Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes: El caso de Portugal Página web: http://epaa.asu.edu/ojs/ Artículo recibido: 28-5-2018 Facebook: /EPAAA Revisiones recibidas: 12-11-2018 Twitter: @epaa_aape Aceptado: 26-11-2018 archivos analíticos de políticas educativas Revista académica evaluada por pares, independiente, de acceso abierto y multilingüe Arizona State University Volumen 27 Número 46 29 de abril 2019 ISSN 1068-2341 Un Análisis de la Formación Terciaria entre los Trabajadores Dependientes e Independientes: El Caso de Portugal (2006-2016) Carla Sofia Pires de Carvalho Oliveira Silva Instituto Universitario da Maia (ISMAI) Portugal María Jesús Freire-Seoane & Beatriz López-Bermúdez Universidade da Coruña (UDC) España Citación: Pires de Carvalho Oliveira Silva, C. S., Freire-Seoane, M. J., & López-Bermúdez, B. (2019). Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes: El caso de Portugal. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 27(46). http://dx.doi.org/10.14507/epaa.27.3912 Resumen: La inserción laboral de la población es un proceso complejo, que requiere la consideración de un buen número de variables y la aproximación desde múltiples niveles. Por una parte, es importante analizar este procedimiento atendiendo a las condiciones del mercado de trabajo y a las características de los individuos que configuran el capital humano existente en cada país. Portugal ha experimentado en el periodo de 2006 a 2016 un proceso de crisis económica (2008), que provoca en 2011 la intervención de la Unión Europea. A pesar de todo, en este contexto donde la situación socio-económica se ve perjudicada la recuperación se hace latente y se ha conseguido mantener la senda de crecimiento, que ha repercutido en los niveles educativos y en la inserción laboral. El objetivo principal de esta investigación es analizar los niveles de http://epaa.asu.edu/ojs/ Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 2 educación terciaria alcanzados por la población ocupada en el periodo 2006 a 2016, diferenciando entre trabajadores contratados por cuenta ajena (dependientes) o por cuenta propia (independientes). Palabras clave: mercado laboral; formación terciaria; capital humano An analysis of tertiary education among dependent and independent workers: The case of Portugal (2006-2016) Abstract: The labor insertion of the population is a complex process, which requires the consideration of a good number of variables and the approach from multiple levels. On the one hand, it is important to analyze this procedure according to the conditions of the labor market and the characteristics of the individuals that make up the existing human capital in each country. Portugal has experienced in the period from 2006 to 2016 a process of economic crisis (2008), which provoked in 2011 the intervention of the European Union. In spite of everything, in this context where the socio-economic situation is impaired, the recovery becomes latent and the growth path has been maintained, which has had an impact on educational levels and labor insertion. The main objective of this research is to analyze the levels of tertiary education reached by the employed population in the period 2006 to 2016, differentiating between workers hired by third parties (dependents) or self-employed (independent). Keywords: labor market; tertiary education; human capital Uma análise do ensino terciário entre trabalhadores dependentes e independentes: O caso de Portugal (2006-2016) Resumo: A inserção laboral da população é um processo complexo, que requer a consideração de um bom número de variáveis e a abordagem de múltiplos níveis. Por um lado, é importante analisar esse procedimento de acordo com as condições do mercado de trabalho e as características dos indivíduos que compõem o capital humano existente em cada país. Portugal experimentou no período de 2006 a 2016 um processo de crise económica (2008), que provocou em 2011 a intervenção da União Europeia. Apesar de tudo, neste contexto em que a situação socioeconômica é prejudicada, a recuperação torna-se latente e a trajetória de crescimento se mantém, o que impactou os níveis educacionais e a inserção do trabalho. O principal objetivo desta pesquisa é analisar os níveis de ensino superior atingidos pela população ocupada no período de 2006 a 2016, diferenciando entre trabalhadores contratados por terceiros (dependentes) ou autônomos (independentes). Palavras-chave: mercado de trabalho; educação terciária; capital humano Introducción La política pública de los gobiernos en las últimas décadas, sobre todo en los países desarrollados, ha depositado muchas esperanzas en la formación reglada como factor que estimula el crecimiento económico mediante las inversiones en educación. La preparación de la fuerza de trabajo se considera un factor de producción que proporciona beneficios directos al individuo que la posee y beneficios externos a la sociedad, en general, esta es la hipótesis básica de la teoría de capital humano, que prolifera en la década de los sesenta del siglo XX (Becker, 1964; Schultz, 1961) y que continúa siendo respaldada en la actualidad (Calero & Choi, 2017; Freire-Seoane et al., 2018). Esta teoría no ha estado exenta de críticas, desde diferentes perspectivas: teoría segmentación, teoría filtro, teorías institucionalistas, que han abierto nuevas líneas de estudio e investigación. La inserción laboral de la población es un proceso complejo, que requiere la consideración de un buen número de variables y la aproximación desde múltiples niveles. Por una parte, es importante analizar este procedimiento atendiendo a las condiciones del mercado de trabajo y a las características de los individuos que configuran el capital humano existente en Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 3 cada país. Por otra, se requiere volver la mirada hacia la persona y conocer su preparación y cualificación a nivel de estudios y características personales. Además, es necesario tener en cuenta que el nivel de educación formal está relacionado con el tipo de las políticas públicas diseñadas para financiar la educación. La crisis económica del año 2008 ha provocado importantes retrocesos en el crecimiento en los países desarrollados, sobre todo los del sur de Europa han sido los más perjudicados del conjunto, Grecia y, en menor medida, Portugal. Portugal ha