Revista de Ciencias Sociales y Económicas Vol. 10 Núm 2, 2026 | e-ISSN 2588 - 0594 - ISSN 2588 - 0586 https://revistas.uteq.edu.ec/index.php/csye
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo
un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
(The Paradox of overeducation: Is Educational Mismatch a Driver of Poverty in the
Ecuadorian Labor Market?)
Resumen
El desajuste educativo ha sido ampliamente estudiado
por sus efectos sobre los ingresos, pero su relación con
la pobreza sigue siendo limitada, especialmente en eco-
nomías con mercados laborales segmentados. El estu-
dio analiza el impacto de la sobreeducación y subedu-
cación sobre la probabilidad de pobreza en Ecuador. Se
utilizan microdatos de la ENEMDU 2025 y se estima
un modelo Logit, controlando por características socio-
demográcas, capital humano y factores estructurales
del mercado laboral. Los resultados muestran que el
desajuste educativo afecta signicativamente la pobre-
za de forma asimétrica. La sobreeducación incrementa
el riesgo de pobreza, evidenciando subutilización del
capital humano, mientras que la subeducación se aso-
cia con una menor probabilidad. La formalidad y el
tamaño de la empresa reducen sustancialmente el ries-
go. Se concluye que la educación no constituye por sí
sola un mecanismo suciente de movilidad económica.
Su efecto depende de la capacidad del mercado labo-
ral para absorber adecuadamente el capital humano, lo
que implica la necesidad de complementar las políticas
educativas con estrategias orientadas a fortalecer la de-
manda laboral.
Palabras clave: Desajuste educativo, pobreza, merca-
do laboral, capital humano, Ecuador.
Abstract
Educational mismatch has been widely studied for its
eects on income; however, its relationship with pover-
ty remains limited, particularly in economies with seg-
mented labor markets. This study analyzes the impact
of overeducation and undereducation on the probabi-
lity of poverty in Ecuador. Microdata from the 2025
ENEMDU are used, and a Logit model is estimated,
controlling for sociodemographic characteristics, hu-
man capital, and structural factors of the labor market.
The results show that educational mismatches have
a signicant and asymmetric eect on poverty. Ove-
reducation increases the risk of poverty, revealing the
underutilization of human capital, whereas underedu-
cation is associated with a lower probability of poverty.
Likewise, formality and rm size substantially reduce
this risk. The study concludes that education alone is
not a sucient mechanism for economic mobility. Its
eect depends on the labor market’s capacity to ade-
quately absorb human capital, which implies the need
to complement educational policies with strategies ai-
med at strengthening labor demand.
Keywords: Educational mismatch, poverty, labor mar-
ket, human capital, Ecuador.
Recibido: 28/03/2026 | Aceptado: 06/07/2026
https://doi.org/10.18779/csye.v10i2.1299 | Páginas: 115-126
Cita sugerida (APA séptima edición):
Barrezueta-Pilay, D. (2026). La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?. Revista de
Ciencias Sociales y Económicas, 10(2), 115-126. https://doi.org/10.18779/csye.v10i2.1299
Diego Barrezueta-Pilay
*
https://orcid.org/0009-0008-8003-8565
Investigador independiente, Ecuador. diegom.barrezueta@gmail.com
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
116
Barrezueta-Pilay, 2026
Introducción
En las últimas décadas, las políticas de desa-
rrollo en América Latina se han cimentado so-
bre un supuesto poco realista para la realidad
de la región: que la expansión de la oferta edu-
cativa induce, por sí misma, una demanda la-
boral equivalente (Samaan et al., 2023). Esta
visión asume una correspondencia automática
entre la acumulación de capital humano y la
sosticación de la estructura productiva. Sin
embargo, en economías con una demanda res-
tringida de empleo calicado, alcanzar títulos
de mayor nivel educativo no garantiza incre-
mentos en la productividad, sino que aumenta
la presión sobre un segmento formal reducido
(Stromquist, 2019). Bajo estas condiciones, la
educación deja de operar como un motor de
movilidad social para convertirse en un activo
de valor relativo, cuyo retorno depende críti-
camente del ajuste con la ocupación desem-
peñada.
La literatura sobre desajuste educativo do-
cumenta que los trabajadores sobreeducados
enfrentan penalizaciones salariales respecto
de aquellos adecuadamente asignados (Irion-
do, 2022; European Training Foundation
[ETF], 2024). Sin embargo, este enfoque cen-
trado en economías desarrolladas interpreta
el fenómeno como una distorsión en retornos
relativos de la educación y omite sus efec-
tos sobre el bienestar material absoluto. En
economías en desarrollo, caracterizadas por
bajos ingresos y segmentación laboral, esta
perspectiva resulta insuciente, ya que el des-
ajuste reduce el ingreso esperado y aumenta
el riesgo de situarse por debajo del umbral de
subsistencia (Comisión Económica para Amé-
rica Latina y el Caribe [CEPAL], 2022). En
consecuencia, la sobreeducación deja de ser
una ineciencia transitoria para convertirse en
un determinante estructural de vulnerabilidad
económica asociado a la subutilización del ca-
pital humano.
