Relación entre la desigualdad salarial y producción científica: estudio de caso de 14 universidades públicas autónomas mexicanas: Relationship between wage inequality and scientific production: Case study of 14 Mexican autonomous public universities

Diana Donají Del Callejo Canal; Margarita Edith Canal-Martínez; Edgar Juan Saucedo-Acosta; Irma del Carmen Guerra-Osorno; Mayra Gladis De-Jesús-Bello

doi:10.29105/ensayos42.2-4

Authors

Diana Donají Del Callejo Canal Universidad Veracruzana https://orcid.org/0000-0003-4753-6577
Margarita Edith Canal-Martínez Universidad Veracruzana https://orcid.org/0000-0002-1258-5902
Edgar Juan Saucedo-Acosta Universidad Veracruzana https://orcid.org/0000-0002-0373-7804
Irma del Carmen Guerra-Osorno Universidad Veracruzana https://orcid.org/0000-0002-9250-6855
Mayra Gladis De-Jesús-Bello Becaria CONACYT para colaboración con académico SIN-1

DOI:

https://doi.org/10.29105/ensayos42.2-4

Keywords:

Wage inequality, scientific production, technical efficiency, autonomous public universities

Abstract

Aim: To estimate the relationship of wage inequality (SD) in the scientific production (PC) of teachers in 14 autonomous public universities in Mexico for 2018. Methodology: Measures of inequality were calculated; an exponential model and the use of data envelopment analysis (DEA). Results: A significant dispersion is shown in the wage of university’s teachers, which inversely impacts scientific production and university technical efficiency. Limitations: Lack of data availability, so only one year was produced to estimate the relationship between SD and PC and 14 universities were considered. Originality: Quantitative data on the effects of wage inequality on scientific production within the analyzed universities is presented for the first time in Mexico. Conclusions: Wage inequality has a negative and significant effect on the production of scientific articles in the universities studied.

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Author Biographies

Diana Donají Del Callejo Canal, Universidad Veracruzana

Doctora en Educación por la Universidad La Salle de Costa Rica y la Universidad Veracruzana. Maestra en Estadística aplicada por el Instituto Tecnológico de Monterrey (ITESM). Licenciada en Estadística por la Universidad Veracruzana (UV). Investigadora del Instituto de Investigaciones y Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad Veracruzana (IIESES-UV); Investigador Nacional SNI Nivel 1 (2023-2027); Perfil PRODEP (desde 2007 a la fecha); Coordinadora del CA SIGMA (PRODEP); Coordinadora del Laboratorio de Investigación en Estadística y Ciencia de Datos (LIECD); Coordinadora de la Línea de Investigación y Generación del Conocimiento (LGAC): "Estadística aplicada a la Investigación Multi e Interdisciplinaria; Coordinadora del Proyectos de investigación; Docente de Licenciatura y Doctorado; Autora y Coautora de diversos libros y artículos, ponencias nacionales e internacionales; Directora y Co-directora de tesis de licenciatura y posgrado. Tutora de trayectoria estudiantil y posgrado; Miembro regular de la Red Temática Conacyt del Programa Nacional de Investigación en Rendición de Cuentas y Combate a la Corrupción (Comunidad PIRC-RRC), desde 2020. ORCID: 0000-0003-4753-6577.

Margarita Edith Canal-Martínez, Universidad Veracruzana

Doctora en Educación por la Universidad La Salle de Costa Rica y la Universidad Veracruzana; Mtra. en Desarrollo Regional y Licenciada en Estadística por la Universidad Veracruzana; Investigadora del Instituto de Investigaciones y Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad Veracruzana (IIESES-UV). Directora del IIESES (2012-2016); Candidata SNI (2021-2024); Perfil Prodep (desde 2004 a la fecha); Coordinadora del Doctorado en Educación de la Universidad La Salle de San José de Costa Rica (2005-2012); Coordinadora de la actualización del Plan de estudios de la Maestría en Desarrollo Regional (2004-2005); Sus investigaciones y proyectos versan sobre la Línea de Investigación Institucional (LII) y Línea de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC): Estadística aplicada a la investigación inter y multidisciplinaria: Docente en diversas experiencias educativas de licenciatura y posgrado; Autora y Coautora de diversos libros y artículos, ponencias nacionales e internacionales; Co-directora de tesis de licenciatura; Directora y co-directora de tesis de posgrado. Tutora de trayectoria estudiantil y tutora en posgrado. Miembro regular de la Red Temática Conacyt del Programa Nacional de Investigación en Rendición de Cuentas y Combate a la Corrupción (Comunidad PIRC-RRC), desde 2020. ORCID: 0000-0002-1258-5902.

