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“ESTUDIO SOBRE LA VALORACIÓN ECONÓMICA Y SOCIAL DE LAS POLÍTICAS ACTIVAS DEL INSTITUTO ARAGONÉS DE EMPLEO” Contrato de servicios convocado por procedimiento negociado sin publicidad (Expdte. Nº SG-14/2015) Economic Strategies and Initiatives (ESI SL) con la colaboración de: Grupo de Investigación ADETRE de la Universidad de Zaragoza Equipo de trabajo: • Marcos Sanso Frago • María Asunción González Álvarez • Domingo Pérez Ximénez de Embún • Marcos Sanso Navarro Con la colaboración de:
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“ESTUDIO SOBRE LA VALORACIÓN
ECONÓMICA Y SOCIAL DE LAS
POLÍTICAS ACTIVAS DEL
INSTITUTO ARAGONÉS DE
EMPLEO”
Contrato de servicios convocado por procedimiento negociado sin
publicidad (Expdte. Nº SG-14/2015)
Economic Strategies and Initiatives (ESI SL)
con la colaboración de:
Grupo de Investigación ADETRE de la Universidad de Zaragoza
Equipo de trabajo:
• Marcos Sanso Frago
• María Asunción González Álvarez
• Domingo Pérez Ximénez de Embún
• Marcos Sanso Navarro
Con la colaboración de:
INTRODUCCIÓN
La fuerte crisis económica y la última reforma laboral del año 2012 han modificado
dramáticamente el mercado de trabajo español, creando una situación en la que resulta del
máximo interés disponer de información sobre la efectividad de las políticas activas en dicho
mercado. Estas políticas pueden ser, de hecho lo son en otros países, un medio útil para
mitigar los efectos de la situación al menos sobre una parte de la gran cantidad de parados a
la que ha dado lugar, que son los potenciales beneficiarios de las mismas.
Como recomienda la UE, las políticas activas son un instrumento básico en el
funcionamiento del mercado de trabajo europeo y el predominio de los recortes, como
consecuencia de los ajustes en el gasto público, hace más necesario que nunca disponer de
una evaluación rigurosa de sus efectos. Los resultados de dicha evaluación no sólo
permitirán conocer si los recortes están contribuyendo también a ese empeoramiento de la
situación del mercado laboral, sino también disponer de información que pueda ser útil para
mejorar el diseño de las políticas.
En un contexto de recesión económica la probabilidad de encontrar empleo o de seguir en él
se reduce notablemente en promedio, por lo que los responsables públicos tienden a
infravalorar la importancia de los distintos programas de políticas activas en el mercado de
trabajo. Sin embargo, a pesar de esa caída en las probabilidades promedio de encontrar
empleo o de seguir en él, existe abundante evidencia de que la efectividad relativa de las
políticas aumenta al mejorar el diferencial entre el comportamiento de sus beneficiarios y
los no beneficiarios. Desde esta perspectiva es sumamente interesante realizar evaluaciones
rigurosas que permitan comprobar si este efecto diferencial puede estar mitigando los
efectos de la crisis sobre los trabajadores que participan en algunos de los programas de los
servicios públicos de empleo.
En el estudio realizado para evaluar las políticas del periodo 2005-2009 se apreciaba un
cambio de tendencia en los efectos de algunas políticas como consecuencia del
empeoramiento de la situación económica. Este trabajo permite confirmar esos efectos y
constatar nuevas tendencias, además de que percibe también un nuevo cambio en algunos
indicadores a partir del año 2013 como consecuencia del inicio de la recuperación
económica.
La crisis económica ha significado una situación muy desfavorable desde el punto de vista
económico y social, pero supone también una oportunidad de obtener información sobre el
comportamiento del mercado de trabajo que resulta útil para ampliar el conocimiento que
se tiene sobre la repercusión de las políticas. En realidad es equivalente a un experimento
real del que se pueden sacar muchas conclusiones.
El trabajo que se presenta en este informe es continuación de dos evaluaciones anteriores
(Sanso et al., 2007) realizada durante el año 2007 y (Sanso et al., 2010). El primero puso de
manifiesto la utilidad de las políticas aplicadas por el INAEM con datos hasta 2005 mientras
que el segundo, con datos hasta 2009, confirmó esa utilidad, la mejora general en la gestión
del INAEM y el impacto que tiene una crisis tan grave como la que se inició en 1008 y
mostraba ya sus efectos con una gran crudeza en la pérdida de empleo y el aumento de la
tasa de paro. Transcurridos cuatro años más, es hemos llevado a cabo una nueva evaluación
que considera las acciones hasta 2014 inclusive y amplía la interpretación de los resultados
de las dos anteriores porque siempre se descubren nuevos resultados. Por último, al igual
que se hizo en el informe de 2010 resulta conveniente, a pesar de que se ha iniciado la
recuperación económica, establecer un marco prospectivo que permita enmarcar el
horizonte más inmediato en el comportamiento de la tasa de pare al que, según los
resultados, se enfrentará INAEM en sus distintos ámbitos de actuación.
Como en los anteriores informes se presenta fundamentalmente una evaluación del nivel de
eficacia y eficiencia que alcanzan las distintas actuaciones, tanto desde la perspectiva del
beneficio individual de los trabajadores que participan en ellas, como desde la perspectiva
del beneficio que se deriva para toda la economía aragonesa.
Como resultados más destacados de este informe cabe citar los siguientes. Primero la
confirmación de que la repercusión y el valor social de las actuaciones del INAEM son
importantes pero más en situaciones de crisis, porque los beneficios individuales y sociales
aumentan claramente. El reflejo más claro es el valor que alcanzan los multiplicadores, que
en los estudios anteriores se movían como máximo en torno a dos veces el presupuesto
ejecutado y en este llega a alcanzar un valor de 5 veces. En segundo lugar la importancia de
la política de intermediación, que se vuelve a confirmar. Y en tercer lugar el protagonismo de
la comarca de Zaragoza en la repercusión de la formación, que no fue detectado en los
estudios anteriores.
Es necesario recordar que esta evaluación es un elemento más entre otros que deben
considerarse en la valoración global de las políticas. Los procesos de valoración son
complejos, por lo que esta memoria pretende aportar un primer conjunto de resultados que
permitan un tratamiento integrado con otras consideraciones, internas y externas, que el
INAEM considere necesario introducir para conseguir dar respuestas globales a la misión que
tiene encomendada.
Con ello este trabajo pretende proporcionar al INAEM criterios de decisión para afrontar el
diseño de su actuación en la salida de la crisis y en el difícil panorama que se presenta con la
automatización. A la vista del ejercicio prospectivo llevado a cabo todo indica que las
dificultades del mercado de trabajo van disminuir si no ocurren acontecimiento inesperados.
Todo indica que el descenso de la tasa de paro va a continuar, pero el listón que ha marcado
la experiencia pasada está alto y no cabe dormirse en los laureles. Los datos que se derivan
de los resultados de este estudio merecen ser mantenidos y no interrumpir el proceso de
mejora que se ha observado en las tres sucesivas evaluaciones.
5
INDICE:
CAPITULO 1: EVOLUCIÓN DE LAS POLÍTICAS ACTIVAS DEL INAEM EN EL PERIODO 2010-2014
......................................................................................................................................... 9
1.1. Orientación de las políticas del INAEM durante el periodo 2010-2014 ................... 9
1.2. Evolución del presupuesto del INAEM ..................................................................... 13
1.3. Evolución de las políticas de promoción .................................................................. 15
1.3.1. La evolución del gasto en las distintas medidas de promoción ....................... 17
1.3.2. Los beneficiarios de las medidas de promoción de empleo ............................ 24
1.4. Evolución de las políticas de formación ................................................................... 26
1.4.1. La evolución del gasto en las distintas medidas de formación ........................ 26
1.4.2. Los beneficiarios de las medidas de formación para el empleo ...................... 28
1.5. Evolución de las políticas de intermediación ........................................................... 32
1.6. Resumen de la evolución de las políticas activas del INAEM en el periodo 2010-
2014 37
CAPITULO 2: METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN DE POLÍTICAS ACTIVAS DEL MERCADO
DE TRABAJO ................................................................................................................... 41
2.1. La evaluación de las políticas activas del mercado de trabajo ................................ 41
2.2. Metodología para estimar el efecto microeconómico de las políticas activas del
mercado de trabajo .............................................................................................................. 44
2.1.1. Método de emparejamiento: selección del grupo de control ......................... 46
2.1.2. Evidencia empírica del impacto en el historial laboral individual de los
trabajadores. .................................................................................................................... 49
2.3. Metodología para la estimación del impacto macroeconómico de las políticas
activas de empleo................................................................................................................. 51
2.3.1. Método de estimación del impacto funcional ................................................. 51
2.3.2. Método de estimación del impacto agregado ................................................. 55
2.4. Resumen de los aspectos metodológicos ..................................................................... 55
6
CAPITULO 3: EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLÍTICAS DE PROMOCIÓN DE EMPLEO DEL
INAEM ............................................................................................................................ 57
3.1. Las políticas de promoción de empleo..................................................................... 57
3.1.1. Probabilidad de beneficiarse de programas de promoción de empleo .......... 59
3.1.2. Efectividad de las políticas de promoción de empleo ..................................... 66
3.1.3. Resultados del análisis de sensibilidad. ........................................................... 69
3.2. Los contratos por obra en corporaciones locales .................................................... 74
3.2.1. Probabilidad de beneficiarse de programas de promoción de empleo en
Corporaciones Locales ...................................................................................................... 76
3.2.2. Resultados para la promoción de empleo en Corporaciones Locales ............. 82
3.3. Resumen de los efecto individuales de las políticas de promoción del INAEM ...... 84
CAPITULO 4: EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLÍTICAS DE INTERMEDIACIÓN DEL INAEM 87
4.1. Probabilidad de recibir servicios de intermediación y grupo de control. ................ 87
4.2. Efectividad de las políticas de intermediación ......................................................... 96
4.2.1. Análisis de los efectos de la intermediación sobre la salida del desempleo. .. 97
4.2.2. Análisis de la influencia sobre la estabilidad del empleo................................. 99
4.3. Análisis de sensibilidad de los efectos de intermediación. .................................... 100
4.3.1. El género. .................................................................................................... 101
4.3.2. El ámbito provincial .................................................................................... 105
4.3.3. Los distintos tipos de servicio .................................................................... 107
4.3.3.1. Tutoría individualizada ........................................................................... 108
4.3.3.2. Atención personalizada .......................................................................... 109
4.3.3.3. Información profesional ......................................................................... 110
4.3.3.4. Técnicas instrumentales ......................................................................... 111
4.3.3.5. Itinerarios de inserción........................................................................... 111
4.3.3.6. Información y asesoramiento para autoempleo. .................................. 112
4.3.3.7. Plan extraordinario de mediación y orientación .................................... 113
4.3.3.8. Cuantificación del efecto de los servicios de intermediación sobre el
tiempo 114
4.4 Resumen de los efectos individuales de las políticas de intermediación del INAEM .. 115
7
CAPITULO 5: EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLÍTICAS DE FORMACIÓN DEL INAEM ...... 118
5.1. La participación de los trabajadores aragoneses en la formación para el empleo:
una aproximación paramétrica .......................................................................................... 118
5.2. Una evaluación general de la formación................................................................ 126
5.2.1. Análisis del efecto de la formación sobre la salida del desempleo. .............. 127
5.2.2. Análisis del efecto de la formación sobre la estabilidad del empleo. ............ 128
5.2.3. Una cuantificación de la ganancia tiempo debida a la formación. ................ 129
5.3. Análisis de sensibilidad en la efectividad de la formación ..................................... 130
5.3.1. Efectividad según género ............................................................................... 131
5.3.2. Efectividad según la provincia ........................................................................ 134
5.3.3. Efectividad según tiempo de permanencia en el desempleo ........................ 136
5.3.4. Efectividad según la duración de los cursos de formación ............................ 139
5.4. Resumen de los efectos individuales de las políticas de formación del INAEM .... 141
CAPITULO 5: IMPACTO FUNCIONAL DE LAS POLÍTICAS ACTIVAS DE EMPLEO DEL INAEM . 144
6.1. Introducción ................................................................................................................ 144
6.2. Los datos y la presentación de las variables ............................................................... 145
6.3. Impacto de las políticas activas sobre la salida del desempleo: especificación empírica
y base de datos ................................................................................................................... 147
6.3.1. Especificación empírica ........................................................................................ 147
6.3.2. Definición de las variables utilizadas .................................................................... 150
6.4. Resultados de la estimación de los efectos de las políticas activas sobre la tasa de
salida del desempleo .......................................................................................................... 150
6.5. Resumen del impacto funcional de las políticas activas del INAEM en el periodo 2010-
2014 .................................................................................................................................... 154
CAPITULO 7: IMPACTO AGREGADO DE LAS POLÍTICAS ACTIVAS DEL INAEM Y PROYECCIÓN
FUTURA DE LA EVOLUCIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO EN ARAGÓN ............................. 158
7.1. Introducción ................................................................................................................ 158
7.2. Impacto agregado de las políticas activas: formación, intermediación y promoción 160
8
7.2.1. Estimación del impacto a partir de la evaluación microeconómica .................... 160
7.2.2. Estimación del impacto a partir de la evaluación funcional ................................ 164
7.3.- Análisis prospectivo del mercado de trabajo aragonés para los años 2016 y 2017 .. 168
7.4.- Resumen del impacto agregado de las políticas activas del INAEM y del análisis
prospectivo del mercado de trabajo en Aragón ............................................................... 173
CONCLUSIONES .............................................................................................................. 176
BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................ 191
INDICE DE CUADROS ...................................................................................................... 194
INDICE DE FIGURAS: ....................................................................................................... 196
9
CAPÍTULO 1
EVOLUCIOÍ N DE LAS POLIÍTICAS ACTIVAS DEL INAEM EN EL PERIODO
2010-2014
1.1. Orientación de las políticas del INAEM durante el periodo
2010-2014
El principal antecedente de la relevancia actual de las políticas activas de empleo en la Unión
Europea está en la Cumbre de Luxemburgo, celebrada en noviembre del año 1997. En ella se
determinó la necesidad de desarrollar políticas favorecedoras de la creación de empleo a
través de planes nacionales. En esta línea, el Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales
elaboró la Orden de 26 de octubre de 1998, donde se establecían las bases para la concesión
de subvenciones por parte del Instituto Nacional de Empleo (INEM) en colaboración con las
corporaciones locales para la contratación de trabajadores desempleados con el fin de
realizar obras o prestar servicios con interés social y general. Fundamentalmente, se trataba
de adaptar la anterior Orden del 2 de marzo de 1994 a las directrices resultantes de la citada
cumbre internacional.
Una de las recomendaciones fijadas en el marco de la Unión Europea era la de descentralizar
las políticas de empleo por lo que, en base a ello, su gestión se transfirió a las comunidades
autónomas que así lo desearan. En lo que respecta a Aragón, su Estatuto de Autonomía
establece la competencia exclusiva sobre la planificación y el fomento de la actividad y el
desarrollo económico en su ámbito territorial. Del mismo modo, también determina que ha
de ocuparse del impulso a la política tendente a la mejora y equiparación de las condiciones
de vida y trabajo. En este contexto se crea el INAEM mediante la Ley 9/1999. Entre sus
10
funciones se encuentra la gestión de los programas de apoyo y fomento del empleo, así
como los conciertos y subvenciones que corresponden a las corporaciones locales. De este
modo, en julio del año 2002 quedaban completamente transferidos las funciones y servicios
que, en materia de trabajo, empleo y formación, venía realizando el INEM hasta dicho
momento. El Ministerio de Trabajo coordina el diseño de las políticas de empleo y el
organismo responsable es el antiguo Instituto Nacional de Empleo (INEM), actualmente
Servicio Público de Empleo Estatal (SPEE), dependiente de dicho ministerio. El proceso de
descentralización ha dotado a las Administraciones Autonómicas de un amplio margen para
el diseño de programas regionales que se realiza en el marco de los Pactos Regionales de
Empleo, donde participan el gobierno regional, sindicatos y organizaciones empresariales
(Aragón y Rocha, 2003).
Las políticas activas del mercado de trabajo en España vienen definidas en buena parte por
las directrices generales que introduce la Unión Europea en el Derecho Comunitario y
presentan diferencias de unos países a otros como consecuencia de factores específicos de
cada país, como la magnitud del problema del desempleo, las prioridades políticas y el
marco institucional (Alujas, 2006). La Constitución de 1978 marca una estructura territorial
en España que dota a las comunidades autónomas de competencias en la gestión de las
Políticas Activas del Mercado de Trabajo. En particular en la formación ocupacional, así
como en las tareas de intermediación (EU, 2000). No obstante, la legislación laboral es
competencia exclusiva del Estado y se concreta en Plan Nacional de Reformas (PNR) que
debe aprobarse cada tres años.
Las políticas activas de empleo deben cumplir, al menos, dos objetivos: aliviar los efectos
sobre el desempleo de las situaciones de baja demanda laboral y contribuir a mejorar la
“empleabilidad” de los trabajadores de manera permanente. En España las políticas activas
de empleo se estructuran en tres grandes líneas de actuación: intermediación entre oferta y
demanda de trabajo, promoción de empleo y formación para el empleo.
Como se establece en La Ley 56/2003 la intermediación laboral es el conjunto de acciones
que tienen por objeto poner en contacto las ofertas de trabajo con los demandantes de
empleo, con el fin de proporcionar a los trabajadores un empleo acorde a sus características
y facilitar a los empleadores aquellos trabajadores más apropiados a sus necesidades (CES,
2005). En la década de los 90 se llevó a cabo una importante trasformación en dos aspectos:
11
apertura progresiva a la intervención privada y profundización en el proceso de
descentralización territorial.
En 2005 se puso en funcionamiento el Sistema de Información de los Servicios Públicos de
Empleo (SISPE), que integra la información sobre intermediación, prestaciones por
desempleo y demandas de empleo realizadas en cualquier Comunidad Autónoma. Se
combinan así los datos de un mercado único de trabajo, que ofrece la posibilidad de que
cada SPE regional se adapte a las especificidades del mercado que opera en su territorio
(CES, 2006).
Los sistemas de promoción de empleo son programas y medidas vinculados a objetivos de
creación de empleo, perfeccionamiento y mejora del mercado de trabajo, en muchos casos
orientados a colectivos con dificultades de inserción laboral. Las medidas se suelen agrupar
en tres bloques (CES, 2005): iniciativas locales de empleo, promoción del empleo autónomo
e incentivos a la contratación, habitualmente indefinida pero también de aprendizaje.
El Acuerdo Interconfederal de Estabilidad en el Empleo de 1997 marca un punto de inflexión
en materia de fomento del empleo, ya que se reorienta la política de empleo hacia el
empleo estable. Hasta esa fecha el estímulo de la contratación temporal era uno de los
principales instrumentos de fomento de empleo.
Desde el planteamiento establecido en la Estrategia de Lisboa, la inversión en capital
humano y el aprendizaje permanente cobran una mayor relevancia, pasando a ser un
objetivo fundamental para el aumento de la productividad (CES, 2006). Los programas de
formación para el empleo proporcionan competencias profesionales a los jóvenes, facilitan
la inserción profesional de personas desempleadas y favorecen la adaptación de los
empleados a cambios en los procesos productivos. En España coexisten tres subsistemas de
formación: la formación profesional inicial, la formación profesional ocupacional dirigida a
los parados y la continua para los empleados, aunque los dos últimos coexisten en la
actualidad.
El periodo que aborda este estudio, años 2010 a 2014, la orientación estratégica de las
políticas en la primera parte del periodo analizado se regía por lo establecido en el Acuerdo
Económico y Social para el Progreso de Aragón 2008-2011 articulado en tres ejes
estructurales: (1) Desarrollo y crecimiento económico, que incluye todas aquellas medidas
12
destinadas a reforzar el tejido empresarial aragonés; (2) Empleo y trabajo que comprende
las cuestiones ligadas al empleo, a la formación, a las relaciones laborales y a la seguridad y
salud laboral y (3) Políticas sociales, que aborda los problemas que afectan a la población
aragonesa en materias tan sensibles como los servicios sociales, la inmigración o la vivienda.
Dicho acuerdo en su apartado de Empleo desarrolla las siguientes medidas:
• Incremento de la participación de la mujer en el mercado de trabajo.
• Empleabilidad y recolocación de los recursos humanos.
• Programas para el fomento del empleo.
• Empleo estable y de calidad.
• Emprendedores. Autoempleo y economía social.
• Fomento del empleo en los colectivos con especiales dificultades para el mercado
laboral: jóvenes y mayores de 45 años; mujeres; discapacitados; personas en riesgo
de exclusión.
• Información, orientación e inserción profesional.
• Prácticas no laborales.
• Programas y Acciones de Inserción Laboral (AIL).
• Plan de Formación e Inserción Juvenil de Aragón (Plan Fija).
• Servicios Integrados para el Empleo.
• Plan de Formación Profesional de Aragón.
En el Plan Estratégico 2012-2015 del INAEM se fijan las nuevas directrices para ese periodo
enfocadas principalmente a combatir de la manera más eficaz la situación de desempleo que
actualmente se está viviendo, en especial promoviendo medidas que fomenten el empleo
estable y de calidad y apoyando la creación de empleo por parte de aquellos emprendedores
que han decidido establecerse como autónomos o que han constituido microempresas. Las
iniciativas estratégicas de este plan se centran en tres pilares: a) La mejora de los servicios (a
través de la integración de las políticas activas de empleo, el desarrollo de nuevas políticas
activas, la evolución del modelo de oficina y la mejora en la prestación de los servicios), b) la
optimización de los soportes a la sociedad (creación de la red aragonesa de empleo,
acercamiento de los servicios del INAEM a las empresas, aprovechamiento de las nuevas
tecnologías para la mejora de la gestión y prestación de servicios y una participación activa
en la atracción de empresas a Aragón) y c) la consolidación de la gestión (potenciar la
13
notoriedad del INAEM, mejorar el soporte de conocimiento e información para la actividad,
potenciar el desarrollo de las personas y consolidar el modelo de gestión del INAEM).
1.2. Evolución del presupuesto del INAEM
Dentro del Presupuesto de la Comunidad Autónoma, el Instituto Aragonés de Empleo tiene
un estado diferenciado de ingresos y gastos y figura en la clasificación orgánica en la sección
51 (Instituto Aragonés de Empleo). En la clasificación funcional se encuadra en el programa
322.1 “Fomento del Empleo”. La evolución del presupuesto asignado durante el periodo
2010-2014 se presenta en la Figura 1. Dicha figura también muestra la cuantía total
ejecutada así como el porcentaje de ejecución para cada uno de los años.
El año 2011 es el año con un mayor presupuesto asignado, 121,2 millones de euros, un 6,1%
por encima del año anterior. Sin embargo, el porcentaje de ejecución es 1,6 puntos
porcentuales inferior al de 2010 que se situó en el 93,59% (92,01% en 2011). En el año 2012
los Presupuestos Generales del Estado supusieron para Aragón una reducción en la partida
de políticas activas de empleo del 56,9% que se reflejó en un notable descenso del
presupuesto global del INAEM. El presupuesto inicial de gastos del INAEM ese año ascendió
a 125 millones y se vio reducido en casi 41 millones de euros por la distribución de fondos
definitiva de la Conferencia Sectorial de Empleo después de aprobarse los Presupuestos
Generales del Estado y las retenciones de no disponibilidad del Gobierno de Aragón,
alcanzando el total de los 83,8 millones de euros. El porcentaje de ejecución ascendió al
90,21%.
Sin alcanzar los niveles de años precedentes, los fondos de gastos en 2013 se incrementaron
con respecto a 2012. El presupuesto inicial ascendió a 82 millones de euros, que se
incrementaron por la distribución de fondos definitiva de la Conferencia Sectorial de Empleo
después de aprobarse los Presupuestos Generales del Estado de 2013, donde la Comunidad
Autónoma de Aragón obtuvo un 8,04% más que en 2012. Adicionalmente, la aprobación del
Plan Impulso supuso un incremento de 16,5 millones de euros en las políticas activas de
14
empleo por lo que finalmente el crédito disponible ascendió a 100,4 millones de euros con
un porcentaje de ejecución del 92,25% de dicha cuantía.
Finalmente, 2014 fue el año con menor dotación de fondos del periodo analizado, de los 85
millones iniciales previstos el presupuesto de gastos definitivo del Instituto Aragonés de
Empleo en el ejercicio se vio disminuido a 79,6 millones después de aprobarse los
Presupuestos Generales del Estado. Este año la ejecución del presupuesto alcanzó el 89,29%,
lo que supone un descenso de 2,7 puntos respecto al ejercicio anterior.
Figura 1: Evolución del presupuesto asignado y ejecutado y % ejecución
La evolución del presupuesto del INAEM como porcentaje del PIB (Figura 2) sigue una
trayectoria similar a la descrita por los fondos disponibles, alcanzando su mayor valor en el
año 2011 con 0,33% de fondos asignados sobre el PIB y disminuyendo en 2014 al 0,21%,
como consecuencia de la reducción del presupuesto ese año. La divergencia entre
presupuesto asignado y ejecutado como porcentaje del PIB se mantiene relativamente
constante a lo largo los años en torno a 0,2 puntos porcentuales.
82%
84%
86%
88%
90%
92%
94%
96%
98%
100%
0
20.000.000
40.000.000
60.000.000
80.000.000
100.000.000
120.000.000
140.000.000
2010 2011 2012 2013 2014Po
rcen
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ejec
ució
n
Pres
upue
sto
asig
nado
y e
jecu
tado
Presupuesto asignado Presupuesto ejecutado % de ejecución
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Claramente estos valores reflejan la menor disponibilidad de fondos públicos destinados a
políticas activas, estando por debajo de los niveles alcanzados en años anteriores de la crisis,
que se situaron en torno al 0,34% para el periodo 2005-2009.
Figura 2: Evolución del presupuesto como % PIB
Una vez analizado el esfuerzo general, vamos a centrarnos en cada uno de los dos grandes
grupos de políticas activas asociadas al mercado de trabajo para los cuales es posible
analizar el presupuesto. En los dos subapartados siguientes se analizan los presupuestos y su
ejecución en el caso de las políticas de promoción de empleo y formación, respectivamente.
El presupuesto de intermediación es difícil de cuantificar de forma precisa, porque no se
dedican recursos finalistas a la política y se confunden con los recursos estructurales de
funcionamiento regular del Instituto. Se hará también una breve descripción de las
principales medidas y los beneficiarios de cada una de las tres políticas.
1.3. Evolución de las políticas de promoción
El esfuerzo inversor en las políticas de promoción ha descendido, Figura 3, especialmente en
los años 2012 y 2014, que son los dos años en los que el INAEM ha contado con un menor
presupuesto global para gastos. También se ha dado un descenso continuado en la tasa de
ejecución, este hecho es especialmente acusado en el último año, 2014, cuando la tasa de
0,33% 0,36%
0,25% 0,30%
0,24% 0,31% 0,33%
0,23%
0,28% 0,21%
0,00%
0,10%
0,20%
0,30%
0,40%
0,50%
2010 2011 2012 2013 2014
Asignado/PIB Ejecutado/PIB
16
ejecución descendió al 86,3%, después de haberse mantenido por encima del 95% los cuatro
años anteriores. De igual modo desciende el ratio del gasto en promoción de empleo como
porcentaje del PIB, mientras que en los dos primeros años del periodo se mantiene en los
niveles que tenía antes de iniciarse la crisis económica, en torno al 0,11%, en 2012 y 2014 se
reduce prácticamente a la mitad, 0,05% (Figura 4).
Figura 3: Evolución del presupuesto/ejecutado y % ejecución
Figura 4: Presupuesto asignado y ejecutado en promoción como % del PIB
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
35.000.000
40.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
Porc
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ión
Pres
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sto
asig
nado
y e
jecu
tado
Presupuesto asignado Presupuesto ejecutado % de ejecución
0,11% 0,11%
0,05%
0,10%
0,06%
0,11% 0,10%
0,05%
0,09%
0,05%
0,00%
0,02%
0,04%
0,06%
0,08%
0,10%
0,12%
2010 2011 2012 2013 2014
Asignado/PIB Ejecutado/PIB
17
1.3.1. La evolución del gasto en las distintas medidas de promoción
A continuación se presenta, sin ánimo de ser exhaustivos, un análisis específico de algunos
de los programas englobados en la promoción, lo que permite determinar en cuáles ha sido
mayor o menor esa disminución de fondos disponibles. Se analizan las políticas de empleo
público institucional, empleo público local, agentes de empleo y desarrollo local,
subvenciones a empresas de I+E, subvenciones a la contratación indefinida de
discapacitados, subvenciones a las cuotas de la Seguridad Social por capitalización de
desempleo, ayudas para la integración laboral de discapacitados en CEE, gasto destinado al
fomento del desarrollo rural, apoyo a la creación de empleo en cooperativas y Sociedades
Laborales, a la promoción de empleo autónomo, apoyo a la contratación estable y el
programa ARINSER para inserción de discapacitados. En general el año 2012 supuso fuertes
recortes económicos en casi todos los programas de promoción de empleo. Algunos
programas han desaparecido durante el periodo estudiado (Empleo Público Institucional y
Empleo Público Local) y en los dos últimos años se han lanzado nuevos programas, como es
el caso de Promoción, fomento y difusión de la economía social.