Dicho fenómeno se observa en la estructu-
ra dual del mercado laboral ecuatoriano, don-
de un segmento formal regulado coexiste con
un vasto sector informal de baja productividad
(Banco Mundial, 2021). En este escenario, el
exceso de oferta de trabajadores cualicados
frente a la limitada demanda de empleos téc-
nicos genera un efecto de desplazamiento en
el que los individuos sobreeducados terminan
en ocupaciones de baja calicación donde sus
retornos educativos son nulos. La reasigna-
ción implica que, en el sector informal, la re-
muneración se desvincula del capital humano
y se determina estrictamente por restricciones
de productividad. Por otro lado, la menor po-
breza observada en trabajadores subeducados
no representa un premio a la baja escolaridad,
sino que reeja un sesgo de selección vincu-
lado a la experiencia acumulada o habilidades
no observables, lo que plantea una paradoja
de supervivencia en mercados laborales res-
tringidos.
En el contexto descrito emerge una parado-
ja estructural: una fuerza laboral cada vez más
educada coexiste con dinámicas de inserción
que neutralizan los retornos marginales de la
educación en la reducción de la pobreza. El
desajuste educativo no opera de manera uni-
forme, sino que depende de variables institu-
cionales, en particular la formalidad laboral y
el tamaño de la empresa, que condicionan la
capacidad del capital humano para traducirse
en mayores ingresos. En consecuencia, nive-
les educativos equivalentes generan resulta-
dos de bienestar distintos según el segmento
del mercado laboral. La ausencia de evidencia
empírica que cuantique el efecto del desajus-
te educativo sobre la probabilidad de pobreza
limita la comprensión teórica del fenómeno e
induce el diseño de políticas públicas que ig-
noran las restricciones reales de la demanda
laboral.
Para cubrir este vacío en la literatura, el
presente estudio estima empíricamente el
efecto del desajuste educativo sobre la proba-
bilidad de caer en pobreza en Ecuador. Con
microdatos representativos a nivel nacional
y un modelo Logit, se identica el efecto del
emparejamiento laboral controlando por ca-
racterísticas sociodemográcas y de capital
humano. La contribución es triple. Primero,
desplaza el análisis desde las penalizaciones
salariales hacia una medida de vulnerabili-
dad absoluta —la pobreza—, enfoque crucial
en economías en desarrollo. Segundo, aporta
evidencia cuantitativa que muestra que la so-
117
Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026 | Revista de Ciencias Sociales y Económicas
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
breeducación reduce el bienestar, mientras la
subeducación reeja mecanismos de inserción
condicionados por restricciones de demanda
laboral. Tercero, demuestra que la capacidad
protectora de la educación no es intrínseca,
sino que depende de la absorción del sector
formal y del tamaño de la empresa, lo que re-
dene el marco analítico para la política pú-
blica en contextos de economía dual.
Bajo esta premisa, el objetivo central del
presente estudio es estimar el impacto del
desajuste educativo —en sus formas de sobre-
educación y subeducación— sobre la proba-
bilidad de pobreza monetaria en los hogares
ecuatorianos. Especícamente, la investi-
gación persigue los siguientes objetivos: i)
cuanticar el riesgo de pobreza asociado a la
sobreeducación, en contraste con los patrones
observados en trabajadores subeducados; ii)
evaluar el papel de la formalidad laboral y el
tamaño de la unidad productiva como factores
que condicionan los retornos de la educación;
y iii) examinar las disparidades geográcas y
étnicas que interactúan con el desajuste educa-
tivo en la determinación de la vulnerabilidad
económica. Se puede armar que el análisis
busca aportar evidencia empírica que permita
reevaluar la efectividad de las políticas cen-
tradas en la expansión educativa frente a las
restricciones de la demanda laboral.
Consistentemente, la evidencia empíri-
ca global documenta retornos positivos a la
educación, deniendo su papel como un me-
canismo central de movilidad económica. La
síntesis de Psacharopoulos y Patrinos (2018)
evidencia décadas de investigación donde
mayores niveles de escolaridad se asocian, en
promedio, con incrementos signicativos en
los ingresos laborales. Sin embargo, esta re-
gularidad descansa en la premisa de que los
mercados son capaces de absorber eciente-
mente el capital humano acumulado.
En contextos caracterizados por estructuras
productivas poco diversicadas, esta condi-
ción difícilmente se cumple (Ohnsorge y Yu,
2021), por lo que la educación deja de operar
como un activo con retornos garantizados y
pasa a ser una condición necesaria, pero no
suciente, para evitar la vulnerabilidad eco-
nómica (Filmer et al., 2018; Martínez et al.,
2023). En este escenario, la literatura sobre el
desajuste educativo ofrece un marco analíti-
co fundamental para examinar las fricciones
entre la formación académica y la estructura
ocupacional (Cervantes y Cooper, 2022). A
partir del modelo ORU (Sobreeducación, edu-
cación requerida, subeducación), diversos es-
tudios han documentado que los trabajadores
sobreeducados enfrentan severas penalizacio-
nes salariales en relación con aquellos correc-
tamente emparejados, interpretando el fenó-
meno como una pérdida de retornos relativos
a la educación (De santis et al., 2022; Pérez y
Orjuela, 2024).
No obstante, el enfoque tradicional se ha
concentrado predominantemente en las dife-
rencias de ingreso dentro de la distribución
salarial general, dejando en segundo plano las
implicaciones teóricas del desajuste sobre el
bienestar absoluto. Estas limitaciones analíti-
cas adquieren una relevancia crítica en eco-
nomías en desarrollo, donde los mercados la-
borales presentan una marcada segmentación
entre un sector formal con barreras de entrada
y un sector informal de baja absorción tecno-
lógica (Fondo Monetario Internacional [FMI],
2021). Como resultado de esta segmentación,
el exceso de oferta de trabajadores calicados
frente a una demanda limitada de empleo for-
mal induce procesos de desplazamiento hacia
ocupaciones de menor calicación (Huertas y
Raymond, 2024).
