Estudiar y vivir en España: matrícula, vivienda y recursos familiares

Elegir universidad también puede significar mudarse. Para quien estudia fuera de casa, la matrícula es solo una parte de la decisión: también hay que encontrar alojamiento y saber con qué recursos cuenta el hogar. La encuesta no reconstruye el presupuesto individual de cada estudiante, pero sí permite comparar precios y estudiar escenarios con cautela.

El precio medio nacional del crédito de Grado en primera matrícula bajó de 20,63 € en 2014-2015 a 15,37 € en 2024-2025: un descenso nominal del 25,5 %, sin descontar la inflación. Aun así, una matrícula pública de 60 ECTS va de 717 € en Galicia a 1.157,40 € en Navarra.

La diferencia territorial es mayor en las habitaciones anunciadas. En julio de 2026, Fotocasa registró precios de oferta desde 260 €/mes en Extremadura hasta 622 €/mes en Illes Balears. Son 362 euros al mes. Si se usa un curso hipotético de nueve meses solo para comparar magnitudes, la diferencia suma 3.258 €, unas 7,4 veces la brecha de matrícula. No es el gasto real de cada estudiante ni implica que todas las habitaciones se alquilen a esos precios.

También conviene separar dos resultados de la ECV 2025. En la submuestra estudiantil de 18 a 34 años, el 22,36 % vive en un hogar bajo el umbral de riesgo de pobreza (tasa ponderada observada). En un modelo distinto, que compara a jóvenes de varias situaciones de actividad y ajusta por características observadas, las probabilidades estimadas son 10,85 % para quienes trabajan principalmente, 21,24 % para estudiantes o personas en formación y 33,96 % para quienes están principalmente en paro. No son la misma medida: unas cifras describen la muestra; las otras son predicciones medias ajustadas. Ninguna identifica un efecto causal ni predice la situación de una persona concreta.

La idea principal es sencilla: la vivienda amplía mucho más las diferencias territoriales observadas que la matrícula, y el mismo coste hipotético representa proporciones distintas de los recursos de cada hogar.

El dashboard de AEALCEE separa cuatro bloques por una razón metodológica. Matrícula, alquiler, transporte y gasto en ocio no comparten ni unidad, ni población, ni periodo, ni mecanismo económico.

Matrícula es un precio administrativo vinculado al sistema universitario público. Habitación es un precio de oferta en el mercado de vivienda compartida. Transporte depende de títulos, edad, empadronamiento, red y reglas locales. Ocio, deporte y cultura procede de la EPF y mide gasto observado de la población general, no precios ni consumo estudiantil.

Por eso esta publicación no construye un índice único. Lo que hacemos es comparar escalas cuando la comparación es defendible y mantener separadas las magnitudes cuando no lo es.

La Estadística de Precios Públicos Universitarios muestra un descenso casi continuo del precio medio nacional del crédito de Grado en primera matrícula. La serie pasa de 20,63 euros por crédito en 2014-2015 a 15,37 euros en 2024-2025.

Ese descenso no elimina la heterogeneidad territorial. En el curso 2024-2025, una matrícula equivalente de 60 ECTS va de 717 € en Galicia a 1.157,40 € en Navarra. Madrid alcanza 1.113 €, Cataluña 1.089 € y Aragón 1.042,20 €.

La diferencia entre el máximo y el mínimo es de 440,40 € por curso. Importa, pero al compararla con la vivienda veremos que ya no es la mayor fuente de dispersión territorial dentro de los indicadores observados.

Fotocasa sitúa el precio medio nacional de una habitación en 505 €/mes en julio de 2026, un 1,1 % menos que un año antes. Ese dato agregado no significa que el mercado se haya abaratado de forma generalizada: 13 de 17 comunidades registran subidas y 54 de 67 ciudades con comparación interanual también aumentan de precio.

Los extremos autonómicos son muy distintos: 260 €/mes en Extremadura y 622 €/mes en Illes Balears. Cataluña se sitúa en 611 €, Madrid en 605 € y País Vasco en 574 €.

Si convertimos únicamente la diferencia entre extremos a nueve meses para poder compararla con una matrícula anual, obtenemos 3.258 €. El rango de vivienda es así unas 7,4 veces el rango de matrícula.

No significa que todos los estudiantes paguen nueve meses ni que ese sea su gasto real. Significa algo más simple: en la fotografía territorial actual, la vivienda introduce una escala de desigualdad económica mucho mayor que la matrícula pública.

Una CCAA puede esconder mercados muy diferentes

Andalucía lo ilustra bien. El promedio autonómico es 373 €/mes, pero las referencias municipales disponibles van desde 255 € en Linares y 265 € en Jaén hasta 513 € en Málaga y 634 € en Marbella. Granada aparece en 343 € y Sevilla en 431 €.