sufrido una caída del Producto Interior Bruto (en adelante PIB) per cápita en dólares constantes del 3.07% en el año 2009 (WB, 2018). El segundo impacto económico que ha sufrido este país se ha producido en el año 2012, con una caída del PIB per cápita del 3.64% (WB, 2018). Un año después de la intervención económica por parte de la Unión Europea, se implementaron, en Portugal, un paquete de medidas económicas, entre las que cabe destacar las relativas a la economía y al mercado laboral. Estas medidas afectaban al mercado del trabajo en el periodo 2011 a 2015, y han ocasionado caídas significativas en las indemnizaciones por despido a través de la legislación de protección del empleo (OCDE, 2018), e importantes reducciones en los salarios. Desde un punto de vista pragmático, las reformas han conseguido los resultados esperados. Desde el año 2013, Portugal ha experimentado mejoras significativas tanto en términos de crecimiento económico como de reducción en la tasa de desempleo. En términos generales, para seguir mejorando el rendimiento del mercado de trabajo, Portugal tiene que abordar otros desafíos económicos, entre los que se incluye la necesidad de volver a niveles de crecimiento más altos y sostenibles; reformas de las regulaciones del mercado de productos; mejorar el acceso al crédito para las empresas; reducción de los costos laborales no salariales y; realizar inversiones adicionales en formación. El objetivo principal de esta investigación es analizar la evolución en los niveles de educación terciaria de la población en el periodo 2006 a 2016. El estudio se centra en los trabajadores ocupados, diferenciando entre aquellos contratados por cuenta ajena (dependientes) y por cuenta propia (independientes), investigando si la crisis económica (2008-2009), y la posterior intervención por parte de la Unión Europea (2011) ha afectado en las decisiones de la población respecto al nivel de estudios superior alcanzado. Además, con carácter previo se presenta el comportamiento del mercado laboral portugués en relación a las tasas de población activa, ocupada y desempleada (Van den Born & Van Witteloostuijn, 2013). El artículo se estructura en seis apartados, esta introducción. En el segundo apartado se realizar una descripción de los antecedentes sobre las teorías de capital humano y el mercado laboral; en el tercer apartado, se presenta la metodología utilizada en el análisis; en el cuatro, se recogen los resultados obtenidos; y finalmente, se presentan las conclusiones y la bibliografía. Antecedentes Los economistas neoclásicos fueron los que realmente contemplaron la educación formal de los hombres como una inversión en capital humano y pusieron las bases del análisis moderno de la educación (Lassibille & Navarro, 2012). Fisher (1867-1947) elabora una teoría del capital en la que lo define como un stock de recursos que genera flujos de rentas futuras, lo que permite considerar como inversión tanto a la formación de los hombres, como a los bienes duraderos que entran en un proceso productivo. Schultz (1961), populariza el concepto de capital humano de tal forma que afirma que tanto los conocimientos como las cualificaciones se pueden asimilar a un capital, y la constitución de este capital es el resultado de una inversión deliberada por parte de los individuos. En base a esta concepción, explica que el crecimiento del producto nacional de los países es el resultado de esta inversión, de la misma manera que el crecimiento del nivel de salarios de los individuos está ligado al aumento de su inversión en capital humano. A partir de la década de los sesenta del siglo XX se produce una proliferación de las investigaciones sobre teoría del capital humano. Entre los más destacados cabe señalar a Becker (1964) que desarrolla la teoría de la inversión en capital humano y señala el efecto de tal inversión Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 4 sobre las ganancias, el empleo y las actividades de consumo; Becker y Chiswick (1966) y Mincer (1974) formularon un modelo matemático que relaciona las ganancias en el mercado de trabajo con las inversiones de capital humano; Ben-Porath (1967) elaboró el modelo de producción de capital humano a lo largo del ciclo de vida; Psacharopoulos (1973) contribuyó a popularizar el concepto de tasa de rendimiento interno de la educación y su utilización para determinar el montante de las inversiones que tienen que realizar los países en el sector educativo. La teoría del capital humano considera la educación del individuo como una forma de inversión, que implicaría en el futuro una renta que no obtendría si no dispusiese de dicho capital, se considera por tanto, una inversión en el propio individuo (Neira, 1998). De acuerdo con esta teoría, los costes de la educación se consideran inversiones en conocimientos y habilidades, que contribuyen a aumentar la productividad del individuo y permiten alcanzar mejores empleos (Becker, 1962; Urciaga & Almendarez, 2006). Así, la educación analizada desde la perspectiva de la productividad de las personas que la poseen permite explicar los niveles de renta de la población, tanto es así que, se considera un medio para reducir las desigualdades sociales, disminuir la pobreza y fomentar el crecimiento económico de los países a través de los nuevos conocimientos (Chávez & Sánchez, 2008). La teoría del capital humano concibe la demanda de educación (formación) como la demanda de un bien cualquiera de inversión que se manifiesta incrementando la potencialidad productiva del sujeto (Freire-Seoane et al., 2018). Es decir, a medida que el individuo va superando los diferentes niveles educativos se está transformando, de tal forma que existirán diferencias palpables entre su capacidad de producción y la de los restantes trabajadores que no han adquirido su mismo nivel de estudios (Freire-Seoane et al., 2018). Además, esta formación también ejercerá un efecto positivo en el ámbito individual, ya que aumenta la capacidad productiva de los trabajadores, y en el mercado competitivo los salarios que pueden obtener los más educados son mayores. De esta forma, dicha inversión aparece como un elemento claramente determinante de las características laborales de los individuos. La adquisición y acumulación de nuevos conocimiento son claves a la hora de permitir a los individuos con un mayor nivel de formación adaptarse