El sistema educativo se ha preocupado por analizar los desajustes entre la formación y el empleo al considerar que estos representan una escasa rentabilidad del conocimiento y una ineficiente asignación de recursos (Flisi, Goglio, Meroni, Rodrigues & Vera-Toscano, 2014; García-Blanco & Cárdenas-Sempértegui, 2018; Iriondo & Pérez-Amaral, 2016). En el año 2014, el 29% de la población europea adulta se encontraba realizando un trabajo para el que se exigía un nivel formativo menor del que este requería (Cedefop, 2015). Estudios como el de Salinas-Jiménez, Rahona-López y Murillo-Huertas (2013) o el realizado por Montt (2017) muestran que España presenta cifras de este desajuste superiores al promedio del contexto internacional. Los resultados son similares cuando se analiza el desajuste producido por la infrautilización de competencias o la relación con el área de estudio. Así, un 27.6% de los egresados en nuestro país manifiesta que su último empleo estaba poco o nada relacionado con sus estudios y, además, un 27.5% señala que el nivel de conocimientos y habilidades que posee es superior al requerido en su trabajo (Michavila, Martínez, Martín-González, García-Peñalvo & Cruz-Benito, 2016). También en este caso, las cifras en España superan el promedio de la Unión Europea y de la OCDE (Dolado, Jansen, Felgueroso, Fuentes & Wölfl, 2013). El incremento en el nivel educativo de la población no ha ido acompañado de un aumento en la capacidad del sistema productivo para absorber al amplio número de trabajadores cualificados (Herrera, 2017). La modalidad, bastante generalista, del sistema de formación universitaria en nuestro país (Acosta-Ballesteros, Osorno-del Rosal, & Rodríguez-Rodríguez, 2018), que contribuye a dotar a los titulados con un alto volumen de competencias genéricas, condiciona también el trasvase de titulados entre distintas ocupaciones.

Desde el punto de vista de la situación de hombres y mujeres en el mercado de trabajo, y a pesar de la evolución positiva de los últimos años, se siguen produciendo importantes diferencias. Los indicadores objetivos remiten a una mayor tasa de desempleo femenino y una persistente brecha salarial (Observatorio Social de “la Caixa”, 2019). A esto debemos unir, que el mercado laboral español, con un alto grado de segregación ocupacional, incrementa la dificultad de las mujeres para ascender en la escala laboral (Cebrián y Moreno, 2018). Pero no deben olvidarse los aspectos subjetivos. La tradicional división sexual del trabajo sigue siendo una realidad. Las responsabilidades familiares, más asumidas por las mujeres, condicionan, en muchas ocasiones, las decisiones de tipo laboral (Dibeh, Fakih, & Marrouch, 2019; Castellano & Rocca, 2018; European Institute for Gender Equality, 2017).

No obstante, y a pesar de que, incluso, la asociación de estereotipos de género a determinadas ocupaciones ha sido considerada uno de los factores subjetivos que llevan a un trabajador a aceptar un trabajo desajustado (European Parliament, 2015), no es muy profusa la investigación que describe las relaciones entre el género de los titulados y el ajuste laboral. Habitualmente esta variable ha sido incluida en los modelos de análisis como una variable predictora más. No se han encontrado estudios que analicen este fenómeno de forma separada en ambos sexos.

En esta investigación se analiza la influencia que tienen ciertos factores relativos a la formación universitaria en la empleabilidad de hombres y mujeres, considerando uno de los indicadores clave que definen la misma, como es el ajuste formación-empleo. En las siguientes líneas, describimos las principales aportaciones teóricas y empíricas que se han realizado acerca de este fenómeno.

Tipos y razones del desajuste

El desajuste se produce cuando los requisitos de un determinado puesto de trabajo no se ajustan a las características del trabajador que lo desarrolla en ese momento (Badillo-Amador, López-Nicolás & Vila, 2012). No obstante, las formas de abordar este fenómeno han sido muy variadas (Flisi et al., 2014; Rodríguez, 2014).

En general, se han considerado dos dimensiones diferentes de ajuste (Teichler, 2007). En primer lugar, el ajuste vertical, que se refiere a la adecuación del nivel de estudios al status ocupacional. Esta modalidad de ajuste, que conduce al fenómeno denominado sobrecualificación, ha sido ampliamente estudiada, especialmente en sus efectos sobre variables como los salarios (Mateos-Romero, Murillo-Huertas & Salinas-Jiménez, 2017; Nordin, Persson & Rooth, 2010) o la satisfacción laboral (Hur, Maurer & Hawley, 2019; Shevchuk, Strebkov & Davis, 2015). En segundo lugar, encontramos el ajuste horizontal. Este indica la adecuación entre el campo de estudio del individuo y el campo profesional en el cual está empleado (Mahuteau, Mavromaras, Sloane & Wei, 2015; Robst, 2007a). Las consecuencias de este tipo de desajuste son más visibles en el caso de la satisfacción laboral (Béduwé & Giret, 2011; Somers, Cabus, Groot & Maassen, 2016).

En cuanto a las razones que pueden llevar a un individuo a aceptar un trabajo no ajustado a su formación, asumimos el planteamiento de Robst (2007b) quien distingue dos grandes tipos. Por un lado, están las razones relacionadas con la demanda: el trabajador acepta una situación de desajuste ante la inexistencia de un puesto vacante ajustado en el mercado laboral y, en muchos casos, como alternativa al desempleo. Se considera que estas razones son involuntarias (Mahuteau et al., 2015; Verhaest, Sellami, & van der Velden, 2017). Por otro lado, pueden existir razones relacionadas con la oferta, que son de tipo voluntario. En este grupo se encuentran aquellas orientadas a la carrera profesional, como pueden ser la búsqueda de una mayor remuneración u oportunidades de ascenso laboral, y aquellas relacionadas con la situación laboral-familiar (horario, ubicación del puesto de trabajo) (Béduwé & Giret, 2011; Bender & Roche, 2013; Fabbris & Scioni, 2018; Robst, 2007b). En este caso, los trabajos elegidos no tienen que ser considerados necesariamente “malos trabajos” (Rodríguez, Vidal & Vieira, 2018; Shevchuk et al., 2015).