Edgar Juan Saucedo-Acosta, Universidad Veracruzana

Doctor en Relaciones Internacionales e Integración Europea por la Universidad Autónoma de Barcelona. Maestro en Economía Aplicada por el Colegio de la Frontera Norte y Licenciado en Economía por la Universidad Veracruzana, además de otras maestrías y especialidades relacionadas con el área en el Instituto Tecnológico Autónomo de México y la Universidad Autónoma de Barcelona. Investigador del Instituto de Investigaciones y Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad Veracruzana (IIESES-UV) y docente de economía del comportamiento, economía política, variedades del capitalismo y crecimiento económico. Investigador Nacional SNI Nivel 1 (desde 2011 a la fecha); Perfil PRODEP (desde 2010 a la fecha). Ha escrito en revistas de alto impacto, árbitro de varios journals, director de tesis doctorales y profesor invitado en distintas universidades. ORCID: 0000-0002-0373-7804.

Irma del Carmen Guerra-Osorno, Universidad Veracruzana

Doctora en Políticas Públicas por el Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE). Maestra en Administración Pública por el Instituto de Administración Pública de Veracruz (IAP). Especialista en Métodos Estadísticos por la Universidad Veracruzana (UV). Licenciada en Economía por la Universidad Veracruzana (UV). Candidata SNI (2020-2024); Primer lugar en el Segundo Concurso de Ensayo Universitario, en la categoría de Posgrado, organizado por el Instituto Nacional de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales (2017). Técnico Académico en el Instituto de Investigaciones y Estudios Superiores Económicos y Sociales de la Universidad Veracruzana (IIESES-UV). Docente de Licenciatura y Doctorado Autora y Coautora de diversos libros y artículos, ponencias nacionales e internacionales; Colaboradora y coordinadora de proyectos de investigación relacionados con trasparencia y rendición de cuentas. Directora de tesis de licenciatura. Miembro regular de la Red Temática Conacyt del Programa Nacional de Investigación en Rendición de Cuentas y Combate a la Corrupción (Comunidad PIRC-RRC), desde 2020. ORCID: 0000-0002-9250-6855.

Mayra Gladis De-Jesús-Bello, Becaria CONACYT para colaboración con académico SIN-1

Licenciada en Ciencias y Técnicas Estadísticas de la facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana, trabajo recepcional en la modalidad de Práctico-Educativo, “Paralelización en R con aplicaciones Bootstrap”, Becaria del CONACYT abril 2019 a diciembre 2020. Actualmente labora como Jefa del Departamento de Programación y Evaluación en Servicios de Salud de Veracruz.

References

Aiyar, S. & C. Ebeke (2019). Inequality of Opportunity, Inequality of Income and Economic Growth, IMF, Working Paper No. 19/34. Recuperado de https://ssrn.com/abstract=3367419 DOI: https://doi.org/10.5089/9781484396988.001

Allison, P. D. & J. A. Stewart (1974). Productivity Differences Among Scientists: Evidence for Accumulative Advantage. American Sociological Review, 39 (4), 596-606. Published by: American Sociological Association Stable. Recuperado de https://www.jstor.org/stable/2094424 DOI: https://doi.org/10.2307/2094424

Al-Shagea, A.S. and A. H. Battal (2013). Evaluating the efficiency of faculties in Qassim University using data envelopment analysis. Journal of business administration and education, V. 4, No.2, p.132-138. Recuperado de http://infinitypress.info/index.php/jbae/article/view/427

Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES) (2018). Anuarios estadísticos de educación superior, ciclo escolar 2018-2019. Recuperado de http://www.anuies.mx/informacion-y-servicios/informacion-estadistica-de-educacion-superior/anuario-estadistico-de-educacion-superior

Banerjee, A. & E. Duflo (2003). Inequality and Growth: What Can the Data Say? Journal of Economic Growth, 8(3), 267–299. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1026205114860 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1026205114860

Besstremyannaya, G. & J. Simm (2015). Robust non-parametric estimation of cost efficiency with an application to banking industry, Working paper. Center for Economic and Financial Research at Economic School (CEFIR). Recuperado de https://www.nes.ru/files/Preprints-resh/WP217.pdf.