de forma adecuada a la vorágine de cambios tecnológicos en los que estamos inmersos en la actualidad y así, contribuir al progreso (Freire-Seoane et al., 2018). Como norma general se establece que los trabajadores que poseen más años de escolarización obtienen los empleos con mejores retribuciones, por ser los más productivos y, en consecuencia, los preferidos por los empleadores (Moreno, 1998). La hipótesis teórica en la que se sustenta indica que la oferta y la demanda de trabajo determinan el salario y el nivel de empleo de la economía, y cualquier variación en estas cantidades provoca un incremento o disminución en los salarios que modifican las condiciones de equilibrio. Asimismo, se indica que el paro es causado por la no adaptación de la oferta a las cualificaciones requeridas por la demanda, por lo que la solución al desempleo se alcanzaría adecuando la educación a las demandas de trabajo existentes (Teijeiro et al., 2013). Las críticas a la teoría del capital humano provienen en su mayoría de la escuela radical norteamericana que formulan las teorías del filtro y la segmentación (Arrow, 1973; Doeringer & Piore, 1971; Spence, 1973; Spence, 1974, Thurow, 1975), estas teorías niegan que la inversión educativa contribuya a incrementar la productividad mercantil de los individuos, sin embargo, consideran que los distintos niveles educativos se convierten en un método de selección para los empleadores acerca de determinadas capacidades innatas o adquiridas por las personas, siempre que aquéllas posean relevancia productiva (Freire-Seoane et al., 2018). Bajo estas hipótesis la educación, indudablemente, se posiciona como elemento clave para el desarrollo de los países, por contribuir a mejorar la competitividad y el crecimiento a largo plazo (Freire-Seoane et al., 2011). Un país que quiera ser competitivo en materia de innovación debe, con carácter principal, realizar inversiones adecuadas en materia de educación, además de realizar una buena gestión de cara a mejorar la calidad de la inversión académica y la inserción profesional de sus egresados (Aghion & Cohen, 2004). El nivel de capital humano de un país Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 5 tiene un papel importante en el proceso de incorporación de la población al mercado laboral, en mejorar las condiciones de vida y, eventualmente, en una participación más igualitaria en el ingreso (Sapelli, 2003). El conocimiento se identifica como un activo estratégico en las empresas (Crook et al., 2011; Marimuthu et al., 2009; Mariz-Pérez et al., 2012). Los graduados son menos propensos a cometer errores, son más capaces de enfrentar nuevos problemas, requieren menos supervisión, son más capaces de asumir riesgos y responsabilidades, y pueden adaptarse fácilmente a los cambios (Corrêa da Silva & Pereira, 2013). Por tanto, el trabajo se identifica como una de las principales razones para ir a la universidad (Monte & Schoier, 2015), a pesar de esto, la posesión de un título terciario no garantiza el acceso al trabajo deseado (Alves, 2005), pero, por otra parte, el no tener una titulación superior puede ser un criterio de no selección (Márquez, 2009). En este contexto se está experimentando una creciente complejidad de los campos de saber y de los fenómenos sociales que hace necesario la consideración de nuevas perspectivas, en la línea que señala López (2010) “el enfoque de competencias no implica, necesariamente y de manera exclusiva, la adopción de una orientación mercantilista y neocapitalista", por tanto, y como proponen los autores López et al. (2016) sería conveniente impulsar el sentido práctico y el carácter profesionalizante a la formación universitaria, pero evitando que la formación universitaria se olvide de su carácter humanista e intelectual. En este sentido, es necesario analizar los niveles de educación terciaria y la transición de la universidad al mercado laboral. Por un lado, el tema de sobre-educación fue investigado por Freeman (1976), que constató que la matrícula de nivel de educación superior en el periodo de 1950 a 1960 en Estados Unidos, había crecido de manera muy importante; en estos tiempos, los titulados de enseñanza superior no tenían ninguna dificultad para encontrar un trabajo bien remunerado. Sin embargo, esta situación cambió por completo en la mitad de los años setenta, ya que los salarios reales bajaron hasta llegar en 1975 al nivel que tenían quince años antes. Las oportunidades de empleo de los diplomados en enseñanza superior se deterioraron de manera importante y, por primera vez, una gran proporción de jóvenes universitarios se vio obligada a aceptar empleos que no se correspondían con su nivel de cualificación. En la actualidad, la transición de la universidad al mercado laboral en los países europeos muestra diferencias significativas, ya que la expansión de la educación terciaria en Europa supuso una sobre-educación en algunos países. Mientras que, Alemania, Italia, República Checa y Austria tienen acceso limitado a la educación superior para prevenir este fenómeno; Noruega, Finlandia y Holanda compensan el número de graduados de educación terciaria con la creación simultánea de empleos más calificados (Barone & Ortiz, 2011). No obstante, con el fin de comprender mejor los procesos de inserción laboral es necesario conocer mejor el entorno en el que se desenvuelven los individuos. Las decisiones que les afectan, tales como continuar o no los estudios, la presión por encontrar un empleo y las oportunidades de encontrar un trabajo de su preferencia. En realidad, los comportamientos van a depender, en parte, de ese ambiente y van a estar también influidos por la forma en que las personas lo perciben y lo interpretan, además de por sus propios valores, sus preferencias y sus características de personalidad (Pérez, 2017). El individuo se enfrenta a las posibilidades que le brindan el mercado educativo y el laboral con unas preferencias u objetivos que abarcan los ámbitos de su formación (laboral y no laboral) y de su futuro en el mercado de trabajo. En este proceso de evaluación la persona piensa, en principio, en términos de inversión y de consumo. Es decir, analiza en qué medida, por ejemplo, una opción educativa potencia sus posibilidades futuras (de ingreso, tipo de trabajo, dedicación y posibilidades de promoción), y por tanto, se trataría de una inversión; y en