Ajuste formación-empleo desde una perspectiva de género

Los estudios que han descrito la incidencia del desajuste según el género revelan que las diferencias entre hombres y mujeres son escasas, con resultados, además, poco consistentes respecto al predominio de uno u otro sexo. En España, Salinas-Jiménez et al., (2013), trabajando con datos del 2006 de la Encuesta de Estructura Salarial, encuentran porcentajes de sobrecualificación del 37.4% en el caso de los hombres y 34.6% en el caso de las mujeres. Dibeh et al., (2019) y McGowan y Andrews (2015), en el contexto internacional, han encontrado igualmente una mayor probabilidad de desajuste vertical en los hombres. La investigación realizada por la Organización Internacional del Trabajo (ILO, 2014) refleja escasas diferencias, aunque en este caso los porcentajes de ajuste son más altos en las mujeres (24% frente a 23%).

Para el caso del ajuste horizontal, Robst (2007b), estudiando a graduados en Estados Unidos, presenta porcentajes de un 53% en los hombres y un 58% en las mujeres. En Suecia, Nordin et al. (2010) señalan que un 77% de los hombres y un 83% de las mujeres desarrollan un trabajo relacionado con su área de estudio. En España, Rodríguez (2014) constata que un 56% de mujeres con titulación universitaria desarrollan un primer empleo ajustado a su área de estudio. En el caso de los hombres, la cifra se eleva a un 65%.

Atendiendo a las diferentes razones que llevan a una persona a aceptar un puesto de trabajo no ajustado a su formación, varias investigaciones revelan diferencias significativas según el género en las mismas (ver al respecto Mahuteau et al., 2015). Robst (2007b) encuentra que los motivos relacionados con la familia son considerados como los más importantes en un 18% de las mujeres, porcentaje que se reduce a un 5.9% en el caso de los hombres. Bender y Roche (2013) observan, al respecto, que el riesgo de desajuste por razones relacionadas con la familia es, aproximadamente, tres veces superior en el caso del colectivo femenino.

En cualquier caso, estas razones deben ser interpretadas en el marco de los motivos que condicionan las distintas decisiones educativo-laborales en hombres y mujeres. Estas últimas tienden a dar prioridad a motivos relacionados con la familia frente a motivos relacionados con una mejor carrera profesional o mejores salarios (Castellano & Rocca, 2018; Dibeh et al., 2019; Heikkilä et al., 2016; Khoudja & Fleischmann, 2018). Este hecho provoca que se enfrenten a mayores restricciones, incluidas las de tipo geográfico, en la búsqueda de empleo (Bender & Roche, 2013; Robst, 2007b). Dado que la movilidad geográfica es un factor que incrementa el ajuste laboral (Mateos, 2018), las razones voluntarias del desajuste, en el caso de las mujeres, pueden estar más relacionadas con el hecho de tener que moverse en mercados de trabajo más restringidos y opciones laborales más reducidas.

Por otra parte, Pedulla (2016) señala que, desde el punto de vista del mercado, el desajuste puede ser percibido por los empleadores de diferente forma en función del género del trabajador. En el caso de los hombres, a quienes culturalmente se les exige un acceso laboral más acorde con su formación, es probable que el desajuste sea interpretado como un síntoma de incompetencia por parte del trabajador. Sin embargo, en el caso de las mujeres, los empleadores no tendrán suficiente información para valorar si los motivos del desajuste guardan relación con las competencias de la trabajadora o con otras razones, especialmente las obligaciones familiares, anteriormente mencionadas.

A nivel de las consecuencias del desajuste se han constatado igualmente importantes diferencias. Robst (2007b) revela, para el caso del desajuste horizontal, que las mujeres presentan un 10% más de penalización salarial que los hombres. Nordin et al. (2010) encuentran, también para el caso del desajuste horizontal, diferencias aún mayores. La insatisfacción laboral provocada por este tipo de desajuste es mayor también en el caso de las mujeres (Shevchuk et al., 2015). Los resultados del estudio de García-Mainar, García-Martín y Montuenga (2015), señalan que una reducción del desajuste contribuiría a reducir, además, la segregación ocupacional por género aún presente en nuestro mercado de trabajo.

Frente al mayor volumen de investigaciones que describen las consecuencias de la falta de ajuste laboral, encontramos un conjunto más reducido de estudios que analizan los factores predictores y/o asociados al mismo. Algunos de los aspectos que han sido investigados son: la influencia de la empresa, el sector o el tipo de contrato (McGowan & Andrews, 2015), o el background familiar o el tipo de universidad (Erdsiek, 2016). Sin embargo, estas investigaciones no analizan los efectos diferenciales de estas variables según el género. Considerando, por tanto, que el desajuste laboral tiene consecuencias distintas y puede responder también a expectativas y motivos distintos entre hombres y mujeres, se plantea la presente investigación.

Objetivos

Los objetivos son los siguientes:

Describir las diferencias que se producen en las cifras de ajuste vertical y horizontal relativas al primer empleo y al empleo actual-último en hombres y mujeres.

Analizar la influencia que las variables educativas ejercen en la probabilidad de ajuste formación-empleo en la incorporación inicial al mercado de trabajo en ambos sexos.

Comparar si se producen diferencias en la influencia de estas variables sobre el ajuste al trabajo actual-último en relación al empleo inicial.

Métodos

Datos y participantes

Para la presente investigación se han utilizado datos de la Encuesta de Inserción Laboral de los Titulados Universitarios 2014 (EILU), llevada a cabo por el Instituto Nacional de Estadística (INE, 2014) y enmarcada en la operación número 6652 del Plan Estadístico Nacional (2013-2016); última disponible hasta el momento. Esta tiene como objetivo proporcionar información sobre la situación laboral de los titulados en primer y segundo ciclo y graduados universitarios que finalizaron sus estudios en el curso 2009-2010. Los datos se terminaron de recoger en febrero de 2015 y se publicaron en julio de 2016.