Es en esta interacción donde se articula el
mecanismo empírico de transmisión hacia la
privación material: la informalidad debilita
estructuralmente el vínculo entre escolaridad
e ingresos, imponiendo remuneraciones que
están determinadas por severas restricciones
de productividad marginal más que por la acu-
mulación de capital humano (CEPAL, 2022;
Sahnoun y Abdennadher, 2022). En conse-
cuencia, al carecer de pisos salariales institu-
cionales y protección social, la penalización
salarial relacionada a la sobreeducación se
incrementa drásticamente dentro del sector
informal, reduciendo los ingresos del indivi-
duo hasta situarlo por debajo de los umbrales
mínimos de subsistencia (Organización Inter-
nacional del Trabajo, 2023; The World Bank
et al., 2023). Bajo esta óptica, el desajuste
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
118
Barrezueta-Pilay, 2026
educativo trasciende la simple ineciencia de
asignación para convertirse en un determinan-
te directo de la pobreza monetaria.
A pesar de los avances conceptuales, la li-
teratura existente presenta un vacío crítico: la
ausencia de evidencia que cuantique explíci-
tamente la transición del desajuste educativo
hacia resultados de bienestar absoluto. Esta
omisión no es relevante, ya que sin medir este
impacto resulta difícil evaluar la efectividad
de las políticas centradas exclusivamente en la
expansión educativa. Para abordar esta brecha
y establecer una relación justicable entre los
fenómenos descritos, el presente estudio pos-
tula que la probabilidad de caer en situación
de pobreza (variable dependiente) está deter-
minada funcionalmente por la penalización
interactiva que genera el desajuste educativo
dentro de estructuras laborales segmentadas
e informales (variables independientes). Esta
fundamentación teórica, que sitúa al desajuste
educativo no solo como un fallo de ecien-
cia de mercado sino como un determinante
de vulnerabilidad estructural, exige y sustenta
la aplicación de modelos de elección discreta
binaria para su comprobación empírica. Bajo
este marco, el presente estudio postula las si-
guientes hipótesis de investigación:
• Hipótesis 1: La sobreeducación aumenta
la probabilidad de que un individuo perte-
nezca a un hogar en situación de pobreza
monetaria en comparación con los trabaja-
dores correctamente emparejados, debido
a la pérdida de retornos al capital humano.
• Hipótesis 2: El impacto negativo de la
sobreeducación sobre el bienestar abso-
luto es mayor en trabajadores informales
que en aquellos aliados al sistema de se-
guridad social, dado que la informalidad
carece de pisos salariales que mitiguen la
penalización por desajuste.
• Hipótesis 3: La subeducación no presenta
una penalización equiparable a la sobre-
educación, actuando en cambio como un
indicativo de selección positiva vinculada
a habilidades no observables que protegen
al individuo frente a la pobreza monetaria.
Materiales y métodos
El análisis empírico utiliza los microdatos de
la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo
y Subempleo (ENEMDU) del año 2025, le-
vantada por el Instituto Nacional de Estadís-
tica y Censos (INEC, 2026) de Ecuador. Esta
encuesta es la principal fuente ocial para el
estudio de la dinámica laboral y las condicio-
nes de vida en el país.
Para garantizar la robustez del análisis del
emparejamiento laboral, la muestra fue delimi-
tada mediante un proceso de ltrado estricto.
Se seleccionó exclusivamente a la Población
Económicamente Activa (PEA) ocupada en el
rango etario de 25 a 64 años. Dicha restric-
ción es estándar en la literatura de economía
laboral, ya que excluye a la población joven
que aún se encuentra en periodo de formación
o en transición escuela-trabajo, así como a la
población en edad de jubilación (OECD Indi-
cators, 2023; Banco Mundial, 2019), evitan-
do sesgos de selección en la medición de la
experiencia potencial y la acumulación nal
de capital humano. Tras la exclusión de obser-
vaciones con valores perdidos en las variables
de interés, la base de datos nal constituye
una muestra representativa a nivel nacional.
Medición del desajuste educativo
La primera fase operativa del estudio exige
la correcta identicación del desajuste educa-
tivo. Para ello, se construyó una medida ob-
jetiva basada en la correspondencia normati-
va entre el nivel educativo alcanzado por el
individuo (E
i
) y el nivel educativo requerido
por su ocupación (R
i
), utilizando los Grandes
Grupos de Ocupación (Hartog, 2000; Battu y
Bender, 2020).
Primero, se homogeneizaron las categorías
educativas y ocupacionales en una escala de
cuatro niveles ordenados:
• Nivel 1 (Baja calicación), educación bá-
sica o inferior, correspondiente a ocupa-
ciones elementales (Grupo 9).
• Nivel 2 (Calicación media), educación
media/bachillerato, correspondiente a
personal de apoyo, servicios y operarios
(Grupos 4 al 8).
119
Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026 | Revista de Ciencias Sociales y Económicas
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
• Nivel 3 (Calicación técnica), educación
superior técnica o tecnológica, correspon-
diente a técnicos y profesionales de nivel
medio (Grupo 3).
• Nivel 4 (Alta calicación), Educación
universitaria o posgrado, correspondiente
a directores, gerentes y profesionales cien-
tícos (Grupos 1 y 2).
A partir de esta codicación, el desajuste
(M
i
) se dene formalmente como la diferencia
entre la educación observada y la requerida
por el puesto ocupado (ver Ecuación 1).
(1)
A partir de M
i
, se derivaron las variables
dicotómicas y mutuamente excluyentes que
representan el núcleo explicativo del estudio:
• Match (Emparejamiento), si M
i
= 0, el in-
dividuo posee exactamente el nivel educa-
tivo que su puesto demanda.