qué medida la realización de dichos estudios le produciría una satisfacción (consumo) por el mero hecho de llevarlos a cabo. Esto no significa, sin embargo, que todos los individuos valoren por igual las facetas de inversión y consumo que ofrecen las opciones contempladas. Las posibles diferencias hay que contemplarlas aunque sólo sea porque no es probable que todos los encuestados tengan las mismas preferencias temporales y que, por tanto, no compartan la Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 6 valoración del futuro implícita en la visión inversora. Por último, estas personas no están sujetas a las mismas restricciones y condicionantes. En particular, hay que destacar sus capacidades personales para el aprendizaje, actitudes, origen y ambiente familiar y sus posibilidades financieras (Blaug, 1970). Sin embargo, la importancia de la formación en la probabilidad de encontrar empleo y en la cuantía del salario es frecuentemente considerada como uno de los factores clave de la economía de la educación y en los estudios sobre el empleo. La mayor parte de los autores asignan a la formación y al capital humano un papel fundamental en el desarrollo económico y en el crecimiento de los países. Los ocupados, por su parte, también consideran que sus estudios y formación influyen en sus posibilidades de encontrar empleo y, sin embargo, la falta de los mismos supone un lastre para los desempleados en su proceso de búsqueda de un puesto de trabajo. A la hora de estudiar la situación ocupacional de los individuos en Portugal, los primeros indicadores básicos que se analizan son la situación del mercado laboral, la tasa de actividad, de ocupación y la tasa de desempleo, por grupos de edad, tipo de trabajo realizado y nivel de estudios. La especificación de los factores que pueden influir para encontrar un empleo no resulta fácil en la medida en que los individuos difieren en sus características personales, influencias externas a su persona, costes de oportunidad, posibilidades financieras, valores y preferencias. Incluso cabe pensar en decisiones idénticas basadas en diferentes actitudes y valoraciones con respecto a la educación y el trabajo (Ruiz & Malero, 2010). Así, los individuos pueden decidir continuar sus estudios al cumplir los dieciséis años, porque para alguno el valor de la educación adicional es superior a lo que le ofrecería un trabajo, mientras que para otros el seguir estudiando le desagrada más que la alternativa de trabajar. En general, los problemas de identificación son quizás de los más difíciles de sortear. No siempre resulta fácil saber si, por ejemplo, la decisión de continuar o finalizar los estudios, al terminar la enseñanza obligatoria, depende de las expectativas laborales o, por el contrario, las expectativas laborales dependen de cuál sea la decisión educativa adoptada. Ugarte (2010) y Freire-Seoane (2004) identifican factores tales como, el tiempo disponible o la decisión para aceptar cierta inestabilidad en el empleo; los recursos materiales; la escasez de recursos humanos; la cualificación de las personas; el dinero; la movilidad de los individuos incluso para trasladar el domicilio a otra ciudad donde existan mejores oportunidades; y la ética. Metodología Composición de la Muestra Los datos utilizados en esta investigación se han obtenido del Labour Force Survey (en adelante LFS) elaborada por la Unión Europea (EU LFS) para los 28 Estados miembros, 2 países candidatos y 3 países de la Asociación Europea de Libre Comercio, como se estipula en el Reglamento (CEE) nº 577/98 del Consejo de 9 de marzo de 1998. En la actualidad, los microdatos disponibles del LFS abarcan el periodo temporal de 1983 a 2016, para un total de 33 países europeos, donde se consideran 180 variables. En esta investigación cuyo objetivo es analizar la situación del mercado laboral en Portugal, atendiendo especialmente a la formación de los trabajadores ocupados, se toma el periodo comprendido entre 2006 a 2016 con carácter anual, lo que corresponde a un total de 1,587,567 observaciones. En la tabla 1 se muestra la composición de la muestra de la LFS, donde se ha seleccionado la población de 15 años y más desagregando por activos, ocupados, parados/desempleados e inactivos. Con la información disponible se observa que el porcentaje de población activa se ha reducido en el periodo estudiado desde el 57.08% en 2006 hasta el 54.91% en 2016. La crisis económica entre el 2008 y el 2009 coincide con la mayor caída en la Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 7 tasa de actividad que se reduce el 1.183%, pero entre 2013 y 2014 la actividad de la población aumenta y la tasa de variación se incrementa en un 2.65%. Los datos sobre el porcentaje de población ocupada, que en 2006 representaba el 53.02%, valor máximo del periodo analizado, no obstante, a partir de este año desciende de forma considerable hasta alcanzar en el 2013 el valor mínimo del periodo con sólo el 45.65% de la población en edad de trabajar ocupada. Sin embargo, en 2014 crece el 5.17%, continuando con aumentos ligeros en los años posteriores. La tasa de paro en 2006 era el 7.12% de la población activa, siendo el valor mínimo del periodo considerado. La crisis económica provocó un enorme incremento en el número de parados durante los años siguientes hasta alcanzar el porcentaje máximo en 2013 con el 16.03% de la población activa. A partir de ese año el desempleo comenzó a reducirse hasta representar en el año 2016 el 10.95% de los activos. Tabla 1 Composición de la muestra Población de 15 o más Población Activa (%) Población Ocupada (%) Población Parada (%) Población Inactiva (%) 2006 154,176 57.08% 53.02% 7.12% 42.92% 2007 152,165 56.80% 52.56% 7.47% 43.20% 2008 146,151 56.44% 52.33% 7.28% 43.56% 2009 143,603 55.78% 50.73% 9.06% 44.22% 2010 140,779 55.68% 49.94% 10.31% 44.32% 2011 139,634 55.35% 48.28% 12.77% 44.65% 2012 140,210 55.00% 46.47% 15.52% 45.00% 2013 139,939 54.36% 45.65% 16.03% 45.64% 2014 144,727 55.80% 48.01% 13.97% 44.20% 2015 144,091 55.71% 48.76% 12.47% 44.29% 2016 142,092 54.91% 48.90% 10.95% 45.09% Nota: datos (LFS, 2018), elaboración propia Variables En esta investigación se utilizan variables de la encuesta LFS, y se han seleccionado a efectos de análisis una serie de variables especificando la cohorte de edad, así como distintos atributos necesarios para el análisis. Se ha considerado: “Age”, de la información disponible de esta variable en la encuesta se han seleccionado a los individuos con edades de 22 años y más. El objetivo es centrar la investigación, tan sólo en la población que en 2006 podría haber alcanzado un nivel de estudios superiores (grado, máster o doctorado). “Ilostat”, esta variable permite conocer la composición anual de la muestra desagregando la población de 15 años y más entre activos, empleados, desempleados e inactivos. Con la información disponible se ha calculado las respectivas tasas de actividad, ocupación, inactividad y desempleo. Para comprobar la robustez de los datos obtenidos de la muestra del LFS se comparan con los datos del Word Bank. “Stapro”1, esta variable hace referencia a la población ocupada. Para esta investigación se han considerado los individuos con trabajo por cuenta ajena o dependientes (stapro=3) y por cuenta propia o independientes (stapro=0). 