La base de datos original comprende un total de 30,379 unidades. Eliminados de esta muestra aquellos casos no pertinentes a nuestro estudio (sujetos que no habían trabajado o que no responden a las preguntas relativas al ajuste laboral), nuestra muestra ha quedado configurada por un total de 19,272 individuos (60.4% mujeres y 39.6% hombres).

Variable

Se ha utilizado una medición subjetiva del desajuste. Así, para el caso del ajuste vertical se han considerado las respuestas dadas a la pregunta: Teniendo en cuenta tu trabajo, ¿Cuál crees que era el nivel de formación más apropiado para realizar ese trabajo? La pregunta se recoge dos veces en el cuestionario, una respecto al primer empleo posterior a su formación (preg. 61) y otra respecto al trabajo actual-último (preg. 81). A partir de las respuestas ofrecidas, se ha generado una nueva variable dicotómica con los valores 0 (Sobrecualificado), que recoge las categorías ‘formación profesional, bachillerato, EGB y otras’; y 1 (Ajustado), que recoge la categoría ‘título universitario’. Para conocer el ajuste horizontal, se ha utilizado la pregunta: Teniendo en cuenta tu trabajo, ¿cuál crees que es, o era, el área de estudio más apropiada para este trabajo? La pregunta aparece igualmente dos veces en el cuestionario, una relativa al primer empleo (preg. 62) y otra referente al empleo actual-último (preg. 82). A partir de las cuatro opciones de respuesta, se ha generado otra variable de carácter dicotómico con las siguientes categorías: 0 (No ajustado), que comprende las categorías originales, un área totalmente diferente, y ningún área en particular; y 1 (Ajustado), que comprende las categorías exclusivamente su propia área de estudios y su propia área o alguna relacionada.

Las variables educativas utilizadas como variables independientes o predictoras se han agrupado en 3 bloques. En primer lugar, el área de estudio que agrupa las distintas titulaciones en 5 categorías (Ciencias Sociales y Jurídicas, Humanidades, Ciencias, Ingenierías-Arquitectura y Ciencias de la Salud) de acuerdo a la clasificación que realiza el propio Instituto Nacional de Estadística. Un segundo bloque incorpora 3 variables relativas al diseño actual de las enseñanzas universitarias que están vinculadas de forma directa con la mejora de la empleabilidad de los titulados. Las dos primeras se refieren a la realización de prácticas académicas: curriculares y extracurriculares (García-Blanco & Cárdenas-Sempértegui, 2018). La tercera recoge la participación de los titulados en programas de movilidad internacional. El tercer bloque recoge 3 variables que utilizamos como indicadores proxy de las distintas capacidades o habilidades: la finalización de otros estudios universitarios y dos competencias características de la sociedad informacional actual como son el nivel de idiomas y el manejo de las nuevas tecnologías (TIC) (Rodríguez & Vieira, 2009). Consideramos relevante incluir este tipo de variables ya que las diferencias en habilidades justifican gran parte de las diferencias salariales que se derivan del desajuste (Mateos-Romero & Salinas-Jiménez, 2017). El mercado parece distinguir entre educación y cualificación.

Finalmente, se han incorporado al modelo las variables de control: edad y tiempo de búsqueda inicial de empleo.

Técnica de análisis y procedimiento

De acuerdo a los objetivos del estudio, se han realizado pruebas de contingencia para conocer la posible asociación entre el género de los titulados y los porcentajes de ajuste formación-empleo en ambos periodos. Posteriormente, se ha aplicado la técnica de la regresión logística binaria para conocer los factores que determinan la probabilidad de ajuste vertical y horizontal en hombres y mujeres en el primer empleo. Se ha replicado la estructura del análisis para el empleo actual-último. Es importante considerar que, en el caso del empleo actual-último, sólo forman parte de la muestra aquellos sujetos que han cambiado de empleo respecto al inicial.

La fórmula utilizada ha sido la siguiente:

Siendo:

$\beta$, cada uno de los coeficientes asociados a cada variable que permiten determinar la incidencia de la misma en la probabilidad de ajuste;

${\mathrm{\pi }}_i$, la probabilidad de desarrollar un empleo ajustado; y

1 - ${\mathrm{\pi }}_i$, la probabilidad de que el empleo no esté ajustado al nivel o área de estudio.

El estimador del parámetro ${\beta }_p$ es interpretado como la variación en el Logit (logaritmo neperiano de la odds-ratio) derivado de un cambio unitario en $x_p$. La odds-ratio es definida como la razón entre la probabilidad de ocurrencia de un fenómeno (en nuestro caso, el ajuste formación-empleo) en relación a la probabilidad de no ocurrencia del mismo.

El individuo de referencia utilizado para las comparaciones en cada una de las variables ha sido: titulado en C. Sociales y Jurídicas, que no ha realizado prácticas académicas, ni curriculares ni extracurriculares, ni participado en programas de movilidad internacional, sin otros estudios universitarios finalizados, con un bajo/nulo y básico nivel de idiomas y TIC, respectivamente y que tuvo un periodo inicial de desempleo no superior a 3 meses.

Resultados

Diferencias en la incidencia del ajuste según el género

La Figura 1 muestra que, tanto en el acceso al primer empleo como en el acceso al empleo actual-último, los hombres presentan cifras de ajuste, vertical y horizontal, ligeramente superiores. Para el caso del primer empleo, las pruebas de contingencia revelan diferencias significativas entre hombres y mujeres en el ajuste vertical (${\chi }^2$=18.773; p=0.000). Un 76.8% de los hombres obtuvo un primer empleo ajustado a su nivel formativo; este porcentaje es de un 74% en el caso de las mujeres. Las diferencias no son significativas para el caso del ajuste horizontal.