Bogetoft, P. y L. Otto (2011). Bechmarking wuth DEA, SFA and R. International Series in Operation Research Management Science. New York: Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7961-2_1 DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7961-2

Cárdenas, M. y Arancibia, M. (2014). Potencia estadística y cálculo del tamaño del efecto en g*power: Complementos a las pruebas de significación estadística y su aplicación en psicología. Salud & Sociedad, 5(2),210-224. Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=439742475006S DOI: https://doi.org/10.22199/S07187475.2014.0002.00006

Castelló-Climent, A. J. (2010). Inequality and growth in advanced economies: an empirical investigation. Journal of Economic Inequality, 8(3), 293-321. DOI: https://doi.org/10.1007/s10888-010-9133-4 DOI: https://doi.org/10.1007/s10888-010-9133-4

Chancel, L., Piketty, T., Saez, E., & Zucman, G. (Eds.). (2022). World inequality report 2022. Harvard University Press. DOI: https://doi.org/10.4159/9780674276598

Cingano, F. (2014). Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth, OECD Social, Employment and Migration, Working Papers, No. 163, OECD Publishing, Paris. DOI: https://doi.org/10.1787/5jxrjncwxv6j-en DOI: https://doi.org/10.1787/5jxrjncwxv6j-en

Cobham, A. L. Schlogl & A. Sumner (2015). Inequality and the Tails: The Palma Proposition and Ratio Revisited, Department of Economic and Social Affairs, DESA Working Paper No. 143 ST/ESA/2015/DWP/143, 1-18. Recuperado de https://www.un.org/esa/desa/papers/2015/wp143_2015.pdf

Conacyt (2019). Padrón Nacional de Posgrados de Calidad. Recuperado de http://svrtmp.main.conacyt.mx/ConsultasPNPC/datos-abiertos-pnpc.php

De Ferranti, D. M. (Ed.). (2004). Inequality in Latin America: breaking with history?. World Bank Publications. DOI: https://doi.org/10.1596/0-8213-5665-8

Dundar, H. & D.R. Lewis (1998). Determinants of Research Productivity in Higher Education. Research in higher education, 39(6), 607-631. URL: DOI: https://doi.org/10.1023/A:1018705823763

https://link.springer.com/article/10.1023/A:1018705823763

Gasparini, L., & Lustig, N. (2011). The rise and fall of income inequality in Latin America, en José Antonio Ocampo, and Jaime Ros (eds), The Oxford Handbook of Latin American Economics. DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199571048.013.0027 DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199571048.013.0027

Gonzalez-Brambilia, C. & F. Veloso (2007). The Determinants of Research Productivity: A Study of Mexican Researchers. URL: http://repository.cmu.edu/epp DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2007.03.005

Gordillo-Salazar, J., Sánchez-Torres, Y., Terrones-Cordero, A., & Cruz-Cruz, M. (2020). La productividad académica en las instituciones de educación superior en México: de la teoría a la práctica. Propósitos y Representaciones, 8(3), e441. DOI: http://dx.doi.org/10.20511/pyr2020.v8n3.441 DOI: https://doi.org/10.20511/pyr2020.v8n3.441

Halffman, W. & L. Leydesdorff (2010). Is Inequality Among Universities Increasing? Gini Coefficients and the Elusive Rise of Elite Universities. Minerva 48, 55–72. DOI: https://doi.org/10.1007/s11024-010-9141-3https://link.springer.com/article/10.1007/s11024-010-9141-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s11024-010-9141-3

Hua, Choi & Shi (2021). Advantage regression methods. Recuperado de https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/

Leal y Pérez (2013). El uso de la metodología DEA (Data Envelopment Analysis) para la evaluación del impacto de las TIC en la productividad del sector hotelero. Via Tourism Review. No. 3. https://doi.org/10.4000/viatourism.996 DOI: https://doi.org/10.4000/viatourism.996

Méndez Sayago, J. A. & L. Vera Azaf (2015). Salarios, incentivos y producción intelectual docente en la universidad pública en Colombia. Apuntes del CENES, 34(60), 95-130. URL: http://www.scielo.org.co/pdf/cenes/v34n60/v34n60a04.pdf DOI: https://doi.org/10.19053/22565779.3281

Metters, R., Frei, F. & Vargas, V. (1999). Measurement of multiple sites in service firms with Data Envelopment Analysis. Production and operations management, V.8, No. 3, p. 264-281. https://faculty.kfupm.edu.sa/MGM/tagi/ijop.1999.8.3.pdf DOI: https://doi.org/10.1111/j.1937-5956.1999.tb00308.x