• Sobreeducación, si M
i
> 0, el individuo
posee credenciales superiores a las reque-
ridas.
• Subeducación, si M
i
< 0, el individuo ocu-
pa un puesto que teóricamente exige ma-
yor educación formal de la que posee.
Variables de control
Para aislar el efecto del emparejamiento edu-
cativo, el modelo incorpora un conjunto de
variables de control divididas en cuatro di-
mensiones clave:
Capital humano tradicional: Se incluyeron
los años de escolaridad y la experiencia po-
tencial (calculada bajo la forma estándar de
Mincer como Edad – Años de escolaridad – 6.
Se introdujo también el término cuadrático de
la experiencia para capturar los rendimientos
marginales decrecientes a lo largo del ciclo vi-
tal del trabajador.
Institucionalidad y mercado dual: Se cons-
truyeron dos variables críticas para capturar la
segmentación del mercado laboral ecuatoria-
no: el Tamaño de la empresa (dicotomizado
entre micro y pequeñas empresas de hasta 49
empleados frente a medianas y grandes) y la
Aliación a la seguridad social contributiva
(proxy de empleo formal frente a informal).
Composición estructural del hogar: Dado
que la variable dependiente (pobreza mone-
taria) se determina a partir del ingreso per
cápita familiar, es fundamental controlar por
la estructura del hogar. Para ello, se calculó
la Tasa de dependencia demográca (D) (ver
Ecuación 2).
(2)
Donde son los jóvenes de entre 0 a
15 años, y adultos mayores de 65 a más años,
respectivamente. Esta variable captura la car-
ga económica directa que soporta el ingreso
del trabajador.
Geografía y demografía individual: Se in-
cluyeron controles por sexo, área de residen-
cia (urbana frente a rural), región geográca
(Costa, Sierra, Oriente) y autoidenticación
étnica. Estas variables permiten controlar las
brechas históricas de exclusión y las diferen-
cias espaciales en el costo de vida y dinamis-
mo económico del país.
Especicación econométrica
Para dar cumplimiento al objetivo central de
cuanticar el impacto del desajuste sobre la
privación material absoluta, la variable de-
pendiente se dene de forma binaria (P
i
), don-
de P
i
= 1 si el individuo habita en un hogar
con ingresos per cápita inferiores a la línea
de pobreza monetaria ocial estipulada por el
INEC, y P
i
= 0 en caso contrario.
Bajo esta naturaleza dicotómica de la
variable dependiente, la utilización de un
Modelo de Probabilidad Lineal (MPL) por
Mínimos Cuadrados Ordinarios resulta in-
adecuada, dado que adolece de limitaciones
metodológicas severas: genera predicciones
de probabilidad fuera del rango vinculante
[0,1] e introduce problemas intrínsecos de
heterocedasticidad en los términos de error.
Para superar estas restricciones, se justica la
elección de un modelo de elección discreta bi-
naria Logit, el cual asume que la perturbación
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
120
Barrezueta-Pilay, 2026
estocástica sigue una distribución logística
estándar. La especicación econométrica mo-
dela formalmente el logaritmo de la razón de
probabilidades (log-odds) de caer en situación
de pobreza mediante la Ecuación 3:
(3)
Donde representa a las variables de
desajuste educativo (sobreeducación y sube-
ducación),
es el vector de controles es-
tructurales y sociodemográcos descritos
previamente, y representa el término de error
estocástico. La categoría de referencia omi-
tida para el análisis principal es el empareja-
miento educativo, de modo que los coecien-
tes capturan el impacto relativo del desajuste
en comparación con una asignación laboral
óptima.
Supuestos y diagnóstico
Con el propósito de garantizar la validez in-
ferencial, la rigurosidad metodológica y la
robustez del modelo analítico propuesto, se
evaluaron rigurosamente los supuestos eco-
nométricos fundamentales mediante una serie
de pruebas estadísticas post-estimación:
Se aplicó el test de enlace (Link test) de
Pregibon. Esta prueba verica la hipótesis
nula de correcta especicación matemática
mediante la reestimación del modelo utili-
zando el valor predictivo y su cuadrado. Una
especicación correcta exige que el predictor
cuadrático carezca de signicancia estadística
(p > 0.05), asegurando la ausencia de varia-
bles relevantes omitidas o formas funcionales
incorrectas.
La capacidad predictiva y el ajuste del mo-
delo a los microdatos observados se evaluaron
a través de la prueba de bondad de ajuste de
Hosmer-Lemeshow. Al particionar la muestra
en deciles de riesgo condicional, esta prueba
contrasta las frecuencias observadas de pobre-
za con las frecuencias esperadas por el mode-
lo Logit.
Para asegurar la estabilidad numérica de
los coecientes estimados y evitar distorsio-
nes en los errores estándar debido a correla-
ciones lineales espurias entre las variables
independientes (especialmente entre años de
educación, experiencia y desajuste), se calcu-
laron los Factores de Inación de la Varian-
za (VIF). Bajo los estándares de Neter et al.
(1996) y Gujarati (2009), valores de VIF pro-
medio e individuales estrictamente inferiores
al umbral crítico de 5 garantizan la ausencia
de colinealidad severa.
Como complemento a las métricas de cali-
bración tradicionales, se incorporó el análisis
de la Curva Operativa del Receptor (ROC)
y el cálculo del Área Bajo la Curva (AUC).