Figura 1
Trabajadores con un adecuado ajuste formaciónempleo según género
(*** p<0.000; **p<0.05)

Debemos advertir, respecto al ajuste en el empleo actual-último que, debido a que esta pregunta sólo es contestada por los trabajadores que han cambiado de empleo respecto al inicial, los porcentajes se encuentran subestimados al no incluirse los trabajadores ajustados que permanecen en el primer empleo. Encontramos diferencias significativas tanto en el ajuste vertical (${\chi }^2$=5,846; p=0.028) como en el ajuste horizontal (${\chi }^2$=7,796; p=0.005) con porcentajes superiores en el caso de los hombres en ambas modalidades.

Ajuste formación-empleo en el acceso al mercado laboral (1er empleo después de la graduación)

En la Tabla 2 se muestran los coeficientes de las estimaciones realizadas para determinar la influencia de las variables seleccionadas sobre la probabilidad de ajuste en el empleo inicial. Se han realizado 4 estimaciones, dos para cada modalidad de ajuste considerando, por separado, hombres y mujeres.

Los resultados muestran que no se producen diferencias en la influencia de la edad sobre el ajuste vertical. El signo negativo asociado al coeficiente de regresión en los individuos que tienen entre 30 y 34 años revela que, tanto hombres como mujeres, reducen significativamente la probabilidad de encontrar un empleo ajustado a su nivel formativo respecto a los menores de 30 años. Sí se presenta una divergencia en función del género en el caso del ajuste horizontal: el grupo de trabajadoras de mayor edad (35 años o más) incrementa su probabilidad de encontrar un trabajo ajustado a su área de estudio en más de un 50% respecto al grupo de trabajadoras menores de 30 años. No se observa una influencia de la edad en el caso de los hombres.

El área de estudio de la titulación que el egresado cursó se presenta como una variable muy influyente en el ajuste en ambos grupos, aunque, de forma general, la influencia es más determinante en el caso de las mujeres. Así, una mujer titulada en el área de C. de la Salud tiene casi 12 veces más de probabilidad de acceder a un primer empleo ajustado en nivel a su titulación que una mujer que se titule en el área de C. Sociales y Jurídicas. En el caso de los hombres esta probabilidad es solo seis veces superior. Las diferencias en la probabilidad de ajuste vertical en las tituladas en Ingenierías-Arquitectura y en Ciencias respecto a las tituladas en el área de C. Sociales y Jurídicas, son también mayores que las observadas para el caso de los hombres. En el ajuste horizontal se observa también una mayor influencia de esta variable en el caso de las mujeres con excepción de las titulaciones de Ingenierías-Arquitectura. Las diferencias entre hombres y mujeres, en términos de probabilidad de ajuste, es menor que en el caso del ajuste vertical.

No se presentan diferencias entre hombres y mujeres en la influencia que la realización de prácticas académicas, curriculares o extracurriculares, tiene en el ajuste. Este tipo de actividades no mejora la probabilidad de que se produzca una mejor adecuación formación-empleo, ni vertical ni horizontal, en ninguno de los dos casos. Tampoco se encuentran diferencias en la influencia que posee la participación en programas de movilidad internacional. El haber participado en este tipo de programas incrementa, aunque sólo en el caso del ajuste vertical, la probabilidad de una mejor adecuación formación-empleo en una proporción similar en ambos grupos.

La finalización de otros estudios universitarios sí influye de manera diferente en hombres y mujeres en la probabilidad de obtener un trabajo relacionado con sus estudios (ajuste horizontal). Sólo en el caso de las mujeres, la variable tiene poder predictivo. En el caso del ajuste vertical, aunque la influencia es significativa en ambos grupos, la influencia de la variable es mayor, también, el caso del género femenino.

Las mujeres que manifiestan poseer un alto nivel de idiomas mejoran su probabilidad de ajuste horizontal en un 52% frente a aquellas que poseen un nivel bajo o nulo. En el caso de los hombres, esta competencia no es determinante para esta modalidad de ajuste. En el análisis del ajuste vertical no se observan diferencias según el género de los titulados. La variable es influyente en ambos casos. También el manejo de las nuevas tecnologías influye de manera diferente en el ajuste formación-empleo entre hombres y mujeres. El manejo experto de estas herramientas incrementa, sólo en estas últimas, la probabilidad de obtener un primer empleo ajustado a su nivel formativo (ajuste vertical) respecto a aquellas con nivel básico. Esta competencia no influye en la probabilidad de ajuste horizontal en ninguno de los dos grupos.

Finalmente, se ha incluido en el modelo la variable relativa al periodo de desempleo inicial. Los resultados muestran que egresados que han tardado más tiempo en incorporarse al mercado laboral disminuyen su probabilidad de ajuste tanto relacionado con su nivel formativo como relacionado su área de estudios. El impacto del periodo de desempleo es mayor en el caso de los hombres para ambas modalidades.

Ajuste en el empleo actual-último

En este apartado, y desde un planteamiento similar al anterior, se analiza el poder predictivo de las variables educativas sobre el ajuste en el empleo actual-último, según el género de los titulados. El área de estudio presenta una influencia ligeramente superior en el caso de las mujeres. De nuevo, sólo en las titulaciones de Ingenierías-Arquitectura, y cuando se considera el ajuste horizontal, la variable es más determinante en los hombres. No obstante, las diferencias no son muy elevadas.

Las prácticas académicas de tipo curricular tampoco aparecen como influyentes en el ajuste laboral cuando analizamos el empleo actual-último. Lo mismo ocurre cuando observamos la posible influencia de las prácticas extracurriculares sobre el ajuste horizontal. Sin embargo, encontramos que, en el caso del ajuste vertical, las mujeres que realizaron prácticas de este tipo por un periodo inferior al trimestre disminuyen la probabilidad de encontrar un último empleo ajustado a su nivel formativo en casi un 22%. Esta influencia no se observa para el caso de los hombres. La participación en programas de movilidad internacional presenta una influencia similar en la probabilidad de ajuste en hombres y mujeres, en ambas modalidades.