El Programa de Empleo Público Institucional (Figura 5) en colaboración con Organismos
Públicos, Universidades y entidades no lucrativas para la contratación de trabajadores
desempleados, que en el año 2009 triplico su dotación superando los 6 millones de euros, en
2010 vuelve a los niveles que tenía en años anteriores, en torno a los 2 millones de euros. El
porcentaje de ejecución en 2010 supera el 100% con un gasto final un 45% superior a lo
presupuestado. En 2011, último año de vigencia del programa, la ejecución fue mayor,
alcanzó el 98,1%.
El programa de colaboración con corporaciones locales (Figura 5) que dado el éxito del
programa venía incrementando el presupuesto asignado año a año, pierde importancia en el
año 2010 relativa en el conjunto del presupuesto de promoción, pasando de ser el 37% del
presupuesto total en 2009 al 28% en 2010 (con una diferencia de casi cuatro millones en los
fondos destinados al programa). En los años 2012 y 2014 no hubo convocatoria de este
programa y la dotación de 2013 fue muy inferior a lo habitual, representando únicamente el
11% del presupuesto total de promoción.
18
Figura 5: Empleo Público Institucional (Organismos y entidades sin ánimo de lucro):
2010 y 2011
Figura 6: Empleo Público Local (Corporaciones Locales)
El programa de agentes de empleo y desarrollo local, Figura 7, que creció de manera
sostenida entre 2005 y 2010, se ha visto reducido de año en año durante el periodo 2010-
2014, siendo el gasto en 2014 un 64% inferior al de 2010. El peso relativo del programa
dentro del gasto en promoción en 2014 fue del 3,5%.
El presupuesto de las subvenciones a empresas I+E, Figura 8, tiene escasa relevancia en el
gasto total en promoción de empleo. En todo caso, quizás sorprende lo reducido de esta
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
3.500.000
Presupuestoasignado
Presupuestoejecutado
Presupuestoasignado
Presupuestoejecutado
2010 2011
10.204.049 10.579.190
1.809.122
0
2.000.000
4.000.000
6.000.000
8.000.000
10.000.000
12.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
19
partida por el efecto que este programa podría tener sobre el empleo cualificado, objetivo
que aparece en todos los planes estratégicos. Durante los años 2010 y 2011 el gasto se
mantuvo en torno a los niveles de 2008 y 2009, 2012 supuso un drástico recorte, y en 2013 y
2014 creció de nuevo, pero se quedó en niveles muy inferiores a los previos a 2012. Sin
embargo, debido a que los fondos destinados a otros programas han disminuido con mayor
intensidad, ha crecido la importancia relativa de las subvenciones a empresas I+E dentro del
gasto total en promoción, pasando de ser el 1,4% en 2010 al 1,9% en 2014.
Figura 7: Agentes de Empleo y Desarrollo Local (AEDL)
Figura 8: Subvención empresas calificadas como I+E
Son varios los programas relacionados con la integración laboral de las personas con
discapacidad: las subvenciones por contratación indefinida de trabajadores minusválidos
1.579.713
1.355.305
727.346 653.282
558.000
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
1.600.000
1.800.000
2010 2011 2012 2013 2014
509.871
406.111
55.283
242.451 294.747
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
2010 2011 2012 2013 2014
20
(Figura 9), el programa de Integración laboral del minusválido en Centros Especiales de
Empleo (Figura 10) y el de Unidades de Apoyo a CEE. Las subvenciones para contratación
indefinida de discapacitados han experimentado una tendencia decreciente hasta el punto
que en 2010 fueron aproximadamente la mitad que en 2005. Esta tendencia decreciente se
mantiene en el periodo 2010-2014, con un descenso notable en 2012 debido a la caída
general de los fondos de promoción. Sin embargo, a pesar de la disminución en la cuantía de
los fondos, ha crecido su importancia relativa, que ha pasado de ser el 1,3% en 2010 al 2,4%
en 2014.
Figura 9: Subvenciones por contratación indefinida de trabajadores minusválidos
Los fondos destinados a la integración de personas con discapacidad en Centros Especiales
de Empleo se han mantenido relativamente estables, a pesar del descenso experimentado
por otros programas de promoción. En 2009 el gasto en este programa fue
aproximadamente el 15% del gasto total y en 2010 ascendió al 28%. La fuerte caída que se
observa en el año 2012 en otros programas se vio amortiguada por la aprobación de un Plan
Extraordinario que concedía una ayuda extraordinaria por cada trabajador con una
discapacidad del 33% o más, en caso de trabajadores con discapacidad psíquica o
enfermedad mental, o del 65 % o más en caso de personas con discapacidad física o
sensorial, lo que permitió minimizar los efectos negativos de la caída de la actividad
económica en la mayoría de los Centros Especiales de Empleo, especialmente afectados por
la crisis económica. Dado el descenso del gasto en promoción y la relativa estabilidad
461.856 451.404
123.775
359.832 379.923
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
2010 2011 2012 2013 2014
21
presupuestaria de este programa, los 8,5 millones de euros destinados al programa
representaron más del 50% del gasto total de promoción en 2014.
Figura 10: Integración laboral del minusválido (CEE)
Las subvenciones a las cuotas de la SS por capitalización del desempleo, Figura 11, son
importantes desde el punto de vista de la creación de empleo, pero se observa un claro
estancamiento en cifras muy modestas (por debajo de 50.000 euros a partir de 2012). No
llegan al 0,3% del total del montante correspondiente a las políticas de promoción. Es una
política con baja demanda en relación a lo presupuestado, incluso en época de auge
económico, que cae aún más durante los años de crisis. El repunte del año 2014 obedece
seguramente al inicio de la recuperación.
Figura 11: Subvención cuotas de la Seguridad Social por capitalización de desempleo
10.423.116 9.540.791
8.871.243 8.909.535 8.518.531
0
2.000.000
4.000.000
6.000.000
8.000.000
10.000.000
12.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
59.741 53.203
48.325
41.128 43.661
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
2010 2011 2012 2013 2014
22
El presupuesto dedicado para la creación de empleo en cooperativas y en Sociedades
Laborales cambió su tendencia decreciente en el año 2010, se incrementó el importe
concedido en un 47% con respecto a 2009, alcanzando un porcentaje de ejecución del
93,17%, muy por encima de los valores habituales en este programa. En 2011 disminuyó el
número de solicitudes y el gasto se redujo un 46%, manteniéndose relativamente estable
durante los dos años posteriores. El año 2014 el número de solicitudes se incrementó un
28,33% con respecto a 2013, alcanzando un porcentaje de ejecución cercano al 100%,
dejando de nuevo claro el efecto de la recuperación económica.
Figura 12: Apoyo a la creación de empleo en cooperativas y sociedades laborales
Las ayudas por establecimiento como autónomo concentraron en el año 2010 algo más del
10% del gasto en promoción de empleo, cifra similar a años anterior (Figura 13). El
porcentaje de ejecución superó el 100% ya que de manera extraordinaria se incrementó la
dotación económica destinada inicialmente a la promoción del empleo autónomo. En los
años posteriores el comportamiento del gasto fue irregular, creciendo en 2011 y 2013 y
descendiendo en 2012 y 2014. A pesar de las oscilaciones y la disminución del gasto con
respecto a 2010, la importancia relativa de este programa en el gasto total es seis puntos
porcentuales superior en el año 2014 que en 2010.
En el año 2010, en cuanto a las modalidades de contratación subvencionada se incentivó la
conversión en indefinidos de cualquier tipo de contrato temporal, lo que incrementó el
1.397.492
740.867 879.602
762.265
1.020.000
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
1.600.000
2010 2011 2012 2013 2014
23
número de solicitudes de subvención por este motivo con respecto a años anteriores. Desde
el punto de vista del gasto en este programa, en 2010 se ha producido respecto a 2009 un
crecimiento del 73,7%. En 2011 el gasto se mantiene todavía en niveles elevados comparado
con años precedentes, pero cae a partir de 2012, reduciendo notablemente su presupuesto.
El gasto en los años 2012 a 2104 es aproximadamente la mitad de lo que este programa
tenía asignado antes de la modificación de 2010.
Figura 13: Promoción del Empleo Autónomo
Figura 14: Apoyo a la contratación estable
El programa ARINSER, modesto en términos de cuantía, ha mantenido relativamente estable
el presupuesto asignado a lo largo de los cinco años de estudio (por encima de los 500.000
euros, sin llegar ningún año a los 600.000 euros). Al igual que en años anteriores este
3.933.431
5.518.376
3.225.955
4.276.319
2.606.191
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
4.146.582 3.673.998
1.356.324 1.647.651
1.358.441
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
24
programa presenta un mal ajuste entre lo presupuestado y lo ejecutado, sin embargo, dado
que la cantidad presupuestada se ha mantenido y la cantidad ejecutada ha crecido, el ajuste
entre presupuesto y gasto ha mejorado, pasando de un ratio del 55,8% en 2010 al 75,1% en
2014.
Figura 15: Programa ARINSER
Por último, en el año 2013 se aprobó el Decreto 109/2013 del Gobierno de Aragón por el
que se establecieron las bases reguladoras para la concesión de subvenciones para el
desarrollo de actividades de promoción, fomento y difusión de la economía social. En los dos
años de vigencia de este programa se ha concedido un presupuesto total de 298.000 euros,
distribuido prácticamente a partes iguales entre los dos años.
1.3.2. Los beneficiarios de las medidas de promoción de empleo
Vamos a comentar brevemente a continuación los datos sobre el número de beneficiarios
individuales de las actividades de promoción de empleo. Las medidas son sumamente
heterogéneas, ya que combinan la promoción de la contratación estable para trabajadores
con contrato temporal con medidas para el empleo de trabajadores discapacitados o las
denominadas de reinserción social. Las memorias del INAEM incorporan una descripción
305.214
364.515
450.524
341.051
432.532
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
2010 2011 2012 2013 2014
25
detallada de dichas medidas, en unos casos para cada año y en otros de la evolución
temporal, por lo que en este punto nos limitaremos a señalar algunos aspectos generales.
Figura 16: Beneficiarios de los programas de promoción de empleo
Como se comprueba en la Figura 16, donde se recoge el número de beneficiarios de las
actividades de promoción de empleo y su distribución por género, el número de
beneficiarios se reduce drásticamente en 2012 y 2014, los dos años con una menor dotación
económica para los programas de promoción. Además, la persistencia de la crisis mantiene
una modificación importante en cuanto al género que se dio por primera vez en 2009. Hasta
ese año los programas se dirigían en mayor medida a la promoción de empleo femenino,
pero en 2009 las proporciones cambian, ya que el hecho de que el desempleo afecte más a
los varones hace que sean éstos los que acuden con mayor intensidad a este tipo de
políticas. La menor presencia relativa de mujeres se intensifica con el paso del tiempo. En
2010 el ratio de mujeres fue del 48,8% mientras que en 2014 fue un escaso 40,5%.
Lo que más caracteriza a este tipo de medidas es la gran diferencia del número de
beneficiarios entre unas y otras, ya que son medidas muy heterogéneas. El cuadro 1
presenta las tres que concentran un mayor número de beneficiarios, en torno al 60% los
años 2010, 2011 y 2013 y por encima del 80% los años 2012 y 2014. Como se puede
observar, la distribución por género es también muy diferente de unos programas a otros.
3.321 3.333
1.884
3.294 2.283
3.167 2.823
1.371
2.418
1.552
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
2010 2011 2012 2013 2014
Mujeres
Hombres
26
Cuadro 1: Beneficiarios de promoción de empleo en programas seleccionados
Integración laboral del minusválido (CEE)
Apoyo a la contratación estable
Promoción del Empleo Autónomo
Total
% de mujeres
% sobre el total Total
% de mujeres
% sobre el total Total
% de mujeres
% sobre el total
2010 1.748 38,3% 26,9% 1.404 55,8% 21,6% 592 65,0% 9,1% 2011 1.886 38,4% 30,6% 1.023 60,8% 16,6% 826 62,3% 13,4% 2012 1.646 38,0% 50,6% 390 47,2% 12,0% 837 45,2% 25,7% 2013 1.737 38,5% 30,4% 499 50,1% 8,7% 1.200 43,7% 21,0% 2014 1.878 36,9% 49,0% 468 46,6% 12,2% 864 44,1% 22,5%
El programa de integración laboral de minusválidos en CEE es el que afecta a un mayor
número de beneficiarios, en torno al 30%. Además, al haber mantenido relativamente
constante su presupuesto, en los años cuando el gasto en promoción ha sido menor los
beneficiarios de este programa se han mantenido, alcanzando el 50% del total. El Apoyo a la
contratación estable ha ido perdiendo peso en el total en favor de otros programas como el
de Promoción del Empleo Autónomo, en el que el número de beneficiarios ha crecido
notablemente, siendo en 2014 el 22,5% del total. Este último programa, que en los dos
primeros años analizados contaba con una presencia femenina importante, por encima del
60%, cambia esta distribución a partir de 2012 y el ratio se queda por debajo del 45%.
1.4. Evolución de las políticas de formación
1.4.1. La evolución del gasto en las distintas medidas de formación
Al igual que ocurre con los programas de promoción de empleo, los fondos destinados a
formación han disminuido a lo largo del periodo, siendo 2012 el año con menor dotación,
28,8 millones de euros, ¡un 42% menos que el año anterior! (disminución del 51% con
respecto a 2010). Atendiendo al presupuesto ejecutado como porcentaje del PIB aragonés,
Figura 17, el perfil refleja la evolución del gasto formativo, que pasa de ser el 0,175 en 2010
al 0,1% en 2014, lo que indica que los gastos ejecutados en este tipo de políticas han
27
disminuido con mucha más intensidad que el PIB, es decir, que la intensidad de la demanda
para cubrir necesidades formativas ha caído en el mercado de trabajo aragonés.
Figura 17: Presupuesto ejecutado como % PIB
Una vez constatado el descenso del montante total cabe preguntarse por la evolución de los
componentes del gasto formativo. La Figura 18 descompone el gasto de formación en cuatro
grandes grupos, la de oferta dirigida prioritariamente a desempleados, los planes nacionales
dirigidos prioritariamente a ocupados, el programa propio de la Comunidad Autónoma y el
resto de subvenciones destinadas a formación. La dirigida a desempleados suponía
inicialmente el 31% del presupuesto total de formación y es la única partida que al final del
periodo cuenta con más fondos que en 2010, un 8,1% más. Este hecho hace que en 2014 la
formación a desempleados concentre el 58% del gasto total. El mayor recorte se da en el
programa de la Comunidad Autónoma que experimenta un recorte del 89,6% a lo largo de
los cinco años, pasando de ser el 30% en 2010 al 5% en 2014. El descenso en la formación
dirigida prioritariamente a ocupados es del 51,4% y en el resto de las subvenciones
formativas del 44,7%.
0,17%
0,15%
0,11%
0,13%
0,10%
0,00%
0,05%
0,10%
0,15%
0,20%
2010 2011 2012 2013 2014
28
Figura 18: Presupuesto ejecutado por programa
1.4.2. Los beneficiarios de las medidas de formación para el empleo
A lo largo de los cinco años objeto de estudio se han formalizado un total de 201.668
matrículas en los distintos programas de formación. La distribución por año es más o menos
homogénea durante los tres primeros años, entre 2010 y 2012, pero desciende
notablemente a partir de 2013. El mayor número de alumnos se alcanza en 2011, 52.789, en
2012 hay un descenso del 10% en las matrículas, que no es elevado si se compara con la
disminución del gasto total ese mismo año, un 42%. El descenso se da principalmente en el
número de participantes en los programas de formación dirigida a ocupados, donde las
matriculas caen un 28%, ya que la formación de oferta a desempleados se mantiene
prácticamente constante, con una ligera caída del 1,1%.
La cifra de alumnos en 2013 asciende a 26.364, prácticamente la mitad que el año anterior.
El descenso se da tanto en los alumnos de los programas dirigidos a desempleados como en
los planes de formación para ocupados, aproximadamente un 47% en ambos casos. Se
duplica sin embargo el número de alumnos en Proyectos Escuelas Taller y Talleres de Empleo
que asciende a 1.439. El último año supone un aumento en matriculación del 9,6% con respecto a
2013, debido exclusivamente al aumento del 57% en la formación de oferta a desempleados, ya que
la participación en formación de ocupados cae más del 60% (un 84% con respecto a 2011).
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
2010 2011 2012 2013 2014
Desempleados Comunidad AutónomaPlanes Nacionales Ocupados Otras subvenciones
29
Cuadro 2: Número de alumnos por tipo de formación
2010 2011 2012 2013 2014
Formación dirigida prioritariamente a desempleados 28.131 28.916 28.600 15.236 23.911 Alumnos Proyectos Escuelas Taller y Talleres de Empleo 969 988 707 1.439 1.398 Formación dirigida prioritariamente a ocupados 16.995 22.885 18.216 9.689 3.588 Total alumnos 46.095 52.789 47.523 26.364 28.897
En la Figura 19 se recoge el porcentaje de población activa que representan los trabajadores
participantes en la formación para el empleo. Este porcentaje crece ligeramente entre 2010
y 2012, situándose en un 7,5% en promedio, sin embargo cae prácticamente a la mitad en
2013 (4,0%) y repunta algo en 2014 (4,4%). Este patrón es compartido por las tres
provincias, aunque las divergencias aumentan a lo largo del periodo. Las tres parten de un
porcentaje similar en el año 2010: 6,6% Huesca, 6,5% Teruel y 6,9% Zaragoza. En el año 2014
Teruel tiene una tasa ligeramente superior a la de Zaragoza, 4,8% y 4,5% respectivamente,
mientras que Huesca desciende con mayor intensidad, 3,6%.
Figura 19: Alumnos por provincia como % de población activa
En cuanto al género de los participantes (Cuadro 3), se mantiene la estructura de años
anteriores con un mayor porcentaje de mujeres que de hombres, 52% en promedio. En
cuanto al número de cursos, descienden como es lógico debido al recorte en el gasto, pero
lo hacen con mucha menor intensidad. El descenso promedio en el número de cursos
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
2010 2011 2012 2013 2014
Huesca Teruel Zaragoza
30
durante estos cinco años fue del 6,8%, mientras que el presupuesto cayó en media un
12,1%, lo que refleja que se ha hecho un esfuerzo por mantener la oferta de cursos a pesar
del recorte presupuestario. La Figura 20 complementa esta información ofreciendo la
distribución por provincias. La presencia femenina en los cursos de formación para empleo
es mayor en Teruel, donde el porcentaje de mujeres supera el 60%. En Huesca crece el
número de mujeres con el paso del tiempo, mientras que en 2010 y 2011 predominaban los
hombres, a partir de ese año el porcentaje de mujeres supera al de hombres, llegando al
56% en 2014. En Zaragoza hay una distribución equitativa.
Cuadro 3: Distribución de los formados por sexo
Hombres Mujeres Alumnos Presupuesto Cursos
2010 21.623 23.503 45.126 58.788.638 2.648 2011 25.222 27.567 52.789 50.176.541 3.527 2012 22.593 24.223 46.816 37.152.945 3.051 2013 11.906 13.019 24.925 41.566.296 1.683 2014 12.983 14.516 27.499 33.420.650 1.651
Figura 20: Distribución de los formados por sexo y provincia
Los datos presentados hasta ahora corresponden tanto a trabajadores empleados como
desempleados. A partir de este punto nos vamos a centrar en aquellos participantes en
formación que se encuentran en situación de desempleo en el momento de realizar el curso.
Además, nos hemos centrado en el número de matrículas, que no corresponde con el
número de personas que realizan formación, ya que hay algunos trabajadores que participan
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
2010 2011 2012 2013 2014 2010 2011 2012 2013 2014 2010 2011 2012 2013 2014
Huesca Teruel Zaragoza
Hombres Mujeres
31
en más de un curso en un mismo año. La mayoría de los alumnos (un 76%) han seguido sólo
un curso a lo largo de los cinco años de referencia. Pero algunos se han matriculado en más.
El porcentaje de alumnos distintos que han seguido distinto número de cursos a lo largo del
periodo objeto de estudio figura en el Cuadro 4, en el que puede observarse que el número
de alumnos inscritos en uno o dos cursos como máximo representa más del noventa por
ciento de total. Si añadimos los que participan en tres este porcentaje se sitúa por encima
del 95% cualquiera de los años estudiados.
Cuadro 4: Porcentaje de estudiantes que realizan uno o más cursos dentro de un año
Nº de cursos 2010 2011 2012 2013 2014 Total 1 79,78% 72,97% 75,32% 75,59% 78,71% 76,15% 2 14,36% 17,68% 16,21% 15,84% 15,49% 16,10% 3 3,35% 5,33% 5,35% 5,47% 3,79% 4,70% 4 1,25% 2,12% 1,84% 1,93% 1,27% 1,71% 5 0,67% 0,86% 0,60% 0,65% 0,45% 0,66%
Más de cinco 0,59% 1,04% 0,68% 0,52% 0,30% 0,67%
Otra visión de la misma cuestión se ofrece en el Cuadro 5, en el que figuran el número de
matrículas realizadas por trabajadores desempleados cada año, las personas distintas que
han seguido cursos en dicho año, el promedio mensual de paro registrado en el año y el
cociente entre el número de personas y el promedio mensual de paro registrado que se
utiliza como una medida de la intensidad de la actividad formativa sobre conjunto de
parados.
El reparto por años de las personas indica una mayor concentración de estudiantes en los
años 2011 y 2012, con un 50,6% de las matrículas y un 48,9% de los estudiantes totales de
esos cinco años. Las cifras más llamativas son las que muestran la relación con la media
mensual del paro registrado de cada año, que continua con la senda descendiente que inició
en el año 2008, debido al notable incremento de las cifras de paro registrado. Contrasta la
cifra del 9,5% del año 2013 (la menor de todo el periodo) con el valor que este ratio
alcanzaba en los años pre-crisis, por encima del 60.
32
Cuadro 5: Número de Matrículas y de personas desempleadas en cada año
Nº de matriculas
Nº de desempleados
Paro registrado
Desempleados/paro registrado
2010 18.127 13.808 91.686 15,06% 2011 30.698 21.205 95.996 22,09% 2012 22.531 16.235 107.686 15,08% 2013 14.895 10.771 113.199 9,52% 2014 18.880 14.484 104.890 13,81%
1.5. Evolución de las políticas de intermediación
En este apartado se presenta un breve resumen de las actividades de intermediación
llevadas a cabo por el INAEM desde 2010 a 2014. La intención es proporcionar un marco de
referencia para la interpretación de los resultados del impacto que se verá en capítulos
posteriores. Se trata de dar una perspectiva dinámica y agregada de esta actividad de las
políticas activas durante estos años. Ya se ha dicho que en este caso no existen datos
expresos para calcular su presupuesto, por lo que la presentación se centra en los aspectos
referidos a los beneficiarios, en correspondencia con la segunda parte de los dos apartados
anteriores.
El indicador más relevante de la intermediación es el número de trabajadores que
demandan empleo, puesto que todos los programas seguirán tendencias derivadas del
mismo. En la Figura 21 se presenta el porcentaje de demandantes de empleo inscritos en el
INAEM como porcentaje de la población activa, donde se comprueba claramente la
tendencia creciente que comenzó en el año 2008 como consecuencia de la crisis que se
frena en 2014 con la relativa mejora del mercado laboral. El porcentaje crece 4,5 puntos
porcentuales entre 2010 y 2013 (del 19,36% al 23,93%), lo que supone unas 28.500
demandas adicionales (de poco más de 128.000 en 2010 a casi 157.000 en el 2013). Estas
cifras indican el crecimiento en la intensidad del servicio prestado.
Sin embargo, la mejora de la situación económica tiene su reflejo en el mercado laboral en el
año 2014, por lo que el número de demandantes inscritos desciende en un 11,4%, lo que da
lugar a un descenso del ratio (a pesar de que la población activa también desciende en
33
0,7%). El ratio de trabajadores inscritos sobre población activa se sitúa en el 21,37% en 2014,
2,6 puntos porcentuales menos que 2013.
La distribución geográfica se mantiene relativamente constante a lo largo de todo el
periodo. Huesca presenta el menor valor todos los años, a distancia de las otras dos
provincias. Teruel tiene los valores más altos, aunque bastante cercanos a los de Zaragoza.
Se trata de trabajadores tanto empleados como desemplados.
Figura 21: Porcentaje de trabajadores inscritos como demandantes de empleo sobre
población activa
En la Figura 22 aparece el porcentaje de demandantes que están inscritos como parados.
Para el conjunto de Aragón se observa que hay un descenso de este porcentaje entre 2010 y
2013, mientras que crece en el 2014. Pero esta situación no es homogénea en las tres
provincias, sino que es un reflejo de lo que ocurre en Zaragoza, con mayor peso sobre el
total. En esta provincia, por tanto, entre los inscritos en el INAEM han ganado peso los
trabajadores en activo o empleados. Esto significa que el potencial “cliente” de los servicios
de intermediación ha cambiado con la crisis, es decir, que existe un número relevante de
trabajadores que está anticipando su posible pérdida de empleo, por lo que se incorporan a
las distintas actividades del INAEM con anterioridad a dicha pérdida, pero en 2014 se
produce una reversión en esta tendencia. En Huesca, sin embargo, el porcentaje de
desempleados sobre inscritos crece hasta el año 2012 y desciende en los dos últimos años.
En Teruel se produce un crecimiento entre 2010 y 2011, y permanece relativamente
10%
12%
14%
16%
18%
20%
22%
24%
26%
2010 2011 2012 2013 2014
HUESCA TERUEL ZARAGOZA ARAGÓN
34
constante hasta 2014. Esta última provincia es la que presenta los ratios más pequeños, por
lo que tiene una mayor presencia de trabajadores en activo inscritos en el INAEM.
Figura 22: Porcentaje de parados sobre demandantes de empleo
El Cuadro 6 refleja la totalidad de servicios prestados por el INAEM a sus demandantes
durante el periodo estudiado. Estos servicios incluyen, entre otros, la orientación laboral, los
itinerarios de inserción, cursos de formación, escuelas taller, prácticas no laborales, etc. En
las tres provincias el número de servicios prestados en 2014 es menor que el de 2010, pero
el comportamiento durante el periodo es muy heterogéneo por provincia.
En Zaragoza el número de servicios disminuye año a año entre 2010 y 2013 a una tasa anual
del 11,1%. El último año aumentan un 10,6% respecto a 2013, pero el balance global entre
2010 y 2014 es un descenso del 23,5% del número total de servicios gestionados, el mayor
de las tres provincias. Teruel mantiene una oferta creciente hasta 2012, pero la caída en los
servicios gestionados en 2013 es mucho más intensa que en Zaragoza o Huesca, un 24%. El
año 2014 todavía presenta un descenso, aunque de mucha menor intensidad (0,7%), por lo
que la diferencia entre 2010 y 2014 es del 15,2% de los servicios. En Huesca las fluctuaciones
son menores, lo que da lugar a una disminución entre 2010 y 2014 del 2,1%, pasando de
80.752 a 79.045 servicios.
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
HUESCA TERUEL ZARAGOZA ARAGÓN
2010 2011 2012 2013 2014
35
Cuadro 6: Número de servicios de intermediación por provincia
HUESCA TERUEL ZARAGOZA ARAGÓN
2010 80.752 53.806 475.263 492.480 2011 91.645 58.564 372.654 522.863 2012 86.339 60.484 371.858 518.681 2013 72.321 45.948 328.645 446.914 2014 79.045 45.625 363.375 488.045
En el año 2010 las 230.031 mujeres utilizaron algún servicio del INAEM representaban el
46,7% sobre el total de usuarios, mientras que en 2014 las mujeres usuarias de los servicios
ascendieron a 244.561, lo que suponía el 50,11% sobre el total. Esto indica que la tendencia
que se inició con la crisis de porcentaje creciente de hombres que accedían a los servicios de
intermediación se ha revertido a medida que la crisis ha ido remitiendo. La distribución de
mujeres por provincias en la Comunidad Autónoma de Aragón se refleja en la figura 23. Con
algunas variaciones, la tendencia es similar en las tres provincias. En 2014 Zaragoza cuenta
con 50% de usuarias de los servicios de intermediación, en Huesca este porcentaje es del
49,6% y Teruel del 47,4%.
Figura 23: Porcentaje de mujeres que reciben servicios de intermediación
40%
42%
44%
46%
48%
50%
52%
HUESCA TERUEL ZARAGOZA ARAGÓN
2010 2011 2012 2013 2014
36
El Cuadro 7 muestra para cada año el número de contratos comunicados y el número de
puestos de trabajo ofertados por el INAEM. Se observa que el número de contratos
comunicados crece año a año, siendo en 2014 casi un 20% superior al de 2010. No ocurre lo
mismo con los puestos ofertados, que en Zaragoza crecen un 13%, pero descienden en
Huesca (-4%) y Teruel (-14%).