Aunque el propósito central de la estimación
econométrica es la inferencia de los paráme-
tros poblacionales y no la clasicación bina-
ria algorítmica predictiva, el estadístico AUC
proporciona una medida adicional de robus-
tez.
Resultados
Para aislar el efecto del desajuste educativo
sobre la probabilidad de que un individuo per-
tenezca a un hogar en situación de pobreza, se
estima un modelo de regresión logística bino-
mial (Tabla 1).
Los resultados del modelo Logit muestran
que el emparejamiento en el mercado labo-
ral ecuatoriano no es un fenómeno neutral:
el desajuste educativo está signicativamen-
te asociado con la probabilidad de pobreza,
presentando una direccionalidad asimétrica.
En particular, la sobreeducación presenta un
efecto positivo y estadísticamente signicati-
vo, mientras que la subeducación exhibe un
efecto negativo en relación con la categoría
base de emparejamiento adecuado.
121
Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026 | Revista de Ciencias Sociales y Económicas
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
Tabla 1. Estimación y criterios del modelo
Variables Logit
Logit
robusto
VIF Odds-ratios
Efectos
marginales
Sobreeducación
0,415***
(0,031)
0,415***
(0,031)
1,18 1,514
0,039***
(0,003)
Subeducación
-0,3***
(0,029)
-0,3***
(0,029)
1,23 0,741
-0,026***
(0,002)
Tasa de
dependencia
0,807***
(0,014)
0,807***
(0,014)
1,04 2,241
0,072***
(0,001)
Tamaño de la
empresa
-1.726***
(0,212)
-1,726***
(0,212)
1,00 0,178
-0,154***
(0,019)
Aliado al
seguro social
-0,784***
(0,032)
-0,784***
(0,032)
1,02 0,456
-0,062***
(0,002)
Escolaridad
-0,154***
(0,004)
-0,154***
(0,004)
1,63 0,857
-0,014***
(0,0003)
Experiencia
potencial
0,006
(0,004)
0,006
(0,004)
4,94 1,01
0,001
(0,0004)
(Experiencia
potencial)
2
-0,000**
(0,0001)
-0,000**
(0,0001)
4,80 0,999
-0,0000*
(0,00)
Región Oriente
0,255***
(0,032)
0,255***
(0,032)
1,21 1,291
0,0256***
(0,003)
Región Sierra
-0,248***
(0,025)
-0,248***
(0,025)
1,21 0,779
-0,022***
(0,002)
Área geográca
rural
0.905***
(0.024)
0,905***
(0,024)
1,11 2,472
0,0894***
(0,003)
Etnias
minoritarias
0,642***
(0,080)
0,642***
(0,080)
1,04 1,899
0,071***
(0,008)
Etnias mestiza
y blanca
-0,15*
(0,078)
-0,15
(0,078)
1,04 0,861
-0,013
(0,007)
N
o
de
observaciones
96227
N
o
de variables 13
N
o
de periodos 1 (2025)
Pseudo R
2
(McFadden)
0,2024
Log-likelihood -29055,76
AIC
58140
Hosmer-
Lemeshow
0,534
Link test 0,074
Nota. Los códigos de signicancia son: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05. Los valores entre paréntesis en las esti-
maciones representan el error estándar.
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
122
Barrezueta-Pilay, 2026
En términos de efectos marginales prome-
dio, la sobreeducación incrementa la probabi-
lidad de pobreza en 3,9 puntos porcentuales,
ceteris paribus. Para ilustrar esta magnitud en
el contexto práctico del mercado ecuatoriano,
esto signica que si dos trabajadores poseen
idénticas características demográcas y el
mismo nivel educativo, aquel que se ve for
-
zado a aceptar un empleo con requerimientos
inferiores a sus credenciales (sobreeducado)
experimenta un riesgo sustancialmente mayor
de no poder cubrir el costo de la canasta básica
familiar. En contraste, la subeducación se aso
-
cia con una reducción de 2,6 puntos porcen-
tuales en dicha probabilidad. Este resultado
sugiere que, en la práctica, ocupar un puesto
que teóricamente exige más educación de la
que se posee reeja procesos de selección po
-
sitiva: individuos con habilidades no observa-
bles o gran experiencia que logran insertarse
en ocupaciones de mayor productividad, pro
-
tegiéndose así de la pobreza.
La magnitud de este efecto es particular
-
mente reveladora cuando se contrasta con los
retornos de la educación formal. El modelo
indica que un año adicional de escolaridad re
-
duce la probabilidad de pobreza en aproxima-
damente 1,4 puntos porcentuales. Lo anterior
implica que el costo de un mal emparejamien
-
to laboral (3,9 puntos porcentuales) es casi
tres veces superior al benecio marginal de
acumular capital humano adicional. Desde una
perspectiva de política pública, dicho hallazgo
evidencia que acumular años de estudio pier
-
de su efecto protector contra la vulnerabilidad
económica si el sistema productivo no ofrece
un puesto de trabajo acorde a dicha prepara
-
ción.
En cuanto a las características institucio
-
nales del mercado laboral, los resultados evi-
dencian una fuerte segmentación. Trabajar en
empresas de mayor tamaño reduce la probabi
-
lidad de pobreza en 15,4 puntos porcentuales,
constituyendo el efecto de mayor magnitud en
el modelo. De manera consistente, la aliación
a la seguridad social disminuye dicha probabi
-
lidad en 6,2 puntos porcentuales, lo que conr-
ma el rol protector del empleo formal.