La variable otros estudios universitarios finalizados presenta un comportamiento semejante al observado en el análisis anterior: los hombres y mujeres con otro título universitario aumentan significativamente su probabilidad de ajuste vertical. En el caso del ajuste horizontal, la variable sólo predice un mejor ajuste en el caso de las mujeres.

Se observan diferencias según el género en la influencia que las dos competencias informacionales incorporadas al modelo (nivel de idiomas y manejo de TIC) tienen sobre la probabilidad de ajuste. El nivel de idiomas es más determinante en el caso de las mujeres, pero sólo en el ajuste relacionado con su área de estudio. En el caso del manejo de nuevas tecnologías, la influencia varía según el tipo de ajuste. Para el ajuste vertical, el manejo experto de las nuevas tecnologías incrementa la probabilidad sólo en las mujeres. Aquellas que manifiestan poseer un nivel experto en esta competencia presentan un 30% más de probabilidad de que su empleo actual-último está ajustado a su nivel frente a aquellas cuyo nivel es básico. En el caso del ajuste horizontal, el patrón de influencia es distinto. Un manejo experto de estas herramientas mejora en casi un 20% la probabilidad de que el empleo actual-último está relacionado con el área de estudio sólo en el caso de los hombres. En las mujeres, esta variable no es determinante.

Los largos periodos iniciales de desempleo siguen afectando de forma negativa a la probabilidad de ajuste en el empleo actual-último en mayor medida en el caso de los hombres.

Discusión y Conclusiones

La investigación sobre el ajuste formación-empleo se ha centrado habitualmente en las consecuencias generales del mismo, siendo pocos los estudios que han incluido análisis diferenciados de sus determinantes según el género de los titulados. La realidad es que la relación de hombres y mujeres con el mercado laboral es, aun hoy en día, distinta (Mahuteau et al., 2015; Pedulla, 2016). En la presente investigación se han analizado las variables educativas asociadas al ajuste formación-empleo de forma diferenciada en hombres y mujeres. Se han investigado las dos modalidades de ajuste más comúnmente descritas en la literatura: el ajuste vertical y el ajuste horizontal.

En relación al primer objetivo, los resultados muestran porcentajes de ajuste ligeramente superiores en el caso de los hombres en todas las situaciones analizadas. Las diferencias, sin embargo, aunque estadísticamente significativas en algunos casos, no son amplias. Este resultado es coincidente con los distintos estudios revisados, los cuales reflejan escasas variaciones entre hombres y mujeres en las cifras de ajuste, sin un claro predominio de ninguno de los grupos (McGowan & Andrews, 2015; Montt, 2017; Nordin et al., 2010; Robst, 2007b; Salinas-Jiménez et al., 2013). Es una realidad, que cuando se analizan otros indicadores laborales tales como remuneración y tipo de contrato (Leuze & Strauß, 2016) o posibilidades de ascenso en la carrera profesional (Cebrián & Moreno, 2018), la disparidad es más visible. Por tanto, las escasas diferencias encontradas, cuando se analiza este indicador, ofrecen apoyo a la idea de que el desajuste puede ser producto, en muchas ocasiones, de decisiones personales y de que estas difieren entre hombres y mujeres.

Dando respuesta al segundo objetivo, se ha analizado la influencia que las variables educativas ejercen en la probabilidad de ajuste formación-empleo en la incorporación al mercado de trabajo considerando ambos sexos. El área de estudio, variable que la literatura ha revelado como muy consistente en la predicción del desajuste (Acosta-Ballesteros et al., 2018; Mahuteau et al., 2015; Montt, 2017; Rodríguez et al., 2018; Verhaest et al., 2017) presenta, de forma general, un mayor poder predictivo en el grupo de mujeres. La diferencia es especialmente visible en las titulaciones de Ciencias de la Salud. La incidencia del desempleo en esta área, donde, de forma generalizada, encontramos una mayor presencia de mujeres (Barone & Assirelli, 2019; Michavila et al., 2016), es menor. Esto reduce el riesgo de desajuste involuntario. Estos resultados apoyan la idea de que los motivos relacionados con aspectos como el cuidado (Skatova & Ferguson, 2014) que afectan a las decisiones laborales son más relevantes en el caso de las mujeres.

No hay diferencias entre hombres y mujeres en la influencia que ejercen en el ajuste ninguna de las actuaciones de mejora de la empleabilidad que desarrolla la universidad y que han sido consideradas en el estudio: las practicas académicas curriculares y extracurriculares y la participación en programas de movilidad. Las prácticas profesionales no guardan relación significativa con el ajuste. La escasa relación de estas actividades con el ajuste ha sido constatada por Albert, Davia & Legazpe (2018). En este sentido, reseñamos que el reciente estudio de Ferrández-Berrueco y Sánchez-Tarazaga (2019) ha puesto de manifiesto alguna de las carencias de estas actividades, tanto desde la perspectiva de la universidad como desde la perspectiva de las empresas. La movilidad internacional sí ha demostrado tener una mayor relación con el ajuste (Di Paolo & Ramos, 2018) aunque su efecto señalizador en el mercado laboral es común, según los datos la presente investigación, para hombres y mujeres.

Al igual que ocurría en el caso de las áreas de estudio, las tres variables utilizadas como proxy de las posibles variaciones en habilidades y competencias: la finalización de otros estudios universitarios, el nivel de idiomas y el manejo de las nuevas tecnologías, ejercen, de forma general, una mayor influencia sobre la probabilidad de ajuste en el caso de las mujeres. Por un lado, el mercado parece interpretar de forma distinta estas señales según el género del trabajador (Pedulla, 2016). Este complemento competencial contribuye a reducir los estereotipos de género aún presentes en el sector productivo. Por otro lado, los condicionantes de tipo familiar, más presentes en el caso de las mujeres (Bender & Roche, 2013; Cebrián & Moreno, 2018; European Institute for Gender Equality, 2017; Robst, 2007b), originan limitaciones en la inserción y trayectoria laboral al provocar que los individuos tengan que moverse en mercados laborales más restringidos desde el punto de vista geográfico. Entendemos que el valor añadido que producen estos complementos formativos como señales para el mercado de trabajo que generan condiciones de partida más favorables, en situaciones altamente competitivas, es superior en el caso de las mujeres.