Cuadro 7: Número de contratos y puestos ofertados
2010 2011 2012 2013 2014
Nº de contratos
Huesca 62.212 62.266 64.832 68.644 78.084 Teruel 32.345 33.491 33.547 34.391 38.064 Zaragoza 293.788 298.461 301.071 297.846 349.003 Aragón 388.345 394.218 399.450 400.881 465.151
Puestos ofertados
Huesca 2.606 2.099 1.270 2.281 2.501 Teruel 1.871 1.702 812 1.847 1.611 Zaragoza 9.016 8.897 10.025 8.788 10.186 Aragón 13.493 12.698 12.107 12.916 14.298
Para terminar con esta breve descripción de los beneficiarios y de los servicios de
intermediación cabe recordar que un importante número de colocaciones sólo son
comunicadas al INAEM y que, por tanto, éste solo gestiona un número reducido de vacantes.
Aunque no sean totalmente gestionadas por el Instituto, hay otras vacantes que reciben
algún tipo de gestión del mismo. Durante el periodo 2010-2014 se generaron en Aragón más
de 1,3 millones de colocaciones de demandantes, de las cuales un 2,8% fueron gestionadas
directamente por el INAEM, un total de 36.044 colocaciones. La tendencia en el tiempo es
decreciente, aunque se produce un salto el año 2012 en el que porcentaje de las
colocaciones directas cae de forma notable en las tres provincias, por debajo del 2% en
Huesca y en Teruel, y en Zaragoza alcanza el 2,25%. El descenso es más acusado en Teruel,
provincia donde la tasa de colocaciones directas en más elevada. La diferencia entre 2002 y
2011 supera los tres puntos porcentuales, aunque en 2013 vuelve a recuperar valores por
encima del 4%.
Aunque no sean totalmente gestionadas por el Instituto, hay otras vacantes que reciben
algún tipo de gestión del mismo relacionado con la mejora de su ocupabilidad (Orientación
Profesional, Formación Ocupacional o participación en planes de adquisición de
37
experiencia). El porcentaje de colocaciones que han utilizado algún tipo de servicio previo,
Figura 24, es del 22,1% en promedio durante el periodo. En los tres primeros años se supera
el 25% en Huesca y Teruel, el 20% en Zaragoza. El año 2013 supone un marcado descenso de
las colocaciones con servicios previos en las tres provincias. Zaragoza recupera e incrementa
la proporción de colocaciones con alguna intervención en 2014, un 25%, pero Huesca y,
sobre todo, Teruel, no recuperan en 2014 y se quedan por debajo de los niveles de años
anteriores: 23,27% en Huesca y 18,3% en Teruel.
Figura 24: Colocaciones gestionadas por el INAEM
1.6. Resumen de la evolución de las políticas activas del INAEM
en el periodo 2010-2014
La evaluación de políticas activas del mercado de trabajo es una temática ampliamente
tratada en la literatura económica internacional, pero que no lo ha sido tanto en España
debido a la escasez de datos disponibles. La crisis actual, sin embargo, supone un reto
inaplazable para llevar a cabo este tipo de estudios puesto que un contexto de crisis como el
actual exige la evaluación rigurosa que permita un diseño de políticas en la dirección que
más beneficie la recuperación económica. En el estudio realizado en 2010 sobre las políticas
del INAEM llevadas a cabo entre 2005 y 2009 se apreciaba un cambio de tendencia en los
efectos de algunas políticas como consecuencia del empeoramiento de la situación
económica. Este trabajo permite ahondar en esos efectos y constatar algunas de las
tendencias, además de que se percibe también el comienzo de una cierta recuperación a
partir del año 2013 que se confirma en 2014.
38
Durante el periodo que aborda este estudio, años 2010 a 2014, la orientación estratégica de
las políticas se regía inicialmente por lo establecido en el Acuerdo Económico y Social para el
Progreso de Aragón 2008-2011 articulado en tres ejes estructurales: (1) Desarrollo y
crecimiento económico, que incluye todas aquellas medidas destinadas a reforzar el tejido
empresarial aragonés; (2) Empleo y trabajo que comprende las cuestiones ligadas al empleo,
a la formación, a las relaciones laborales y a la seguridad y salud laboral y (3) Políticas
sociales, que aborda los problemas que afectan a la población aragonesa en materias tan
sensibles como los servicios sociales, la inmigración o la vivienda. En el Plan Estratégico
2012-2015 del INAEM se fijan las nuevas directrices para ese periodo enfocadas
principalmente a combatir de manera más eficaz la situación de alto desempleo que todavía
se está viviendo, en especial promoviendo medidas que fomenten el empleo estable y de
calidad y apoyando la creación de empleo por parte de aquellos emprendedores que han
decidido establecerse como autónomos o que han constituido microempresas. Las iniciativas
estratégicas de este plan se centran en tres pilares: a) La mejora de los servicios (a través de
la integración de las políticas activas de empleo, el desarrollo de nuevas políticas activas, la
evolución del modelo de oficina y la mejora en la prestación de los servicios), b) la
optimización de los soportes a la sociedad (creación de la red aragonesa de empleo,
acercamiento de los servicios del INAEM a las empresas, aprovechamiento de las nuevas
tecnologías para la mejora de la gestión y prestación de servicios y una participación activa
en la atracción de empresas a Aragón) y c) la consolidación de la gestión (potenciar la
notoriedad del INAEM, mejorar el soporte de conocimiento e información para la actividad,
potenciar el desarrollo de las personas y consolidar el modelo de gestión del INAEM).
Durante el periodo analizado el año 2011 fue el año con un mayor presupuesto asignado,
121,2 millones de euros, un 6,1% por encima del año anterior. En 2012 los Presupuestos
Generales del Estado supusieron para Aragón una reducción en la partida de políticas activas
de empleo del 56,9% que se reflejó en un notable descenso del presupuesto global del
INAEM. Sin alcanzar los niveles de años precedentes, los fondos de gastos en 2013 se
incrementaron respecto a 2012, para volver a reducirse en 2014, que fue el año con menor
dotación del periodo analizado (79,6 millones después de aprobarse los Presupuestos
Generales del Estado con una ejecución del 89,29%).
39
La evolución del presupuesto del INAEM como porcentaje del PIB siguió una trayectoria
similar a la descrita por los fondos disponibles, alcanzando su mayor valor en el año 2011
con 0,33% de fondos asignados sobre el PIB y disminuyendo en 2014 al 0,21% como
consecuencia de la reducción del presupuesto ese año. Estos valores reflejan claramente la
menor disponibilidad de fondos públicos destinados a políticas activas, estando por debajo
de los niveles alcanzados en años anteriores a la crisis, que se situaron en promedio en un
0,34% para el periodo 2005-2009.
El esfuerzo inversor en las políticas de promoción descendió especialmente en los años 2012
y 2014, que son los dos años en los que el INAEM ha contado con un menor presupuesto
global para gastos. También se ha dado un descenso continuado en la tasa de ejecución,
especialmente acusado en el año 2014 cuando la tasa de ejecución descendió al 86,3%
después de haberse mantenido por encima del 95% los cuatro años anteriores. De igual
modo descendió el ratio del gasto en promoción de empleo como porcentaje del PIB.
Mientras que en los dos primeros años del periodo se mantiene en los niveles que tenía
antes de iniciarse la crisis económica (0,11%) en 2012 y 2014 se reduce prácticamente a la
mitad (0,05%).
El programa de integración laboral de minusválidos en CEE es el que afecta a un mayor
número de beneficiarios de las políticas de promoción (en torno al 30%). Como ha
mantenido relativamente constante su presupuesto en los años cuando el gasto en
promoción ha sido menor, por lo que los beneficiarios de este programa se han mantenido,
ha alcanzado el 50% del total. El Apoyo a la contratación estable ha ido perdiendo peso en el
total en favor de otros programas como el de Promoción del Empleo Autónomo, en el que el
número de beneficiarios ha crecido notablemente, siendo en 2014 el 22,5% del total.
Al igual que lo que ocurre en los programas de promoción de empleo, los fondos destinados
a formación han disminuido a lo largo del periodo, siendo 2012 el año con menor dotación,
28,8 millones de euros, un 42% menos que el año anterior. Atendiendo al presupuesto
ejecutado como porcentaje del PIB aragonés, pasa de ser el 0,17% en 2010 al 0,10% en 2014,
lo que indica que los gastos ejecutados en este tipo de políticas han disminuido con más
intensidad que el PIB, es decir, que la intensidad de la demanda para cubrir necesidades
formativas en el mercado de trabajo aragonés ha caído.
40
Uno de los indicadores más relevante de la intermediación es el número de trabajadores que
demandan empleo, puesto que todos los programas seguirán tendencias derivadas del
mismo. El porcentaje de demandantes de empleo inscritos en el INAEM sobre la población
activa ha aumentado de manera continuada desde el año 2008, como consecuencia de la
crisis, hasta el año 2014 en el que la tendencia se frena por la mejora del clima en el
mercado laboral por el inicio de la recuperación económica. El porcentaje crece 4,5 puntos
porcentuales entre 2010 y 2013, lo que supone unas 28.500 demandas adicionales. Estas
cifras muestran el crecimiento en la intensidad del servicio prestado.
Durante el periodo 2010-2014 se generaron en Aragón más de un 1,3 millones de
colocaciones de demandantes, de las cuales un 2,8% fueron gestionadas directamente por el
INAEM, un total de 36.044 colocaciones. La tendencia en el tiempo es decreciente, aunque
se produce un salto el año 2012 en el que el porcentaje de colocaciones directas cae de
forma notable. El descenso es más acusado en Teruel, provincia donde la tasa de
colocaciones directas en más elevada.
41
CAPÍTULO 2
METODOLOGIÍA PARA LA EVALUACIOÍ N DE POLIÍTICAS ACTIVAS DEL MERCADO
DE TRABAJO
2.1. La evaluación de las políticas activas del mercado de trabajo
Las políticas activas del mercado de trabajo tienen como objetivo mejorar la trayectoria
profesional de la población activa y facilitar a las empresas la contratación de trabajadores
con las competencias que los procesos productivos requieren. Este objetivo genérico se
enfrenta a entornos diversos y cambiantes, por lo que es necesario disponer de un arsenal
de medidas, algunas de carácter general y otras específicas orientadas a determinados
colectivos. Esta heterogeneidad dificulta en sí misma la evaluación de la efectividad de las
distintas políticas, puesto que los efectos pueden acumularse o contrarrestarse según los
casos. Un claro ejemplo son las políticas de promoción de empleo para colectivos
específicos, dado que la contratación de un trabajador en este tipo de programa puede
suponer la no consideración de otro que carece de las características requeridas para poder
beneficiarse de esas facilidades.
Un problema adicional en la evaluación, propio de las ciencias sociales, es el de las “variables
inobservables”. No es posible comparar la situación de un trabajador, tras ser beneficiario de
una política activa, con la que habría tenido en caso de no participar en dicha política. Este
problema es independiente de la variable que se elija para medir los efectos. Pero no es la
única dificultad que se presenta en la cuantificación. Además, existe el problema conocido
como “sesgo de selección”, que alerta sobre la posibilidad de que los factores que influyen
en la participación de un trabajador en una política activa sean los mismos que condicionan
42
su trayectoria posterior en el mercado de trabajo, es decir, que sean las propias
características de los individuos las que determinan el efecto de la política a la vez que la
participación en ella. Esta circunstancia impide comparar su experiencia con la de los que no
participan en la política.
En tercer lugar aparece también la dificultad que supone la elección de la variable o
magnitud para medir la efectividad de las políticas activas. Pueden tener efectos sobre la
productividad de los trabajadores o sobre la adaptación entre oferta y demanda de trabajo,
que afectan de distinta forma al historial laboral de los trabajadores. Por tanto, son múltiples
las alternativas a la hora de evaluar una determinada política. Todo depende de la
perspectiva que se adopte y de la disponibilidad de datos. En este informe, dado que se
dispone de la información procedente de los registros administrativos del INAEM, se hace
especial hincapié en indicadores que reflejan la trayectoria de los trabajadores aragoneses
desempleados, tanto en las acciones formativas, como en promoción de empleo, como en
intermediación.
Desde el punto de vista del efecto sobre los trabajadores de manera individual, cuatro van a
ser las medidas utilizadas para la medición de la efectividad de las políticas activas. Se
utilizarán siempre y cuando sean fiables estadísticamente. Las cuatro pretenden medir la
empleabilidad entendida como la probabilidad de encontrar el primer empleo, la estabilidad
en el empleo como probabilidad de estar empleado, el tiempo que se está empleado o el
que se tarda en encontrar el primer empleo. Obviamente existen otros indicadores, como
los asociados a la promoción o los salarios, que no se utilizan por no estar en las bases de
datos disponibles. No obstante, estos cuatro indicadores utilizados, así como el análisis de
sensibilidad correspondiente, captan con claridad los efectos según las características de los
trabajadores (sexo, edad, localización geográfica…) y de los cursos (sector de actividad,
duración,…) permitiendo una evaluación individual exhaustiva.
Tras los problemas metodológicos que se plantean al evaluar los efectos individuales, surgen
los que se presentan al tratar de llevar a cabo el análisis de los efectos agregados. Si se
pretende cuantificar los efectos sociales “netos” de las distintas políticas, dado que los
posibles efectos positivos sobre los trabajadores que se benefician de las mismas se pueden
compensar con los negativos que pueden provocar en no beneficiarios, no está garantizado
que la influencia sobre la economía globalmente considerada sea la suma de los efectos
43
individuales. De la misma manera pueden surgir efectos externos positivos que podrían
hacer que el efecto agregado fuese incluso mayor que la suma de los efectos individuales.
El primero de los posibles efectos negativos es el “efecto sustitución”, que se refiere a la
empresa que despide un trabajador empleado para contratar otro en paro que se beneficia
de una política activa determinada, anulando o al menos reduciendo el efecto positivo de la
política. Un segundo efecto es el conocido como “peso muerto”, que hace referencia a la
posibilidad de que el empleo generado en una economía no se deba a la existencia de las
políticas activas, es decir, que se hubiese creado en cualquier caso. Las políticas suponen
entonces en su mayor parte una transferencia del sector público a las empresas y/o a los
trabajadores. Por último, se puede dar también el “efecto desplazamiento”, que ocurre
cuando la presencia de este tipo de políticas genera ventajas competitivas para las empresas
beneficiarias, que generan empleo en detrimento de puestos de trabajo que desaparecen en
empresas no beneficiarias. Por tanto, las consecuencias agregadas no son evidentes y
requieren un tratamiento metodológicamente adecuado.
Por el contrario, las políticas activas pueden generar efectos dinámicos positivos en el
proceso de contratación del mercado de trabajo si estimulan la generación de vacantes
porque resulta más fácil y rápido cubrirlas o porque se hace con personal bien formado
como consecuencia de las mismas.
El cálculo del efecto funcional proporciona el primer paso para la evaluación del efecto neto.
Se trata de un impacto global basado en suponer que las distintas medidas de política activa,
tanto las orientadas a facilitar la búsqueda de trabajo como las formativas o las de
promoción de empleo, incrementan la cantidad y calidad de la fuerza de trabajo disponible
para las empresas, lo que lleva a éstas a ampliar su oferta de vacantes con el consiguiente
impacto agregado positivo sobre las contrataciones realizadas. En otras palabras, se tata de
captar la medida en que las políticas activas “engrasan” el proceso de emparejamiento entre
vacantes y trabajadores. Se adoptará esta perspectiva, que tiene una clara justificación
metodológica, para captar un primer el efecto agregado de las políticas.
Por último, el análisis del impacto no estaría completo si no se estableciese algún tipo de
indicador que relacione los efectos agregados de la actuación del INAEM con su
presupuesto. Se trata de comparar el beneficio de las políticas activas medido en términos
de producción regional con el gasto dedicado a éstas. Con esta perspectiva, puramente
44
contable, es posible determinar la relación final coste/beneficio de las actuaciones del
INAEM en la economía aragonesa. Este método no excluye la posibilidad de aplicar otras
medidas de la efectividad de las políticas sobre la cohesión social, por ejemplo, que quedan
lejos de los objetivos de este informe.
2.2. Metodología para estimar el efecto microeconómico de las
políticas activas del mercado de trabajo
La evaluación del efecto de las políticas activas del mercado de trabajo sobre los
trabajadores requiere la identificación de la manera más concreta posible de la variable con
la que se va a evaluar el impacto de la acción específica analizada. Una vez que un trabajador
ha participado en una determinada acción, su historial laboral proporciona información
acerca de su evolución como empleado o desempleado, pero no de lo que hubiese ocurrido
si no hubiese estado sujeto a dicha actuación. En resumen, el principal problema que se
presenta es que no se dispone de información inmediata acerca de lo que hubiese ocurrido
si ese individuo no se hubiese beneficiado de la política y, por tanto, la evaluación presenta
un problema metodológico que es posible subsanar con un adecuado tratamiento
estadístico de los datos. En este apartado se presenta de manera general la solución a este
problema habitualmente propuesta en la literatura.
Una primera aproximación consiste en el diseño de experimentos, para el que se realiza una
selección a priori de un conjunto de trabajadores que se divide en dos subgrupos. Al primero
se le aplica una determinada medida de política para, posteriormente, evaluar la diferencia
en los resultados con el subgrupo al que no se le ha aplicado. A este segundo grupo se le
llama grupo de control. Este tipo de análisis presenta dificultades diversas, puesto que los
criterios de incorporar a un trabajador en un grupo o en otro no son triviales.
Por otro lado, han aparecido métodos que permiten, bajo determinadas condiciones,
obtener resultados correctos desde el punto de vista estadístico sin necesidad de organizar
un experimento. Estos procedimientos se pueden clasificar en tres grupos. El primero
considera a todos los trabajadores no sujetos a la política como el grupo de referencia. De
esta manera, lo que se mide es la distancia respecto al trabajador medio, con lo que en
realidad se está ignorando el posible sesgo se selección. Un segundo grupo de técnicas
45
procede a seleccionar el grupo de control de la forma más eficiente posible, entendiendo
por tal la elección de los trabajadores más parecidos a los beneficiarios de las políticas
activas de empleo. Este va a ser el procedimiento utilizado en este informe. Por último,
existe un tercer grupo de técnicas que están basadas en la estimación del sesgo de selección,
suponiendo que son las características personales del individuo las que le hacen participar
en una determinada política activa y que van a influir después en su efecto posterior sobre la
trayectoria laboral. Se está suponiendo que no es posible encontrar trabajadores
equivalentes que no hayan participado.
El primero de los métodos parte del supuesto de que los trabajadores que se benefician de
una política determinada han sido seleccionados de forma aleatoria, es decir, que no hay
ninguna característica personal que determine su selección, por lo que el grupo de control
son todos los trabajadores restantes y bastaría con estimar la siguiente relación:
( , )Y X D uφ= + (1)
en la que Y es la variable sobre la que queremos medir el impacto (por ejemplo la
probabilidad de pasar de parado a empleado), X es un conjunto de variables
socioeconómicas, D es igual a la unidad cuando el individuo se somete a la política y cero en
caso contrario y u es un error aleatorio. De la estimación del coeficiente que acompaña a la
variable D se infiere la influencia de la política analizada.
Sin embargo, son pocos los casos en los que podemos mantener la hipótesis de aleatoriedad
total de una determinada política, dado que muchas se dirigen a colectivos de trabajadores
específicos. Además, puede aparecer el sesgo de selección cuando la participación depende
de una serie de características o cualidades que también influyen en el posterior historial
laboral: existe una elevada correlación entre la participación en la política (variable
explicativa) y el error aleatorio del modelo. En tal situación quedarán invalidados los
resultados obtenidos en la estimación del párrafo anterior.
Para resolver este problema se presentan dos alternativas: las técnicas denominadas como
“método en dos etapas de Heckman” y “método de emparejamiento” o “matching”. Son dos
de las más utilizadas en los estudios que se llevan a cabo y dada la disponibilidad de datos,
en este estudio se va a utilizar el segundo método.
46
2.1.1. Método de emparejamiento: selección del grupo de control
La evaluación de una política pública consiste en la medición de su efecto sobre alguna
variable de interés (Y) referida a una determinada población. Sea D un indicador de
participación (o tratamiento) en forma de variable binaria. Por un lado, D=1 hace referencia
a que el individuo se ha beneficiado de la política en evaluación, siendo Y1 el resultado
derivado de ello. Por otro, D=0 indica que no ha participado en dicha política, siendo Y0 lo
que se observa en este caso.
El impacto de la política sobre la variable analizada vendrá dado por la diferencia entre Y1 e
Y0 (∆=Y1-Y0). No obstante, no es posible disponer de información de ambas situaciones
simultáneamente para un mismo individuo, planteándose un problema de variables no
observables. En este sentido, el resultado realmente observado se puede definir como
(Angrist e Imbens, 1991):
01 )1( YDYDY −+= (2)
Gran parte de la literatura se ha centrado en la estimación del impacto en términos medios,
siendo el valor esperado del efecto de la política:
)1/()1/()1/( 01 =−===∆ DYEDYEDE (3)
Éste representa la diferencia entre lo que realmente se espera obtener si la política se
implementa y lo que se podría esperar de no ser así. Si un individuo se beneficia de la
política, el primer componente de la diferencia es observable. Sin embargo, no será éste el
caso del segundo término, que deberá ser estimado con un método apropiado que evite
incurrir en sesgos.
Esta estimación puede llevarse a cabo mediante el diseño de un experimento aleatorio que
permita recabar información tanto de los individuos que se han beneficiado de la política
objeto de estudio como de aquellos que tenían derecho pero que no lo han hecho. De este
modo, los potenciales participantes son asignados aleatoriamente al grupo de tratamiento
(personas que se benefician de la política) o al grupo de control (personas excluidas del
programa). Este reparto garantiza que el mecanismo de selección es independiente de las
47
respuestas observadas y permite la comparación, lo que se conoce como condición de
independencia:
DYY ⊥),( 01 (4)
En los métodos de evaluación por emparejamiento el sesgo de selección se reduce mediante
la comparación de trabajadores de los grupos de control y tratamiento que sean lo más
parecidos posibles (Rubin, 1973). Para ello, se parte de un vector de variables observables
(X) que influyen en el proceso de selección de los individuos, de modo que la dependencia
entre el resultado obtenido y el tratamiento se debe a ellas. Controlando esta circunstancia
es como se soluciona el problema del sesgo de selección. En este sentido, condicionando al
vector de características, es posible construir un grupo de comparación compuesto por
trabajadores que no participan en el programa, pero cuyos resultados se aproximan a los
que los participantes hubieran obtenido de no haber participado (Rubin, 1974, 1977):
)1,|()0,|( 00 === DXYEDXYE (5)
La medida en que se reduce el sesgo de selección depende de la correcta especificación del
vector de variables observables (Dehejia y Wahba, 2002) ya que, a partir de éste, el grupo de
control está compuesto por individuos no participantes similares a los individuos
participantes. Este procedimiento resulta complejo de llevar a cabo, sobre todo si el número
de características a considerar para cada individuo es elevado. En línea con la propuesta de
Rosenbaum y Rubin (1983), esto puede solucionarse resumiendo la información relativa a las
características de cada individuo en un índice, denominado “propensity score”, que recoge la
probabilidad condicional de recibir el tratamiento en base a ellas:
)|()|1Pr()( XDEXDXp === (6)
Una cuestión a tener en cuenta en la aplicación de esta técnica es que resulta muy difícil
encontrar dos individuos con el mismo valor del propensity score. En la literatura se han
propuesto varios métodos que permiten abordar este problema, siendo uno de los más
utilizados el “vecino más cercano” (Cochrane y Rubin, 1973). Éste consiste en, para cada
individuo participante, encontrar aquél del grupo de control que tenga un propensity score
más próximo1. Esto es, el individuo no participante j se elige como contrapartida del
1 Ello suele hacerse con reemplazamiento, de manera que un mismo individuo en el grupo de control puede servir como comparación para más de un individuo participante.
48
individuo participante i con propensity score pi (Co(pi)) de manera que la diferencia sea
mínima:
||min|:|)(0 kiDkjii
o ppppjpC −=−==∈
(7)
Al hacerlo, podemos obtener que el par más próximo esté a una distancia considerable, en
términos de propensity score, en cuyo caso estaríamos trabajando con aquellos individuos
para los que el sesgo de selección es acusado. Este problema se resuelve imponiendo
umbrales de tolerancia, con el fin de admitir como contrapartida al individuo no participante
más cercano siempre que la distancia sea inferior a dicho umbral. La forma habitual de
proceder es fijar distintas distancias máximas y comparar la estimación para cada una de
ellas.
Además de los métodos anteriores, en los que se considera un único individuo del grupo de
control como comparación para cada uno de los integrantes del grupo de tratamiento, hay
otros estimadores que utilizan un mayor número de individuos del grupo de control. Éstos se
denominan matching “ponderados” y permiten obtener estimaciones más eficientes. Por un
lado, existe la variante “kernel”, según la cual todos los individuos del grupo de tratamiento
se corresponden con un promedio ponderado de todos los individuos del grupo de control,
siendo las ponderaciones inversamente proporcionales a la distancia entre los propensity
score. Por otro, existe la variante “radius”, que únicamente tiene en cuenta aquellos
individuos del grupo de control que están dentro de una distancia determinada y para los
que se calcula el promedio correspondiente.
Smith y Todd (2005) concluyen que no puede decirse que un método sea superior a los
demás en la determinación del grupo de control por medio del propensity score. Por tanto,
es aconsejable una comparación de los resultados obtenidos por distintas alternativas que
dé una idea de la robustez de los resultados. Los pormenores de la metodología empleada
en este trabajo se detallan a continuación.
49
2.1.2. Evidencia empírica del impacto en el historial laboral
individual de los trabajadores.
Como se ha comentado previamente la problemática de la evaluación de políticas activas del
mercado de trabajo es triple desde el punto de vista de la implementación empírica. En
primer lugar aparece el hecho de que no es observable para los individuos beneficiados de
una política conocer lo que habría ocurrido en caso de no haberse beneficiado. En segundo
lugar, hay que decidir la variable sobre la que se mide el impacto, tanto a nivel individual
como agregado. Por último, la cuestión de aislar el efecto de una política concreta, puesto
que el resultado final no es independiente de otras cuestiones como pueden ser la
interacción con otras políticas o la situación económica global.
La cuestión de la variable que mide el impacto requiere un cuidadoso análisis, caso por caso,
puesto que cada política busca un efecto distinto y actúa sobre individuos con características
a veces muy diferentes. En este estudio nos centramos en las probabilidades de transición,
en concreto en la tasa de salida del desempleo y en la de permanencia en el empleo, dado
que la base de datos manejada permite definirlas con relativa claridad. Las variables que
habitualmente se utilizan para evaluar los efectos de las políticas activas se resumen en
Alujas (2002) y son:
a) Probabilidad de salir del desempleo o acceso al empleo: tasa de salida del
desempleo.
b) Reducción del tiempo como desempleado: tiempo de búsqueda del primer empleo.
c) Tasa de empleabilidad o de contratación (probabilidad de estar empleado o de haber
estado empleado siendo beneficiario de una política activa en un periodo anterior):
tasa de permanencia en el empleo
d) Probabilidad de seguir empleado: número de meses empleado.
Todas estas variables están asociadas al historial laboral de los individuos que se benefician
de las políticas. Se definen brevemente a continuación, con especial referencia a los
desempleados, puesto que la información disponible para ellos permite una evaluación
exhaustiva. Cada uno de los indicadores incide en un aspecto concreto, por lo que la
evaluación completa debería atender a una visión de conjunto, sin ignorar que existen otros
aspectos que no han podido ser considerados y que podrían aportan información adicional.
50
En cualquier caso, los aquí presentados permiten una aproximación rigurosa a los principales
efectos de las políticas activas.
No cabe duda que uno de los objetivos de las políticas activas es que los trabajadores no
caigan en el denominado paro de larga duración. Por consiguiente, un primer indicador a
utilizar en la evaluación, como hacen entre otros Gerfin y Lecher (2002) y Sianesi (2008) para
Suiza y Suecia y en Cueto y Mato (2009) para España, es la probabilidad de encontrar un
primer empleo. Obviamente, la salida del paro es un indicador parcial que no aporta
información sobre la “calidad” del empleo generado. No obstante, dada la importancia
cuantitativa del esfuerzo que en las distintas políticas se dirige a los parados, resulta un
indicador de lo más informativo.
El segundo lugar se contabilizará el tiempo medio transcurrido hasta que se encuentra
empleo como medida complementaria a la anterior, puesto que no solo interesa dicha salida
sino algún indicador de la duración de la búsqueda. Esta variable ha sido utilizada en Cueto y
Mato (2009) y en Caliendo y otros (2008).
El tercer indicador trata de medir la permanencia en una situación de empleo tras haber
conseguido salir del paro. En efecto, resulta interesante aportar alguna medida asociada a la
estabilidad en el empleo, puesto que es una información adicional, eminentemente
dinámica, que proporciona información interesante y complementaria a la anterior. La
medida usada será el número de meses que aparece como parado un trabajador el año
posterior a haber participado en una determinada acción de política activa, para compararlo
con los trabajadores no tratados. De esta manera, se obtiene una indicación de la estabilidad
del empleo generado.