Esto importa metodológicamente: para matrícula, la comunidad autónoma es una unidad natural; para vivienda, la ciudad —e incluso el distrito— puede ser mucho más informativa.

Transporte

El dashboard documenta títulos concretos revisados entre el 27 y el 29 de septiembre de 2026 para un perfil base de 20 años. Con 40 viajes mensuales, el escenario visible va desde gratuidades documentadas hasta 29,20 € en la referencia de Bilbao.

El problema no es de tamaño muestral. Es de comparabilidad institucional: títulos, zonas, requisitos, bonificaciones y redes son diferentes. Por eso el transporte se mantiene fuera de cualquier suma general.

Ocio, deporte y cultura

La EPF 2025 sitúa el gasto medio por persona de la categoría 09 en 710 € al año en España, equivalentes a 59,17 € al mes si simplemente se divide entre doce. Andalucía registra 46,47 €/mes equivalente y Madrid 73,61 €.

Ese dato no es “el precio del ocio”. Tampoco es gasto estudiantil. Sirve para entender patrones de consumo. De hecho, el INE muestra que los hogares del quintil de mayor gasto dedican una proporción mucho mayor de su presupuesto a transporte, restauración y ocio que los hogares del quintil inferior.

La ECV 2025 permite incorporar una dimensión que los mapas no pueden mostrar: los recursos económicos del hogar.

Para alinear temporalmente la actividad con la renta, definimos como estudiantes a las personas de 18 a 34 años cuya actividad predominante durante el año de referencia de la renta fue “estudiante o en formación”. En las 17 comunidades del dashboard hay 3.286 personas y 2.821 hogares en este grupo.

Su renta disponible equivalente mediana ponderada es de 18.818,56 € y su tasa de riesgo de pobreza ponderada es del 22,36 %.

Como referencia descriptiva, entre jóvenes de la misma edad que estuvieron principalmente trabajando, la tasa ponderada es del 9,40 %; entre quienes estuvieron principalmente en paro, del 40,38 %. Estas son tasas observadas sin ajuste.

Para medir escala construimos un escenario hipotético de exposición, no un presupuesto real.

Ecuación

$$C_r = M_r + 9H_r$$

$$B_{ir} = \frac{C_r}{Y_i^{eq}}$$

Donde:

• $M_r$: matrícula de 60 ECTS en la comunidad $r$.
• $H_r$: precio mensual de habitación en la comunidad $r$.
• $Y_i^{eq}$: renta disponible equivalente del hogar de la persona $i$.
• $B_{ir}$: tamaño relativo del escenario frente a esa renta equivalente.

Resultado

La mediana ponderada de $B_{ir}$ es 26,25 %. El 41,40 % de la distribución supera el 30 % y el 23,02 % supera el 40 %.

No usamos 30 % o 40 % como umbrales normativos de asequibilidad. Son únicamente puntos de lectura para mostrar la distribución.

La distribución también cambia mucho según los recursos del hogar. En el primer cuartil, el escenario mediano representa algo más de la mitad de la renta equivalente; en el cuarto, alrededor de una sexta parte:

• Q1: 52,55 %.
• Q2: 30,04 %.
• Q3: 22,51 %.
• Q4: 15,00 %.

El resultado importante no es un número aislado: la misma combinación de matrícula y habitación puede representar más de la mitad de la renta equivalente mediana en la parte baja de la distribución y alrededor de una séptima parte en la parte alta.

Qué NO significa este escenario

Este cálculo no mide lo que paga cada estudiante. La ECV no permite saber de forma general si la persona se mudó, alquila una habitación, recibe una beca o qué parte del coste cubre su familia. Además, la renta equivalente es un recurso estadístico del hogar ajustado por su composición; no es dinero reservado para el estudiante. Es una comparación de escala, no una factura, un coste total de estudiar fuera ni un criterio oficial de asequibilidad.

El primer modelo pregunta algo sencillo: ¿cómo cambia la probabilidad estimada de riesgo de pobreza entre jóvenes según su actividad predominante, una vez ajustamos por otras características observadas?

Especificación

$$\operatorname{logit}\big[P(Pobre_i=1)\big] = \alpha + \delta Activity_i + \beta'X_i + \gamma_r$$

Variable dependiente

$\mathrm{Pobre}_i$: indicador de pertenencia a un hogar en riesgo de pobreza.

Variable de interés

$\mathrm{Activity}_i$: actividad predominante durante el año de referencia de la renta.

Controles

$X_i$: edad, sexo, educación alcanzada, tipo de hogar, lugar de nacimiento y grado de urbanización. $\gamma_r$: efectos fijos de comunidad autónoma.

Estimación

• Población: jóvenes 18-34 de las 17 CCAA.
• N = 9.846 personas.
• Hogares = 7.521.
• Logit ponderado con PB040 normalizado.
• Errores estándar sándwich agrupados por hogar.

Probabilidades ajustadas

• Trabajando: 10,85 % · IC 95 %: 9,41-12,29.
• Estudiante o en formación: 21,24 % · IC 95 %: 18,22-24,25.
• Parado: 33,96 % · IC 95 %: 29,88-38,04.

Frente al perfil “trabajando”, la probabilidad media estimada para “estudiante o en formación” es 10,39 puntos porcentuales mayor (IC del 95 %: +6,83 a +13,95); para “parado”, la diferencia es de 23,11 puntos (+18,92 a +27,30). Los intervalos resumen la incertidumbre de estas diferencias según el método de inferencia indicado; no describen un rango de resultados para cada persona.

Cómo debe leerse

Para construir estas cifras, el modelo asigna sucesivamente a toda la muestra cada categoría de actividad, mantiene las demás características observadas y promedia las probabilidades ponderadas. Así se comparan perfiles en una escala más intuitiva que los coeficientes logit. Aun con ese ajuste, no estamos estimando “el efecto de estudiar”: la actividad no se asigna al azar y pueden influir factores que no están medidos. Son diferencias condicionadas a las variables incluidas, no una predicción individual ni una relación causal.

El segundo modelo se restringe a quienes estuvieron principalmente estudiando o formándose. Aquí no comparamos estudiantes con trabajadores: buscamos heterogeneidad dentro del propio grupo.

La especificación mantiene pesos, errores agrupados por hogar y efectos fijos territoriales. Para evitar categorías con muy pocos casos, educación, lugar de nacimiento y estructura del hogar se agrupan de forma explícita.

Resultados ajustados principales

Lugar de nacimiento

Manteniendo el resto de variables constantes, el perfil “nacido fuera de España” presenta una probabilidad estandarizada del 47,91 %, frente al 18,15 % bajo el perfil “nacido en España”: una diferencia de +29,77 pp (IC 95 %: +20,67 a +38,86).

Hogar monoparental

El perfil de hogar monoparental alcanza 36,73 %, frente a 19,43 % en la referencia de dos adultos con uno o dos niños: +17,30 pp (IC 95 %: +10,68 a +23,92).

Educación alcanzada

La educación superior se asocia con una probabilidad ajustada 7,95 pp menor que el grupo con hasta secundaria I (IC 95 %: −15,35 a −0,55). Para secundaria II/postsecundaria la diferencia es menor y su intervalo incluye cero.

Urbanicidad

La zona muy poblada presenta una diferencia estimada de −5,73 pp frente a la zona media (IC 95 %: −10,85 a −0,60). Tanto este contraste como el de educación superior son significativos en la prueba individual nominal, pero no se mantienen tras corregir por comparaciones múltiples (ajuste de Benjamini–Hochberg: q = 0,085 y q = 0,111, respectivamente). Conviene leerlos como indicios exploratorios, no como resultados robustos al conjunto de contrastes.

Edad 25-34 y sexo masculino no muestran diferencias estadísticamente claras en esta especificación.

Sensibilidad: baja intensidad laboral del hogar

En una especificación ampliada, la baja intensidad laboral del hogar se asocia con una diferencia de +30,49 pp frente a hogares sin baja intensidad laboral. Se presenta separada porque está conceptualmente muy próxima a la vulnerabilidad económica que queremos describir.

La vivienda domina la dispersión territorial observada

La matrícula continúa siendo relevante, pero su rango territorial es mucho menor que el de la habitación en un horizonte académico comparable. Para un estudiante desplazado, la accesibilidad económica no puede evaluarse mirando únicamente el precio público universitario.

La comunidad autónoma no siempre es la geografía correcta

La matrícula se fija territorialmente a escala autonómica; la vivienda puede variar radicalmente entre ciudades de una misma comunidad. Esto obliga a evitar índices que mezclen datos con distinta granularidad sin una metodología explícita.

La distribución de renta importa tanto como la distribución de precios

Dos hogares pueden enfrentarse al mismo precio anunciado y disponer de recursos muy distintos. El escenario por cuartiles ilustra esa diferencia: compara una misma referencia de matrícula y habitación con la renta equivalente de cada hogar; no afirma que ese sea el gasto que cada estudiante realiza.

El territorio no explica por sí solo la vulnerabilidad

Los modelos con microdatos muestran que la actividad, la composición del hogar y otras características observadas están asociadas con diferencias en el riesgo de pobreza que un mapa de precios no puede mostrar. Esto ayuda a formular mejores preguntas sobre becas, vivienda y acceso a la universidad; por sí solo, el análisis no estima el efecto de esas políticas.

• Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades / SIIU: precios públicos universitarios 2024–2025.
• Fotocasa Research: vivienda compartida, julio de 2026.
• INE, Encuesta de Presupuestos Familiares 2025: tabla 73991.
• INE, Encuesta de Condiciones de Vida 2025: microdatos y módulo de vivienda.
• Observatorio Económico AEALCEE: dashboard territorial relacionado.