Naciones Unidas (2015). Inequiality measure. Development Issues No. 2. Department of Eonomic and Social Affairs. Economic Analysis. Development Stratgies & Policies, Development Issues Series. URL: https://www.un.org/development/desa/dpad/publication/no-2-inequality-measurement/

Navarro, Gómez y Torres (2016). Las universidades en México: una medida de su eficiencia a través del análisis de la envolvente de datos con Bootstrap. Recuperado de https://www.scielo.org.mx/pdf/au/v26n6/2007-9621-au-26-06-00060.pdf DOI: https://doi.org/10.15174/au.2016.911

Ostry J., A. Berg & C. Tsangarides (2014). Redistribution, Inequality, and Growth, Staff Discussion Note 14/2, IMF. URL: https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion Notes/Issues/2016/12/31/Redistribution-Inequality-and-Growth-41291 DOI: https://doi.org/10.5089/9781484352076.006

Plataforma Nacional de Transparencia (PNT) (2019). Salarios de los profesores universitarios de las universidades autónomas estatales. URL: https://www.plataformadetransparencia.org.mx/web/guest/inicio

Quesada, J. y Figuerola, J. (2010). Potencia de una prueba estadística: aplicación e interpretación en ecología del comportamiento. Boletín de la Sociedad Española de Etología ISSN 1135-6588, No. 22 págs. 19-37.

R Core Team (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Recuperado de https://www.R-project.org/.

Reyes Fong, T., Nande Vázquez, E., & Hernández Ruiz, L. (2020). Factores determinantes de la productividad en las universidades públicas mexicanas. Revista LIDER, 22(36), 89-103. DOI: http://dx.doi.org/10.32735/S0719-52652020364 DOI: https://doi.org/10.32735/S0719-52652020364

Rojas, M., H. Angulo y I. Velázquez (2000). Rentabilidad de la Inversión en Capital Humano en México, (Vol. IX). México: Economía Mexicana, Nueva Época.

Roth, Garrett M. and McAndrew, William P. (2018). To each according to their ability? Academic ranking and salary inequality across public colleges and universities. [¿A cada uno según su capacidad? Clasificación académica y desigualdad salarial en colegios y universidades públicas]. APPLIED ECONOMICS LETTERS, VOL. 25, NO. 1, 34–37. DOI: https://doi.org/10.1080/13504851.2017.1290783 DOI: https://doi.org/10.1080/13504851.2017.1290783

Sagarra, M., C. Mar-Molinero & T. Agasisti (2017). Exploring the efficiency of Mexican universities: Integrating data envelopment analysis and multidimensional scaling. Omega, 67, 123–133. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305048316301530 DOI: https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.04.006

Schneider, B. (2009). Hierarchical Market Economies and Varieties of Capitalism in Latin America. Journal of Latin American Studies, 41(3), 553-575. Published online by Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/S0022216X09990186 DOI: https://doi.org/10.1017/S0022216X09990186

SCIMAGO (2020). Scimago Journal & Country Rank. URL: https://www.scimagojr.com/

Secretaría de Educación Pública (SEP) (2017). Segundo Trimestre 2017. 511 Universidades Autónomas Estatales. URL:

https://www.sep.gob.mx/es/sep1/511_Universidades_Autonomas__Estatales

Simm, J. & G. Besstremyannaya (2016). rDEA: Robust Data Envelopment Analysis (DEA) for R. R. Package version 1.2-5. URL: https://CRAN.R-project.org/package=rDEA

Stiglitz, J. (2012). The Price Of Inequality: How today’s divided society endangers our future. New York: W. W. Norton & Company.

Tang, C. F. (2010). A note on the non-linear wages-productivity nexus for Malaysia. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/24355/

Vázquez, A., Rodríguez, E., y González, M. (2020). Determinando la eficiencia en docencia e investigación en las universidades mexicanas. Revista de la Educación Superior, Vol. 49, 57-79. https://doi.org/10.36857/resu.2020.196.1407

Yeverino Juárez, J. A. y M. A. Montoro Sánchez (2019). Efficiency and productivity in transfer units of scientific research results in Mexico. Contad. Adm [online], vol.64, n.3, e105. Epub 16-Jun-2020. DOI: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2019.1421. DOI: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2019.1421

Zeileis A. (2014). ineq: Measuring Inequality, Concentration, and Poverty. R package version 0.2-13. URL: https://CRAN.R-project.org/package=ineq.