Las políticas de promoción de empleo se basan directamente en la creación de puestos de
trabajo, a veces de carácter temporal. En este caso, es previsible un proceso de carácter
cíclico puesto que una vez finalizada la actuación el trabajador vuelve a estar en paro
51
2.3. Metodología para la estimación del impacto macroeconómico de
las políticas activas de empleo
Hemos indicado con anterioridad que el impacto macroeconómico de las políticas activas de
empleo lo vamos a descomponer en impacto funcional e impacto agregado. El primero se
refiere a la influencia de las políticas activas del mercado de trabajo en el proceso de
contratación y emparejamiento entre desempleados y vacantes de las empresas. El segundo
se centra en la cuantificación de los efectos sobre la economía globalmente considerada,
especialmente en lo referente al PIB. En este apartado se presentan las metodologías para
estimar ambos efectos.
2.3.1. Método de estimación del impacto funcional
El punto de partida de la evaluación empírica del impacto funcional se describe en Antolín
(1994) y en Alujas y López (2006) para el contexto nacional y en Robson (2006) y Hynninen
(2010) para Reino Unido y Finlandia, respectivamente. La referencia teórica para explicar los
flujos del mercado de trabajo es la función de de “emparejamiento” . Esta perspectiva parte
del reconocimiento de la importancia del componente dinámico en el mercado de trabajo
que viene dado por la transición de los trabajadores desde una situación laboral a otra. De
esta forma, la pregunta clave es qué hace que un demandante de empleo sea contratado,
por ejemplo, y por qué hay diferencias en esas tasas de transición de una situación a otra en
distintas economías.
El punto de partida de la función de emparejamiento es sencillo, puesto que considera que
el número de contrataciones o transiciones desde al desempleo al empleo será función, en
primer lugar, del número de vacantes que abran las empresas y de los trabajadores que
buscan empleo. No es un proceso ni fácil ni inmediato, por lo que se equipara a un proceso
de producción en el que los inputs son las vacantes y los demandantes de empleo y el output
es el número de emparejamientos o contrataciones.
52
Siguiendo a Alujas y López (2006) sea L la población activa u otra medida del tamaño de la
oferta de trabajo y h, u y v las tasas de emparejamiento, paro y vacantes sobre la población
activa, respectivamente. La función de emparejamiento se puede expresar como:
hL=h(uL,vL) (7)
Esta función es creciente en cualquiera de los argumentos, cóncava y homogénea de grado
uno. Por tanto, se puede escribir como h=h(u,v), donde la probabilidad de ser empleado
depende de la tasa de paro y de la tasa de vacantes. Habitualmente, la expresión de base
para la estimación, parte de una especificación como la siguiente:
( ) ( ) 21 uvh 0βββ= (8)
con lo que tomando logaritmos queda:
( ) ( ) 00210 lnulnvlnhln βαββα =++= (9)
Estas dos expresiones son la base de la estimación, que es necesario modificar para
incorporar diferentes elementos asociados al mercado de trabajo como son los efectos
dinámicos (retardos de las variables), políticas activas, modificaciones legales, cambios
metodológicos en la recogida de datos, restricciones a la movilidad geográfica, etc.
Un primer problema que surge es la estimación de las vacantes, puesto que normalmente no
es posible disponer de datos sobre las vacantes no gestionadas en el SPE hasta que no se
cubren. Normalmente, la efectividad de las vacantes privadas es mayor que la del SPE. Si la
efectividad relativa es constante en el tiempo se pueden utilizar las vacantes gestionadas por
el SPE (el INAEM en Aragón) como aproximación del total de vacantes. Esta es la opción
adoptada en este estudio.
Un elemento adicional que interviene en el mercado de trabajo son las rigideces del
mercado, el denominado “mismatch”. Como ejemplos podemos citar el paro de larga
duración, que origina la presencia de trabajadores que no son directamente empleables y
que, por tanto, complican el proceso de emparejamiento entre oferta y demanda de trabajo
y reducen su efectividad. O la presencia de factores que dificultan la movilidad geográfica, lo
que origina la presencia de vacantes en determinadas localidades que nos son cubiertas por
trabajadores adecuados de otros lugares. El desajuste puede ser espacial, sectorial e incluso
de nivel educativo. La medida de este factor que podría considerarse es la varianza o la
53
desviación típica de la tasa de paro relativa cada zona con respecto a la media. En la medida
que existan diferencias notables en la tasa de paro relativa, podemos suponer que es un
elemento importante que hay que tener en cuenta.
Otro aspecto de interés es la tecnología del proceso de emparejamiento, puesto que la
implementación de nuevas tecnologías significa una mayor eficiencia a la hora de poner en
contacto a los trabajadores que buscan empleo con las empresas que desean cubrir una
vacante. En este caso lo habitual es introducir el tiempo como indicador del progreso
técnico inherente al proceso de emparejamiento, como se hace en Alujas y López (2006),
entre otros, para las regiones españolas.
Para terminar, se presenta el método adecuado para la incorporación de las políticas activas
al proceso de emparejamiento. En este caso Hujer y Zeiss (2003) y Alujas y López (2006)
suponen que dichas políticas mejoran dicho proceso. Esta mejora puede considerarse desde
distintos puntos de vista, como un incremento de la motivación de los trabajadores en la
búsqueda, como el aumento en su cualificación con actuaciones formativas que contribuye a
disminuir el desajuste parados-vacantes, o como acceso a métodos de búsqueda de empleo
que facilitan la contratación. De lo que se trata es de incorporar estas políticas a la
especificación empírica para determinar el efecto neto sobre el total de la economía. Se
considera la siguiente especificación ampliada de la función de emparejamiento (8):
( ) ( ) 21 ββ ucvAh = (8´)
Donde el parámetro A recoge el progreso técnico, además de incorporar el missmatch
regional o de cualificación, preferencias, incentivos institucionales, etc. El parámetro c es un
índice de eficiencia y de ajuste entre oferta y demanda de trabajo en la búsqueda de
empleo. Si suponemos que las políticas activas de empleo ayudan a incrementar el índice de
eficiencia en la búsqueda, podemos suponer que c depende de estas políticas:
( )θµ += 1c (10)
∑=
=J
jjj p
1τθ (11)
Los parámetros τj recogen el efecto de una determinada política j de la que pj es una medida
del esfuerzo realizado en la misma, por ejemplo el porcentaje de trabajadores que se
54
benefician, o como el porcentaje del presupuesto o del PIB que se destina a la misma. El
efecto marginal de una política será τj. Sustituyendo c por su expresión, la especificación
empírica quedaría como:
)1(lnlnlnlnln θµβββ ++++= uuv uvAh (12)
Si es pequeño, es decir, próximo a cero, queda como
j
J
jjuuv puvAh ∑
=
++++=1
lnlnlnlnln τβββµ
En esta expresión es posible incluir el mismatch, con lo que el parámetro deja de se
constante, pasaría a ser ci y la especificación anterior queda como:
j
J
jjuuviu puvcAh ∑
=
++++=1
lnlnlnlnln τββββ
En cuanto a las políticas que hay que considerar, se suelen agrupar porque es difícil detectar
efectos. En concreto se agrupan las relativas a creación o promoción de empleo (ce) y las de
formación (f), con lo que el modelo final a estimar del que parten Hujer y Zeiss es el
siguiente:
ititituitvitit fLceLuvAh )()(lnlnln 11* Ω+Ψ+++= −− ββ .
El subíndice i indica la región, t el tiempo, admitiéndose efectos retardados de las políticas
activas. Además, en la constante se recogen los siguientes aspectos:
tiitit ZthAA ++++= − δµγ 1* ln
Donde Z recoge variables estacionales, recoge los
existe un efecto inercia en los emparejamientos. Destacar que esta especificación empírica
puede asociarse a distintas formas funcionales, que se discuten y presentan en el capítulo
posterior dedicado a la aplicación empírica, puesto que aquí solo se pretende poner de
manifiesto la relación entre políticas activas y tasas de salida del desempleo. Con este
planteamiento se puede ver el impacto funcional de las políticas entendido como su
influencia en el número de contrataciones.
55
2.3.2. Método de estimación del impacto agregado
Una vez que se conocen los efectos microeconómicos y el efecto funcional de las políticas
activas de empleo, resulta interesante proporcionar alguna medida relativa a la repercusión
sobre otros aspectos de la economía considerada globalmente.
La idea a la que responde el efecto agregado es suponer que el empleo que en realidad
existe con las políticas activas es mayor que el que se daría en caso de que éstas no
existiesen. Esa diferencia es la que determina el impacto directo sobre el empleo, que a su
vez influye indirectamente sobre el PIB de la economía, puesto que supone una mayor
utilización del factor trabajo que en ausencia de políticas.
El efecto funcional es neto y puede usarse para estimar directamente el efecto agregado al
que da lugar. Si es positivo sobre la probabilidad de salir del paro, ello quiere decir que el
empleo será mayor que sin políticas activas. Si se calcula este efecto sobre el empleo, basta
con aplicar el nivel medio de productividad de esos empleos para conocer el PIB adicional
que aportan por su actividad. Esta contribución al PIB se puede poner en relación con los
gastos invertidos en las políticas para proceder a un análisis de la efectividad de las políticas
activas, esto es, a un análisis coste-beneficio de la actividad del INAEM.
2.4. Resumen de los aspectos metodológicos
Un primer problema de la evaluación de políticas es el de las “variables inobservables”. No
es posible comparar la situación de un trabajador, tras ser beneficiario de una política activa,
con la que habría tenido en caso de no participar en dicha política.
El segundo problema es el conocido como “sesgo de selección”, que alerta sobre la
posibilidad de que los factores que influyen en la participación de un trabajador en una
política activa sean los mismos que condicionan su trayectoria posterior en el mercado de
trabajo. Esta circunstancia impide comparar su experiencia con la de los que no participan
en la política.
Por lo que respecta a la evaluación agregada de las políticas, el tercer problema que debe
resolver la metodología es que los efectos pueden acumularse o contrarrestarse según los
56
casos. Hay que cuantificar los efectos “netos” de las distintas políticas, dado que los posibles
efectos positivos sobre los trabajadores que se benefician de las mismas se pueden
compensar con los negativos que pueden provocar en no beneficiarios.
El primer problema se resuelve estimando valores esperados. El segundo eligiendo un grupo
de control que se hace mediante el método de matching a través del propensity score.
Finalmente, para estimar el efecto neto agregado se utiliza la estimación funcional de la
función de emparejamiento que explica la tasa de contratos en función de la tasa de
vacantes y la tasa de paro. Las dos primeras metodologías se utilizan en los capítulos 3, 4 y 5,
mientras que la tercera se aplica en los capítulos 6 y 7.
57
CAPÍTULO 3
EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLIÍTICAS DE PROMOCIOÍ N DE
EMPLEO DEL INAEM
3.1. Las políticas de promoción de empleo
Las políticas de promoción de empleo del INAEM reúnen un conjunto de actividades
encaminadas a incentivar la generación de empleo y a promover la estabilidad laboral
mediante el fomento de la transformación de contratos temporales en otros de carácter
permanente. Utilizan como instrumentos subvenciones directas a la creación de puestos de
trabajo y ayudas a la puesta en marcha de actividades.
Los programas de apoyo y fomento del empleo del Gobierno de Aragón activos actualmente
son los siguientes:
• Promoción del empleo autónomo
• Apoyo a la contratación estable
• Contratación discapacitados
• Apoyo a la creación de empleo en cooperativas y sociedades laborales
• Programa ARINSER
• Integración laboral de personas con discapacidad (CEE)
• Unidades de Apoyo a CEE
• Subvención empresas calificadas como MILE
• Agentes de empleo y desarrollo local (AEDL)
• Subvención cuotas de la S. S. por capitalización de la prestación por desempleo
• Promoción, fomento y difusión de la economía social
58
Buena parte de los estudios relativos a la evaluación de políticas activas de empleo en
España analizan aquellas medidas cuyo objetivo es fomentar la contratación indefinida. En
relación a las reformas del mercado laboral de los años 1997 y 2001, Kugler et al. (2002)
muestran que las bonificaciones en la cuota de cotización a la Seguridad Social y la reducción
en los costes de despido permitieron incrementar el empleo indefinido, especialmente entre
los trabajadores más jóvenes. En base a lo anterior, Alonso-Borrego et al. (2004) concluyen
que, además, estas medidas tuvieron un efecto adverso sobre aquellos colectivos a los que
no iban destinadas. García-Pérez y Rebollo (2009) obtienen evidencia relativa a un ligero
efecto positivo de los subsidios salariales a nivel regional sobre la probabilidad de transición
a un contrato indefinido, siendo este efecto mayor para los trabajadores temporales que
para los desempleados.
Cueto y Mato (2005) encuentran, para la comunidad autónoma asturiana, que la duración
del empleo de trabajadores con contrato indefinido derivado de una política activa es mayor
cuando se trata de una conversión, lo que implica que la experiencia previa importa en este
tipo de políticas. Malo y Muñoz-Bullón (2006) obtienen un efecto positivo sobre la
permanencia en el empleo de las políticas de promoción dirigidas a personas discapacitadas.
La naturaleza de estas actividades y, en especial, el hecho de que se disponga sólo de la
información sobre la historia laboral para trabajadores parados, limita en algunos casos el
análisis de los efectos individuales de la promoción de empleo. En concreto, el
planteamiento hecho en el capítulo metodológico sólo es aplicable a las acciones que tienen
como destino trabajadores parados (como es la promoción mediante contratos por obra en
corporaciones locales y en organismos públicos y entidades sin fines de lucro o la promoción
de empleo estable para desempleados, entre otras). También serán objeto de estudio
aquellas acciones dirigidas a trabajadores en activo, pero que estuvieran desempleados en el
momento en que se selecciona el grupo de control. El procedimiento seguido se ha diseñado
de manera que permita contar con el mayor número posible de trabajadores en esta
situación. El resto de actuaciones, habitualmente destinadas a la sustitución de un contrato
de carácter temporal por otro de carácter indefinido o a la promoción de empleo en
colectivos muy específicos (discapacitados, jóvenes, mujeres que sufren la violencia de
género, etc…) exigen otro tipo de análisis, esencialmente descriptivo.
59
Si se atiende al objeto de las subvenciones, algunos programas de empleo incentivan de
forma directa el empleo indefinido, como son el programa de promoción de la contratación
estable y de calidad o el de promoción de empleo autónomo. El diseño de estos programas
destaca por su aplicabilidad sobre trabajadores, en su gran mayoría, ya ocupados, por lo que
no tiene sentido plantear la probabilidad de transición del desempleo al empleo, como se
hace en el caso de la formación o la intermediación. De hecho, el éxito de estos programas
residirá en la capacidad de los beneficiarios para mantenerse en el puesto de trabajo un
periodo de tiempo superior al del resto de trabajadores. En consecuencia, la probabilidad de
transición relevante es la de seguir empleado tras beneficiarse de un programa de
estabilización o promoción de empleo, puesto que la diferencia con el resto de trabajadores
es la que determinará la efectividad de estas medidas. En este primer análisis se excluyen de
la valoración los programa de Corporaciones Locales y de Organismos públicos y entidades
sin fines de lucro, ya que son contratos por obra y, por tanto, con una duración determinada.
Tampoco se tendrán en cuenta aquellas medidas destinadas a los Centros Especiales de
Empleo, ya que son programas destinados a un colectivo de trabajadores muy particular, por
lo que no se puede medir su efectividad utilizando al resto de los trabajadores como grupo
de control.
3.1.1. Probabilidad de beneficiarse de programas de promoción de
empleo
La variedad de políticas y colectivos afectados dificulta la correcta evaluación conjunta de las
políticas de promoción desde una perspectiva microeconómica. Por ello, en esta primera
aproximación a las políticas de promoción de empleo se han excluido aquellos programas
diseñados específicamente para las personas discapacitadas en CEE, ya que al tratarse de un
colectivo muy particular no se puede realizar una comparación con el conjunto global de los
trabajadores.
Para la selección de los grupos de tratados y de control se ha seguido el siguiente
procedimiento. Al inicio de cada año se identifica a todos aquellos trabajadores que se
encuentran desempleados. De ellos, se seleccionan únicamente aquéllos que encuentran
60
trabajo a lo largo del año en cuestión, es decir, aquellos trabajadores que causen baja por
colocación. Los que se benefician de alguno de los programas de promoción de empleo
durante el año constituyen el grupo de trabajadores tratados y el resto constituye el grupo
de control. El efecto se mide a partir de enero del año siguiente y durante dos años (24
meses) para los beneficiados en 2010 a 2012. Dado que la información disponible de los
trabajadores alcanza hasta el mes de agosto de 2015, este horizonte temporal se reduce a
20 meses en 2013 y a 8 meses en 2014. Previamente se ha empleado un proceso de
depuración que permite eliminar del grupo inicial a todos aquellos trabajadores, tanto del
grupo de control como de tratados, que causan baja por cualquier otro motivo que no sea
por colocación a lo largo de los meses subsiguientes al periodo que se está considerando.
El primer paso para la evaluación de las políticas de promoción de empleo es determinar la
probabilidad de que un trabajador participe de uno de los programas. Esta probabilidad se
calcula por medio de un modelo probit cuya variable endógena toma valor 1 si un trabajador
ha participado en algún programa y valor cero en caso contrario. La participación o no de un
trabajador se explica con un conjunto de variables explicativas que aparecen en el Cuadro 8.
Este procedimiento permite determinar el “propensity score” (o propensión a participar) e
identificar el grupo de control que se utilizará para medir el efecto de las políticas de
promoción de empleo.
Las variables explicativas están relacionadas con las características personales de los
trabajadores, ya que, aunque todos los trabajadores pueden beneficiarse de los contratos
subvencionados y otras políticas de promoción, el INAEM da prioridad a determinados
colectivos con mayores dificultades para encontrar empleo. En primer lugar se incluye el
sexo, ya que el programa prima la condición de mujer. También se consideran prioritarios los
jóvenes y los mayores de 45 años, por lo que otra variable es la edad. Se ha utilizado,
además, la edad al cuadrado para captar si la relación de esta variable con la probabilidad de
participación es o no lineal.
El nivel educativo de los trabajadores se ha considerado como aproximación a la
cualificación para el desempeño de un trabajo. Se diferencian cuatro niveles: educación
primaria o inferior (Educa 1); primera etapa de educación secundaria (Educa 2); bachillerato
y formación profesional (Educa 3); formación profesional superior y estudios universitarios
61
(Educa 4). Además del nivel educativo, se incluyen variables que indican el nivel de
conocimiento de idiomas del trabajador.
Cuadro 8: Variables explicativas de la participación en promoción de empleo
Variable Explicación
CNO.0 Trabajadores no cualificados (Referencia) CNO.1 Dirección de las empresas y de las administraciones públicas CNO.2 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales CNO.3 Técnicos y profesionales de apoyo CNO.4 Empleados de tipo administrativo CNO.5 Servicios de restauración, personales y comercios CNO.6 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca CNO.7 Artesanos y trabajadores cualificados de industria y construcción CNO.8 Operadores de instalaciones y maquinaria, y montadores Educa.1 Sin estudios o estudios primarios (Referencia) Educa.2 Primera etapa de educación secundaria Educa.3 Bachillerato y formación profesional Educa.4 Formación profesional superior y estudios universitarios Extr. Extranjero Nivelprof.0 Sin nivel profesional (Referencia) Nivelprof.1 Aprendices Nivelprof.2 Ayudantes, auxiliares y especialistas Nivelprof.3 Oficiales de 1ª, 2ª y 3ª" Nivelprof.4 Directores, mandos intermedios y jefes de equipo Prest. Cobra prestación 0 no 1 si Huesca Residente en la provincia de Huesca (Referencia) Teruel Residente en la provincia de Teruel Zaragoza Residente en la provincia de Zaragoza Sector.1 Agricultura Sector.2 Industria Sector.3 Construcción Sector.4 Servicios Hombre Hombre (Referencia) Mujer Mujer Dur. desempleo Tiempo que lleva inscrita la demanda (días) Edad Edad Edadsq Edad al cuadrado Exp.ocup. Experiencia acumulada (días) Frances Habla francés, sí o no Inglés Habla inglés, sí o no Larga_dur Parado de larga duración (más de un año) Nidiom. Nº de idiomas hablados
62
También hay una serie de características laborales de los trabajadores que pueden influir en
la propensión a beneficiarse de una política de promoción de empleo. En caso de estar
recibiendo algún tipo de prestación laboral se podría estar desincentivando la participación
en este tipo de programas, ya que el INAEM prioriza a aquellos trabajadores en condiciones
más adversas. Se incluyen una variable para recoger este posible efecto: si es perceptor o no
de un subsidio de desempleo o algún otro tipo de subsidio laboral.
La antigüedad como demandante de empleo, medida como el número de días que el
individuo lleva registrado como tal, también puede influir en la probabilidad de disfrutar de
un contrato subvencionado. Otra de las variables incluidas es el nivel profesional, como
indicador adicional de la cualificación. Esta variable, aunque en muchos casos hará
referencia a la antigua ocupación del trabajador, también puede aproximar su nivel
económico. Las cuatro categorías empleadas son: sin nivel profesional; aprendices;
ayudantes, auxiliares y especialistas; oficiales de 1ª, 2ª y 3ª; y, finalmente, directores,
mandos intermedios y jefes de equipo. También se incluye el código de la ocupación
solicitada, ya que indica en gran medida su capacidad, el sector de actividad del último
empleo del trabajador y la provincia de residencia.
Otras variables incluidas que permiten caracterizar a los trabajadores con Residente en la
provincia de residencia (Huesca, Teruel o Zaragoza), el sector económico (Agricultura,
Industria, Construcción o Servicios), si el trabajador es español o extranjero y su
conocimiento de idiomas.
Se estima un único modelo probit para cada uno de los años considerados (de 2010 a 2014).
Dicha estimación permite definir al trabajador medio que accede a un contrato
subvencionado o a una medida de promoción de empleo. Además, informa acerca de la
influencia que ejerce cada una de las variables explicativas. Como el modelo se estima para
cinco años consecutivos, esto permite analizar si la influencia de dichas variables se
mantiene de uno a otro o, por el contrario, existen variaciones de la misma a lo largo de los
cuatro años considerados. Los resultados de las estimaciones de los coeficientes se
presentan en el Cuadro 9 así como el valor del estadístico t de Student que permite
determinar si el coeficiente en cuestión es estadísticamente significativo o no.
63
Cuadro 9: Probabilidad de participar en programas de promoción de empleo
2010 2011 2012 2013 2014
COEF t COEF t COEF t COEF t COEF t
Edad -0,003 -0,2 -0,002 -0,2 -0,042 -2,8 -0,113 -11,5 -0,049 -4,4 Edadsq 0,000 0,8 0,000 0,1 0,000 2,4 0,001 10,9 0,001 4,2 Nidiom. -0,032 -0,8 -0,056 -1,4 0,000 0,0 -0,007 -0,3 -0,045 -1,4 ingles -0,030 -0,4 0,032 0,5 0,000 0,0 0,012 0,2 0,016 0,3 frances 0,107 1,3 0,131 1,7 0,134 1,6 0,066 1,2 0,068 1,1 Exp.ocup. 0,000 0,8 0,000 3,8 0,000 2,2 0,000 3,1 0,000 2,7 Dur.Desempleo 0,000 2,9 0,000 0,9 0,000 1,3 0,000 3,4 0,000 1,4 Mujer 0,103 2,0 0,193 3,8 -0,103 -1,8 -0,078 -2,2 -0,072 -1,8 Educa.2 0,059 0,7 -0,049 -0,7 0,091 1,1 0,013 0,2 -0,022 -0,4 Educa.3 0,065 0,7 0,006 0,1 0,047 0,5 0,002 0,0 0,156 2,3 Educa.4 0,005 0,0 -0,147 -1,4 0,056 0,5 0,054 0,7 0,103 1,3 Extr. -0,117 -1,4 -0,024 -0,3 -0,228 -2,4 -0,156 -2,5 -0,177 -2,4 Industria 0,094 0,9 -0,083 -0,9 -0,108 -1,0 0,251 3,4 0,198 2,6 Construcción -0,099 -0,9 -0,199 -2,0 -0,081 -0,8 0,173 2,3 0,024 0,3 Servicios 0,053 0,5 -0,142 -1,8 -0,059 -0,7 0,266 4,1 0,128 1,9 Nivelprof.1 -0,147 -1,5 -0,136 -1,4 -0,427 -4,2 -0,083 -1,1 -0,053 -0,6 Nivelprof.2 0,054 0,7 -0,043 -0,6 -0,090 -1,2 -0,017 -0,4 -0,022 -0,4 Nivelprof.3 0,178 2,1 0,055 0,7 -0,066 -0,7 0,070 1,2 0,037 0,6 Nivelprof.4 -0,037 -0,3 0,318 2,9 0,015 0,1 -0,023 -0,3 -0,069 -0,7 Prest. -0,015 -0,3 0,026 0,6 0,039 0,8 0,093 3,0 0,079 2,3 Larga_dur -0,041 -0,6 0,152 2,1 0,227 3,2 0,160 3,4 0,158 2,9 CNO.1 0,615 2,7 -0,053 -0,2 -0,005 0,0 0,494 2,9 0,610 3,6 CNO.2 0,177 1,4 0,307 2,5 -0,215 -1,7 0,265 3,0 0,203 2,0 CNO.3 0,346 3,3 0,254 2,3 -0,231 -1,9 0,168 1,9 0,300 3,1 CNO.4 0,172 1,5 0,275 2,4 0,007 0,1 0,227 2,5 0,110 1,0 CNO.5 0,070 0,7 0,217 2,2 -0,093 -0,9 0,133 1,7 0,147 1,6 CNO.6 -0,267 -1,0 0,134 0,7 -0,401 -1,5 -0,114 -0,7 -0,244 -1,1 CNO.7 -0,191 -1,5 -0,139 -1,1 -0,197 -1,6 -0,083 -0,9 0,085 0,8 CNO.8 -0,170 -1,4 -0,021 -0,2 -0,336 -2,7 0,112 1,3 0,075 0,7 Teruel -0,188 -2,4 -0,077 -1,0 -0,125 -1,4 -0,005 -0,1 0,131 2,3 Zaragoza -0,399 -7,9 -0,208 -3,9 -0,215 -3,8 -0,061 -1,5 -0,221 -5,0 Constante -2,266 -7,8 -2,145 -7,6 -1,147 -3,9 -0,218 -1,1 -1,494 -6,5 Nº de observaciones 32.072
29.737
30.659
35.938
45.882
Nº de tratados 352
382
292
892
586 R2 0,06
0,05
0,04
0,04
0,04
LR chi2 222,65
195,15
117,30
371,55
271,17
Aunque el comportamiento de algunas variables es irregular en las diferentes estimaciones,
hay otras cuya influencia y signo se mantienen similares en los cinco años. Por ejemplo, la
edad afecta negativamente a la probabilidad de conseguir un contrato subvencionado,
64
siendo su coeficiente negativo en todas las estimaciones, pero únicamente significativo en
los últimos tres años. Sin embargo, este efecto no es lineal, ya que el coeficiente del
cuadrado de la edad es positivo y también significativo.
Ser parado de larga duración tiene influencia positiva y estadísticamente significativa desde
el año 2011, aunque no en 2010 (ni lo era los estudios anteriores de 2007 y 2010). Esto
indica el esfuerzo que se está haciendo con este colectivo especialmente. En la misma línea
está el coeficiente de la duración del desempleo, que es positivo todos los años y
estadísticamente significativo la mayoría de ellos.
El hecho de ser mujer afecta positivamente durante los dos primeros años, como ya se venía
observando en los años analizados previamente (2005-2009), pero a partir del año 2012
cambia este efecto y son los hombres los que tienen una mayor probabilidad de participar
en las políticas de promoción. Este hecho viene corroborado por el análisis descriptivo que
se ha hecho previamente donde ya se observa que con el paso del tiempo la participación
masculina en los programas de promoción de empleo ha ido creciendo en relación con la
femenina. La Figura 25 muestra la influencia de esta variable en cada una de las
estimaciones, donde se puede observar que el efecto es positivo en los dos primeros años,
2010 y 2011, como venía ocurriendo en años previos y era de esperar, ya que uno de los de
los criterios de selección es la discriminación positiva para las mujeres en las políticas de
promoción. Sin embargo hay un cambio en sustancial en 2012 y la variable se torna negativa
desde ese año.
En esa misma figura se muestra también el efecto de ser extranjero. El hecho de ser
extranjero implica que el acceso a las políticas de promoción es menor que el de los
trabajadores nacionales. Este efecto se mantiene estable en el tiempo y ya había sido
constatado en el estudio anterior.
La educación, en general, no marca diferencias en el acceso a las políticas de promoción, ya
que los coeficientes no son estadísticamente diferentes de cero. En el último año, sin
embargo, se observa que los trabajadores con mayor nivel educativo (bachillerato,
formación profesional o estudios universitarios) tienen mayor probabilidad de disfrutar de
algún apoyo de la promoción de empleo que el resto. Este hecho ya se había observado en el
estudio anterior en los años previos a la crisis, por lo que se podría decir que en tiempos de
crisis las medidas de promoción han sido accesibles por igual a todos los trabajadores sin
65
distinción de nivel educativo, pero en tiempos de crecimiento económico los trabajadores
más cualificados tienen una mayor probabilidad de beneficiarse (Figura 25).