Por último, hemos observado que los periodos prolongados de desempleo provocan un mayor riesgo de desajuste en el caso de los hombres. Desde el punto de vista de la demanda, interpretamos este hecho como una consecuencia de la división sexual del trabajo, aún vigente. Los hombres asumen una mayor necesidad de acceder al mercado laboral (Dibeh et al., 2019; Pedulla, 2016). Por tanto, cuando el periodo de desempleo inicial se prolonga, estos deciden aceptar, más frecuentemente que las mujeres, trabajos desajustados como alternativa al desempleo.

En el tercer objetivo, se ha descrito la relación de estas variables con el ajuste en el trabajo actual-último en relación a lo que ocurría en el empleo inicial. El acceso inicial al mercado laboral en un empleo desajustado a la formación reduce las posibilidades de ajuste unos años después (Acosta-Ballesteros et al., 2018). El presente estudio ha constatado, además, que el patrón de influencia de las variables educativas sobre este fenómeno es similar al encontrado en la primera incorporación al mercado de trabajo. Las variables analizadas no ejercen un efecto corrector sobre el desajuste en hombres y mujeres a lo largo de su trayectoria laboral.

De forma específica, se observa que la mayor influencia que ejerce el área de estudio en el caso de las mujeres se mantiene en este segundo análisis. Aparece, como resultado significativo y un tanto sorprendente, un mayor riesgo de desajuste vertical asociado a la realización de prácticas extracurriculares en las mujeres. No podemos ofrecer una interpretación plausible a este hecho. El patrón de influencia de las variables: finalización de otros estudios universitarios, nivel de idiomas y manejo de nuevas tecnologías es similar al encontrado en el análisis del primer empleo. En los casos donde aparecen diferencias entre hombres y mujeres, la influencia de la variable es mayor en este último grupo. Bien sea por razones debidas a la demanda, bien sea por razones debidas a la oferta, este ‘plus competencial’, no solamente facilita en las mujeres la incorporación al mercado de trabajo en un empleo ajustado (Pedulla, 2016), sino que aumenta las probabilidades de que esta adecuación se mantenga en la posterior trayectoria laboral.

En síntesis, la presente investigación ha puesto de manifiesto que se producen diferencias entre hombres y mujeres en las variables asociadas al ajuste o adecuación formación-empleo. Las variables educativas estudiadas son, en general, más decisivas en el caso de las mujeres. Cuando se consideran otros indicadores objetivos, las mujeres se encuentran en una situación de desventaja. Sin embargo, cuando se consideran las cifras de incidencia del ajuste, aparecen escasas diferencias entre ambos grupos. Tomados en conjunto, estos datos apoyan la idea de que el desajuste es, en muchos casos, producto de una decisión voluntaria que toman los propios titulados. Encontramos apoyo complementario a esta conclusión en el hecho de que se produce una mayor presencia de diferencias en el caso del ajuste horizontal, modalidad en la cual las razones relacionadas con decisiones personales son más habituales (Robst, 2007b). La menor influencia de las variables educativas en el caso de los hombres puede explicarse sobre la base de las distintas motivaciones que subyacen a la decisión de elegir un trabajo desajustado a la formación. Frente a razones relacionadas con obligaciones familiares (Castellano & Rocca, 2018; Heikkilä et al., 2016; Khoudja & Fleischmann, 2018), e incluso mayores expectativas de desarrollar tareas profesionales ajustadas a las competencias adquiridas (Pérez-Carbonell & Ramos Santana, 2015), las razones orientadas a la mejora en la carrera profesional parecen ser más frecuentes en el caso de los hombres.

Es, además, en la formación complementaria (posesión de otro título universitario y manejo de idiomas y TIC) donde se producen las diferencias más relevantes. Por un lado, consideramos que el mercado laboral valora de forma diferente estas competencias adicionales según el género del trabajador. Las mujeres se mueven en mercados de trabajo más restrictivos, especialmente desde el punto de vista geográfico. En estas situaciones de mayor competitividad, el valor añadido de esta formación adicional parece ser más alto.

La principal limitación del presente estudio es la falta de información sobre otras variables educativas, como puede ser la formación en competencias genéricas o variables relativas a la situación familiar. Tal y como señala Robst (2007b), no se pueden plantear hipótesis específicas sobre las diferencias de género en las consecuencias del desajuste porque estas pueden depender de las razones por las que se acepta tal situación. Es, por tanto, necesario avanzar en el análisis de estas variables que pueden afectar a las decisiones personales, controlando la heterogeneidad no observada. Al igual que ocurre en otras etapas, el contexto familiar debe ser una variable a considerar en el análisis de las decisiones educativas que toman los individuos (González-Rodríguez, Vieira & Vidal, 2019). El desajuste formación-empleo, en cualquier caso, debe ser analizado como un fenómeno multidimensional.