1 En la encuesta (LFS) “stapro” toma el valor 0 cuando son trabajadores independientes, 3 cuando son dependientes, 4 cuando es un trabajador doméstico y 9 en los casos en que el individuo no señale ninguna de las clasificaciones anteriores. En esta investigación solo se analizan las situaciones de trabajador dependiente e independiente, con este fin se crean dos variables dummies o variables binarias: Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 8 También se ha considerado la variable categórica “hatlevel”2 (highest educational attainment level). En este caso se clasifica a los individuos según el nivel máximo de estudios terciarios alcanzados. Por tanto, se utilizan únicamente los valores referidos a Grado, Máster y Doctorado, creando tres variables, una para cada nivel educativo 3. Finalmente, el análisis se realiza, como ya se ha señalado, entre los individuos con edades superiores a 22 años y que se encuentran trabajando por cuenta ajena o cuenta propia. Así, en la tabla 2 se recogen las variables utilizadas en el análisis y la definición de cada una. Tabla 2 Variables utilizadas en el análisis Variable Definición Trabajadores independientes Todas aquellas personas que realizan una actividad profesional en régimen de trabajadores autónomos o por cuenta propia Trabajadores dependientes Todas aquellas personas que, con edad legal mínima, prestan sus servicios a otra persona, empresa o institución a cambio de una retribución, también conocido como trabajador por cuenta ajena Doctorado Todas aquellas personas que han alcanzado un nivel máximo de estudios de Doctorado Máster Todas aquellas personas que han alcanzado un nivel máximo de estudios de Máster Grado Todas aquellas personas que han alcanzado un nivel máximo de estudios de Grado Notas: elaboración propia Resultados Uno de los resultados de la investigación ha sido analizar la evolución en los niveles de educación terciaria entre la población de 22 años y más, y su situación en el mercado laboral. En el gráfico 1 se muestra la tasa de paro en Portugal en el periodo 2006-2016 con los datos de la encuesta LFS y se compara con la información facilitada por el World Bank. Los datos obtenidos permiten afirmar que no existen diferencias significativas entre las dos fuentes consultadas. La tasa de paro ha aumentado de forma significativa entre 2006 y 2013 pasando del 7.12% al 16.03% con una tasa de variación interanual del 15.64%, en parte, debido a la crisis global y, también,  La variable trabajadores dependiente tomará el valor 1 cuando la observación de “stapro” tenga valor 3 y 0 en caso contrario.  La variable de trabajadores independiente tomará el valor 1 cuando la observación de “stapro” tenga un valor 0, y 0 en caso contrario. 2 Respecto al nivel de estudio cabe señalar que entre 2006 a 2013 la variable educación superior se denominaba “hat97lev” donde se utiliza la clasificación de los niveles ISCED (International Standard Classification of Education) y se seleccionaban los niveles de estudio terciario correspondientes a licenciatura (en la actualidad grado) como ISCED 5b, que se corresponde con el código 52; máster como ISCED 5a, que tiene el código 51; y doctorado ISCED 6, con el código 60. A partir del año 2014 se implanta la nueva clasificación en la encuesta donde la licenciatura/grado alcanza un nivel ISCED 6 (hat11lev=600), el máster un nivel ISCED 7 (hat11lev=700) y el doctorado un nivel ISCED 8 (hat11lev=800). 3 Con objeto de analizar estas variables se han definido 3 variables dummies para cada nivel de estudios terciarios. Si el nivel de educación máximo alcanzado por el individuo es Licenciatura/Grado toma el valor 1 y 0 en caso contrario; si es Máster tomando el valor 1 y 0 en caso contrario y si es Doctor toma el valor 1 y 0 en caso contrario. Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 9 como consecuencia de la intervención de la Unión Europea. Pero, desde 2014 a 2016 el desempleo se reduce hasta alcanzar cifras próximas a las observadas en 2010. Gráfico 1. Tasa de desempleo Notas: WB (2018); LFS (2018), elaboración propia La hipótesis de que la educación terciaria es rentable, se refuerza al comprobar que el porcentaje de ocupados, a lo largo del período analizado, aumenta con el nivel de estudios y se reduce, ampliamente, para aquellos individuos que sólo alcanzan un nivel máximo de educación primaria (gráfico 2). Gráfico 2. Población ocupada según el nivel de educación máximo alcanzado (en porcentaje) Notas: WB (2018); LFS (2018), elaboración propia En el gráfico 3 se muestra la evolución de los trabajadores independientes y dependientes entre 2006 y 2016 con información de la encuesta LFS. Con los datos disponibles se observa que el porcentaje de trabajadores independientes se ha mantenido estable en torno al 25% hasta el 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tasa desempleo (LFS) Tasa desempleo (WB) 57.32% 55.02% 50.61% 43.75% 35.47% 32.85% 30.68% 32.44% 35.38% 38.81% 42.96% 44.13% 11.99% 12.55% 14.01% 17.43% 21.57% 23.02% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Como máximo primaria Secundario Terciaria Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 10 año 2010, pero a partir de esa fecha ha estado disminuyendo de forma constante hasta alcanzar el 19.13% en el último año considerado. Sin embargo, el porcentaje de trabajadores dependientes ha aumentado a lo largo de todo el periodo analizado desde el 74.77% en 2006 hasta el 