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Estudios y ocupaciones STEM: retos para la próxima década

El crecimiento del empleo en ocupaciones STEM vendrá fuertemente limitado por diferentes factores de oferta. El primero y más acuciante es el envejecimiento demográfico.
Consuelo Abellán/ Florentino FelguerosoMiércoles, 23 de marzo de 2022
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La pandemia ha provocado un auge de la demanda de servicios y soluciones digitales, acelerando la transformación digital de las empresas. Este fenómeno quedará muy probablemente como el cambio estructural de nuestra economía que caracterice esta crisis, al igual que el abandono del modo de producción en serie por otro más flexible ajustado a la demanda caracterizó la crisis de los 70, o la apertura de las empresas a los mercados exteriores caracterizó la primera gran recesión de este siglo XXI.

Este proceso se verá además reforzado e incluso amplificado en el período post-pandemia con la movilización masiva de recursos de los Fondos de la UE y programas como el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en el que la transformación digital se considera uno de los pilares de la modernización de nuestra economía.

Sin embargo, el éxito de este programa dependerá en gran medida de la solución que se les dé a dos problemas recurrentes en los últimos años: el de la escasez de personal cualificado (en especial con cualificaciones TIC), y la necesidad de impulsar, más en general, la demanda de estudios STEM como conductores de un crecimiento económico basado en la tecnología y el conocimiento.

No será tarea sencilla porque el crecimiento del empleo en ocupaciones STEM vendrá fuertemente limitado por diferentes factores de oferta. El primero y más acuciante es el envejecimiento demográfico.

El gráfico A muestra la evolución de la población de menos de 65 años con estudios STEM en los últimos 15 años. En este período, dicha población se ha incrementado en cerca de un millón de personas, esto es un 33%. Parte de este aumento se debió a la reducción del abandono escolar, pero no a que haya una mayor proporción de personas en cada nivel educativo con este tipo de estudios: el porcentaje de población entre 25 y 34 años con estudios no superiores que se haya titulado en estudios STEM en 2020, fue  muy similar al que se registró en 2006: entre un 9 y un 10%.

Igualmente, el porcentaje de titulados STEM entre aquellos con un nivel educativo superior fue del 25,4% en ambos años y, en particular, entre los universitarios fue del 19% en 2006 y 2020. Además, como se puede ver en el gráfico A, también se ha mantenido la distribución de personas por estudios STEM por niveles educativos.

En ausencia de cambios en la proporción de personas con estudios STEM entre las nuevas generaciones residentes (es decir, entre los que no han emigrado a raíz de la Gran Depresión y entre los inmigrantes), el envejecimiento demográfico amenaza con causar una caída de la población con estudios STEM en la próxima década.

Si nos centramos en las personas con estudios superiores STEM, como se ve en el gráfico B, la población de 55-64 años con estudios STEM, es decir, cercana a la edad jubilación, ha ido convergiendo con los entrantes en el mercado de trabajo nacional con estos estudios, lo que planteará un serio problema de reemplazamiento.

Además del envejecimiento demográfico, otros factores de oferta como la limitada participación de la mujer en los estudios STEM y la aún escasa llegada de inmigrantes con este tipo de estudios y que, además, trabajen en ocupaciones ajustadas a su cualificación, también son factores que limitan el crecimiento del empleo en este tipo de ocupaciones.

En el gráfico C se muestra cómo, entre las últimas cohortes, la proporción de mujeres entre la población y la ocupación con estudios superiores STEM ha detenido su tendencia al crecimiento y se ha mantenido estable. Algo similar ocurre con la población inmigrante. Desde mediados de los años 2000, la proporción de inmigrantes STEM en la población, actividad y ocupación se ha mantenido constante en torno al 10% del total.

Adicionalmente, uno de los mayores problemas a los que tendremos que enfrentarnos para desarrollar un modelo de crecimiento impulsado por las ocupaciones STEM son los desequilibrios territoriales. En Goos et al.(2018) se mostró que España era con Rumanía el país más polarizado territorialmente en relación con las ocupaciones STEM y las actividades High-Tech a principios de la última década.

En el cuadro A se muestra la intensidad del empleo STEM y High-Tech, siguiendo las definiciones de Goos et al. en 2011 y 2019. Las columnas STEM se refieren a las ocupaciones STEM independientemente del sector de actividad.

En el cuadro B se presenta la distribución del empleo total nacional en estas ocupaciones por comunidades autónomas (CCAA) en el año 2019.

Como se puede observar, el peso de este tipo de ocupaciones en el empleo total ha aumentado en 0,5 puntos porcentuales en la última década, y este ligero aumento se ha producido en la mayoría de las CCAA. No obstante, cerca de la mitad del empleo en ocupaciones STEM y High-Tech se localiza en dos de ellas: la Comunidad de Madrid y Cataluña. El caso de la Comunidad de Madrid, con una cuota de empleo STEM y High-Tech superior en 12 puntos porcentuales al peso en el empleo total nacional, es incluso destacable en el ámbito europeo, siendo con Bucarest una de las regiones con más empleo  en este tipo de ocupaciones altamente cualificadas.

En Felgueroso (2019) se  muestra, con el apoyo de la base de datos de contratos registrados a lo largo de esta década, que el hecho diferencial de la Comunidad de Madrid dentro de las ocupaciones STEM es el alto volumen de emparejamientos en las ocupaciones TIC. Casi la mitad de los empleos de analistas y diseñadores de software y multimedia del país trabajan en centros de trabajo de esta comunidad. Sumando Cataluña, alcanzarían conjuntamente cerca del 70% de los empleos TIC de nivel superior del país, es decir, del total profesionales TIC, y cerca del 60% de los técnicos y profesionales de apoyo de las TIC (cuadro C).

Un importante volumen de empleo STEM y High-Tech generado en la última fase expansiva se cubrió además con población procedente de otras CCAA. Aquí, de nuevo, es donde destaca especialmente la Comunidad de Madrid, sobre todo en las ocupaciones en las que mayor volumen de empleo aporta: las ingenierías y los profesionales TIC, alrededor del 30% de trabajadores procedieron de otras CCAA y hasta un 37% para los analistas y diseñadores de software.

Las cinco comunidades autónomas con indicadores de envejecimiento por encima de la media nacional, en especial Asturias, Castilla y León y Cantabria han sido también las más exportadoras de personal con cualificaciones STEM. Son muchos los factores por los que se produce tal emigración, que afecta a varias de las CCAA más envejecidas, uno de ellos puede ser la precariedad de los empleos STEM en estas CCAA, dado que también son las que destacan por tener mayor peso de los contratos temporales sobre el total de contratos registrados en empleos STEM.

Por el contrario, Madrid y Cataluña, destacan, de nuevo, por todo lo contrario: ofrecen un mayor porcentaje de contratos indefinidos, de nuevo también para profesionales de las ciencias y de ingenierías, y para profesionales TIC, ocupaciones para las que absorben mayor volumen de empleo, y en particular, la Comunidad de Madrid absorbe también a más trabajadores residentes en otras regiones.

Es decir, además de la polarización ocupacional que nos trajo la nueva economía digital, existe otro tipo de polarización, la territorial, que envejece aún más la población en aquellas regiones que ya sufren un envejecimiento crónico. Y estas regiones probablemente necesiten un plan de choque para intentar revertir su situación en el largo plazo. Invertir aún más en educación STEM puede ser una buena política para que los jóvenes tengan una oportunidad fuera de estas regiones, pero no resolverá per se su problema de envejecimiento, y menos si sus empleos STEM, además de ser más escasos, también son más  precarios. 

El Plan de Recuperación, Modernización y Resiliencia puede ser una oportunidad para frenar esta polarización territorial y revertir en parte el camino emprendido por varias capitales de provincia para formar parte de la nueva España vaciada, o lo contrario, acortar este camino, si se abandona el objetivo de la cohesión territorial.

Este artículo forma parte del informe anual, el séptimo de la serie titulada Indicadores comentados sobre el estado del sistema educativo español, la Fundación Ramón Areces y la Fundación Europea Sociedad y Educación reúnen, desde 2015, una selección de datos descriptivos sobre la situación y evolución del sistema educativo español, utilizando fuentes estadísticas y estudios nacionales e internacionales, y los abordan desde una perspectiva comparada y actualizada a 2021.

Referencias:

Felgueroso, F. (2019). Frente a la despoblación y la desertificación tecnológica: ¿Más STEM?, Nada es Gratis, mayo 2019.

Goos, M., J. Koonings y M. Vandeweyer (2018). Local high-tech job multipliers in Europe, Industrial and Corporate Change, 2018, Vol.27, No. 4, 639–655.

Consuelo Abellán y Florentino Felgueroso son economistas de la Universidad de Oviedo

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