Referencias

Acosta-Ballesteros, J., Osorno-del Rosal, M.P. & Rodríguez-Rodríguez, O.M. (2018). Overeducation of Young Workers in Spain: How Much Does the First Job Matter? Social Indicators Research. Social Indicators Research, 138, 109–139. http://doi.org/10.1007/s11205-017-1643-z

Albert, C., Davia, M.A. & Legazpe, N. (2018). Experiencia laboral durante los estudios y desajuste educativo en el primer empleo en los graduados universitarios españoles. Cuadernos económicos de ICE, 95, 189-208. http://doi.org/10.32796/cice.2018.95.6647

Badillo-Amador, M. L., López-Nicolás, A. & Vila, L. (2012). The consequences on job satisfaction of job–worker educational and skill mismatches in the Spanish labour market: a panel analysis. Applied Economics Letters, 19(4), 319-324. http://doi.org/10.1080/13504851.2011.576999

Barone, C. & Assirelli, G. (2019). Gender segregation in higher education: an empirical test of seven explanations. Higher Education, http://doi.org/10.1007/s10734-019-00396-2

Béduwé, C. & Giret, J-F. (2011). Mismatch of vocational graduates: What penalty on French labour market? Journal of Vocational Behavior, 78(1), 68-79. http://doi.org/10.1016/j.jvb.2010.09.003

Bender, K. & Roche, K. (2013). Educational mismatch and self-employment. Economics of Education Review, 34, 85-95. http://doi.org/10.1016/j.econedurev.2013.01.010

Castellano, R. & Rocca, A. (2018). Gender disparities in European labour markets: A comparison of conditions for men and women in paid employment. International Labour Review, 157(4), 589-608. http://doi.org/10.1111/ilr.12122

Cebrián, I. & Moreno, J. (2018). Desigualdades de género en el mercado laboral. Panorama social, 27, 47-63.

Cedefop (2015). Skills, qualifications and jobs in the EU: the making of a perfect match? Evidence from Cedefop’s European skills and jobs survey. Luxembourg: Publications Office. Cedefop reference series; Nº 103. http://doi.org/10.2801/606129

Dibeh, G. Fakih, A. & Marrouch, W. (2019). Employment and skill mismatch among youth in Lebanon. International Journal of Manpower, 40(8), 1438-1457. http://doi.org/10.1108/IJM-02-2018-0073

Di Paolo, A. & Ramos, R. (2018). El efecto de la movilidad durante los estudios sobre el desajuste educativo de los graduados recientes. Evidencia a partir de la encuesta de inserción laboral de los titulados y tituladas de las universidades catalanas. Cuadernos Económicos del ICE, nº 95, 209-235

Dolado, J., Jansen, M., Felgueroso, F., Fuentes, A. & Wölfl, A. (2013). Youth labour market performance in Spain and its determinants: A micro level perspective. OECD Economics Department Working Papers, 1039. OECD Publishing. http://doi.org/10.1787/18151973

Erdsiek, D. (2016), Overqualification of graduates: assessing the role of family background. Journal for Labour Market Research, 49, 253–268. http://doi.org/10.1007/s12651-016-0208-y

European Institute for Gender Equality. (2017). Gender Equality Index 2017. Measuring gender equality in the European Union 2005-2015.https://eige.europa.eu/publications/gender-equality-index-2017-measuring-gender-equality-european-union-2005-2015-report

European Parliament. (2015). Labour Market Shortages in the European Union: Study for the EMPL Committee. Brussels: Directorate General for Internal Policies, Policy Department A. Economic and Scientific Policy. IP/A/EMP/ST/2013-06. http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2015/542202/IPOL_STU%282015%29542202_EN.pdf

Fabbris, L. & Scioni, M. (2018). Salary Acceptability and Substitution Factors for Graduates’ Employment. Italian Journal of Sociology of Education, 10(3), 220-244. http://doi.org/10.14658/pupj-ijse-2018-3-11

Ferrández-Berrueco, R. & Sánchez-Tarazaga, L. (2019). Las prácticas externas desde la perspectiva de las entidades colaboradoras. RELIEVE, 25(1), 1-13. http://doi.org/10.7203/relieve.25.1.13189

Flisi, S., Goglio, V., Meroni, E., Rodrigues, M. & Vera-Toscano, E. (2014). Occupational mismatch in Europe: Understanding Overeducation and Overskilling for Policy Making. JRC Science and Policy reports, European Commission, Luxemburg. http://doi.org/10.2788/61733

García-Mainar, I., García-Martín, G. & Montuenga, V. (2015). Over-education and gender occupational differences in Spain. Social Indicators Research, 124, 807–833. http://doi.org/10.1007/s11205-014-0811-7

García-Blanco, M. & Cárdenas-Sempértegui, E.B. (2018). La inserción laboral en la Educación Superior. La perspectiva latinoamericana. Educación XX1, 21(2), 323-347. http://doi.org/10.5944/educXX1.16209

González-Rodríguez, D., Vieira, M.J. & Vidal, J. (2019). Factors that influence early school leaving: a comprehensive model. Educational Research, 61(2), 214–230. http://doi.org/10.1080/00131881.2019.1596034

Heikkilä, T., Hyppölä, H., Vänskä, J., Halila, H., Kujala, S., Virjo, I., Sumanen, M., Kosunen, E. & Mattila, K. (2016) What predicts doctors’ satisfaction with their chosen medical specialty? A Finnish national study. BMC Medical Education 16(1), 1-9. http://doi.org/10.1186/s12909-016-0643-z

Herrera, D. (2017). Empleabilidad versus sobrecualificación. Desajuste entre formación y empleo en las trayectorias laborales de los jóvenes titulados en España. Sociología del trabajo, 89, 29-52.

Hur, H., Maurer, J.A. & Hawley, J. (2019) The role of education, occupational match on job satisfaction in the behavioral and social science workforce. Human Resource Development Quarterly, 30(3), 407-435. http://doi.org/10.1002/hrdq.21343

INE (2014). Encuesta de Inserción Laboral de los Titulados Universitarios. http://www.ine.es/dyngs/INEbase/es/operacion.htm?c=Estadistica_C&cid=1254736176991&menu=ultiDatos&idp=1254735976597

ILO (2014). Skills mismatch in Europe. Geneva: Department of Statistics. http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/publication/wcms_315623.pdf

Iriondo, I. & Pérez-Amaral, T. (2016). The effect of educational mismatch on wages in Europe. Journal of Policy Modeling, 38, 304–323. http://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2015.12.008

Khoudja, Y. & Fleischmann, F. (2018). Gender Ideology and Women's Labor Market Transitions Within Couples in the Netherlands: Gender Ideology and Women's Labor Market Transitions. Journal of Marriage and Family, 80(5), 1087 -1106. http://doi.org/10.1111/jomf.12510