80.87% en 2016, con la excepción de los años 2012 y 2013. Gráfico 3. Trabajadores independientes y dependientes (en porcentaje) Notas: LFS (2018), elaboración propia Con este objetivo de centrar el análisis en los trabajadores con nivel de estudios terciarios se ha considerado tan sólo la información de la encuesta distinguiendo entre los ocupados dependientes e independientes que tengan niveles de estudios superior. Con los datos obtenidos se observa que en los 11 años analizados la población con nivel de estudios superiores en Portugal aumentó en forma muy considerable. La población que trabaja por cuenta propia (independiente) con estudios inferior a la categoría de nivel terciarios en el año 2006 era del de 94.03% y en 2016 este porcentaje disminuyó hasta el 85.34%, se puede concretar que la tasa anual de variación ha sido de -0.84%. Para los trabajadores por cuenta ajena (dependiente) el porcentaje con estudios de nivel inferior a terciarios en 2006 era del 85.77% y del 74.86% en 2016, en este caso la tasa de variación anual alcanzó el 1.16% anual. Estos cambios acontecidos en los niveles educativos de la población, sobre todo, entre los más jóvenes se han producido en los últimos años en todos los países de la OCDE, donde la educación ha mejorado sensiblemente. En el gráfico 4 se muestra el porcentaje de trabajadores independientes con estudios de nivel superior, diferenciando entre doctorado, máster y licenciatura. Con la información disponible se observa que en 2006 apenas alcanzaban el 6% del total de personas autónomas mayores de 22 años, mientras que en 2016 este porcentaje aumentó hasta el 14.68%. El crecimiento más importante a lo largo del periodo analizado ha tenido lugar en el año 2011 con una tasa de crecimiento respecto al año anterior del 19.17%. Asimismo, los ocupados independientes con título de máster representan el porcentaje más alto con el 10.95% en 2016. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Independientes Dependientes Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 11 Gráfico 4. Trabajadores independientes con estudios de nivel de terciario (en porcentaje) Notas: LFS (2018), elaboración propia En el gráfico 5 se muestra el porcentaje de trabajadores dependientes con estudios de nivel terciario diferenciando, de nuevo, entre doctorado, máster y licenciatura. En el año 2006 el 14.55% de todos los trabajadores dependientes mayores de 22 años tenía estudios terciarios y en el año 2016 esta cifra asciende al 25.36%. A lo largo del periodo analizado la tendencia ha sido de un crecimiento sostenido y, en el último año considerado 2016 los trabajadores con máster representan el 18.72% con una tasa de variación anual promedio del 6.24%, la de los grado del 14.17%, mientras que en los doctorados la tendencia ha sido decreciente con una tasa del 1.61%. Gráfico 5. Trabajadores dependientes con estudios de nivel terciario (en porcentaje) Notas: LFS (2018), elaboración propia 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Grado 1.40% 1.44% 1.25% 1.25% 1.12% 1.23% 1.42% 1.58% 2.83% 3.17% 3.38% Máster 4.33% 4.80% 4.66% 5.16% 5.53% 6.79% 6.42% 7.27% 9.20% 9.76% 10.95% Doctorado 0.24% 0.16% 0.22% 0.42% 0.60% 0.62% 0.92% 1.32% 0.23% 0.34% 0.33% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Grado 2.22% 1.85% 1.71% 1.75% 1.50% 1.58% 1.50% 1.53% 4.87% 5.05% 5.68% Máster 11.10% 11.46% 12.10% 12.64% 13.42% 14.47% 15.91% 17.16% 18.61% 18.83% 18.72% Doctorado 0.90% 0.88% 1.11% 1.37% 1.50% 2.37% 2.98% 3.17% 0.69% 0.74% 0.74% 0% 5% 10% 15% 20% 25% Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 12 Con el fin de poder compara la evolución de la población ocupada mayor de 22 años desagregada por nivel de estudios inferior a terciarios o terciarios. En la tabla 3 se observa los individuos con trabajos independientes y dependientes según su nivel máximo educación alcanzado. En el periodo de 2006 a 2016 el nivel de formación terciaria ha experimentado un aumento entre la población ocupada, tanto independientes como dependientes, alcanzando los porcentajes más altos en 2016. Tabla 3 Trabajadores independientes y dependientes por nivel de estudios (en porcentaje) Independientes Dependientes Estudios inferiores a terciarios Estudios Superiores Estudios inferiores a terciarios Estudios Superiores 2006 94.03% 5.97% 85.77% 14.23% 2007 93.60% 6.40% 85.80% 14.20% 2008 93.87% 6.13% 85.09% 14.91% 2009 93.17% 6.83% 84.24% 15.76% 2010 92.75% 7.25% 83.58% 16.42% 2011 91.36% 8.64% 81.58% 18.42% 2012 91.24% 8.76% 79.61% 20.39% 2013 89.83% 10.17% 78.14% 21.86% 2014 87.75% 12.25% 75.83% 24.17% 2015 86.73% 13.27% 75.38% 24.62% 2016 85.34% 14.66% 74.86% 25.14% Notas: elaboración propia Una de las causas que justifican la diferencia existente entre el porcentaje de formación terciaria de los trabajadores independientes y dependientes puede residir en el intervalo de edad mayoritario de cada grupo. Es decir, si se realiza un análisis por edades, la mayor concentración de trabajadores independientes se sitúa entre los de 47 a 67 años, mientras que, las edades promedio de los trabajadores dependientes está entre 27 a 37 años, donde la educación terciaria está más generalizada en términos globales. En relación con el objetivo principal de esta investigación, se puede afirmar que, durante período ha tenido lugar un aumento en el número de trabajadores (dependientes e independientes) con niveles de educación terciaria a un ritmo próximo al 1% interanual. Dentro del grupo heterogéneo de jóvenes con educación superior los que han experimentado un mayor crecimiento son los de nivel educativo de Máster, pese a la caída de la población ocupada. Conclusiones La crisis global que ha afectado a todos los países desarrollados desde 2008, se ha dejado sentir de forma mucho más profunda en Portugal donde a partir de 2011 se produce la intervención por parte de la Comisión Europea, el Banco Central Europeo y el Fondo Monetario Internacional, afectando a todos los ámbitos de la economía. Lógicamente, el sector laboral ha sufrido consecuencias muy importantes y se hace latente la necesidad de implantar reformas que estimulen la recuperación con un crecimiento sostenido e innovando en el sistema productivo. Entre las conclusiones más significativas del periodo analizado cabe señalar, en primer lugar, la variación en el porcentaje de población ocupada, que se ha reducido del 53.02% en 