Los trabajadores de Zaragoza tienen una menor propensión a participar que los de las otras
dos provincias, ya que su coeficiente es negativo y estadísticamente significativo en todas las
estimaciones. El resultado no es tan claro en Teruel con respecto a Huesca, durante los
primeros años hay una mayor participación de los trabajadores de Huesca, pero el último
año, 2014, la incidencia es mayor en Teruel.
Figura 25: Efecto de algunas variables seleccionadas en la probabilidad de participar en
promoción de empleo
La ocupación solicitada por el trabajador también marca diferencias en la propensión a
participar en los programas, aunque los resultados no son homogéneos año a año. La
categoría de referencia son los trabajadores no cualificados o sin ocupación previa. El efecto
del resto de ocupaciones se mide en relación a esta categoría. En general son los
trabajadores técnicos y empleados de tipo administrativo los que tienen mayor probabilidad
de participar en programas de promoción de empleo que aquéllos que no solicitan ninguna.
El efecto para estas ocupaciones es casi siempre positivo y estadísticamente significativo. Sin
66
embargo, los artesanos y trabajadores cualificados de industria y construcción o los
operadores de instalaciones y maquinaria tienen una menor predisposición en comparación
con los trabajadores con perfil más técnico o cualificado, con un coeficiente negativo la
mayoría de los años, y estadísticamente significativo en algunos casos. EL nivel profesional y
el sector económico también arrojan resultados mixtos.
3.1.2. Efectividad de las políticas de promoción de empleo
Una vez estimados los modelos probit, hay que asignar a cada uno de los trabajadores
beneficiados otro que no lo haya sido, para poder medir la efectividad de las políticas de
promoción de empleo. Las probabilidades obtenidas anteriormente a partir de la estimación
del modelo probit determinan el grupo de control que sirve de base para medir dicho efecto.
En lo que sigue vamos a presentar los resultados para el método matching del vecino más
cercano, es decir, comparando a cada uno de los tratados con aquel trabajador que es el
más parecido posible en función de las variables utilizadas. Las conclusiones extraídas no
varían al considerar los otros métodos de emparejamiento alternativos, lo que demuestra la
robustez de los resultados.
Se han utilizado varios indicadores de estabilidad para medir el efecto que la promoción de
empleo tiene sobre los trabajadores:
• Probabilidad de que en un mes concreto el trabajador no esté desempleado tras
beneficiarse de la medida de promoción (es decir, una vez que ha causado baja por
colocación no aparece en las matrices de demanda).
• Número de meses trabajados el primer año tras ser beneficiado por alguna medida
de promoción de empleo (número de meses en los que no aparece en las matrices de
demanda).
• Número de meses trabajados durante los dos primeros años tras ser beneficiado por
alguna medida de promoción de empleo (número de meses en los que no aparece en
las matrices de demanda).
Este conjunto de indicadores permitirán establecer la diferencia entre aquellos trabajadores
beneficiados y los que no lo han sido pero que tienen características similares.
67
En la Figura 26 se presentan los promedios anuales del diferencial de las probabilidades de
estar trabajando entre los trabajadores beneficiados y los no beneficiados hasta 24 meses
después de haber participado en el programa. Como puede apreciarse, el perfil de los
promedios anuales se corresponde con dinámicas de transición similares a los obtenidos en
el estudio anterior, aunque se aprecia un cambio de nivel que ya se constató en el año 2008.
En el estudio anterior se observó que la crisis hizo que el diferencial entre los trabajadores
beneficiados y los que no aumentara, llegando incluso a superar el 20% en los primeros
meses. Este efecto persiste en los años 2010 a 2014, más intenso en los primeros años
(entre 25% y 30%) y algo menos en 2013 y 2014, cuando la situación económica empieza a
mejorar.
Figura 26: Efectos diferenciales de las medidas de promoción de empleo sobre la
probabilidad estar trabajando
Se observa que el diferencial poco a poco se va reduciendo a medida que pasan los meses,
pero se sitúa siempre por encima del valor alcanzado antes de la crisis, en los años 2005 a
2007. La probabilidad de estar trabajando durante los doce primeros meses es en promedio
un 19% superior para los trabajadores en los años 2010 a 2012. Durante estos años de
mayor dificultad económica el diferencial disminuye con el paso del tiempo, pero se
mantiene relativamente estable al final de los dos años en torno a un 10%, por lo que se
puede decir que se logra crear una diferencia significativa sostenida en el tiempo.
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
2010 2011 2012 2013 2014
68
Sin embargo, en 2013 y 2014 el efecto diferencial inicial es menor, en torno al 14% en
promedio para el primer año. Para el año 2014 solo podemos observar un horizonte de ocho
meses, pero si asumimos que será parecido al 2013 vemos que el diferencial se reduce con
mayor rapidez situándose alrededor del 5% a los 20 meses, acercándose mucho al
comportamiento que se observaba en los años 2005 a 2007, donde se veía que las
diferencias generadas por la promoción desaparecían al cabo de un tiempo.
En el Cuadro 10 se presenta el número de meses trabajados durante los dos años que dura la
evaluación tanto para los trabajadores beneficiados como para los no beneficiados que han
sido emparejados a través del matching. También se indica la diferencia entre el tiempo
trabajado de uno y otro grupo y si esta diferencia es estadísticamente significativa o no.
Los diferenciales son positivos en todos los casos y estadísticamente significativos en la
mayoría, lo que corrobora los resultados referidos a la probabilidad de estar empleados. Es
decir, la promoción de empleo crea una diferencia positiva en el tiempo trabajado para
aquellos trabajadores que se benefician de las medidas.
Cuadro 10: Número de meses trabajados del grupo de tratados y de control
Tratados No tratados Diferencia t-ratio
Año 2010 12 meses 3,03 0,98 2,05 8,4
24 meses 6,47 2,79 3,68 7,4 Año 2011 12 meses 3,71 1,37 2,35 8,6
24 meses 7,40 3,43 3,97 7,5 Año 2012 12 meses 3,67 1,03 2,63 8,7
24 meses 6,73 2,60 4,13 7,6 Año 2013 12 meses 2,90 1,16 1,74 11,1
20 meses 4,66 2,41 2,25 8,9 Año 2014 8 meses 1,90 0,31 1,59 12,7
En el primer año un trabajador que se ha beneficiado trabaja en torno a dos meses y medio
más que otro similar que no ha participado en ningún programa. Este valor es superior al
obtenido en el anterior estudio, donde ya se observó que a medida que la situación
económica empeoraba el efecto positivo de la promoción sobre el tiempo trabajado se
intensificaba. Este estudio constata esa tendencia. Además, se puede ver como en 2013,
cuando la situación económica comienza a mejorar, vuelve a disminuir esa diferencia al bajar
69
del umbral de los dos años. Al cabo de dos años de evaluación, la promoción supone unos
cuatro meses más de trabajo para los beneficiados.
3.1.3. Resultados del análisis de sensibilidad.
Realizada la evaluación general del efecto de las medidas de promoción interesa llevar a
cabo un análisis de sensibilidad que permita determinar si los efectos son homogéneos para
todos los trabajadores tratados o si, por el contrario, hay determinadas características, tanto
del trabajador como del ámbito geográfico, que puedan marcar diferencias en la efectividad.
En este apartado se procede a presentar dicho análisis, en el que se valora la relevancia del
sexo de los trabajadores, del tiempo que llevan desempleados, de su nivel educativo y del
lugar de residencia.
Figura 27: Efecto diferencial medio de la promoción según sexo
Los efectos sobre la probabilidad de trabajar que se muestran en las figuras son los
promedios para los cinco años analizados. Aunque el efecto de la promoción sobre hombres
y mujeres no difiere mucho, se puede decir que los hombres obtienen una ganancia
diferencial mayor que las mujeres. Si atendemos a la probabilidad de estar trabajando en un
mes determinado (Figura 27), el diferencial positivo es similar para ambos grupos hasta el
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Hombre Mujer
70
tercer mes, a partir del cual las líneas empiezan a distanciarse, aunque las diferencias son
pequeñas y el perfil de la curva parecido. Las diferencias se acentúan más hacia el final del
periodo, a partir de los quince meses. Las mujeres rentabilizan menos las medidas de
promoción, siempre dentro de un efecto positivo.
Algo similar ocurre con el tiempo trabajado, tanto durante el año posterior a la firma del
contrato como durante los dos años del seguimiento (Cuadro 11), que no se ven en la figura
porque son promedios de los cinco años. Las mujeres mantienen un diferencial mayor que
los hombres en los primeros doce meses de 2010 y en el año 2011. En los años 2012 y 2013
las diferencias están a favor de éstos últimos, y son especialmente marcadas en 2012.
Se observa que para ambos grupos se mantiene la tendencia iniciada como consecuencia de
la crisis económica, ya que el diferencial en el tiempo trabajado comenzó a crecer con la
crisis. A partir de 2013 los diferenciales comienzan a disminuir. Si en 2012 los hombres
beneficiados trabajaban tres meses más que los que no habían disfrutado de un contrato
subvencionado (durante el primer año), en 2013 esta diferencia baja por debajo de los dos
meses. En el caso de las mujeres se pasa de 1,87 a 1,64 meses.
Cuadro 11: Diferencial de la promoción en el tiempo trabajado según sexo
Hombre Mujer Diferencia
2010 12 meses 1,84 2,21 -0,36
24 meses 3,86 3,54 0,31
2011 12 meses 2,20 2,44 -0,24
24 meses 3,84 4,04 -0,19
2012 12 meses 3,28 1,87 1,41
24 meses 5,22 2,85 2,37
2013 12 meses 1,82 1,64 0,19
20 meses 2,59 1,86 0,74
2014 8 meses 1,53 1,66 -0,13
Según se puede ver en la Figura 28, la promoción de empleo tiene un efecto similar en las
tres provincias aproximadamente hasta el octavo mes. A partir de ese momento la evolución
es algo diferente, la promoción tiene un mayor efecto sobre la probabilidad de trabajar para
los trabajadores oscenses que para los de Zaragoza o Teruel. Y es menor en Zaragoza que en
Teruel.
71
De igual manera, el Cuadro 12 muestra que los trabajadores beneficiados por el programa
en las tres provincias mantienen un diferencial positivo, tanto si se mide el efecto a un año o
a los dos años. En Huesca se intensifica el efecto en los años 2011 y 2012, muy por encima
de las otras dos provincias. Un trabajador oscense que haya participado en alguna medida
de promoción de empleo en 2012 habrá trabajado tres meses más que uno que no lo haya
hecho, este diferencial alcanza los seis meses a los dos años. En Zaragoza los diferenciales se
van reduciendo con el paso del tiempo.
Figura 28: Efecto diferencial medio de la promoción por provincia
Cuadro 12: Diferencial en el tiempo trabajado según provincia
Huesca Zaragoza Teruel
2010 12 meses 1,58 2,29 2,00
24 meses 2,86 4,03 3,86
2011 12 meses 3,26 2,21 1,37
24 meses 6,01 3,52 2,61
2012 12 meses 2,80 2,52 2,97
24 meses 5,05 3,65 5,21
2013 12 meses 1,57 1,66 2,46
20 meses 2,42 2,06 3,19
2014 8 meses 1,80 1,49 1,71
El programa tiene diferente repercusión en los trabajadores según sea su nivel educativo. A
mayor nivel educativo mayor efecto sobre la probabilidad de estar trabajando y el tiempo
trabajado. Sin embargo, el mayor beneficio no se da en el grupo de trabajadores con
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Huesca Zaragoza Teruel
72
formación profesional superior o estudios universitarios (educa 4), sino en aquellos que
tienen una formación secundaria de bachillerato o formación profesional de primer grado. El
menor efecto diferencial se da, hasta trascurrido el año, en el grupo con educación
secundaria. Y a partir de entonces para los de básica. Los más formados son los que mejor
aprovechan las medidas de promoción. Hay que decir, sin embargo, que a pesar de que el
efecto diferencial es menor en los trabajadores con menor nivel educativo, esta diferencia
sigue siendo positiva y por encima del 10% durante casi todo el horizonte temporal
considerado. El Cuadro 13 muestra los resultados para el diferencial en el tiempo trabajado.
En él se constata que, en general, las diferencias son mayores para los grupos con
Bachillerato y con FP superior y estudios universitarios.
Figura 29: Efecto diferencial medio de la promoción según educación
Cuadro 13: Diferencial en el tiempo trabajado según nivel educativo
Básica
Educación Secundaria
Bachillerato y FP
FP superior y Universitaria
2010 12 meses 1,06 2,01 2,38 2,27
24 meses 2,06 3,27 3,60 5,57
2011 12 meses 2,11 1,83 2,74 3,12
24 meses 3,38 2,88 5,18 5,15
2012 12 meses 3,56 2,13 3,14 2,92
24 meses 3,26 3,44 5,45 4,87
2013 12 meses 1,83 1,81 1,78 1,55
20 meses 2,50 2,33 2,10 2,13
2014 8 meses 1,95 1,58 1,50 1,55
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Basica Ed. Secundaria
Bachillerato y FP FP superior y Universitaria
73
Es relevante conocer si los parados de larga duración obtienen mayor o menor beneficio que
el resto de los desempleados cuando acceden a este tipo de medidas, ya que son uno de los
grupos objetivo de las políticas de promoción de empleo. Si se observa la Figura 30 se puede
ver cómo en un principio el diferencial para los parados de larga duración es algo más
elevado, en torno al 25%, mientras que para el resto de los desempleados es algo inferior.
Sin embargo, este margen positivo para los trabajadores que llevaban desempleados más de
un año desaparece a partir del tercer mes, siendo superior el efecto de la promoción sobre
los parados de corta duración. Al final del periodo para los parados de larga duración esta
diferencia se sitúa en el 7% mientras que para el resto es aproximadamente un 10%.
Figura 30: Efecto diferencial medio de la promoción según duración del desempleo
Cuadro 14: Diferencial en el tiempo trabajado según duración del desempleo
Corta duración Larga duración Diferencia
2010 12 meses 1,98 2,40 -0,42
24 meses 3,55 4,25 -0,71
2011 12 meses 2,47 1,98 0,49
24 meses 4,25 3,12 1,14
2012 12 meses 2,81 2,10 0,71
24 meses 4,73 2,32 2,42
2013 12 meses 1,61 2,08 -0,46
20 meses 2,09 2,68 -0,58
2014 8 meses 1,73 1,24 0,49
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Corta duración Larga duración
74
En cuanto al tiempo trabajado, el Cuadro 14 muestra que el efecto no es homogéneo en
todos los años. En los cinco años analizados tanto los parados de larga duración como los de
corta duración trabajan más meses a lo largo de los dos años posteriores que si no hubieran
participado en una medida de promoción. Pero si los comparamos entre ellos, en el año
2010, el diferencial es mayor para los parados de larga duración. No ocurre lo mismo en los
dos años siguientes, pero sí en 2013.
3.2. Los contratos por obra en corporaciones locales
El programa de concesión de subvenciones del INAEM por contratos de obra o servicios de
interés general y social en corporaciones locales combina aspectos de creación directa de
empleo público y de formación en el trabajo. Por un lado, los contratos subvencionados se
suscriben con el fin de proveer bienes y servicios públicos y, fundamentalmente, están
pensados para aquellos colectivos con mayores dificultades en el mercado laboral. En
concreto, se pretende que no pierdan el contacto con el mercado ni se deprecie su stock de
capital humano durante el tiempo que permanecen en el desempleo. Sin embargo, los
empleos generados por este tipo de programas suelen presentar un elevado grado de
adicionalidad en la medida que no siempre guardan una estrecha relación con la realidad del
mercado laboral.
Por otro lado, la política analizada en este apartado también puede considerarse como una
medida de formación en el empleo, dado el carácter temporal y la limitada duración de los
contratos. En la medida que se dota de capital humano a los beneficiarios, que incrementan
su productividad, es de esperar que aumente su probabilidad de encontrar un empleo al
finalizar el contrato subvencionado. Ésta hipótesis de partida se confirma por los resultados,
ya que la evidencia existente establece que las medidas formativas más efectivas son
aquellas que acercan al trabajador a una experiencia real de empleo (Sianesi, 2007; Lalive et
al., 2008).
Entre las actividades subvencionadas se encuentran, entre otras, los servicios para la
protección del medio ambiente (mantenimiento de áreas forestales y naturales), servicios de
75
utilidad colectiva (mejora y rehabilitación de inmuebles de las corporaciones locales o
revalorización de espacios públicos urbanos), servicios y actividades de ocio y culturales
(actividades deportivas, de salud, animación sociocultural, promoción y desarrollo del
turismo, etc.). La variedad en el tipo de actividades a desarrollar permite un notable grado
de acomodación de las entidades participantes a sus expectativas y al mercado de trabajo
existente en su ámbito de actuación. Las subvenciones a organismos públicos y entidades sin
fines de lucro tienen las mismas características. Pero son muchos menos beneficiarios. Las
pruebas realizadas proporcionan resultados parecidos, por lo que se pueden extrapolar, sin
necesidad de repetir el proceso de estimación.
El objetivo del programa es, por tanto, doble. En primer lugar, a través de estos contratos los
desempleados tienen la oportunidad de adquirir experiencia profesional que facilite su
inserción futura en el mercado de trabajo y canalizar así la práctica profesional adquirida
hacia ocupaciones con una mayor estabilidad. En segundo lugar, se fomenta la realización de
obras y servicios de relevancia para las corporaciones locales, que contribuyen a la mejora
de la calidad de vida de sus habitantes. Vamos a centrarnos en analizar en qué medida se
cumple la primera de las finalidades.
Para enmarcar los resultados del análisis de esta política es útil recurrir a la evidencia
relativa a los mercados laborales de otros países. Una manera de hacerlo es a través de
Kluve (2010) que revisan alrededor de cien estudios que comprenden la evaluación de 137
políticas activas de empleo en 19 países europeos. Adoptando un enfoque meta-analítico y
controlando por aspectos como el tipo de programa, el diseño de la investigación, el
contexto institucional y la coyuntura económica, este autor concluye que es el tipo de
política lo que realmente determina su efectividad. Al contrario que la mayoría de los
trabajos citados anteriormente, obtiene que las medidas formativas tienen una reducida
tendencia a generar un efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de empleo.
Además, esta tendencia es todavía menor en el caso de los programas de creación de
empleo público, siempre y cuando el efecto no sea adverso. Otra conclusión que se
desprende de este trabajo es que las políticas son más efectivas en aquellos periodos en los
que la tasa de desempleo es más elevada, especialmente en el caso de las medidas
formativas.
76
Un estudio relacionado que comprende un número similar de trabajos, pero un mayor
número de programas evaluados y países, es el de Card et al. (2010). Al igual que el trabajo
anterior, estos autores dudan de la efectividad de los programas de creación de empleo
público. Además, obtienen evidencia relativa a que los programas de formación en el
empleo tienden a resultar más efectivos a medio que a corto plazo.
3.2.1. Probabilidad de beneficiarse de programas de promoción de
empleo en Corporaciones Locales
El método seguido para llevar a cabo la evaluación ha sido el siguiente. En primer lugar se
tiene en cuenta que este programa se rige por una convocatoria de carácter anual, lo que
hace que la mayoría de las contrataciones se concentren en unos meses concretos del año.
Este hecho marca en cierto modo el criterio de selección. Como primer paso se seleccionan
aquellos trabajadores participantes en el programa durante un año determinado. De este
grupo se elimina cualquier trabajador que vuelva a beneficiarse del programa de
Corporaciones Locales en años posteriores. Este es el grupo de tratados. El grupo de control
lo constituyen todos aquellos trabajadores desempleados en el mismo periodo y que nunca
han participado en el programa (de estos se eliminan todos aquellos que tengan bajas por
cualquier causa distinta a la colocación a lo largo del horizonte de evaluación).
El análisis se realiza únicamente para el los años 2010 y 2011, que son los únicos años en que
se implementó el programa durante el periodo de estudio. Hubo una convocatoria en 2013,
pero con un número reducido de beneficiarios, por lo que no ha sido posible realizar el
análisis para ese año.
Partiendo del esquema general de evaluación la variable sobre la que se va a medir el efecto
del programa será la probabilidad de estar trabajando al final de cada mes. Durante los
primeros meses se espera que este indicador sea positivo, puesto que participar en el
programa supone acceder a un empleo, por lo que será más interesante evaluar los efectos
en meses posteriores, en concreto cuando se supere la duración del contrato en la
Corporación. Además, se evalúa el efecto del programa sobre el tiempo que los trabajadores
beneficiados se mantienen empleados durante los dos años de seguimiento del trabajador.
77
Cuadro 15: Variables explicativas de la participación al programa de corporaciones locales
Leyenda Explicación CNO.0 Trabajadores no cualificados (Referencia) CNO.1 Dirección de las empresas y de las administraciones públicas CNO.2 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales CNO.3 Técnicos y profesionales de apoyo CNO.4 Empleados de tipo administrativo CNO.5 Servicios de restauración, personales y comercios CNO.6 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca CNO.7 Artesanos y trabajadores cualificados de industria y construcción CNO.8 Operadores de instalaciones y maquinaria, y montadores Educa.1 Sin estudios o estudios primarios (Referencia) Educa.2 Primera etapa de educación secundaria Educa.3 Bachillerato y formación profesional Educa.4 Formación profesional superior y estudios universitarios Extr. Extranjero GComarca.1 Bajo Aragón, Bajo Aragón-Caspe, Matarraña, Sierra de Albarracín (Referencia) GComarca.2 Gudar-Javalambre, Maestrazgo, Sobrarbe GComarca.3 Andorra, Monegros, Bajo Cinca GComarca.4 Bajo Martín, Cinca Medio, La Litera GComarca.5 Campo de Borja, Campo de Daroca, Comunidad de Calatayud, Jiloca GComarca.6 Alto Gallego, Jacetania, Ribagorza, Somontano de Barbastro GComarca.7 Aranda, Cinco Villas, Ribera Baja del Ebro, Tarazona y el Moncayo GComarca.8 Cuencas Mineras, Valdejalón GComarca.9 Campo de Belchite, Campo de Cariñena, Ribera Alta del Ebro, GComarca.10 Hoya de Huesca GComarca.11 Comunidad de Teruel GComarca.12 Delimitación Comarcal Zaragoza Nivelprof.0 Sin nivel profesional (Referencia) Nivelprof.1 Aprendices Nivelprof.2 Ayudantes, auxiliares y especialistas Nivelprof.3 Oficiales de 1ª, 2ª y 3ª" Nivelprof.4 Directores, mandos intermedios y jefes de equipo Prest. Cobra prestacion 0 no 1 si Sector.1 Agricultura Sector.2 Industria Sector.3 Construcción Sector.4 Servicios Hombre hombre (Referencia) Mujer Mujer Dur.Desempleo Tiempo que lleva inscrita la demanda (días) Edad Edad Edadsq Edad al cuadrado Exp.ocup. Experiencia acumulada (días) Larga_dur Parado de larga duración (más de un año) Nidiom. Nº de idiomas hablados Nocu. Nº de ocupaciones que solicita Ntitulos. Nº de títulos
78
A efectos de la contratación, se consideran como desempleados los demandantes de
empleo, no ocupados, que estén registrados como tales en las oficinas del Servicio Público
de Empleo. Aunque todos los desempleados pueden beneficiarse de esta política, se otorga
cierta prioridad a los colectivos que presentan mayores dificultades a la hora de obtener un
empleo. En este sentido, una vez presentada la oferta de trabajo por las entidades
colaboradoras, el INAEM realiza la preselección de los trabajadores teniendo en cuenta los
siguientes criterios: formación o experiencia previa acorde con el puesto a desempeñar;
condición de discapacitado; nivel de protección por desempleo; responsabilidades
familiares; tiempo de permanencia en el desempleo; género; y edad.
El propensity score se ha calculado a partir de la estimación probit de un modelo binario de
elección discreta en el que la variable explicada es la participación en el programa y las
variables explicativas son aquellas que influyen en la probabilidad de que un trabajador
acceda a un contrato subvencionado en una corporación local (Cuadro 15).
Los proyectos subvencionados se seleccionan teniendo en cuenta indicadores a nivel local:
incidencia del paro, estacionalidad del empleo o composición sectorial de la comarca. Por
tanto, es importante incorporar variables que reflejen las características de los mercados de
trabajo a este nivel geográfico, no solo en lo que a la estructura productiva respecta, sino
también a la consideración de si una comarca es central o periférica en términos de
localización. Por ello, además de las variables ya mencionadas al analizar el conjunto de las
medidas de promoción en el apartado anterior, se han incluido una serie de indicadores
geográficos adicionales.
Las 33 comarcas aragonesas presentan un elevado grado de heterogeneidad, siendo alguna
de ellas muy pequeña como para considerarla en igualdad de condiciones a las demás. Por
ello, se ha realizado un análisis tipo cluster con el fin de crear grupos de comarcas similares
en términos de localización (distancia a la capital de la región y la provincia) y de estructura
sectorial (participación de los afiliados a la Seguridad Social en cada uno de los cuatro
grandes sectores). Estos datos se han extraído del Anuario de las Comarcas de Aragón
(Fundación de Economía Aragonesa). De este modo, aquellas comarcas que pertenezcan al
mismo grupo serán muy similares en cuanto a las variables utilizadas, mientras que serán
muy diferentes a las pertenecientes otros grupos.
79
A partir de esta información se han buscado los centros de los clusters y asignado las
comarcas a cada uno de ellos. Inicialmente, se forman tantos grupos como comarcas y el
método cluster une los dos grupos más cercanos según la medida de distancia elegida, hasta
alcanzar el criterio de optimización seleccionado, obteniéndose un número de grupos
menor. Este proceso se repite sucesivamente generando un árbol de clasificación. Para
determinar el número final de grupos, en este trabajo hemos utilizado la distancia euclídea y
el criterio de información de Akaike. Así, las comarcas a las que pertenecen las tres capitales
de provincia (Hoya de Huesca, Delimitación Comarcal de Zaragoza y Comunidad de Teruel)
se han considerado de forma independiente. Las treinta restantes se han agrupado en nueve
grupos, cuyos componentes aparecen en el Cuadro 15.
Los resultados obtenidos con el probit aparecen en el Cuadro 12 para los años 2010 y 2011.
Las variables más relevantes, por ser significativas para explicar que un trabajador se
beneficie de este tipo de acción, son el tiempo desempleado, ser parado de larga duración,
ser mujer, el nivel educativo, el sector de actividad, percibir algún tipo de prestación por
desempleo, la localización geográfica y determinados grupos de ocupación.
Las mujeres tienen una menor probabilidad de disfrutar de este tipo de contrataciones, al
contrario de lo esperado, ya que uno de los criterios de selección debería ser la
discriminación positiva para las mismas. Este resultado es estadísticamente significativo en
las dos estimaciones realizadas. Lo mismo ocurre con los extranjeros, que de forma
sistemática participan menos en este programa (al igual que en otras medidas de promoción
de empleo).
Se observa también una relación no lineal y significativa entre la edad de los trabajadores y
la probabilidad de tener un contrato subvencionado. Ésta es, en principio, creciente a
medida que aumenta la edad del individuo para, posteriormente, pasar a ser decreciente.
Esto indica que son los trabajadores de mediana edad quienes disfrutan de este tipo de
contratos en mayor medida. Esto representa un cambio con respecto a lo que ocurría en los
años previos a la crisis, cuando eran los más jóvenes y los de mayor edad quienes tenían
mayor probabilidad de acceder a un contrato de este tipo. El cambio se produjo ya en el año
2009.
80
Cuadro 16: Probabilidad de participar en un contrato por obra en corporaciones locales
2010 2011
COEF t COEF t
Edad 0,010 1,2 0,024 2,7 Edadsq 0,000 -1,5 0,000 -2,3 Nidiom. 0,029 1,2 0,036 1,4 ingles 0,003 0,1 -0,037 -0,7 frances 0,017 0,3 0,105 1,9 Exp.ocup. 0,000 3,3 0,000 0,2 Dur.Desempleo 0,000 -4,5 0,000 -4,3 Mujer -0,231 -7,1 -0,271 -8,0 Educa.2 0,158 3,4 0,122 2,7 Educa.3 0,275 4,8 0,115 2,0 Educa.4 0,485 7,4 0,421 6,3 Extr. -0,365 -6,7 -0,492 -8,7 Industria 0,126 1,9 -0,086 -1,3 Construcción 0,386 6,2 0,282 4,6 Servicios 0,527 9,7 0,435 8,2 Nivelprof.1 0,221 4,1 0,265 4,4 Nivelprof.2 -0,097 -2,0 -0,075 -1,5 Nivelprof.3 -0,010 -0,2 -0,039 -0,7 Nivelprof.4 -0,241 -2,3 -0,175 -1,8 Prestación -0,507 -18,0 -0,175 -6,0 Larga duración 0,054 1,3 0,070 1,6 CNO.1 0,129 0,6 -0,293 -1,0 CNO.2 0,236 3,1 0,192 2,3 CNO.3 0,037 0,5 0,187 2,4 CNO.4 -0,042 -0,5 0,106 1,3 CNO.5 -0,082 -1,2 -0,045 -0,6 CNO.6 0,625 7,0 0,573 5,9 CNO.7 0,129 1,7 0,210 2,7 CNO.8 -0,021 -0,3 0,079 1,1 GComarca.2 0,240 2,8 0,269 3,1 GComarca.3 -0,046 -0,6 0,151 1,9 GComarca.4 -0,138 -1,4 0,162 1,7 GComarca.5 0,154 2,3 0,187 2,6 GComarca.6 -0,077 -0,8 0,236 2,4 GComarca.7 0,056 0,7 0,171 2,1 GComarca.8 -0,068 -0,9 -0,027 -0,3 GComarca.9 -0,094 -1,1 0,058 0,6 GComarca.10 -0,406 -3,9 -0,108 -1,0 GComarca.11 -0,348 -4,8 -0,231 -3,1 GComarca.12 -1,035 -14,7 -0,818 -11,1 Constante -2,029 -11,1 -2,809 -14,2 Nº de observ. 60.659
66.999
Nº de tratados 1.338
1.080 R2 0,2101
0,1708
LR chi2 2.700,29
1.888,92
81
Otras variables que influyen son las relacionadas con la duración del desempleo. El tiempo
que un trabajador lleva inscrito como demandante afecta negativamente a la probabilidad
de tener un contrato subvencionado. Lo contrario ocurre con la influencia de ser parado de
larga duración. En este caso la influencia pasó de ser negativa a positiva en el año 2009, y se
mantiene positiva estos dos años, lo que corrobora la idea inicial de que se ha primado la
contratación de parados de larga duración en este programa.
Como era de esperar, el hecho de percibir algún tipo de ayuda o prestación de desempleo
incide negativamente en la participación. Este efecto negativo es importante en términos
absolutos y se ha mantenido constante a pesar de la crisis.
Teniendo en cuenta que el grupo de referencia son los trabajadores no cualificados, la
ocupaciones que presentan una mayor participación en el programa es la de trabajadores
cualificados en la agricultura y en la pesca (CNO 6) (en esta sección aparecen todas las tareas
de jardinería, lo que puede estar detrás de este resultado). Del mismo modo, a mayor nivel
educativo mayor participación en el programa.
Para terminar, hay que señalar la importancia que tienen algunas de las variables
geográficas. La agrupación comarcal de referencia es la formada por Bajo Aragón, Bajo
Aragón-Caspe, Matarraña y Sierra de Albarracín. Aunque el comportamiento de algunas de
las agrupaciones es irregular en las dos estimaciones, hay otras cuya influencia y signo se
mantiene estable con los años estudiados en el proyecto anterior. Este es el caso de la
agrupación 2, Gudar-Javalambre, Maestrazgo y Sobrarbe, donde la incidencia del programa
ha sido notable en comparación con otras comarcas. Resalta la escasa incidencia de esta
política en los trabajadores de las capitales de provincia y sus comarcas, especialmente en
Zaragoza capital, Gcomarca10 en el cuadro 15), con coeficiente negativo, y muy elevado,
siendo significativo para todo el periodo. En las otras dos agrupaciones comarcales que
incluyen las capitales de provincia (Hoya de Huesca y Comunidad de Teruel) también se
observa una influencia negativa en las estimaciones, aunque de menor cuantía, por lo que
podemos concluir que es en el medio rural donde más se utiliza este tipo de contratación.
82
3.2.2. Resultados para la promoción de empleo en Corporaciones
Locales
Una vez obtenida la explicación de las probabilidades de participar, se utilizan para la
selección del grupo de trabajadores que sirve de comparación para medir el efecto de la
política, ya que se seleccionan aquellos individuos no contratados pero cuya probabilidad de
haberlo sido es similar a los contratados. El emparejamiento se realiza de manera que a cada
trabajador que se haya beneficiado del contrato subvencionado le corresponda un
trabajador de características similares que no haya accedido a este programa nunca.
A partir de los datos correspondientes del grupo de trabajadores tratados y del grupo de
control es posible medir el efecto de las políticas sobre la probabilidad de estar trabajando
en los dos años posteriores al inicio del contrato por obra. En este caso se aportan dos tipos
de medida, la primera relacionada con la estabilidad del empleo que consigue cada uno de
los grupos y la segunda que cuantifica dicha ganancia en el número de meses en los que se
ha estado trabajando.
En la medida en que, con el transcurso del tiempo, las diferencias entre los indicadores
laborales elegidos en el grupo de tratamiento y el grupo de control sean positivas y
estadísticamente significativas podrá decirse que pueden atribuirse a las subvenciones al
coste laboral en las corporaciones locales.
La Figura 31 presenta, los dos años analizados, las diferencias en la probabilidad de estar
trabajando durante los 24 meses siguientes desde el inicio del programa entre los dos
grupos de trabajadores. La línea discontinua refleja el promedio para los dos años. Los
primeros meses aparece un efecto positivo y significativo, como era de esperar, que está
asociado al propio programa. Esto es debido a que los participantes en el programa estarán
contratados por la correspondiente corporación local. Así, un trabajador beneficiado tiene
una probabilidad entre un 30% y un 40% mayor que si no hubiera accedido al contrato
subvencionado durante los cuatro primeros meses.
Posteriormente el efecto se hace cero e incluso negativo a partir del octavo mes, aunque no
significativo, debido a que los contratos por obra van terminando y los trabajadores
beneficiados vuelven a estar desempleados y buscando trabajo. Una posible explicación de
83
este diferencial negativo puede ser que los trabajadores en el grupo de tratamiento perciban
una prestación por desempleo durante algunos meses después de la finalización del
contrato, que afecte a su intensidad de búsqueda de empleo. Si continuamos analizando los
historiales laborales, el efecto diferencial vuelve a ser positivo (alrededor del 10%), y
estadísticamente significativo, a partir del decimoprimer mes, pero solo en el año 2010, ya
que 2011 persiste ese efecto negativo. Por tanto, alrededor de un año después de la firma
del contrato el programa presenta un efecto positivo sobre la probabilidad de empleo de los
trabajadores participantes en relación a los del grupo de control. Nuevamente, este efecto
desaparece una vez transcurridos otros seis meses y es prácticamente nulo al final del
periodo.
Los resultados confirman en 2010 un resultado similar al de años anteriores: un efecto
positivo sobre la probabilidad de empleo a muy corto plazo, durante los seis primeros
meses, directamente relacionado con el contrato suscrito con las corporaciones locales.
Además, se obtiene evidencia relativa a un efecto positivo a medio plazo que se diluye en el
tiempo de manera que, una vez transcurridos 18 meses, la probabilidad de estar empleado
para un participante es la misma que si no hubiera participado en el programa. El efecto en
2011 es claramente peor.
Figura 31: Efectos diferenciales del programa de corporaciones locales sobre la
probabilidad trabajar
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
2010 2011 Promedio
84
Para medir el impacto del programa sobre el tiempo trabajado se ha calculado el número de
meses en los que no se ha estado desempleado. Los resultados obtenidos se presentan en el
cuadro 17. La diferencia en términos de meses trabajados entre los individuos del grupo
tratado y los del grupo de control es siempre positiva y significativa, con la excepción del
efecto a dos años en 2011, por lo que puede concluirse que el programa tiene un efecto
diferencial positivo sobre esta variable. Además, se observa que esta diferencia no es de una
magnitud importante, a pesar de ser significativa. Esto es indicativo de que los contratos
subvencionados no tienen un efecto multiplicador relevante en términos de tiempo de
trabajo.
Cuadro 17: Meses promedio trabajados y ganancia de los trabajadores tratados
Tratados No tratados Diferencia t-ratio
Año 2010 12 meses 6,37 4,45 1,92 11,26
24 meses 11,95 10,15 1,80 5,39
Año 2011 12 meses 6,74 5,51 1,23 6,64
24 meses 12,89 12,54 0,35 0,94
3.3. Resumen de los efecto individuales de las políticas de promoción
del INAEM
En el estudio de los efectos individuales nos centramos en las probabilidades de transición
como variable que mide el impacto de las políticas activas sobre los individuos, en concreto
en la tasa de salida del desempleo y en la de permanencia en el empleo. Cuatro son los
indicadores utilizados:
• Probabilidad de salir del desempleo o acceso al empleo: tasa de salida del
desempleo.
• Reducción del tiempo como desempleado: tiempo de búsqueda del primer empleo.
85
• Tasa de empleabilidad o de contratación (probabilidad de estar empleado o de haber
estado empleado siendo beneficiario de una política activa en un periodo anterior):
tasa de permanencia en el empleo
• Probabilidad de seguir empleado: número de meses empleado.
En el estudio anterior se observó que la crisis hizo que el diferencial de estos indicadores
entre los trabajadores beneficiados de alguno de los programas de promoción de empleo y
los no beneficiados aumentara, llegando incluso a superar el 20% en los primeros meses.
Este efecto persiste en los años 2010 a 2014, más intenso en los primeros años y algo menos
en 2013 y 2014, cuando la situación económica ha empezado a mejorar.
La probabilidad de estar trabajando durante los doce primeros meses es en promedio un
19% superior para los trabajadores en los años 2010 a 2012. Durante estos años de mayor
dificultad económica el diferencial disminuye con el paso del tiempo, pero se mantiene
relativamente estable al final de los dos años en torno a un 10%, por lo que se puede decir
que se logra crear una diferencia sostenida en el tiempo.
Sin embargo, en 2013 y 2014 el efecto diferencial inicial es menor, en torno al 14% en
promedio para el primer año y se reduce con mayor rapidez situándose alrededor del 5% a
los 20 meses, acercándose mucho al comportamiento que se observaba en los años 2005 a
2007, donde se veía que las diferencias generadas por la promoción desaparecían al cabo de
un tiempo. Es claro que el efecto diferencial crece con las dificultades generales del mercado
de trabajo para encontrar empleo.
En el primer año un trabajador que se ha beneficiado de las políticas de promoción trabaja
en torno a dos meses y medio más que otro similar que no ha participado en ningún
programa. Este valor es superior al obtenido en el estudio de 2010 realizado para el periodo
2005-2009, donde ya se observó que el efecto positivo de la promoción sobre el tiempo
trabajado se intensificaba a medida que la situación económica empeoraba. Este estudio
constata esa tendencia. Además, se puede ver cómo en 2013, cuando la situación económica
comienza a mejorar, vuelve a disminuir esa diferencia.
Aunque el perfil dinámico del efecto de la promoción sobre hombres y mujeres es similar, se
puede decir que los hombres obtienen una ganancia diferencial mayor que las mujeres. En la
probabilidad de estar trabajando el diferencial positivo es similar para ambos grupos hasta el
86
tercer mes, a partir del cual las líneas empiezan a distanciarse, aunque las diferencias son
pequeñas y el perfil de la curva parecido. Las diferencias se acentúan más hacia el final del
periodo, a partir de los quince meses.
También la repercusión es diferente en función del nivel educativo de los trabajadores, ya
que a mayor nivel mayor es el efecto sobre la probabilidad de estar trabajando y sobre el
tiempo trabajado. De la misma forma el efecto depende de la provincia, siendo mayor en
Huesca y Teruel que en Zaragoza.
Por otro lado, es relevante conocer si los parados de larga duración obtienen mayor o menor
beneficio que el resto de los desempleados cuando acceden a este tipo de medidas, ya que
son uno de los grupos objetivo de las políticas de promoción de empleo. En un principio el
diferencial para los parados de larga duración es algo más elevado, en torno al 25%,
mientras que para el resto de los desempleados es algo inferior. Sin embargo, este margen
positivo desaparece a partir del tercer mes, siendo superior el efecto de la promoción sobre
el resto de los trabajadores. Al final del periodo esta diferencia se sitúa en el 5% para los
parados de larga duración, mientras que para el resto es aproximadamente un 10%
.
87
CAPÍTULO 4
EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLIÍTICAS DE INTERMEDIACIOÍ N DEL
INAEM
4.1. Probabilidad de recibir servicios de intermediación y grupo de
control.
La política de intermediación reúne un conjunto de actuaciones dedicadas a mejorar el
proceso de emparejamiento entre vacantes y parados. Por el lado de la oferta con la gestión
de las vacantes de las empresas. Por el lado de la demanda dotando a los trabajadores de
instrumentos que faciliten su adaptación a las mismas. Y en ambos casos poniendo medios
para facilitar una conexión lo más fluida posible entre las dos partes.
Este tipo de actuaciones están principalmente orientadas a los trabajadores desempleados,
por lo que va a ser éste el colectivo sobre el que se mide el efecto de la intermediación. El
esquema seguido para evaluar los efectos es el que se ha explicado en el capítulo dedicado a
la metodología de evaluación del efecto de las políticas activas.
El procedimiento es el siguiente. Se toma como referencia cada uno de los meses
comprendidos entre enero de 2010 y diciembre de 2014. En total 60 meses. En cada uno de
ellos se seleccionan los trabajadores que han utilizado algún servicio de intermediación y
que estaban en paro al principio del mes indicado. El grupo de control cada mes son los
trabajadores con la misma o parecida probabilidad de acudir al INAEM solicitando algún
servicio de intermediación, pero que no lo han hecho. De este modo, se compara cada uno
de los trabajadores tratados (beneficiado del servicio de intermediación) con un trabajador
88
similar sin tratar (no beneficiado), lo que permite medir rigurosamente el efecto de la
intermediación sobre la probabilidad de encontrar empleo o mantenerlo de forma estable.
Los indicadores utilizados para medir el efecto son cuatro:
• Tasa de salida del desempleo
• Días de duración del desempleo
• Tasa de permanencia en el empleo
• Número de meses desempleados
Todos ellos medidos durante el año posterior a haber recibido el servicio de intermediación.
Este procedimiento permite evaluar estática y dinámicamente, en primer lugar, los efectos
de todas las actuaciones de intermediación conjuntamente. No obstante, dada la elevada
heterogeneidad de los servicios ofertados, siempre que los datos lo permiten se realiza
posteriormente un análisis individualizado de algunas políticas específicas, así como un
estudio de la sensibilidad de los resultados según las características de los trabajadores
como sexo y localización geográfica.
El primer paso necesario para la evaluación de las políticas activas es determinar los factores
explicativos de la probabilidad de que un trabajador demande un servicio cualquiera de
intermediación. Esta información es la que permite elegir correctamente el grupo de control
y medir los efectos de dichas acciones. No obstante, la explicación del comportamiento de
dicha probabilidad ofrece información adicional relevante para analizar otras. En primer
lugar permite identificar el perfil del trabajador medio que accede a los servicios de
intermediación. En segundo lugar informa sobre la influencia de factores geográficos, como
la comarca y la provincia, en esa probabilidad. Por último, permite analizar la importancia de
cada uno de los factores explicativos a lo largo del tiempo, es decir, si la influencia que
ejercen se mantiene siempre igual o, por el contrario, se producen variaciones en los años y
meses considerados.
La ecuación que explica la probabilidad de que un trabajador acceda a algún servicio de
intermediación del INAEM corresponde a un modelo probit cuya variable endógena toma
valor 1 si esa persona ha accedido a alguno de los servicios durante el mes de referencia y
valor cero en caso contrario. El resultado refleja la probabilidad de que un trabajador en
general reciba servicios de intermediación como función de una serie de variables
89
explicativas que aparecen recogidas en el Cuadro 18. No se incluye aquí una descripción
pormenorizada de las mismas porque ya se realizó en el capítulo anterior al evaluar la
efectividad de las políticas de promoción de empleo. Esta función es la que permite
determinar el “propensity score” e identificar el grupo de control necesario para medir el
efecto de la intermediación.
La estimación se ha realizado para cada uno de los meses que van desde enero de 2010 a
diciembre de 2014, por lo que el proceso de estimación es mucho más intensivo que el que
se realizó para las políticas promoción, que se limitaban a una estimación anual. En este caso
se ha estimado el modelo 60 veces, doce por cada uno de los cinco años considerados. La
presentación de las 60 estimaciones resultaría excesiva, por ello se ofrece un resumen de
todos los resultados obtenidos presentando únicamente las medias anuales de los
coeficientes de las variables y de su significatividad y luego se da una perspectiva dinámica
acerca de las variaciones de la influencia (coeficiente) de algunas variables sobre la
probabilidad de participar en intermediación.
El Cuadro 19 contiene las medias anuales del efecto de cada una de las variables explicativas
sobre la probabilidad de recibir servicios de intermediación. Los signos teóricos de la
influencia de cada una de estas variables son discutibles en algunos casos, pero en otros
resultan claros. Cuando se analizan los resultados del probit hay que tener en cuenta que se
usan variables categóricas y es necesaria una categoría de referencia, por lo que el
coeficiente del resto de las categorías sólo indica una mayor o menor probabilidad de
participar en las actividades de intermediación que la de referencia. Tomando como ejemplo
el caso de las ocupaciones, la categoría de referencia es el grupo de trabajadores no
cualificados, de manera que los coeficientes estimados para el resto de ocupaciones indican
una probabilidad mayor o menor de acceder a los servicios de intermediación que estos
trabajadores.
90
Cuadro 18: Variables explicativas de la probabilidad de recibir servicios de intermediación
Variable Explicación
Amb1 Ámbito de búsqueda de trabajo Municipal (Referencia) Amb2 Provincial Amb3 Amplio Amb4 Restringido CNO.0 Trabajadores no cualificados (Referencia) CNO.1 Dirección de las empresas y de las administraciones públicas CNO.2 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales CNO.3 Técnicos y profesionales de apoyo CNO.4 Empleados de tipo administrativo CNO.5 Servicios de restauración, personales y comercios CNO.6 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca CNO.7 Artesanos y trabajadores cualificados de industria y construcción CNO.8 Operadores de instalaciones y maquinaria, y montadores Educa.1 Sin estudios o estudios primarios (Referencia) Educa.2 Primera etapa de educación secundaria Educa.3 Bachillerato y formación profesional Educa.4 Formación profesional superior y estudios universitarios Extranjero extranjero GComarca.1 Bajo Aragón, Bajo Aragón-Caspe, Matarraña, Sierra de Albarracín (Referencia) GComarca.2 Gudar-Javalambre, Maestrazgo, Sobrarbe GComarca.3 Andorra, Monegros, Bajo Cinca GComarca.4 Bajo Martín, Cinca Medio, La Litera GComarca.5 Campo de Borja, Campo de Daroca, Comunidad de Calatayud, Jiloca GComarca.6 Alto Gallego, Jacetania, Ribagorza, Somontano de Barbastro GComarca.7 Aranda, Cinco Villas, Ribera Baja del Ebro, Tarazona y el Moncayo GComarca.8 Cuencas Mineras, Valdejalón GComarca.9 Campo de Belchite, Campo de Cariñena, Ribera Alta del Ebro, GComarca.10 Hoya de Huesca GComarca.11 Comunidad de Teruel GComarca.12 Delimitación Comarcal Zaragoza Nivelprof.0 Sin nivel profesional (Referencia) Nivelprof.1 Aprendices Nivelprof.2 Ayudantes, auxiliares y especialistas Nivelprof.3 Oficiales de 1ª, 2ª y 3ª" Nivelprof.4 Directores, mandos intermedios y jefes de equipo Prestación Cobra prestación 0 no 1 si Sector.1 Agricultura. (Referencia) Sector.2 Industria Sector.3 Construcción Sector.4 Servicios Hombre 1 hombre (Referencia) Mujer 2 Mujer Dur. desempleo Tiempo que lleva inscrita la demanda (días) Edad Edad Edad2 Edad al cuadrado Exp.ocup. Experiencia acumulada (días) Larga_dur Parado de larga duración (más de un año) Nidiom. Nº de idiomas hablados Nocu. Nº de ocupaciones que solicita Ntitulos. Nº de títulos
91
Cuadro 19: Resultados de la estimación de la probabilidad de participar en las actividades
de intermediación (medias anuales)
2010 2011 2012 2013 2014
COEF T COEF T COEF T COEF T COEF T
CNO.1 -0,093 -1,0 -0,144 -1,7 -0,071 -0,9 -0,034 -0,4 -0,050 -0,7 CNO.2 -0,025 -0,6 -0,141 -4,0 -0,042 -1,3 0,006 0,2 0,007 0,2 CNO.3 0,023 0,7 -0,113 -3,5 -0,036 -1,2 -0,014 -0,4 -0,002 -0,1 CNO.4 -0,015 -0,4 -0,139 -4,1 -0,076 -2,4 -0,031 -0,9 -0,023 -0,8 CNO.5 -0,010 -0,3 -0,120 -4,5 -0,040 -1,6 -0,007 -0,2 0,022 1,0 CNO.6 -0,070 -1,1 -0,109 -1,8 -0,033 -0,6 -0,063 -1,0 -0,067 -1,2 CNO.7 -0,022 -0,6 -0,113 -3,4 -0,047 -1,5 -0,028 -0,8 0,010 0,3 CNO.8 0,050 1,6 -0,078 -2,5 -0,013 -0,4 0,030 0,9 0,036 1,3 Amb2 0,182 5,6 0,245 8,0 0,303 9,5 0,123 3,6 0,071 2,5 Amb3 0,278 6,7 0,335 8,8 0,379 10,1 0,204 5,3 0,123 3,7 Amb4 0,226 5,8 0,286 7,7 0,344 9,2 0,140 3,5 0,058 1,7 Educa.2 -0,030 -1,6 -0,052 -2,9 -0,035 -2,0 -0,047 -2,5 0,014 0,9 Educa.3 0,044 1,5 -0,031 -1,2 0,011 0,4 -0,004 -0,3 0,057 2,7 Educa.4 0,106 2,7 0,023 0,7 0,050 1,6 0,043 1,2 0,055 2,1 Extranjero -0,016 -0,7 0,006 0,3 -0,040 -2,0 -0,074 -3,5 -0,030 -1,6 G. comarca_2 0,097 1,4 -0,077 -1,0 -0,056 -0,8 0,045 0,7 -0,151 -2,5 G. comarca_3 0,005 0,0 0,024 0,5 -0,027 -0,8 0,040 1,1 -0,021 -0,3 G. comarca_4 0,102 2,1 0,197 4,6 -0,055 -1,3 0,164 3,9 0,055 1,4 G. comarca_5 0,038 0,9 -0,042 -1,0 -0,148 -3,9 0,103 2,7 -0,040 -1,1 G. comarca_6 0,237 5,5 0,141 3,4 0,011 0,2 0,061 1,8 -0,050 -1,4 G. comarca_7 -0,124 -2,7 -0,008 -0,1 -0,162 -4,3 0,048 1,2 0,011 0,4 G. comarca_8 -0,047 -0,9 -0,044 -0,8 -0,098 -2,4 -0,044 -0,9 -0,138 -3,4 G. comarca_9 -0,088 -1,6 -0,097 -1,9 -0,180 -4,1 0,037 0,9 -0,115 -2,8 G. comarca_10 0,041 0,9 0,084 2,1 0,032 0,8 0,176 4,5 0,103 2,9 G. comarca_11 0,201 4,2 0,133 3,1 -0,030 -0,7 0,156 3,6 -0,001 0,2 G. comarca_12 0,039 1,1 0,073 2,3 -0,044 -1,8 0,110 3,5 -0,004 -0,3 Larga duración 0,067 4,2 0,061 3,8 0,001 0,1 -0,079 -4,5 -0,143 -9,6 Nivelprof.1 -0,005 -0,2 -0,044 -1,9 -0,040 -1,7 -0,046 -1,8 -0,045 -2,1 Nivelprof.2 0,024 1,1 0,013 0,7 0,018 0,9 0,010 0,4 -0,029 -1,7 Nivelprof.3 0,001 0,0 -0,019 -0,7 -0,009 -0,4 -0,014 -0,6 -0,017 -0,8 Nivelprof.4 0,024 0,6 -0,015 -0,3 -0,003 -0,1 0,002 0,1 -0,011 -0,3 Prestación -0,120 -8,2 -0,210 -16,5 -0,249 -20,4 -0,117 -8,9 -0,036 -3,1 Sector.2 0,162 5,9 0,222 8,8 0,198 8,1 0,213 8,3 0,083 3,7 Sector.3 0,055 2,0 0,188 7,4 0,149 6,0 0,090 3,3 0,051 2,1 Sector.4 0,093 3,8 0,165 7,7 0,151 7,4 0,129 5,9 0,093 5,1 _Isexo_2 -0,071 -4,4 -0,067 -4,4 -0,075 -5,2 -0,082 -5,4 -0,038 -2,9 duración 0,000 -4,9 0,000 -5,7 0,000 -8,3 0,000 -10,5 0,000 -11,0 edad -0,001 -0,3 -0,008 -2,1 0,008 2,1 -0,003 -0,9 -0,010 -3,1 edadsq 0,000 -1,3 0,000 -0,1 0,000 -4,2 0,000 -0,9 0,000 0,5 expacu 0,000 1,2 0,000 3,2 0,000 3,5 0,000 4,3 0,000 5,7 nidiom 0,009 1,0 0,019 2,4 0,018 2,5 0,002 0,4 0,013 2,0 nocu 0,033 8,8 0,032 8,7 0,022 6,3 -0,001 0,1 0,003 0,8 ntitulos 0,001 0,1 0,018 1,1 0,011 0,8 0,055 4,4 0,102 9,6 Constante -1,466 -16,6 -1,239 -15,1 -1,470 -18,1 -1,305 -15,2 -0,773 -10,2
92
Las características intrínsecas de los trabajadores, como son el género y la nacionalidad, son
elementos que juegan habitualmente un papel relevante en el mercado de trabajo. En
términos generales las mujeres acceden con menor intensidad a los servicios de
intermediación que los hombres, puesto que el coeficiente estimado es negativo en la
mayoría de las estimaciones y estadísticamente significativo.
Respecto a los trabajadores extranjeros, tanto las estimaciones mensuales como las medias
anuales muestran hasta el año 2012 la tendencia que ya se venía observando desde el inicio
de la crisis: no hay un comportamiento diferente en el acceso a los servicios de
intermediación por ser extranjero (los coeficientes no son estadísticamente diferentes de
cero para esta variable). Sin embargo, en el año 2012 comienza a apreciarse una menor
participación de los trabajadores extranjeros en comparación con los nacionales y, a medida
que avanza el tiempo, los coeficientes vuelven a ser en su mayoría negativos y
estadísticamente significativos (Figura 32), por lo que esta variable vuelve al
comportamiento que tenía antes de la crisis económica.
Figura 32: Coeficientes estimados del efecto del género y la nacionalidad en el acceso en
el acceso a los servicios de intermediación
La localización geográfica, representada por las agrupaciones comarcales, se manifiesta
también como un indicador relevante de la participación. Cuatro agrupaciones comarcales,
especialmente la asociada a Zaragoza pero también las asociadas a las otras dos capitales de
provincia, presentan un acceso a los servicios de intermediación significativamente superior
a las demás, mientras que en otras ocurre lo contrario, por ejemplo en las agrupaciones 8 y 9
-0,20
-0,15
-0,10
-0,05
0,00
0,05
0,10
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7
2010 2011 2012 2013 2014
Mujer Extranjero
93
que concentran las comarcas de Cuencas Mineras, Valdejalón, Campo de Belchite, Campo de
Cariñena y Ribera Alta del Ebro. Este dato podría indicar la existencia de dificultades de
acceso a los servicios en determinadas zonas.
La edad muestra un efecto ligeramente no lineal y negativo. En la Figura 33 representamos
este efecto para todo el espectro de edades desde los 16 a los 65 años. Se comprueba una
clara tendencia a la baja conforme aumenta la edad de los individuos.
Figura 33: Efecto medio estimado de la edad en el acceso a los servicios de
intermediación
Otro de los factores importantes es la educación: un mayor nivel educativo afecta de manera
significativa y positiva la participación en intermediación, tanto en medias anuales como en
los resultados mensuales (Figura 34). Existe una clara segmentación en el acceso a los
servicios de intermediación en términos de cualificación de los trabajadores a favor de los
más cualificados, lo que alerta de la necesidad de establecer mecanismos que permitan a los
de menor nivel educativo acceder a estos servicios. El grupo educativo que menos accede es
el que tiene una formación básica, de nivel de secundaria, menos incluso que aquellos que
tienen el nivel formativo más bajo o no tienen formación.
Observando los resultados se puede destacar la importancia que tiene, dada su
significatividad, estar cobrando una prestación por desempleo, puesto que en la gran
mayoría de las estimaciones es una variable estadísticamente significativa. Además, el efecto
-0,45
-0,40
-0,35
-0,30
-0,25
-0,20
-0,15
-0,10
-0,05
0,00
16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64
94
es claramente negativo y con valor absoluto relativamente importante en comparación con
otras variables. Coincide pues con lo esperado a priori. Estos resultados se pueden apreciar
en la Figura 6.1, donde se comprueba el valor del coeficiente se torna mucho más negativo
en los años 2011 y 2012, para retomar con posterioridad los valores que tenía en 2010.
Figura 34: Influencia de la educación en el acceso a los servicios de intermediación
Otro factor interesante es la influencia del tiempo que el trabajador lleva desempleado,
puesto que el alargamiento de esta situación puede tener un efecto desánimo o, por el
contrario, de intensificación de la búsqueda de empleo. Los resultados muestran que el
hecho de ser parado de larga duración (Figura 35) tiende a afectar positivamente al
acercamiento a las acciones de intermediación. Sin embargo, en los años 2013 y 2014 el
coeficiente se torna claramente negativo y significativo, indicando el predominio del efecto
desánimo.
La duración de una situación de desempleo en número de días afecta también
negativamente (Figura 36), intensificándose el efecto en 2013 y 2014. Se podría decir que al
inicio de una situación de desempleo aparece el efecto desánimo, que no invita a acceder a
los servicios ofertados, periodo en el que probablemente se esté cobrando la
correspondiente prestación. Posteriormente se pasa a una situación de búsqueda más activa
pero, a medida que pasa el tiempo, predomina el efecto desánimo sobre la búsqueda de
empleo.
-0,20-0,15-0,10-0,050,000,050,100,150,200,250,30
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7
2010 2011 2012 2013 2014
Secundaria Bachillerato y FP FP superior y Universidad
95
Figura 35: Efecto de ser parado de larga duración y de recibir prestación en el acceso a
los servicios de intermediación
Figura 36: Efecto del número de días desempleado en el acceso a los servicios de
intermediación
También tiene relevancia el historial previo del trabajador, que podemos aproximar con las
variables experiencia, número de ocupaciones solicitadas, el número de títulos y
conocimiento de idiomas, ya que son indicadores de las competencias que el individuo
puede desarrollar. Todas estas variables influyen de manera significativa y positiva en el
acceso a la intermediación laboral. La experiencia acumulada es en general siempre
significativa y con efectos claramente positivos y crecientes (Figura 37).
-0,40
-0,30
-0,20
-0,10
0,00
0,10
0,20
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7
2010 2011 2012 2013 2014
Prestación Larga duración
-0,00030
-0,00025
-0,00020
-0,00015
-0,00010
-0,00005
0,00000
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7
2010 2011 2012 2013 2014
Tiempo
96
Por otro lado, los trabajadores que presentan una mayor disponibilidad geográfica a la hora
de considerar ofertas de empleo tienden, como parece lógico, a participar más en
intermediación, relación que se mantiene a lo largo de todo el periodo con un alto grado de
significatividad.
Figura 37: Efecto de la experiencia profesional en el acceso a los servicios de
intermediación
En consecuencia, se dispone de una descripción bastante completa de los trabajadores que
acceden a los servicios de intermediación en Aragón. A continuación procedemos a evaluar
la influencia o efectividad de dichos servicios.
4.2. Efectividad de las políticas de intermediación
Una primera aproximación a la evaluación de las políticas de intermediación es la global, es
decir, considerar como pertenecientes al grupo de tratados a todos los trabajadores
desempleados que hayan accedido a cualquier servicio de intermediación del INAEM. Los
servicios ofrecidos son de muy diversa naturaleza, por lo que puede haber efectos
compensatorios, pero resulta esencial como un primer paso evaluarlos conjuntamente para,
posteriormente, proceder a la evaluación de las acciones más concretas que los datos
permitan.
-0,00010
-0,00005
0,00000
0,00005
0,00010
0,00015
0,00020
0,00025
0,00030
1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7
2010 2011 2012 2013 2014
Experiencia
97
Como se ha comentado, en este capítulo presentamos cuatro tipos de medidas de
efectividad de las políticas de intermediación. Dos relacionadas con el acceso a un empleo o
salida del desempleo y otras dos con la estabilidad de dicho empleo. En ambos casos una de
las medidas es una probabilidad y la otra tiempo de permanencia en paro o en el empleo. En
otras palabras, se presentan tanto indicadores de cambio como de estabilidad.
4.2.1. Análisis de los efectos de la intermediación sobre la salida del
desempleo.
Dado que uno de los objetivos del INAEM es conseguir la recolocación de los trabajadores en
paro es esencial utilizar medidas que permitan evaluar la efectividad de las políticas activas
en proporcionar a los trabajadores ganancias en la probabilidad de conseguir un empleo
respecto a si no hubiesen sido beneficiarios de la política. Dos son los indicadores que se
utilizan en esta línea. El primero es la diferencia de probabilidad de salir del paro entre el
grupo de tratados y el de control para cada uno de los 12 meses posteriores a la actuación.
El segundo mide la diferencia en días de permanencia en situación de desempleo de cada
uno de los dos grupos.
El procedimiento de estimación, mes a mes, supone la necesidad de algún tipo de
simplificación de la información disponible. Por este motivo en la Figura 38 se presentan
únicamente los efectos diferenciales promedio entre beneficiarios y no beneficiarios de las
políticas para cada uno de los cinco años. Lo que se observa es que se mantiene la misma
tendencia que en los años 2008 y 2009, por lo que el “efecto crisis” se mantiene. En el
estudio anterior se observó que en los periodos anteriores a la crisis económica la
efectividad de la intermediación apenas era significativa. Sin embargo, esto cambió a partir
de 2008 y vemos ahora que se mantiene hasta 2014. Esto significa que la intermediación
está actuando como freno en la caída de la tasa de salida del desempleo de los trabajadores
que acceden a los servicios correspondientes.
En términos cuantitativos se puede decir que un trabajador que accede a intermediación
tiene en promedio una probabilidad de salir del paro al mes siguiente superior en casi 2
puntos porcentuales a un trabajador que no es usuario de los servicios. Esa diferencia es
98
incluso superior en los meses siguientes, llegando al 7% al final del año, lo que indica una
elevada persistencia de los efectos.
Figura 38: Efectos diferenciales de la intermediación sobre la probabilidad de salir del
desempleo
Figura 39: Mejora en el número de días que se tarda en encontrar empleo por la
intermediación
El segundo de los indicadores utilizados consiste en comparar el número promedio de días
que tardan en encontrar empleo cada uno de los grupos, que como puede verse en la Figura
39, resulta evidente que la ganancia en la salida del paro es clara, puesto que los
-1%
1%
3%
5%
7%
9%
11%
13%
15%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2010 2011 2012 2013 2014
31,60 28,66
44,55 48,44
41,93
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
2010 2011 2012 2013 2014
99
trabajadores tratados al final de la muestra consiguen abandonar por primera vez su
situación de inactividad laboral un mes antes que los pertenecientes al grupo de control. Se
ve claramente en la figura que los servicios de intermediación han ido mejorando su
efectividad con el paso del tiempo.
Lo que indican ambas medidas de efectividad es que la intermediación tiene un efecto
claramente significativo sobre la primera salida del desempleo una vez que un trabajador se
encuentra inmerso en él.
4.2.2. Análisis de la influencia sobre la estabilidad del empleo.
El segundo grupo de indicadores trata de recoger en cierta medida el efecto sobre la
estabilidad en el empleo. No solo es importante encontrar trabajo, sino también la
continuidad en el mismo. Ambos indicadores son complementarios. Para obtener este
indicador se sigue el historial laboral tanto del grupo de tratados como de control y se
analiza si han vuelto al desempleo en cada uno de los 12 meses posteriores al de referencia.
La diferencia de probabilidades entre ambos grupos determina la presencia o no de ventajas
para los trabajadores que accedieron a la intermediación.
Como puede verse en la Figura 40, en este caso también aparece con claridad un efecto
positivo y estable en el tiempo. También se ve que la efectividad de la intermediación va
mejorando de año en año. Durante los tres primeros años, entre 2010 y 2012, un trabajador
que hubiera hecho uso de algún servicio de intermediación incrementaba su estabilidad
laboral en un 8% frente a otro que no lo hubiera hecho, este porcentaje es del 13% en
promedio para los años 2013 y 2014.
La Figura 41 recoge la ganancia en el número de meses que los trabajadores están
empleados en el periodo considerado. Los resultados corroboran los descritos en el párrafo
anterior. En efecto, mientras que un trabajador tratado estaba trabajando durante el año
siguiente a la prestación del servicio un mes más entre 2010 y 2012, esa diferencia ha
aumentado mes y medio los dos últimos años.
100
Figura 40: Efectos diferenciales de la intermediación sobre la probabilidad de seguir
empleado
Figura 41: Ganancias en el número de meses empleado por la intermediación
4.3. Análisis de sensibilidad de los efectos de intermediación.
La efectividad conjunta de las actividades de intermediación puede enmascarar respuestas
muy dispares dependiendo del colectivo que se analice. En este apartado se estudia dicha
efectividad atendiendo a diferentes características de los trabajadores, a la influencia de la
0%2%4%6%8%
10%12%14%16%18%20%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2010 2011 2012 2013 2014
1,13
0,85 1,01
1,68
1,47
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2010 2011 2012 2013 2014
101
localización geográfica, o a los diferentes servicios que se prestan. Sin duda estas tres
dimensiones pueden condicionar la efectividad de las actuaciones, tanto desde el punto de
vista de la oficina que lleva a cabo el servicio como desde la perspectiva de los trabajadores.
La estructura correspondiente a cada segmentación se basa en los cuatro indicadores ya
presentados con anterioridad. Los resultados son bastante informativos, puesto que se
detectan diferencias significativas que pueden orientar el diseño de futuras actuaciones.
4.3.1. El género.
La primera segmentación considerada es la del género. La persistencia de diferencias
notables tanto en el acceso a la educación como al empleo o la discriminación salarial son
aspectos característicos del mercado de trabajo aragonés. Por ello es importante estudiar la
efectividad por sexo, con la idea de comprobar si los servicios de intermediación contribuyen
o no a reducir la brecha laboral existente.
Los resultados de la probabilidad de salir por primera vez del desempleo se muestran en la
Figura 42. Se ve claramente que la intermediación contribuye a una salida más rápida del
desempleo tanto para hombres como para mujeres, aunque hay una diferencia notable en el
nivel de dicho efecto entre ambos grupos. Mientras que para los hombres la intermediación
hace que su probabilidad de salir de desempleo se incremente en un 2,3% de media en el
primer mes, para las mujeres este porcentaje es de apenas el 1%. Además, en el caso de los
hombres este efecto se intensifica a medida que pasan los meses, a los doce meses esa
probabilidad ha aumentado al 9,5% (4,5% en el caso de las mujeres). Por tanto, el efecto es
positivo en los dos grupos, pero beneficia con mayor intensidad a los hombres.
En el caso de los hombres, los dos últimos años considerados muestran una mejora en este
indicador, pero no ocurre lo mismo en las mujeres, son los años 2012 y 2013 los que
obtienen mejores resultados.
Si se toman las medias para todo el periodo muestral las diferencias aparecen de manera
evidente (Figura 42), por lo que se concluye que los efectos de intermediación son positivos
en ambos casos, pero benefician más a los hombres. Además, en conjunto las ganancias para
102
los varones se incrementan a lo largo de los 12 meses, mientras que para las mujeres
parecen estabilizarse en torno al 4% a partir del noveno mes.
Figura 42: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo para hombres debidas a
la intermediación
Si se consideran las medias totales la brecha de la efectividad de la intermediación por sexos
es de algo más de cinco puntos porcentuales. En consecuencia, aunque la intermediación
tiene un efecto positivo sobre la salida del paro de las mujeres, se mantiene bastante
alejado del detectado para los hombres (Figura 43).
Figura 43: Ganancias comparadas hombres/mujeres en la probabilidad de salir del paro
debidas a la intermediación
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Hombres Mujeres
103
El segundo indicador se asocia con la estabilidad del empleo, considerando si el trabajador
está trabajando o no durante los 12 meses posteriores. El efecto positivo es común en
hombres y en mujeres. En ambos casos el efecto es superior para los dos últimos años, por
lo que se puede decir que la intermediación ha mejorado su capacidad para generar empleo
estable. En el caso de los hombres el promedio es del 9,2% para los años 2010 a 2012 y
asciende al 14,8% para 2013 y 2014. Estos porcentajes son en el caso de las mujeres del 7,3%
entre 2010 y 2012 y del 11,4% entre 2013 y 2014.
Además, si se consideran las medias totales la brecha de la efectividad de la intermediación
por sexos es de algo más de tres puntos porcentuales. En consecuencia, aunque la
intermediación tiene un efecto positivo también sobre las mujeres, éste se mantiene
bastante alejado del detectado para los hombres (Figura 45). Hay que indicar, sin embargo,
que la brecha se ha reducido con respecto a la que se detectó en el anterior estudio, que era
de casi 10 puntos.
Figura 44: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado de los hombres y mujeres
debidas a la intermediación
Para terminar con los indicadores por género se han cuantificado en tiempo las ganancias
observadas. En todos los años, tanto en tiempo para encontrar el primer empleo como en
los meses que trabajan, los indicadores son mucho mejores para los hombres. Encuentran
trabajo más de dos meses antes que los no beneficiarios de la intermediación, mientras que
este tiempo es inferior a un mes para las mujeres. En el caso de las mujeres este tiempo era
negativo en los años anteriores (de 2005 a 2009) y también al principio del periodo analizado
104
aquí (2010 y 2011), por lo que resulta un cambio muy positivo en la efectividad de la
intermediación.
Figura 45: Ganancias comparadas hombres/mujeres en la probabilidad de seguir
empleado debidas a la intermediación
En cuanto a la estabilidad, los indicadores de las mujeres son positivos y no muy lejanos de la
ganancia de los hombres. En estos resultados puede estar afectando que los hombres
acceden a los servicios como un medio para encontrar o incluso generar empleo, mientras
que las mujeres pueden estar acercándose como última opción, puesto que prefieren otros
canales a la hora de integrarse en el mercado de trabajo.
Cuadro 20: Ganancias en la probabilidad de encontrar el primer empleo (días) y en la
estabilidad (meses) debidas a la intermediación
Hombres Mujeres
Primer empleo Estabilidad Primer empleo Estabilidad 2010 66,553 1,262 -8,770 0,983 2011 58,862 0,982 -4,982 0,702 2012 48,993 1,062 39,881 0,947 2013 50,477 1,810 47,459 1,532 2014 68,073 1,731 17,287 1,205
Promedio 58,592 1,370 18,175 1,074
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Hombres Mujeres
105
4.3.2. El ámbito provincial
La consideración del ámbito provincial es interesante desde distintas perspectivas. La
primera tiene que ver con la efectividad de las diferentes oficinas puesto que, dada la
naturaleza de los servicios de intermediación, en muchas ocasiones requiere el contacto
personal con el técnico correspondiente. La segunda se refiere al tamaño de los mercados.
Dada la naturaleza demográfica aragonesa, cabe pensar que los encargados de las acciones
de intermediación conocen de manera más completa los mercados más pequeños como son
los de Huesca y Teruel. De este conocimiento más global se podría esperar que sean capaces
de ajustar de manera más eficiente la oferta y la demanda de trabajo
Figura 46: Ganancias en la probabilidad de encontrar empleo por provincias debidas a la
intermediación
En la probabilidad de encontrar el primer empleo todas las provincias muestran que el
efecto de la intermediación es positivo sobre sus beneficiarios todos los años considerados,
con lo que se mantienen los resultados generales. En general la efectividad crece a lo largo
de los doce meses, pero lo hace con mayor intensidad hasta el noveno mes
106
aproximadamente. En las tres provincias se observa una mejoría con el paso de los años. La
mayor efectividad se encuentra en las provincias con menor tamaño del mercado de trabajo,
sobre todo en Huesca. El promedio de la ganancia es del 7,9% en Huesca, 5,4% en Teruel uy
4,6% en Zaragoza. La implementación de las acciones en mercados pequeños parece dar
mejores resultados.
Figura 47: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado por provincias debidas a la
intermediación
El indicador de ganancia en estabilidad (Figura 47) muestra también mejores resultados
para las provincias de Huesca y Teruel, aunque hay cierta convergencia en los resultados. El
perfil de los efectos es bastante estable, lo que indica que las ganancias de la intermediación
son persistentes. Al igual que hemos visto en otros aspectos estudiados los dos últimos años
arrojan mejores resultados.
Para terminar con el análisis geográfico presentamos los beneficios marginales de la
intermediación en tiempo. Se observa que los trabajadores de Huesca y Teruel que reciben
servicios de intermediación encuentran su primer empleo, en media, algo más de dos meses
antes que uno que no haya recibido los servicios. En Zaragoza este tiempo se reduce a un
107
mes. Al considerar la estabilidad trabajan casi un mes y medio más en Huesca, algo menos
en Teruel y Zaragoza.
Cuadro 21: Ganancias en la probabilidad de encontrar el primer empleo (días) y en la
estabilidad (meses) por provincia debidas a la intermediación
HUESCA
TERUEL
ZARAGOZA
Primer empleo Estabilidad:
Primer empleo Estabilidad:
Primer empleo Estabilidad:
2010 75,81 1,25 82,04 1,03 19,24 1,15 2011 95,43 1,18 113,83 0,85 8,74 0,80 2012 86,98 1,28 57,77 0,81 34,64 0,98 2013 64,32 1,93 87,96 1,99 50,20 1,64 2014 72,04 2,10 56,42 1,90 40,48 1,33
Promedio 78,92 1,55 79,60 1,31 30,66 1,18
4.3.3. Los distintos tipos de servicio
La evaluación de las distintas actividades del servicio de intermediación es fundamental para
conocer las líneas de actuación que están contribuyendo de manera más clara a un mejor
funcionamiento del mercado de trabajo. No obstante, dada la disponibilidad de información,
este informe concentra los programas en siete grupos, ya que una mayor desagregación
presenta dificultades por la escasez de datos disponibles.
En cualquier caso la consideración de estos siete grupos de actividades permite obtener una
evaluación bastante completa de los efectos que tienen los diferentes servicios de
intermediación del INAEM, en especial algunos programas de reciente implantación. A
continuación se analizan y describen los resultados para los siguientes servicios:
• Tutoría individualizada
• Atención personalizada
• Información profesional
• Técnicas instrumentales
• Itinerario personalizado de inserción
• Información y asesoramiento para autoempleo
108
• Plan extraordinario de mediación y orientación
Dichos resultados permiten descubrir que la evaluación conjunta de las actividades de
intermediación llevada a cabo previamente esconde comportamientos claramente
diferenciados para los distintos servicios.
4.3.3.1. Tutoría individualizada
Los servicios de tutoría individualizada requieren por parte del trabajador la realización de
una entrevista con el técnico de apoyo para determinar un itinerario de inserción laboral,
por lo que la capacidad y conocimientos de dichos técnicos son fundamentales a la hora de
obtener el resultado esperado.
La Figura 48 muestra el resultado para el periodo 2010-2014, tanto para la probabilidad de
encontrar un empleo después de haber utilizado el servicio como para la estabilidad laboral
una vez encontrado. La efectividad de ambos indicadores es positiva y tiende a estabilizarse
en el tiempo, es decir, este servicio proporciona una ganancia persistente a los trabajadores
que lo utilizan, que se sitúa en promedio (línea de puntos) alrededor de un 8% de
probabilidad de acceder a un empleo y alrededor de un 5% de permanecer trabajando.
Figura 48: Efecto de la tutoría individual sobre la empleabilidad y la estabilidad
En el estudio llevado a cabo en 2010 para el periodo 2005-2009 se observó que la
efectividad de los servicios de tutoría individualizada aumentaba en tiempos de dificultad
económica. Esta tendencia se constata nuevamente en el periodo 2010-2014, con una
109
efectividad más elevada en los años 2010 a 2012 y algo más baja en 2013 y 2014, pero
positiva y significativa todos los años. Sin embargo, aumenta la efectividad sobre la
probabilidad de encontrar empleo respecto a resultados anteriores, ya que en 2005 y 2006
el diferencial era ligeramente negativo y para los años 2013 y 2014 arroja un resultado
positivo de un 2% en promedio para los doce meses analizados. Por otro lado, el efecto de
las tutorías sobre la estabilidad laboral es prácticamente nulo estos dos años, al igual que
ocurría en los años previos a la crisis. Esto puede estar indicando que cuando el mercado
laboral mejora, son los trabajadores situados en el margen de la empleabilidad los que más
se acercan a este tipo de servicios. En cualquier caso, en la actualidad los trabajadores que
se acercan al servicio de intermediación obtienen todavía un beneficio en términos de
empleabilidad en comparación con aquéllos que no lo hacen.
4.3.3.2. Atención personalizada
Esta actuación destaca por su carácter generalista y su heterogeneidad y genera un efecto
positivo sobre los dos indicadores. Las tendencias seguidas son similares a las que había a
finales del periodo anterior y no se observa un cambio significativo con la mejora del
mercado laboral en 2014, aunque el año 2013 parece tener mejor resultado que el resto, en
especial sobre la probabilidad de seguir empleado. De hecho, en promedio la estabilidad de
los trabajadores que acceden a este servicio se sitúa más de un 15% por encima de los que
no lo hacen. La mejora en la probabilidad de encontrar empleo está en torno al 2% al mes
siguiente de recibir el servicio y crece con el tiempo situándose de manera sostenida al final
del periodo en un 8% en promedio.
Si suponemos que los trabajadores que acceden a este servicio lo hacen por propia voluntad,
podríamos concluir que es esta libertad de planteamiento la que puede estar detrás de los
buenos resultados en términos de estabilidad, puesto que son los propios trabajadores los
que detectan el tipo de “consejo” necesario. Además, el acercamiento permite ajustar mejor
la cualificación o características de los trabajadores a las de las vacantes de las empresas.
110
Figura 49: Efecto de la atención personalizada sobre la empleabilidad y la estabilidad
4.3.3.3. Información profesional
Este servicio se centra, entre otras cosas, en orientar al trabajador sobre los sectores a los
que resultaría más conveniente dirigir sus esfuerzos en la búsqueda de empleo. Su
efectividad es la menor de todos los servicios de intermediación analizados. De hecho, los
efectos sobre los dos indicadores considerados (ganancias) se sitúan alrededor de cero e
incluso por debajo, por lo que no parece que sea un programa con demasiado éxito en
términos de mejorar el acceso y la permanencia en el empleo, aunque puede ser útil desde
otras perspectivas.
Figura 50: Efecto de la información profesional sobre la empleabilidad y la estabilidad
111
4.3.3.4. Técnicas instrumentales
El objetivo de este servicio es dotar a los trabajadores de instrumentos que faciliten el
contacto con las empresas, tato en la utilización de las nuevas tecnologías de la información
y las comunicaciones como en la elaboración del curriculum vitae, entre otras cosas. La
efectividad de este programa es discreta en la mejora de la probabilidad de ser empleado y
no se observan grandes cambios de un año a otro. EL servicio mejora la probabilidad de
encontrar empleo a los 12 meses en un 5% en promedio, pero apenas tiene efecto sobre las
estabilidad en el trabajo.
Figura 51: Efecto de las técnicas instrumentales sobre la empleabilidad y la estabilidad
4.3.3.5. Itinerarios de inserción
El itinerario de inserción, servicio operativo desde el año 2011, es el camino que el usuario
realiza hasta alcanzar o mejorar su empleo. Como se puede ver en la Figura 52, tiene un
efecto significativo a la hora de encontrar empleo. Si bien este efecto no es apreciable los
primeros meses, crece a partir del sexto mes. A los 12 meses un trabajador que haya
participado en un itinerario de inserción tiene un 10% más de probabilidad de estar
trabajando que uno que no lo haya hecho. Los beneficios en términos de estabilidad son
menos apreciables pero también son positivos.
112
Figura 52: Efecto de itinerarios de inserción sobre la empleabilidad y la estabilidad
4.3.3.6. Información y asesoramiento para autoempleo.
Este programa resulta especialmente importante, puesto que se encuentra a mitad de
camino entre una acción de intermediación y una de creación de empleo. La promoción del
espíritu empresarial por medio de los correspondientes servicios supone una ayuda para los
trabajadores puesto que les dota de una información que en otro caso tendría un alto coste.
Figura 53: Efecto del asesoramiento para el autoempleo sobre la empleabilidad y la
estabilidad
El primer aspecto destacable es que, como ya se vio en el estudio del periodo 2005-2009, en
los dos tipos de indicadores la efectividad disminuye durante la crisis y se potencia cuando
mejora la economía, al contrario de los que ocurre con el caso general (Figura 53). En los
años de más incidencia de la crisis las ganancias en términos de acceso al empleo están en
113
torno a un 5% y en el 2014 suben al 25% (nivel cercano al que tenía este programa en los
años 2005 y 2006). Lo mismo ocurre con el indicador de estabilidad en el empleo. Parece,
por tanto, que la crisis ha afectado en mayor medida a los emprendedores, puesto que la
efectividad de la acción, tanto en probabilidad de salir del desempleo como de estabilidad,
se ha reducido. Resulta lógica la dificultad de emprender en tiempos de crisis.
En cualquier caso, el perfil de la efectividad es bastante persistente, lo cual es especialmente
relevante en la ganancia de estabilidad en el empleo. Sería interesante disponer de datos
relativos a la actividad realmente realizada por los trabajadores, puesto que el porcentaje de
los que han generado su propio empleo no es una información disponible. Es decir, los
indicadores aquí presentados muestran que los trabajadores que utilizan a este servicio
acceden antes y de manera más continuada al empleo, pero no responden a la pregunta de
si este empleo es auto-gestionado o no.
4.3.3.7. Plan extraordinario de mediación y orientación
El último de los aspectos considerados es el plan extraordinario iniciado en 2008 y que
finalizó en 2012. Las ganancias son modestas (Figura 54), algo mejores en el indicador de
acceso al puesto de trabajo que en el de la estabilidad. En el año 2010 el resultado es
positivo sobre la inserción en el mercado laboral. A partir del séptimo mes hay una ganancia
superior al 5% de probabilidad de encontrar trabajo, lo mismo que en 2012. No así en 2011
cuando el efecto es prácticamente nulo. Los efectos positivos no se reflejan en la medida de
estabilidad, donde los efectos son negativos en 2011 y muy cercanos a cero los otros dos
años. Los resultados sobre la estabilidad en el empleo son nulos en promedio.
114
Figura 54: Efecto del Plan Extraordinario sobre la empleabilidad y la estabilidad
4.3.3.8. Cuantificación del efecto de los servicios de intermediación
sobre el tiempo
Para terminar con la evaluación de la intermediación se presentan los resultados que
recogen una valoración de los efectos de los programas considerados desde la perspectiva
de ganancia en tiempo de inserción o de estabilidad en el empleo. En el Cuadro 22 se
presentan las ganancias medias de cada uno de los servicios de intermediación para los
trabajadores que acceden a las acciones frente a los que no lo hacen, medidas en días hasta
encontrar el primer empleo y en número de meses trabajados durante el año.
Aunque en general los resultados son positivos, la evolución es dispar tanto entre servicios
como a lo largo del tiempo. El programa de Tutoría Individual permite encontrar trabajo con
más rapidez en las épocas en que el mercado de trabajo tiene un mal comportamiento, sin
embargo el signo cambia cuando mejora. El resultado se mantiene positivo en los referente
a la estabilidad, aunque el diferencial en tiempo se va reduciendo. Lo mismo ocurre con el
programa de Técnicas Instrumentales, que pasa de tener un diferencial positivo a negativo
en los dos últimos años en la probabilidad de encontrar empleo.
El programa de orientación profesional es el que arroja resultados más negativos, tanto en
términos de tiempo para encontrar en empleo como de estabilidad en el mismo. El Plan
Extraordinario puesto en marcha en 2008 y vigente hasta 2012 permite encontrar trabajo
más de un mes antes que si no se participara en él. Los resultados respecto a la estabilidad
también son positivos
115
Por último, el servicio de orientación para el auto empleo presenta los mejores resultados,
ya que permite encontrar empleo al menos dos meses antes y trabajar más de un mes por
encima en comparación con los trabajadores que no reciben servicios de intermediación.
Cuadro 22: Cuantificación del efecto de los servicios de intermediación sobre el tiempo
2010 2011 2012 2013 2014
Primer empleo (días) Tutoría individual 89,27 84,89 37,74 -63,93 -42,65
Técnicas Instrumentales -9,78 13,66 3,42 -33,64 -60,27 Información Profesional -113,21 -28,37 16,78 -71,80 -86,31 Atención personalizada 39,05 42,86 48,04 106,68 74,45 Plan Extraordinario 54,38 1,90 59,72
Itinerario personalizado de inserción
-23,43 14,76 -48,90 9,84 Orientación para el autoempleo 70,68 98,77 78,18 79,04 125,39 Estabilidad (meses)
Tutoría individual 0,83 0,74 1,00 0,12 0,09 Técnicas Instrumentales 0,33 0,20 -0,03 0,21 0,07 Información Profesional -0,08 -0,09 0,02 -0,08 -0,07 Atención personalizada 1,56 1,43 1,54 2,45 1,84 Plan Extraordinario 0,23 -0,22 0,07
Itinerario personalizado de inserción
-0,02 0,22 -0,04 0,04 Orientación para el autoempleo 1,15 0,78 0,81 1,45 2,51
4.4 Resumen de los efectos individuales de las políticas de
intermediación del INAEM
La primera aproximación realizada en la evaluación de las políticas de intermediación es la
global, es decir, considerando el efecto sobre todos los trabajadores desempleados que han
accedido a cualquier servicio de intermediación del INAEM sin introducir diferenciación de
tipo alguno por características personales o de los servicios recibidos. Los desempleados que
reciben los servicios son muy diferentes y los servicios ofrecidos de muy diversa naturaleza,
por lo que puede haber efectos muy diferentes que no se captan en este primer análisis pero
que son analizados posteriormente.