Leuze, K. & Strauß, S. (2016). Why do occupations dominated by women pay less? How ‘female-typical’ work tasks and working-time arrangements affect the gender wage gap among higher education graduates. Work, Employment & Society, 30(5), 802-820. http://doi.org/10.1177/0950017015624402

Mahuteau, S., Mavromaras, K., Sloane, P. & Wei, Z. (2015) Horizontal and vertical educational mismatch and wages. NILS working paper series 216 /2015. http://www.flinders.edu.au/sabs/nils/publications/working-papers/horizontal-and-vertical-educational-mismatch-and-wages.cfm

Mateos, L. (2018). El fenómeno de la sobreeducación entre los jóvenes españoles. Cuadernos de Investigación en Juventud. 5, 24-36. http://doi.org/10.22400/cij.5.e024

Mateos-Romero, L., Murillo-Huertas, I. & Salinas-Jiménez, M. (2017). Wage effects of cognitive skills an educational mismatch in Europe. Journal of Policy Modeling 39, 909–927. http://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2017.08.001

Mateos-Romero, L. & Salinas-Jiménez, M. (2017). Skills heterogeneity among graduate workers: Real and apparent overeducation in the Spanish labour market. Social Indicators Research, 132, 1247-1264. http://doi.org/10.1007/s11205-016-1338-x

McGowan, M. & Andrews, D. (2015). Skill mismatch and public policy in OECD countries. OECD Economics Department Working Papers, Nº. 1210. OECD Publishing. http://doi.org/10.1787/5js1pzw9lnwk-en

Michavila, F., Martínez, J. M., Martín-González, M., García-Peñalvo, F. J. & Cruz-Benito, J. (2016).Barómetro de Empleabilidad y Empleo de los Universitarios en España, 2015 (Primer informe de resultados). Madrid: Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios. http://catedraunesco.es/repositorio/2016/Informe_Bar%C3%B3metro_OEEU_2015.pdf

Montt, G. (2017). Field-of-study mismatch and overqualification: labour market correlates and their wage penalty. IZA Journal of Labor Economics, 6:2, 1-20. http://doi.org/10.1186/s40172-016-0052-x

Nordin, M., Persson, I. & Rooth, D-O. (2010). Education-job Mismatch: Is There an Income penalty? Economics of Education Review, 29, 1047-1059. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2010.05.005

Observatorio Social de “la Caixa” (2019). Necesidades sociales en España. Mercado de trabajo. Junio de 2019. Informe 02. https://observatoriosociallacaixa.org/mercado-trabajo

Pedulla, S. (2016). Penalized or Protected? Gender and the Consequences of Nonstandard and Mismatched Employment Histories. American Sociological Review, 81(2), 262–289. http://doi.org/10.1177/0003122416630982

Pérez-Carbonell, A. & Ramos Santana, G. (2015). Preferencias de los y las estudiantes universitarias sobre el empleo desde una perspectiva de género. Revista Complutense de Educación, 26(3), 721-739. http://doi.org/10.5209/rev_RCED.2015.v26.n3.44804

Robst, J. (2007a). Education and job match: the relatedness of college major and work. Economics of Education Review, 26, 397–407. http://doi.org/10.1016/j.econedurev.2006.08.003

Robst, J. (2007b). Education, college major, and job match: gender differences in reasons for mismatch. Education Economics, 15, 159–175. http://doi.org/10.1080/09645290701263070

Rodríguez, A. (2014). El ajuste entre formación y empleo de los universitarios en España. Incidencia Rodríguez de factores educativos y familiares en el ajuste laboral de tipo horizontal. Publicia.

Rodríguez, A., Vidal, J. & Vieira, M-J. (2018). Un análisis de la empleabilidad de los universitarios en España a través del ajuste horizontal. Revista de Educación, 384, 229-254. http://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2019-384-411

Rodríguez, A. & Vieira, M-J. (2009). La formación en competencias en la universidad: un estudio empírico sobre su tipología. Revista de Investigación Educativa, 27(1), 27-47. http://revistas.um.es/rie/article/view/94261

Salinas-Jiménez, M., Rahona-López, M. & Murillo-Huertas, I. (2013). Gender wage differentials and educational mismatch: an application to the Spanish case. Applied Economics, 45(30), 4226-4235, http://doi.org/10.1080/00036846.2013.781260

Shevchuk, A., Strebkov, D. & Davis, S. (2015). Educational mismatch, gender, and satisfaction in self-employment: The case of Russian-language internet freelancers. Research in Social Stratification and Mobility, 40, 16–28. http://doi.org/10.1016/j.rssm.2015.02.004

Skatova, A. & Ferguson, E. (2014) Why do different people choose different university degrees? Motivation and the choice of degree. Front Psychol, 5:1244, 1-15. http://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01244

Somers, M., Cabus, S., Groot, W. & Maassen van den Brink, H. (2016). Horizontal Mismatch between Employment and the Field of Education: Evidence from a Systematic Literature Review. Tier working paper series. Tier WP16/02

Teichler, U. (2007). Does Higher Education Matter? Lessons from a Comparative Graduate Survey. European Journal of Education, 42(1), 11-34. https://doi.org/10.1111/j.1465-3435.2007.00287.x

Verhaest, D., Sellami, S. & van der Velden, R. (2017). Desajuste de calificación horizontal y vertical según los países y las carreras estudiadas. Revista Internacional del Trabajo. 136(1), 1-23. http://doi.org/10.1111/ilrs.1204

Notas de autor

arode@unileon.es

Información adicional

Cómo referenciar este artículo: Rodríguez-Esteban, A., & Vidal, J. (2020). Influencia de factores de tipo educativo en el ajuste formación-empleo en hombres y mujeres. RELIEVE, 26(1), art. 3. doi: http://doi.org/10.7203/relieve.26.1.16499

Enlace alternativo

https://ojs.uv.es/index.php/RELIEVE/article/view/16499/15642 (pdf)