2006 al 48.90% en 2016. En segundo lugar, una reducción de los trabajadores independientes que han pasado de representar el 25.23% del total de la población activa en 2006 al 19.13% en 2016. En Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 13 tercer lugar, es muy significativa la mejora de los niveles de formación terciaria de la población ocupada, durante este periodo. Los resultados obtenidos muestran que, tanto para los trabajadores independientes como dependientes, los niveles de formación universitaria durante este periodo han aumentado con un crecimiento promedio anual del 1%. En cuarto lugar, es muy relevante el aumento en la proporción de trabajadores independientes mayores de 22 años con nivel de estudios terciarios; en 2006 representaban el 5.97%, y en 2016 aumentó hasta el 14.66%. En quinto lugar, también aumentó, considerablemente, el nivel educativo superior de la población dependiente que ha pasado del 14.22% en 2006 al 25.14% en 2016, con una tasa de variación anual promedio del 6.98%. Por último, a pesar de la crisis económica en Portugal, los niveles de formación terciaria de la población ocupada han aumentado, sobre todo a partir del año 2011, mejorando la formación del capital humano y acrecentando uno de los factores productivos más importantes, tanto a nivel individual como social, sin embargo, sigue siendo necesario llevar a cabo una estrategia de planificación de las inversiones educativas a largo plazo. Agradecimientos Los autores agradecen a los revisores las sugerencias y recomendaciones realizadas que han contribuido, indudablemente, a mejorar el artículo. Referencias Aghion, P., & E. Cohen (2004). Education et croissance. París: La Documentation Française. Alves, M. (2005). La inserción profesional de titulados superiores desde una perspectiva educativa. Revista Europea de Formación Profesional, (34), 30-44. Arrow, K. (1973). Higher education as a filter. 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En la actualidad, Directora del Departamento de Ciencias Empresariales del Instituto Universitario da Maia (ISMAI). María Jesús Freire-Seoane Universidade da Coruña (UDC) maje@udc.es Doctora en Ciencias Económicas por la Universidad de Santiago de Compostel a (USC); Licenciada en Ciencias Económicas y Comerciales por la Universidad de Deusto. Exdirectora del Observatorio Ocupacional de la Universidad de A Coruña; en la actualidad Profesora Emérita en la Universidad de A Coruña. Beatriz López-Bermúdez Universidade da Coruña (UDC) beatriz.lopez2@udc.es Doctora en Análisis Económico y Estrategia Empresaria por la Universidad de A Coruña (UDC); Licenciada en Administración y Dirección de Empresas y Derecho por la UDC. https://doi.org/10.1007/978-1-349-15723-5 https://doi.org/10.1007/978-1-349-15723-5 https://data.worldbank.org/indicator Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 16 archivos analíticos de políticas educativas Volumen 27 Número 46 29 de abril 2019 ISSN 1068-2341 Los/as lectores/as pueden copiar, mostrar, y distribuir este articulo, siempre y cuando se de crédito y atribución al autor/es y a Archivos Analíticos de Políticas Educativas, se distribuya con propósitos no-comerciales, no se altere o transforme el trabajo original. Más detalles de la licencia de Creative Commons se encuentran en http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0 Cualquier otro uso debe ser aprobado en conjunto por el autor/es, o AAPE/EPAA. La sección en español para Sud América de AAPE/EPAA es publicada por el Mary Lou Fulton Teachers College, Arizona State University y la Universidad de San Andrés de Argentina. Los artículos que aparecen en AAPE son indexados en CIRC (Clasificación Integrada de Revistas Científicas, España) DIALNET (España), Directory of Open Access Journals, EBSCO Education Research Complete, , ERIC, Education Full Text (H.W. Wilson), QUALIS A2 (Brasil), SCImago Journal Rank; SCOPUS, SOCOLAR (China) Contribuya con comentarios y sugerencias en http://epaa.info/wordpress/. 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Fischman (Arizona State University) Editores Asociados: Armando Alcántara Santuario (Universidad Nacional Autónoma de México), Angelica Buendia, (Metropolitan Autonomous University), Alejandra Falabella (Universidad Alberto Hurtado, Chile), Antonio Luzon, (Universidad de Granada), José Luis Ramírez, (Universidad de Sonora), Paula Razquin (Universidad de San Andrés), Maria Alejandra Tejada-Gómez (Pontificia Universidad Javeriana, Colombia) Claudio Almonacid Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Chile Ana María García de Fanelli Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) CONICET, Argentina Miriam Rodríguez Vargas Universidad Autónoma de Tamaulipas, México Miguel Ángel Arias Ortega Universidad Autónoma de la Ciudad de México Juan Carlos González Faraco Universidad de Huelva, España José Gregorio Rodríguez Universidad Nacional de Colombia, Colombia Xavier Besalú Costa Universitat de Girona, España María Clemente Linuesa Universidad de Salamanca, España Mario Rueda Beltrán Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Xavier Bonal Sarro Universidad Autónoma de Barcelona, España Jaume Martínez Bonafé Universitat de València, España José Luis San Fabián Maroto Universidad de Oviedo, España Antonio Bolívar Boitia Universidad de Granada, España Alejandro Márquez Jiménez Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Jurjo Torres Santomé, Universidad de la Coruña, España José Joaquín Brunner Universidad Diego Portales, Chile María Guadalupe Olivier Tellez, Universidad Pedagógica Nacional, México Yengny Marisol Silva Laya Universidad Iberoamericana, México Damián Canales Sánchez Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación, México Miguel Pereyra Universidad de Granada, España Ernesto Treviño Ronzón Universidad Veracruzana, México Gabriela de la Cruz Flores Universidad Nacional Autónoma de México Mónica Pini Universidad Nacional de San Martín, Argentina Ernesto Treviño Villarreal Universidad Diego Portales Santiago, Chile Marco Antonio Delgado Fuentes Universidad Iberoamericana, México Omar Orlando Pulido Chaves Instituto para la Investigación Educativa y el Desarrollo Pedagógico (IDEP) Antoni Verger Planells Universidad Autónoma de Barcelona, España Inés Dussel, DIE- CINVESTAV, México José Ignacio Rivas Flores Universidad de Málaga, España Catalina