA abarcan la lectura, las matemáticas y las ciencias; las puntuaciones de las pruebas PIAAC para adultos abarcan la lectura, la escritura, el cálculo y la resolución de problemas.
En segundo lugar, se realiza un análisis de regresión a las puntuaciones de las pruebas PIAAC sobre las puntuaciones de las pruebas PISA y los años medios de escolarización. Los resultados de la estimación muestran que la elasticidad del capital humano en relación con la calidad de la educación es de tres a cuatro veces mayor que la de la cantidad de educación.
En tercer lugar, estas elasticidades estimadas se utilizan para construir una serie temporal agregada de medidas de stock de capital humano mediante la acumulación de medidas de cantidad y calidad en todos los grupos de la población en edad de trabajar.
Este enfoque se basa en la combinación de datos de PISA y PIAAC para abordar los problemas inherentes al uso de cualquiera de ellos de forma aislada. Por un lado, PIAAC proporciona una medida de las competencias de toda la población adulta en edad de trabajar, pero no tiene series temporales y su cobertura por países es limitada, por lo que no es adecuado para el análisis empírico de regresión. Por otro lado, PISA sólo se aplica a las personas de 15 años pero, lo que es muy importante, especialmente cuando se combina con resultados de pruebas internacionales similares, tiene una serie temporal y una cobertura de países más amplia.
La nueva medida de capital humano para la población de 16 a 65 años sugiere que entre los países con mayor capital humano se encuentran Australia, Japón y Finlandia, mientras que Chile y Tailandia tienen los niveles más bajos de capital humano entre este grupo de 16 países (véase la primera figura anterior).2 Estas clasificaciones del último año disponible se confirman en líneas generales para la población de 16 a 39 años (véase el segundo gráfico), aunque hay algunas diferencias que sugieren que las generaciones más jóvenes han recibido cada vez más educación en unos países que en otros. Por ejemplo, Finlandia va a la zaga de Japón en lo que respecta a la población total, pero ambos países intercambian posiciones en lo que respecta a la población que abarca únicamente las generaciones más jóvenes, debido a que el capital humano de las generaciones más jóvenes ha aumentado más en Finlandia que en Japón.
Los efectos del capital humano en la productividad son potencialmente grandes, pero se producen con mucho retraso
La nueva medida del capital humano muestra una sólida correlación positiva con la productividad de los países de la OCDE en regresiones de panel de series temporales entre países, lo que sugiere que las mejoras del capital humano van acompañadas de aumentos de la productividad macroeconómica.
Además, las simulaciones sugieren que el potencial de aumento de la productividad a largo plazo es mucho mayor si se mejora la calidad que la cantidad del capital humano. Una mejora en los resultados de las pruebas PISA, equivalente a cerrar la brecha entre la mediana y los tres países con mejores resultados de la OCDE, genera finalmente un aumento a largo plazo de la productividad multifactorial (PTF) de entre el 3,4% y el 4,1%. Alternativamente, un aumento similar de la media de años de escolarización, que también corresponde a una reducción de la diferencia entre la mediana y los tres países con mejores resultados de la OCDE, genera un aumento de la PTF de entre el 1,8% y el 2,2%.
Otra conclusión es que las ganancias de productividad a través del canal del capital humano pueden alcanzar el mismo orden de magnitud que las derivadas de la mejora de la regulación del mercado de productos, utilizando de nuevo la misma referencia de cerrar la brecha entre la mediana y los tres países con mejores resultados de la OCDE. Sin embargo, los retrasos suelen ser mucho mayores en el canal del capital humano, sobre todo porque pasan casi cinco décadas antes de que una mejora sostenida de las competencias de los estudiantes se refleje plenamente en mejoras de las competencias de toda la población en edad de trabajar (figura siguiente). Estos largos desfases pueden acortarse haciendo más hincapié en el aprendizaje de adultos, incluido el aprendizaje a lo largo de toda la vida y el perfeccionamiento de la mano de obra existente, mejorando el capital humano a edades más avanzadas.
Evaluación del efecto de las reformas de la política educativa sobre el capital humano y la productividad: el ejemplo ilustrativo de la educación preescolar
Una característica atractiva de la nueva medida del stock de capital humano es que abre nuevas vías para evaluar el efecto de las reformas de la política educativa sobre la productividad y la renta per cápita. Cualquier política educativa que pueda medirse cuantitativamente a través de un indicador y vincularse a los cambios en los resultados de los exámenes de los alumnos puede relacionarse con la nueva medida del capital humano y, por tanto, con la productividad.
Utilizaremos la educación preescolar como ejemplo ilustrativo. El primer paso en la cuantificación del efecto de la asistencia a la educación preescolar puede ser proporcionado por la literatura empírica existente que utiliza datos microeconómicos a nivel de estudiante. Esta demuestra que los estudiantes previamente matriculados en preescolar durante más de un año obtienen mejores resultados en las pruebas de habilidades, mejorando sus resultados en las pruebas entre 8,2 puntos y 9,6 puntos. Esto corresponde a un aumento del 1,7% al 1,9% en comparación con la puntuación mediana de PISA de la OCDE en 2018.
Para evaluar los efectos políticos de la reforma de la educación preescolar sobre el capital humano y la productividad multifactorial, se consideran dos escenarios: i.) cerrar la brecha entre el nivel más bajo de asistencia preescolar observado en la OCDE (9% en Turquía) y la media de los tres países con mejores resultados (84%, España, Francia y Nueva Zelanda), y ii) cerrar la brecha entre la media de los países de la OCDE (72%, Austria) y la media de los tres países con mejores resultados. Los resultados indican que un esfuerzo sostenido para aumentar la asistencia a la educación preescolar aumenta la productividad a largo plazo entre un 0,9% y un 2,2% en el primer escenario, y da lugar a un aumento más limitado del 0,1% al 0,3% en el segundo escenario.
Futuros estudios deberían centrarse en una evaluación sistemática de una amplia gama de políticas educativas sobre la nueva medida de capital humano y los resultados macroeconómicos, y estudiar cómo repercuten las políticas de formación de adultos en el capital humano.
Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores, basadas en su experiencia y en investigaciones previas, y no reflejan necesariamente las opiniones de la ONUDI (leer más).