A nivel del hogar, la tasa de dependencia
incrementa la probabilidad de pobreza en 7,2
puntos porcentuales, mostrando la carga eco
-
nómica que enfrentan los trabajadores. En tér-
minos espaciales, la residencia en áreas rura-
les aumenta el riesgo de pobreza en 8,9 puntos
porcentuales, consolidándose como uno de los
determinantes más importantes. Se encontró
que residir en la región Oriente incrementa
la probabilidad de pobreza, mientras que la
región Sierra presenta un efecto negativo en
comparación con la Costa.
La pertenencia a etnias minoritarias se aso
-
cia con un incremento de 7,1 puntos porcen-
tuales en la probabilidad de pobreza, eviden-
ciando persistentes brechas estructurales. En
contraste, la variable correspondiente a etnias
mayoritarias pierde signicancia estadística
bajo especicaciones robustas, lo que sugiere
que el efecto diferencial se concentra en gru
-
pos históricamente excluidos.
Diagnóstico del modelo
Los resultados son robustos a diversas pruebas
de diagnóstico. No se evidencia multicolinea
-
lidad severa entre las variables explicativas
(VIF < 5). La estimación se realizó utilizando
errores estándar robustos para corregir posi
-
bles problemas de heterocedasticidad.
En cuanto a la especicación funcional,
los resultados del Link Test sugieren posibles
desviaciones menores, esperables dada la gran
dimensión muestral. De forma similar, la prue
-
ba de Hosmer-Lemeshow rechaza la hipótesis
nula, un resultado común en muestras grandes.
No obstante, el modelo presenta un adecuado
poder explicativo, con un Pseudo-R
2
de McFa-
dden de 0,202.
Capacidad de discriminación
Aunque el objetivo del modelo es de naturale-
za explicativa, se evaluó su capacidad discri-
minatoria como un ejercicio complementario.
El área bajo la curva ROC (AUC = 0,8132)
en la Figura 1, indica una adecuada capacidad
para distinguir entre individuos en situación de
pobreza y no pobreza. El resultado evidencia
que el desajuste educativo, junto con las varia
-
bles estructurales consideradas, podría ser un
criterio útil para la identicación de hogares
en riesgo dentro del diseño de políticas foca
-
lizadas.
123
Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026 | Revista de Ciencias Sociales y Económicas
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
Figura 1. Curva ROC y área bajo la curva (AUC)
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
A UC = 0.8132
Discusión
Los resultados empíricos obtenidos obligan
a replantear la premisa convencional de la
educación como un mecanismo intrínseco
e incondicional de movilidad económica. Si
bien la literatura global ha documentado ex-
tensamente los retornos positivos a la escola-
ridad (Psacharopoulos y Patrinos, 2018), los
hallazgos de este estudio demuestran que,
en contextos de alta segmentación laboral, la
acumulación de capital humano choca contra
una barrera estructural de demanda. En línea
con lo planteado por Ohnsorge y Yu (2021), la
educación en Ecuador emerge como una con-
dición necesaria, pero analíticamente insu-
ciente, para evitar la pobreza monetaria.
El principal aporte cientíco de esta inves-
tigación radica en la evidencia de una diver-
gencia fundamental con la literatura de econo-
mías desarrolladas. Mientras estudios previos
enfocados en países de altos ingresos, como
los de Iriondo (2022) o De Santis et al. (2022),
tipican a la sobreeducación como una ine-
ciencia transitoria que genera penalizaciones
netamente salariales (pérdida de ingresos re-
lativos), los resultados aquí expuestos revelan
que en mercados duales el desajuste se ma-
terializa en privaciones absolutas. La causa
de esta divergencia radica en la ausencia de
instituciones laborales protectoras: la sobre-
educación empuja a los individuos hacia el
sector informal, donde la inexistencia de pisos
salariales reduce los ingresos por debajo de
los umbrales de subsistencia, conrmando las
advertencias estructurales de la OIT (2023).
Un hallazgo que merece discutirse es la na-
turaleza asimétrica del desajuste. Mientras la
sobreeducación penaliza el bienestar, la sube-
ducación reduce el riesgo de pobreza en 2.6
puntos porcentuales. Esta asimetría diere de
modelos teóricos ortodoxos y sugiere la co-
existencia de dos mecanismos de asignación
distintos. Por un lado, la sobreeducación re-
eja un desplazamiento negativo hacia ocupa-
ciones de supervivencia (Huertas y Raymond,
2024). Por otro lado, la subeducación en el
contexto ecuatoriano parece capturar un fuer-
te sesgo de selección positiva: individuos que,
a pesar de menores credenciales formales, po-
seen habilidades no observables, capital social
o experiencia acumulada que les permite in-
sertarse en la formalidad con alta productivi-
dad relativa.
Adicionalmente, los resultados exigen
una lectura desde el desarrollo territorial y
la estructura productiva. La fuerte reducción
de la pobreza asociada al empleo formal y a
empresas de mayor tamaño corrobora que la
rentabilidad de la educación está anclada a la
capacidad de absorción del sector moderno
de la economía (FMI, 2021). Sin embargo, la
persistencia de brechas en áreas rurales y en
la región Oriente demuestra que el mercado
laboral no es espacialmente homogéneo. El
emparejamiento laboral interactúa con el te-
rritorio, lo que implica que las políticas nacio-
nales de educación superior están condenadas
al fracaso si no se acompañan de un desarrollo
productivo descentralizado.