Wainerman Universidad de San Andrés, Argentina Pedro Flores Crespo Universidad Iberoamericana, México Juan Carlos Yáñez Velazco Universidad de Colima, México javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/816') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/819') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/820') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/4276') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/1609') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/825') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/797') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/823') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/798') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/555') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/814') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/2703') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/826') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/802') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/3264') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/804') Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 27 No. 46 18 education policy analysis archives editorial board Lead Editor: Audrey Amrein-Beardsley (Arizona State University) Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Associate Editors: David Carlson, Lauren Harris, Eugene Judson, Mirka Koro-Ljungberg, Scott Marley, Molly Ott, Iveta Silova (Arizona State University) Cristina Alfaro San Diego State University Amy Garrett Dikkers University of North Carolina, Wilmington Gloria M. Rodriguez University of California, Davis Gary Anderson New York University Gene V Glass Arizona State University R. Anthony Rolle University of Houston Michael W. Apple University of Wisconsin, Madison Ronald Glass University of California, Santa Cruz A. G. Rud Washington State University Jeff Bale University of Toronto, Canada Jacob P. K. Gross University of Louisville Patricia Sánchez University of University of Texas, San Antonio Aaron Bevanot SUNY Albany Eric M. Haas WestEd Janelle Scott University of California, Berkeley David C. Berliner Arizona State University Julian Vasquez Heilig California State University, Sacramento Jack Schneider University of Massachusetts Lowell Henry Braun Boston College Kimberly Kappler Hewitt University of North Carolina Greensboro Noah Sobe Loyola University Casey Cobb University of Connecticut Aimee Howley Ohio University Nelly P. Stromquist University of Maryland Arnold Danzig San Jose State University Steve Klees University of Maryland Jaekyung Lee SUNY Buffalo Benjamin Superfine University of Illinois, Chicago Linda Darling-Hammond Stanford University Jessica Nina Lester Indiana University Adai Tefera Virginia Commonwealth University Elizabeth H. DeBray University of Georgia Amanda E. Lewis University of Illinois, Chicago A. Chris Torres Michigan State University David E. DeMatthews University of Texas at Austin Chad R. Lochmiller Indiana University Tina Trujillo University of California, Berkeley Chad d'Entremont Rennie Center for Education Research & Policy Christopher Lubienski Indiana University Federico R. Waitoller University of Illinois, Chicago John Diamond University of Wisconsin, Madison Sarah Lubienski Indiana University Larisa Warhol University of Connecticut Matthew Di Carlo Albert Shanker Institute William J. Mathis University of Colorado, Boulder John Weathers University of Colorado, Colorado Springs Sherman Dorn Arizona State University Michele S. Moses University of Colorado, Boulder Kevin Welner University of Colorado, Boulder Michael J. Dumas University of California, Berkeley Julianne Moss Deakin University, Australia Terrence G. Wiley Center for Applied Linguistics Kathy Escamilla University ofColorado, Boulder Sharon Nichols University of Texas, San Antonio John Willinsky Stanford University Yariv Feniger Ben-Gurion University of the Negev Eric Parsons University of Missouri-Columbia Jennifer R. Wolgemuth University of South Florida Melissa Lynn Freeman Adams State College Amanda U. Potterton University of Kentucky Kyo Yamashiro Claremont Graduate University Rachael Gabriel University of Connecticut Susan L. Robertson Bristol University Miri Yemini Tel Aviv University, Israel Un análisis de la formación terciaria entre los trabajadores dependientes e independientes 19 arquivos analíticos de políticas educativas conselho editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editoras Associadas: Kaizo Iwakami Beltrao, (Brazilian School of Public and Private Management - EBAPE/FGV, Brazil), Geovana Mendonça Lunardi Mendes (Universidade do Estado de Santa Catarina), Gilberto José Miranda, (Universidade Federal de Uberlândia, Brazil), Marcia Pletsch, Sandra Regina Sales (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro) Almerindo Afonso Universidade do Minho Portugal Alexandre Fernandez Vaz Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil José Augusto Pacheco Universidade do Minho, Portugal Rosanna Maria Barros Sá Universidade do Algarve Portugal Regina Célia Linhares Hostins Universidade do Vale do Itajaí, Brasil Jane Paiva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Maria Helena Bonilla Universidade Federal da Bahia Brasil Alfredo Macedo Gomes Universidade Federal de Pernambuco Brasil Paulo Alberto Santos Vieira Universidade do Estado de Mato Grosso, Brasil Rosa Maria Bueno Fischer Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Jefferson Mainardes Universidade Estadual de Ponta Grossa, Brasil Fabiany de Cássia Tavares Silva Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Brasil Alice Casimiro Lopes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Jader Janer Moreira Lopes Universidade Federal Fluminense e Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil António Teodoro Universidade Lusófona Portugal Suzana Feldens Schwertner Centro Universitário Univates Brasil Debora Nunes Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil Lílian do Valle Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Flávia Miller Naethe Motta Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Brasil Alda Junqueira Marin Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Brasil Alfredo Veiga-Neto Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Dalila Andrade Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil