I GIOVANI NEL MERCATO DEL LAVORO CHE CAMBIA: IL PUNTO DI VISTA DEGLI STUDENTI

17 dicembre 2013

Dipartimento di Economia – Università degli Studi Roma Tre

Disoccupazione giovanile, istituzioni e sistemi

Elvira Ciociano

Università degli Studi di Napoli Parthenope

Dottorato in Scienze Economiche - XXVI ciclo

Disoccupazione giovanile, istituzioni e sistemi

VET. Una classificazione tra paesi

Introduzione

Obiettivi• studio della relazione tra tassi di disoccupazione (e occupazione) giovanile e i tassi di

partecipazione ai programmi vocational al livello di educazione secondario (ISCED levels 2 e 3);

• classificazione across – country basata su questa relazione.

Motivazione- problema occupazionale giovani

- migliori performances nei sistemi duali

- dibattito sui sistemi scolastici/di formazione (duali/sequenziali)

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Contributo (?)- considerare i sistemi VET in una analisi istituzionale della disoccupazione giovanile

- classificazione (empiricamente motivata)

Punti deboli:1. indicatori statistici non sempre appropriati

2. definizioni non sempre comuni

3. dati non sempre disponibili

4. endogeneità delle istituzioni

5. relazione VET - disoccupazione giovanile �transizione vs permanenza nel mercato del lavoro.

Struttura

• Il mercato del lavoro dei giovani: caratteristiche

• Analisi del mercato del lavoro dei giovani

• Istituzioni e politiche

• Approccio Fixed Effects: relazione tra occupazione giovanile e partecipazione ai

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• Approccio Fixed Effects: relazione tra occupazione giovanile e partecipazione ai

programmi VET

• Classificazione – Grouped Fixed Effects approach

• Conclusioni

Il mercato del lavoro dei giovani

� Effetto di istituzioni scolastiche e operanti nella fase di transizione scuola – lavoro

� Partecipazione dei lavoratori giovani (Bassanini & Duval, 2006)

- inattività

- mancanza di dati

� Vulnerabilità

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� Vulnerabilità

� Youth experience gap

� Sensibilità alle variazioni da ciclo

(Biavaschi et al., 2012; Bell and Blanchflower, 2009; O'Higgings, 2010)

� Effetti disoccupazione giovanile- persistenza

- scarring effect

Come analizzare il mercato del lavoro dei giovani?

� ILO (2011) ���� Indicatori:

ILO 1(Tasso di disoccupazione giovanile)

ILO 2(Svantaggio relativo)

%24) - 15 (età giovane Lavoro Forza

24) – 15 (età giovani iDisoccupat

25)(età adulti ionedisoccupaz di Tasso

giovanile ionedisoccupaz di Tasso

>

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ILO 3

ILO 4

� Altre indicazioni: YEN ( 8 indicatori in 3 gruppi); UN-HABITAT & Global Urban Observatory

� Fattore demografico (Jimeno, Rodríguez-Palenzuela, 2002; Biavaschi et al., 2012)

� Domanda di lavoro (O'Higgings, 2010; Biavaschi et al., 2012)

%idisoccupat Totale

giovani iDisoccupat

%totale giovane ePopolazion

giovani iDisoccupat

Istituzioni e politiche del mercato del lavoro

Strategie � come ridurre la disoccupazione?

(attivazione, occupabilità, miglioramento di competenza e conoscenza)

Analisi istituzionale della disoccupazione giovanile� Classificazione di riferimento: Ryan and Piopiunik (2012)

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� Classificazione di riferimento: Ryan and Piopiunik (2012) Politiche di intervento specifiche nella fase di transizione scuola lavoro

1) Active Labour

Market Programmes 3) Apprenticeship

Systems

2) Full time Vocational

Schooling

� Youth o Job Guarantee Equità di opportunità

Approccio Fixed Effects: relazione tra occupazione giovanile e

partecipazione ai programmi VET

• Approccio effetti fissi [����Bassanini & Duval, 2006]

• Dati: CEP – OECD Institutions Dataset (1960 – 2004) (Nickell, 2006)

- 20 paesi OECD: Australia, Austria, Belgio, Canada, Danimarca, Finlandia, FranciaGermania, Giappone, Irlanda, Italia, Norvegia, Nuova Zelanda, Paesi Bassi, Portogallo, Regno Unito, Spagna, Stati Uniti, Svezia, Svizzera.

- periodo 1985 - 2010(Fonte: OECD, World Bank)

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(Fonte: OECD, World Bank)

• Stime effettuate con diverse variabili dipendenti:- 5 indicatori alternativi: ILO 1, ILO 2, ILO 3, ILO 4, tasso di occupazione giovanile (EMPit )

lrelWB � variazione del tasso di iscrizione ai programmi vocational

relenrolWB � iscrizione ai programmi technical/vocational al livello secondario (ISCED 2 and 3) sul totale degli iscritti alla scuola secondaria

� quanto i giovani partecipano a

programmi vocational

� più dati rispetto alle variabili

di spesa

Modello

• Modello:

i=1,…, 20 t=1985,…, 2010

YURit = tasso di disoccupazione giovanile

lrelWbit = variazione del tasso di iscrizione ai programmi vocational

Xit = variabili politiche specifiche [cuneo fiscale (TaxWedge); legislazione di protezione dell’impiego (epoecd);spesa in politiche attive del lavoro relative al GDP (almpgdp); copertura (adjcov) e densità dei sindacati (udnetA); indicatore dei

YURit = ββββ lrelWbit + ΣΣΣΣ νννν j Xit + χχχχ Git + εεεε it

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politiche attive del lavoro relative al GDP (almpgdp); copertura (adjcov) e densità dei sindacati (udnetA); indicatore dei sussidi di disoccupazione (abd)] e variabili di controllo [popolazione giovane su popolazione totale (YpopTpop); salario minimo (minw_medw); anni medi di istruzione (educ)]

Git = tasso di crescita annuale GDP

εit = errore

• Equazioni alternative:

ILO2it = β β β β lrelWbit + ΣΣΣΣ νννν j Xit + χχχχ Git + εεεεit

ILO3it = β β β β lrelWbit + ΣΣΣΣ νννν j Xit + χχχχ Git + εεεεit

ILO4it = ββββ lrelWbit + ΣΣΣΣ νννν j Xit + χχχχ Git + εεεεit

EMPit = ββββ lrelWbit + ΣΣΣΣ νννν j Xit + χχχχ Git + εεεεit

Risultati

Effetto della variazione del tasso di partecipazione nei programmi VET su indicatori di occupazione giovanile (ILO1, ILO2, ILO3, ILO 4, tasso di occupazione giovanile) –

- Approccio effetti fissi.

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*p<0.05; ** p<0.01

Classificazione – Grouped Fixed Effects approach

• Metodologia: Grouped Fixed Effects (Bonhomme & Manresa, 2012)

• Obiettivo: classificazione paesi - relazione tra partecipazione VET e indicatori di occupazione giovanile

• Modello:

YURit = θ lrelWbit + ΣΣΣΣ λλλλj Xit + χχχχ Git + ααααgit+ ννννit

Epr1524it = θ lrelWbit + ΣΣΣΣ λλλλj Xit + χχχχ Git + ααααgit+ ννννit

i=1,…, 20; t=1985,…, 2010

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i=1,…, 20; t=1985,…, 2010

νit = errore αgit = dummies temporali specifiche per gruppo

• Lo stimatore grouped fixed-effects è definito come soluzione del problema di minimizzazione:

(θ, α, γγγγ) = argmin ΣΣΣΣΣΣΣΣ (YURit - θ lrelWbit - ΣΣΣΣ λλλλj Xit - χχχχ Git – αgit)2

(tra tutti i possibili raggruppamenti γ= {g1,..., gN} delle N unità nei G gruppi, a parametro comune θ ed effetto temporale specifico per gruppo α)

Strategia minimizzare la funzione obiettivo attraverso due algoritmi alternativi

Output: assignment delle entità ai gruppi che condividono profilo temporale non vincolato.

Scelta degli output - minimo della funzione obiettivo

- BIC più bassoAlgoritmo 1simple iterative algorithm

Algoritmo 2 variable neighborhood search method

Risultati (1/2)

Algoritmo 1 – Variabile dipendente tasso di occupazione giovanile Algoritmo 1 – Variabile dipendente tasso di disoccupazione giovanile Algoritmo 2 – Variabile dipendente tasso di disoccupazione giovanile

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Risultati (2/2)

Coefficienti e classificazioni risultanti

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Conclusioni

� VET come strumento di policy ���� skills

� Effetto su disoccupazione giovanile ���� analisi empirica

non chiara

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non chiara

� work in progress

+ diagnostics

+ stime / interpretazioni

Bibliografia

Bassanini, A., Duval, R., 2006. Employment Patterns in OECD Countries: Reassessing the Role of Policies and Institutions. OECD Social,

Employment and Migration Working Papers n. 35.

Bell, D.N.F., Blanchflower, D. G., 2009. What Should Be Done about Rising Unemployment in the UK? IZA D.P. n. 4040, Bonn, Germany.

Biavaschi, C., Eichhorst, W., Giulietti, C., Kendzia, M. J., Muravyev, A., Pieters, J., Rodríguez-Planas, N., Schmidl, R., Zimmermann, K., F.,

2012. Youth Unemployment and Vocational Training. IZA D.P. n. 6890, Bonn, Germany.

Bonhomme, S., Manresa, E., 2012. Grouped Patterns of Heterogeneity in Panel Data. CEMFI, Working Paper, n. 1208.

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ILO, 2011. Key Indicators of the Labour Market (KILM) Seventh Edition. Geneva: Economic and Labour Market Analysis Department, ILO.

Jimeno, J.F., Rodríguez-Palenzuela, D., 2002, Youth unemployment in the OECD: Demographic shifts, labour market institutions, and

macroeconomic shocks, European Central Bank, Working Paper, n. 155.

Nickell, W., 2006. CEP – OECD Institutions Data Set (1960-2004).

O'Higgings, N., 2010. The impact of the economic and financial crisis on youth employment: Measures for labour market recovery in the

European Union, Canada and the United States. International Labour Office, Employment Working Paper n.70.