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
124
Barrezueta-Pilay, 2026
Desde una perspectiva metodológica, este
estudio aporta al trasladar el modelo ORU tra-
dicional desde estimaciones continuas de sa-
larios (Mínimos Cuadrados Ordinarios) hacia
modelos de elección discreta binaria (Logit)
para evaluar el riesgo de pobreza. No obstan-
te, es importante reconocer las limitaciones
relacionadas al uso de datos de corte transver-
sal de la ENEMDU 2025, los cuales impiden
modelar dinámicas causales estrictas o trayec-
torias de movilidad a lo largo del tiempo. Fu-
turas investigaciones deberían abordar este fe-
nómeno utilizando paneles de datos y técnicas
de econometría espacial a nivel cantonal, para
controlar la endogeneidad de las decisiones de
ubicación residencial y mitigar los sesgos de
selección. En términos prácticos, la evidencia
dictamina que la política pública debe aban-
donar la obsesión exclusiva por expandir la
oferta de títulos universitarios y reorientarse
hacia la creación de demanda laboral formal,
pues, en el Ecuador contemporáneo, un mal
emparejamiento laboral cuesta el triple que el
benecio de un año adicional de estudio.
Conclusiones
El presente estudio tuvo como objetivo central
analizar el impacto del desajuste educativo so-
bre la probabilidad de pobreza monetaria en
Ecuador, incorporando el rol de factores es-
tructurales del mercado laboral. En contraste
con la literatura tradicional enfocada en re-
tornos salariales relativos, esta investigación
abordó el problema desde una dimensión de
bienestar absoluto, aportando evidencia em-
pírica para reevaluar la efectividad real de la
educación como mecanismo de protección
económica frente a las restricciones de la de-
manda laboral.
En relación con el primer objetivo, orien-
tado a cuanticar el riesgo de pobreza aso-
ciado a las distintas formas de desajuste, los
resultados conrman que el efecto no es ho-
mogéneo. Mientras la sobreeducación incre-
menta signicativamente la probabilidad de
pobreza (evidenciando que el costo de un mal
emparejamiento supera el benecio marginal
de acumular credenciales), la subeducación
presenta una asociación inversa. Este patrón
asimétrico demuestra que el desajuste no es
unidimensional: la sobreeducación reeja una
severa subutilización del capital humano, en
tanto que la subeducación captura procesos de
inserción selectiva donde la productividad del
trabajador excede su educación formal.
Respecto al segundo objetivo, centrado en
evaluar el papel de las condiciones estructura-
les, la evidencia demuestra que la formalidad
laboral y el tamaño de la unidad productiva
actúan como factores decisivos que potencian
—o limitan— los retornos de la educación.
Trabajar al amparo de la seguridad social e in-
sertarse en empresas de mayor tamaño reduce
drásticamente el riesgo de vulnerabilidad eco-
nómica. Esto conrma que, en una estructu-
ra productiva segmentada, la rentabilidad del
capital humano no depende únicamente de su
acumulación, sino de la capacidad del sector
empleador para absorberlo ecientemente.
En cuanto al tercer objetivo, enfocado en
examinar las disparidades sociodemográcas,
los resultados evidencian que la geografía y
la etnicidad siguen desempeñando un rol es-
tructural en la determinación de la pobreza.
La mayor vulnerabilidad observada en áreas
rurales, en la región Oriente y en grupos histó-
ricamente excluidos (etnias minoritarias) su-
giere que el desajuste educativo no opera en el
vacío, sino que interactúa con desigualdades
preexistentes, amplicando sus efectos noci-
vos sobre el bienestar familiar.
En términos de contribución analítica, este
estudio demuestra que la relación entre edu-
cación y pobreza en economías en desarrollo
está mediada por restricciones de demanda la-
boral. Esto exige desplazar el enfoque de la
política pública desde la simple expansión de
la oferta educativa hacia la utilización efectiva
de la misma. Las estrategias centradas exclu-
sivamente en otorgar credenciales académicas
resultarán insucientes si no se acompañan de
políticas macroeconómicas orientadas a for-
talecer la capacidad del sector formal y crear
empleo de calidad. Adicionalmente, la alta ca-
pacidad de discriminación del modelo sugiere
que el desajuste educativo constituye un crite-
rio empírico valioso que podría incorporarse
en el diseño de herramientas de focalización
para identicar hogares en riesgo.
125
Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026 | Revista de Ciencias Sociales y Económicas
La paradoja de la sobreeducación: ¿Es el desajuste educativo un motor de pobreza en el mercado laboral ecuatoriano?
No obstante, los hallazgos deben interpre-
tarse tomando en cuenta ciertas limitaciones
metodológicas. El uso de datos de corte trans-
versal impide capturar trayectorias de movili-
dad o establecer dinámicas causales estrictas
en el tiempo. Futuras investigaciones deberían
profundizar en este fenómeno mediante la ex-
plotación de paneles de datos longitudinales
y estrategias econométricas que controlen la
endogeneidad de las decisiones de inserción
laboral.
Con todo esto en mente, se concluye que la
educación no garantiza, por sí sola, la erradi-
cación de la pobreza monetaria. Su verdadera
capacidad protectora está ligada a la arquitec-
tura del mercado laboral en la que se inserta el
individuo. En contextos de alta segmentación
e informalidad, el desafío estructural de Ecua-
dor no radica únicamente en graduar a más
ciudadanos, sino en asegurar que la economía
sea capaz de absorber, valorar y remunerar el
talento disponible.
Bibliografía
Banco Mundial. (2019). Informe sobre el
desarrollo mundial 2019: La naturaleza
Cambiante del trabajo. Washington DC:
Banco Mundial. Recuperado el 01 de Ene-
ro de 2026, de https://www.worldbank.org/
en/publication/wdr2019
Banco Mundial. (2021). Jobs Diagnostic
Ecuador: Evaluación del mercado labo-
ral y sus desafíos. Washington DC: Banco
Mundial.
Battu, H. y Bender, K. A. (2020). Educational
mismatch in developing countries: A re-
view of the existing evidence. En S. Brad-
ley. y C. Green (Eds.), The economics of
education: A comprehensive overwiew (2
a
ed., pp. 269-289). Academic Press. doi:h-
ttps://doi.org/10.1016/B978-0-12-815391-
8.00020-3
Comisión Económica para América Latina
y el Caribe. (2022). Panorama Social de
América Latina y el Caribe 2022: la trans-
formación de la educación como base para
el desarrollo sostenible. Recuperado el 15
de Enero de 2026, de https://hdl.handle.
net/11362/48518
Cervantes, C. V. y Cooper, R. (2022). Labor
market implications of education mis-
match. European Economic Review,, 148,
104179. https://doi.org/10.3386/w28169
De Santis, M. O., Gáname, M. C. y Moncarz,
P. E. (2022). The impact of overeduca-
tion on wages of recent economic scienc-
es graduates. Social Indicators Research,
163(1), 409-445. https://doi.org/10.1007/
s11205-022-02905-w
Deléchat, C. y Medina, L. (2021). The
Global Informal Workforce: Prior-
ities for Inclusive Growth.. Interna-
tional Monetary Fund. https://doi.
org/10.5089/9781513575919.071
European Training Foundation. (2024). De-
terminants and wage penalty of skills mis-
match: A cross country analysis.
Filmer, D., Langthaler, M., Stehrer, R. y Vogel,
T. (2018). Learning to realize education’s
promise. World Development Report. The
World Bank. https://doi.org/10.1596/978-
1-4648-1097-8
Fondo Monetario Internacional. (2021). The
Global Informal Workforce: Priorities
for Inclusive Growth, USA. https://doi.
org/10.5089/9781513575919.071
Gujarati, D. N. (2009). Basic econometrics.
McGraw-Hill/Irwin.
Hartog, J. (2000). Over-education and earn-
ings: where are we, where should we go?
Economics of education review, 19(2),
131-147.
Huertas, I. P. y Raymond, J. L. (2024). Edu-
cation, educational mismatch and occupa-
tional status: an analysis using PIAAC data.
Economía Política, 41(3), 717-738. https://
doi.org/10.1007/s40888-024-00328-z
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos.
(2026). Encuesta Nacional de Empleo,
Subempleo y Desempleo (ENEMDU). ht-
tps://www.ecuadorencifras.gob.ec/enem-
du-2025/
International Labour Organization. (2023).
Education and Mismatch Indicators (EMI
database). https://bit.ly/4bXRMDM
Internationla Labour Organization. (2023).
ILOSTAT - Statistics on the informal econ-
omy. https://ilostat.ilo.org/topics/informal-
ity/
Revista de Ciencias Sociales y Económicas | Vol. 10. Núm. 2, julio - diciembre 2026
126
Barrezueta-Pilay, 2026
Iriondo, I. (2022). Determinants and wage
eects of educational mismatch in Spain.
Educación XX1, 25(1), 219-249. https://
doi.org/10.5944/educXX1.30580
Martínez, M., Ángel-Urdinola, D., Rodón, G.
y Caycedo, J. (2023). Nuevo programa de
educación terciaria y competencias prepa-
ra a jóvenes y adultos para el futuro del
trabajo y la sociedad. Banco Mundial. ht-
tps://bit.ly/40MUvty
Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J. y
Wasserman, W. (1996). Applied linear sta-
tistical models.
Organization for Economic Co-operation
and Development . (2023). Education at
a Glance 2023: OECD indicators. Paris:
OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/
e13bef63-en
Ohnsorge, F. y Yu, S. (2021). The long shadow
of informality. World Bank Group. https://
doi.org/10.1596/978-1-4648-1753-3
Pérez, E. S. y Orjuela, A. V. (2024). Efectos
del desajuste educativo sobre los salarios
de los jóvenes de 18 a 28 años: análisis
en países de la Comunidad Andina. Cua-
dernos de economía (Santafé de Bogotá),
43(91), 297-326. https://10.0.60.86/cua-
dernos.v43n91.101288
Psacharopoulos, G. y Patrinos, H. A. (2018).
Returns to investment in education: a de-
cennial review of the global literature. Edu-
cation Economics, 26(5), 445-458. https://
doi.org/10.1080/09645292.2018.1484426
Sahnoun, M. y Abdennadher, C. (2022). Re-
turns to investment in education in the
OECD countries: Does governance qual-
ity matter? Journal of the Knowledge
Economy, 13(3), 1891-1842. https://doi.
org/10.1007/s13132-021-00783-0
Samaan, D., Ernst, E., Horne, R., Kühn, S. y
Gomis, R. (2023). World employment and
social outlook: trends 2023. Geneva: ILO.
https://doi.org/10.54394/SNCP1637
Stromquist, N. P. (2019). World Development
Report 2019: The changing nature of work:
By the World Bank. Washington, DC: World
Bank. doi:10.1596/978-1-4648-1328-3
World Bank, UNESCO y International La-
bour Organization. (2023). Building better
formal TVET systems: principles and prac-
tice in low- and middle- income countries.
https://doi.org/10.54675/RVDM3811
Copyright (2026) © Diego Barrezueta-Pilay.
Este texto está protegido bajo una licencia internacional Creative Commons 4.0. Usted es libre para compartir, copiar y redistribuir el material
en cualquier medio o formato. También podrá adaptar: remezclar, transformar y construir sobre el material. Ver resumen de la licencia.