116
Los resultados indican que la intermediación tiene un efecto claramente significativo sobre
la primera salida del desempleo una vez que un trabajador se encuentra inmerso en él. En el
estudio de 2010 sobre los años 2005 a 2009 se observó que en los años anteriores a la crisis
económica la efectividad de la intermediación apenas era significativa. Sin embargo, ese
resultado pasó a ser positivo a partir de 2008 comprobándose que entre 2010 y 2014 el
cambio se mantiene. Es decir, la intermediación está actuando como freno en la caída de la
tasa de salida del desempleo de los trabajadores que acceden a los servicios de
intermediación del INAEM. En términos cuantitativos se puede decir que un trabajador que
accede a intermediación tiene una probabilidad de salir del paro al mes siguiente superior en
casi 2 puntos porcentuales a un trabajador que no es usuario de los servicios. Esa diferencia
es incluso superior en los meses siguientes, llegando al 7% tras un año, lo que indica una
elevada persistencia de los efectos.
Pero no solo es importante encontrar trabajo, sino también la continuidad en el mismo. En
este caso también aparece con claridad un efecto positivo y estable en el tiempo, ya que
durante los tres primeros años analizados, entre 2010 y 2012, un trabajador que hubiera
hecho uso de algún servicio de intermediación incrementaba su estabilidad laboral en un 8%
frente a otro que no lo hubiera hecho, este porcentaje es del 13% en promedio para los años
2013 y 2014.
La efectividad conjunta de las actividades de intermediación puede enmascarar respuestas
muy dispares dependiendo del colectivo que se analice. Centrándonos en el género, la
intermediación contribuye a una salida más rápida del desempleo tanto para hombres como
para mujeres, aunque hay una diferencia notable en el nivel de dicho efecto entre ambos
grupos. Mientras que para los hombres la intermediación hace que su probabilidad de salir
de desempleo se incremente en un 2,3% de media en el primer mes, para las mujeres este
porcentaje es de apenas el 1%. Por tanto, el efecto es positivo en los dos grupos, pero
beneficia con mayor intensidad a los hombres.
También hay un efecto positivo en la estabilidad laboral para hombres y mujeres. En el caso
de los hombres el promedio es del 9,2% para los años 2010 a 2012 y asciende al 14,8% para
2013 y 2014. Estos porcentajes son en el caso de las mujeres del 7,3% entre 2010 y 2012 y
del 11,4% entre 2013 y 2014. Hay que indicar, sin embargo, que la brecha entre hombres y
117
mujeres se ha reducido respecto a la que se detectó en el estudio para los años 2005 a 2009,
que era de casi 10 puntos.
Los servicios de tutoría individualizada destacan por su carácter generalista y su
heterogeneidad. Tienen un efecto positivo tanto sobre la salida del desempleo como en la
estabilidad laboral. Las tendencias seguidas son similares a las que había para 2008 y 2009 y
no se observa un cambio significativo con la mejora del mercado laboral en 2014, aunque el
año 2013 parece tener mejor resultado que el resto, en especial sobre la probabilidad de
seguir empleado.
El servicio de técnicas instrumentales mejora la probabilidad de encontrar empleo a los 12
meses en un 5% en promedio, pero apenas tiene efecto sobre las estabilidad en el trabajo.
En cuanto a los itinerarios de inserción, servicio operativo desde el año 2011, tienen un
efecto significativo a la hora de encontrar empleo. Si bien este efecto no es apreciable los
primeros meses, crece a partir del sexto mes. Los beneficios en términos de estabilidad son
menos apreciables pero también son positivos.
En los servicios de información y asesoramiento para el autoempleo la efectividad disminuye
durante la crisis y se potencia cuando mejora la economía, como ya se vio en el estudio para
el periodo 2005-2009, al contrario de los que ocurre con el caso general. En los años de más
incidencia de la crisis las ganancias en términos de acceso al empleo están en torno a un 5%
y en 2014 suben al 25% (nivel cercano al que tenía este programa en los años 2005 y 2006).
Lo mismo ocurre con el indicador de estabilidad en el empleo.
118
CAPÍTULO 5
EFECTOS INDIVIDUALES DE LAS POLIÍTICAS DE FORMACIOÍ N DEL INAEM
5.1. La participación de los trabajadores aragoneses en la formación
para el empleo: una aproximación paramétrica
El objetivo de este capítulo es evaluar la efectividad de la formación gestionada por el
servicio público de empleo en Aragón sobre la “empleabilidad” de los trabajadores
desempleados. La cualificación de los trabajadores juega un papel decisivo en la posibilidad
de ocupación de las vacantes, por lo que los parados deben adaptar sus competencias a los
ámbitos laborales en los que existe demanda de trabajo. Pero también es importante para
los empleados, que precisan adaptarse a contenidos cambiantes de los puestos de trabajo
mediante la formación continua.
En este capítulo se evalúan las acciones de formación gestionadas por el INAEM a partir de
los cuatro indicadores ya presentados en el capítulo de intermediación. Dos se refieren a la
influencia de la formación en la salida del desempleo y los otros dos a la estabilidad del
empleo. La evaluación se lleva a cabo en el ámbito de la formación ocupacional, es decir, la
orientada a los trabajadores desempleados. El procedimiento utilizado coincide con el
descrito en el capítulo anterior, es decir, se evalúa la formación mes a mes desde enero del
2010 a diciembre del 2014. Para cada corte mensual, 60 en total, se ha seleccionado el
conjunto de trabajadores que inician una actividad formativa en ese mes, siempre que estén
en paro al principio del mes y no hayan seguido políticas formativas en los dos años
posteriores, que es el periodo en el que se analiza el efecto. Para cada uno de estos meses y
grupo de trabajadores se selecciona el grupo de control, que está formado por los
119
trabajadores con la misma o parecida probabilidad de formarse pero que no lo han hecho.
De esa manera estamos comparando el grupo de trabajadores formados con un grupo
similar de trabajadores no formados denominado de control. Como se ha explicado, el
procedimiento permite medir el efecto de la formación evitando el sesgo de selección.
En Card et al. (2010) y en Kluve (2010) se presenta evidencia internacional de que la
formación tiende a tener efectos positivos sobre cada trabajador individualmente, aunque
dicha efectividad varía bastante dependiendo del país, del periodo considerado y de las
características de los trabajadores. No cabe duda que la presencia de una crisis tan profunda
como la que se ha atravesado durante los años objeto de estudio puede haber modificado la
efectividad de la política. La formación podría estar generando una mayor brecha de
empleabilidad entre trabajadores beneficiarios y no beneficiarios de la misma. En un
mercado laboral deprimido es evidente que las empresas tienen una mayor capacidad de
selección al contratar, por lo que no sería extraño que la efectividad relativa de la formación
pudiese aumentar aunque la contratación agregada se haya reducido de manera
importante. La problemática de la influencia de altas tasas de desempleo sobre la
efectividad de la formación ha sido estudiada en Lechner and Wunsch (2009) para Alemania
en el periodo1984-2003, donde se encuentra que la formación es tanto más efectiva cuanto
más alta es la tasa de desempleo, con lo que recomiendan hacer un mayor esfuerzo de
formación en momentos de crisis, esfuerzo que hemos visto que en España no se da con la
intensidad que debería en relación con otros países del entorno.
Referencias relativas a la efectividad de las políticas activas de empleo en el mercado
español pueden encontrarse en Alonso-Borrego et al. (2004). En lo que respecta a la
formación, en Álvarez y Davia (2003) se contrasta la presencia de efectos positivos sobre las
tasas de contratación y de empleabilidad de los parados en España. Este efecto es mayor en
el caso de trabajadores con una menor cualificación y de parados de corta duración. Por otro
lado, en algunos trabajos recientes, Cueto et al (2010), Arellano (2010), Mato y Cueto (2008)
y Cueto y Mato (2009), se muestra cómo la formación tiene un efecto positivo en el corto y
medio plazo sobre el acceso al empleo y el tiempo trabajado, aunque no se encuentran
efectos significativos sobre la situación laboral ni los ingresos en un contexto regional.
Como se ha comentado con anterioridad para cuantificar el impacto de la formación a partir
de los métodos de emparejamiento es necesario tener en cuenta aquellas variables que
120
influyen en la probabilidad de participar en la misma y que han sido agrupadas en dos
grandes categorías: características personales y características laborales (Cuadro 23).
Entre las características personales de los trabajadores figuran el género, la edad (y su
cuadrado para captar la posible no linealidad) y una variable dicotómica que refleja la
condición de extranjero, considerando como tales aquellos con nacionalidad distinta a la
española. También se incluye la educación de los trabajadores como aproximación a su
cualificación para el acceso a los diferentes cursos. Se diferencian cuatro niveles: educación
primaria o inferior (nivel 1); primera etapa de educación secundaria, formación e inserción
laboral correspondiente (nivel 2); segunda etapa de educación secundaria, formación e
inserción laboral correspondiente (nivel 3); y formación e inserción laboral con título de
secundaria, formación universitaria y superior (nivel 4). Además se incluye una variable que
refleja el conocimiento de idiomas de los trabajadores. El lugar de residencia del trabajador
puede incidir sobre el acceso a cursos que sean de interés, por lo que se han incluido tres
variables dicotómicas que indican la provincia de residencia.
Hay una serie de características laborales de los trabajadores que pueden influir en su
propensión a participar en un curso formativo, como es percibir algún tipo de prestación
contributiva o asistencial por desempleo que puede incrementar la probabilidad de
participación en el programa, ya que el trabajador puede tomarlo como un tiempo para
reciclarse o mejorar su empleabilidad en el mercado laboral. Para recoger este efecto se
incluye una variable dicotómica relativa a si el trabajador es o no perceptor de algún tipo de
prestación.
La antigüedad como demandante de empleo, medida por el número de días que el individuo
lleva registrado como tal, también puede influir en la probabilidad de participar en acciones
formativas. En este sentido, es de esperar un efecto negativo sobre los parados de media y
larga duración, porque pueden estar más desmotivados que aquéllos que llevan
desempleados menos tiempo. Es por ello por lo que también se incluye una variable
dicotómica relativa a si el trabajador es un parado de larga duración, reflejando si lleva
desempleado más de un año.
El nivel profesional es también un indicador de la cualificación de los trabajadores. Esta
variable, aunque en muchos casos haga referencia al anterior empleo del trabajador,
también puede aproximar su nivel económico. Las categorías empleadas son cinco: sin nivel
121
profesional (nivel 1); peones y aprendices (nivel 2); ayudantes, auxiliares y especialistas
(nivel 3); oficiales de 1ª, 2ª y 3ª (nivel 4); y directores, mandos intermedios y jefes de equipo
(nivel 5).
Cuadro 23: Variables explicativas de la probabilidad de participar en cursos de formación
Leyenda Explicación Amb1 Ámbito de búsqueda de trabajo - Municipal (Referencia) Amb2 Provincial Amb3 Amplio Amb4 Restringido CNO.0 Trabajadores no cualificados (Referencia) CNO.1 Dirección de las empresas y de las administraciones públicas CNO.2 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales CNO.3 Técnicos y profesionales de apoyo CNO.4 Empleados de tipo administrativo CNO.5 Servicios de restauración, personales y comercios CNO.6 Trabajadores cualificados en la agricultura y en la pesca CNO.7 Artesanos y trabajadores cualificados de industria y construcción CNO.8 Operadores de instalaciones y maquinaria, y montadores Educa.1 Sin estudios o estudios primarios (Referencia) Educa.2 Primera etapa de educación secundaria Educa.3 Bachillerato y formación profesional Educa.4 Formación profesional superior y estudios universitarios Extr. Extranjero Jornada 0 Indiferente entre jornada completa o parcial (Referencia) Jornada 1 Solicita jornada completa Jornada 2 Solicita jornada Parcial Teruel Provincia de Teruel Zaragoza Provincia de Zaragoza Huesca Provincia de Huesca (Referencia) Nivelprof.0 Sin nivel profesional (Referencia) Nivelprof.1 Aprendices Nivelprof.2 Ayudantes, auxiliares y especialistas Nivelprof.3 Oficiales de 1ª, 2ª y 3ª" Nivelprof.4 Directores, mandos intermedios y jefes de equipo Prest. Cobra prestación 0 no 1 si Sector.1 Agricultura Sector.2 Industria Sector.3 Construcción Sector.4 Servicios Hombre Hombre (Referencia) Mujer Mujer Dur. desempleo Tiempo que lleva inscrita la demanda (días) Edad Edad Edadsq Edad al cuadrado Exp. ocup. Experiencia acumulada (días) Larga_dur Parado de larga duración (más de un año) Nidiom. Nº de idiomas hablados Nocu. Nº de ocupaciones que solicita Ntitulos. Nº de títulos % expocu % que representa la experiencia en la ocupación solicitada sobre el total
122
Se incluyen algunas características relacionadas con el puesto de trabajo demandado: si
solicita jornada completa, parcial o si está indiferente entre ambas, el ámbito geográfico de
búsqueda, el código de la principal ocupación solicitada (CNO a un dígito), ya que determina
en gran medida la capacidad para acceder a determinados empleos, la experiencia
acumulada en dicha ocupación (medida por el número de días), el porcentaje que
representa la experiencia en la ocupación solicitada sobre el total y el sector de actividad del
último empleo (sin sector específico, agricultura, industria, construcción y servicios).
La manera en la que se ha diseñado el análisis es similar a la seguida para el caso de la
intermediación. Se parte de la selección de los trabajadores que se encuentran en situación
de desempleo al inicio de cada uno de los meses de los años 2010 a 2014. Para seleccionar el
grupo de control se identifican a los trabajadores que están en paro a inicios del mes
considerado y que no han participado en ningún curso de formación en los 24 meses
posteriores. Por otro lado se identifican también aquellos trabajadores que comienzan algún
curso durante ese mes, siendo éstos los que conforman el grupo de individuos tratados. De
ambos grupos se eliminan aquellos que han seguido actividades formativas en los 24 meses
posteriores para detectar exclusivamente la efectividad de los cursos realizados en el
periodo de referencia.
Para concretar el grupo de control se estima el modelo probit y se busca para cada individuo
tratado aquel del grupo de control que tenga un propensity score más parecido. Una vez
realizado el emparejamiento se mide la diferencia en la probabilidad de encontrar empleo o
de seguir empleado una vez que lo han encontrado de ambos grupos en los 24 meses
posteriores. En la medida en que, con el transcurso del tiempo, las diferencias entre los
indicadores laborales elegidos en el grupo de tratamiento y el grupo de control sean
positivas y estadísticamente significativas podrá decirse que pueden atribuirse al efecto de la
formación recibida.
La información disponible surge de la combinación de varias fuentes de información. La
primera se refiere a los datos administrativos individualizados del paro registrado en Aragón.
La segunda a los datos de formación, en la que es posible identificar a los trabajadores en
paro que siguen una actividad formativa, además de algunas características de dicha
formación, como el lugar de realización y la duración. Con esta doble información por
trabajador parado se ha procedido a la siguiente depuración. En primer lugar se han
123
eliminado de la muestra todos los trabajadores que causan baja en el paro registrado por
razones distintas a la firma de un contrato, es decir, bajas por maternidad, invalidez
temporal o permanente, jubilación, muerte, bajas voluntarias, etc…. En segundo lugar se
suprimen los trabajadores que hayan participado en dos o más actividades formativas,
puesto que la intención es evaluar la efectividad de una sola de estas acciones. Por tanto, el
análisis de evaluación se refiere a trabajadores en paro que siguen una sola actividad
formativa y que no salgan del desempleo por causas distintas a la ocupación de una vacante.
El modelo probit mide la influencia de las características personales y laborales de los
trabajadores en la probabilidad de participar en acciones formativas. La caracterización
paramétrica de los trabajadores que participan en acciones formativas permite
posteriormente la selección del grupo de control con el que realizar la evaluación de la
efectividad de este tipo de política activa. Se pueden obtener, para cada uno de los 60 meses
considerados, cuáles son las características de los trabajadores en paro que explican la
probabilidad de que demanden cursos de formación ofertados por el INAEM. Dada la
cantidad de información que generan estas 60 estimaciones, el Cuadro 24 presenta la
estimación media de los cinco años considerados y la media total para los cinco años en
conjunto.
Sin ánimo de ser exhaustivos, a continuación se comentan algunos de los principales
resultados de las estimaciones. En el caso del género, hay una menor inclinación de las
mujeres que los hombres a participar en la formación. Los trabajadores con mayor
disponibilidad en su movilidad laboral acceden con mayor probabilidad a la formación,
aunque la significatividad es reducida. Por otro lado, la condición de inmigrante dificulta el
acceso. Si se analiza la educación, el acercamiento a la formación se produce de manera más
intensa en niveles altos, aunque también es importante la educación media. Este hecho es
relevante puesto que implica que los trabajadores menos cualificados, que son los que más
necesitarían los cursos, no acuden lo suficiente a este tipo de acciones.
En cuanto al nivel profesional no hay efecto significativo, es decir, todos los niveles
profesionales participan por igual. Sí aparecen diferencias en las ocupaciones, son los
perfiles técnicos y los empleados de tipo administrativo los que participan con mayor
intensidad en actividades formativas.
124
Cuadro 24:
2010 2011 2012 2013 2014 Promedio
Variable Coeff T Coeff T Coeff T Coeff T Coeff T Coeff T CNO.1 0,127 0,5 0,082 0,5 -0,038 -0,1 0,009 0,0 -0,073 -0,4 0,010 0,1 CNO.2 0,147 1,8 0,107 1,5 0,184 1,7 0,167 1,7 0,464 1,2 0,238 1,6 CNO.3 0,159 2,4 0,232 3,3 0,242 2,5 0,244 2,6 0,515 2,5 0,303 2,6 CNO.4 0,137 2,2 0,231 3,1 0,234 2,2 0,152 1,5 0,126 1,7 0,170 2,1 CNO.5 0,105 1,5 0,033 0,7 0,070 0,5 -0,011 -0,1 0,375 0,3 0,133 0,5 CNO.6 0,141 1,0 0,144 1,0 0,117 0,9 0,061 0,4 0,028 0,2 0,090 0,6 CNO.7 0,135 1,4 0,072 1,1 0,053 0,7 -0,063 -0,5 -0,005 0,2 0,026 0,5 CNO.8 0,118 1,7 0,197 2,5 0,168 1,8 0,055 0,8 0,076 1,0 0,113 1,4 Amb2 -0,045 -0,4 0,365 0,6 0,059 0,4 0,216 0,3 0,363 0,1 0,212 0,2 Amb3 -0,024 0,1 0,496 1,5 0,226 1,8 0,416 1,6 0,576 1,4 0,375 1,3 Amb4 0,031 0,4 0,467 1,5 0,126 1,0 0,304 0,9 0,061 0,6 0,195 0,8 Educa.2 0,083 1,4 0,100 1,8 0,345 1,7 0,193 2,2 0,156 2,5 0,175 2,0 Educa.3 0,352 4,4 0,414 7,0 0,662 5,8 0,532 5,9 0,816 6,9 0,582 6,1 Educa.4 0,492 5,4 0,567 8,7 0,858 6,9 0,753 7,4 0,924 8,6 0,744 7,5 Extranjero -0,271 -3,9 -0,252 -4,9 -0,395 -5,8 -0,363 -5,1 -0,311 -5,4 -0,322 -5,1 Jornada 1 0,215 1,1 0,093 0,6 -0,053 -0,1 -0,005 -0,1 0,028 0,4 0,041 0,3 Jornada 2 0,384 2,8 0,372 2,6 0,399 2,7 0,465 3,0 0,451 2,8 0,422 2,8 Larga duración 0,118 2,1 0,143 3,5 0,159 3,8 0,158 3,5 0,101 2,0 0,129 2,9 Nivelprof.1 0,047 0,8 0,043 0,7 0,037 0,3 -0,041 -0,3 -0,011 0,0 0,008 0,2 Nivelprof.2 0,007 -0,1 -0,008 -0,1 0,034 0,6 0,029 0,4 -0,002 0,2 0,012 0,2 Nivelprof.3 -0,020 -0,4 -0,022 -0,4 -0,018 0,1 0,063 0,9 -0,009 -0,2 0,003 0,1 Nivelprof.4 0,107 0,9 0,027 0,7 0,087 0,8 -0,002 0,4 0,093 0,3 0,060 0,6 Prestación -0,030 -0,4 -0,095 -2,7 -0,052 -1,6 -0,014 -0,6 -0,085 -1,8 -0,056 -1,4 Teruel -0,238 -1,3 -0,116 -1,8 0,003 -0,2 0,056 0,9 -0,050 -0,5 -0,057 -0,4 Zaragoza -0,298 -4,6 -0,203 -4,5 -0,118 -2,3 -0,016 0,1 -0,064 -2,0 -0,123 -2,4 Industria 0,105 1,0 0,141 1,6 0,266 0,5 0,002 0,2 0,492 0,7 0,217 0,7 Construcción 0,012 0,2 0,057 0,6 0,321 0,6 0,003 0,1 0,032 0,2 0,074 0,3 Servicios 0,038 0,4 0,053 0,7 0,284 0,1 -0,019 -0,1 0,455 0,4 0,179 0,3 Mujer 0,103 0,9 -0,016 -0,9 -0,050 -1,4 -0,083 -1,9 -0,052 -2,7 -0,028 -1,4 capital -0,022 1,0 0,055 0,9 0,064 1,6 0,142 3,3 -0,027 -0,1 0,043 1,3 Duracion 0,000 -1,9 0,000 -2,7 0,000 -2,4 0,000 -2,0 0,000 -2,1 0,000 -2,2 edad 0,036 2,5 0,049 4,4 0,020 2,3 0,029 2,4 0,027 1,8 0,031 2,6 edadsq -0,001 -3,2 -0,001 -5,4 0,000 -3,2 0,000 -3,3 -0,001 -2,8 -0,001 -3,5 expacu 0,000 0,7 0,000 2,2 0,000 2,4 0,000 2,1 0,000 1,3 0,000 1,7 nidiom 0,015 0,6 0,013 0,8 0,044 2,0 0,060 3,0 0,053 2,8 0,041 2,0 nocu 0,083 6,1 0,084 8,4 0,081 7,2 0,077 6,6 0,068 6,4 0,078 6,9 % expocu 0,000 0,6 0,000 0,6 0,000 0,2 0,000 0,1 0,000 -0,3 0,000 0,2 _cons -3,327 -9,7 -3,657 -12,4 -3,491 -9,4 -3,767 -10,7 -4,543 -10,2 -3,843 -10,5
Son interesantes los efectos de las características de los parados, como el tiempo de
permanencia en desempleo, que hace que se participe menos en formación, al contrario que
ser parado de larga duración que lleva a participar más. También es importante señalar que
125
recibir una prestación incide negativamente en la probabilidad de participar en las acciones
formativas.
La situación geográfica influye también a la hora de participar en los cursos. Los trabajadores
de Huesca participan más activamente en la formación en comparación con los de Teruel y,
sobre todo, los de Zaragoza. Sin embargo, aunque el coeficiente es positivo para los sectores
económicos industria, servicios y construcción, el efecto diferencial no suele ser
estadísticamente significativo.
La edad, como muestra la Figura 55, tiene el efecto esperado, puesto que hasta los 33 años
la propensión a participar en los cursos es positiva y creciente, mientras que para los
trabajadores de más edad es claramente decreciente. Este hecho concuerda con la teoría de
la inversión en capital humano, que predice que en los tramos superiores de edad los
incentivos a invertir en formación son menores, puesto que el tiempo en el que se disfrutará
de las ventajas que proporciona se reduce.
Figura 55: Efecto de la edad en el acceso a formación
Los resultados anteriores son útiles como descripción del perfil del desempleado aragonés
que demanda actividades formativas, pero su verdadera intención es determinar el grupo de
control que se utilizará como elemento comparativo para medir la efectividad de las
acciones. Para esto se empareja cada trabajador que ha participado en actividades
formativas en el mes de referencia (y que no lo ha hecho en los dos años siguientes) con otro
trabajador en paro con características similares que no participa en dichas políticas. A partir
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64
126
del historial laboral de ambos grupos se analiza primero, en el siguiente apartado, la
efectividad de toda la actividad de formación realizada por el INAEM considerada
globalmente. Más adelante se analiza la efectividad de segmentos particulares de la
formación.
5.2. Una evaluación general de la formación
Como punto de partida se realiza una valoración global de toda la formación realizada por el
INAEM considerada globalmente, es decir, no se estudia ninguna segmentación por tipo de
trabajador, característica del curso o provincia. La idea es establecer un marco de evaluación
general que permita interpretar y situar más adelante los detalles específicos que se derivan
al analizar perspectivas particulares de la formación realizada. Los indicadores utilizados
para medir la efectividad de la formación van a tener de nuevo la doble naturaleza como en
los dos capítulos anteriores. Por un lado se ofrecen medidas de la ganancia que proporciona
la formación en la primera salida del desempleo y, por otro, en la estabilidad del empleo
conseguido. Como consecuencia de ello se presentan valores de ganancia en probabilidad y
en días o meses que se complementan de manera evidente para conseguir una evaluación
completa a nivel microeconómico, esto es, de los efectos de la política sobre los individuos
beneficiarios.
La estimación probit sirve de base para determinar el denominado “propensity score” con el
que se empareja cada uno de los desempleados formados con otro no formado con el que
comparar sus probabilidades de encontrar empleo y de mantenerse trabajando. Dada la
gran cantidad de información disponible para cada uno de los meses considerados, se
presenta la media anual, es decir, la efectividad media de la formación para cada año
durante un periodo máximo 24 meses tras haber recibido la formación. Este horizonte
temporal se rompe para los años 2013 y 2014, puesto que no hay información disponible
para dos años. Para los cursos de 2013, se puede realizar el análisis a dos años hasta julio, ya
que contamos con información de las demandas hasta agosto de 2015 (20 meses). De agosto
a diciembre el horizonte de análisis no son los dos años completos, si no que se trunca en
127
agosto de 2015 (8 meses). Lo mismo ocurre en el año 2014, se realiza el seguimiento de los
trabajadores mes a mes hasta llegar a agosto de 2015.
5.2.1. Análisis del efecto de la formación sobre la salida del
desempleo.
El primer indicador de la efectividad de los cursos es la utilidad de la formación para la salir
del desempleo. Hay que recordar que, según este indicador, una vez que un trabajador
encuentra empleo ya no aparece en la evaluación de los meses siguientes, por lo que
únicamente se mide la probabilidad de la primera salida, es decir, lo que se tarda en
encontrar empleo desde la fecha de referencia. Los resultados que se muestran en la Figura
56 corresponden a los resultados medios anuales y se presenta sólo el efecto diferencial
entre los formados y los no formados (la ganancia si es positivo).
El primer resultado a destacar es que los trabajadores que realizan actividades de formación
tienen una probabilidad algo menor de salir del paro durante los primeros meses. Sin duda,
el hecho de que estén todavía formándose hace que dediquen menos tiempo a la búsqueda
de empleo, por lo que es un resultado habitual en los artículos dedicados a la evaluación de
las políticas de formación. La efectividad relativa de la formación crece rápidamente durante
los primeros 12 meses (Figura 56) hasta llegar a un promedio del 5%. A partir de ese
momento, aunque sigue creciendo hasta los 20 meses aproximadamente, se ralentiza, para
pasar a estabilizarse al final de los dos años en un 7%. Estos resultados son comparables con
los de estudios previos, como por ejemplo los presentados en Cueto y Mato (2009) que
obtienen un efecto del 8 al 9% con un horizonte temporal de 12 meses para la formación en
Asturias en el periodo 2000-2006.
Un segundo resultado es que el perfil o forma de la función es similar para todos los años
considerados, salvo en el último año, 2014, donde el efecto es mucho mayor, llegando al
11% en torno a los 11 meses para aproximarse luego al resultado del resto de los años. Hay
que tener en cuenta que para el año 2014 los resultados no incluyen tantas observaciones
como el resto de los años al contar solo con matrices de demanda hasta agosto de 2015.
Esta diferencia es el efecto de la recuperación de la economía y la mejora en el clima del
mercado de trabajo.
128
Concluyendo, se pude afirmar que la formación contribuye a que los trabajadores parados
encuentren más fácilmente un primer empleo tras la realización de los cursos de formación,
con lo que se consigue uno de los objetivos del INAEM, que es precisamente que los parados
vuelvan a participar en la actividad productiva lo antes posible para que los periodos de
permanencia en el paro registrado se minimicen.
Figura 56: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la formación
5.2.2. Análisis del efecto de la formación sobre la estabilidad del
empleo.
La cuestión que se analiza a continuación es la estabilidad en el empleo una vez conseguido.
Para ello se ha analizado la probabilidad de que los trabajadores no estén inscritos de nuevo
en el paro en los meses siguientes al periodo en el que encuentran empleo. Este indicador es
una medida de la estabilidad laboral, puesto que informa acerca de su retorno a una
situación de desempleo.
Las medias anuales se presentan en la Figura 57 para cada uno de los años considerados. En
términos generales el efecto de la formación sobre la estabilidad es positivo para todos los
años y meses considerados, aunque de menor cuantía que el efecto sobre la probabilidad de
salir del desempleo. Esa efectividad es creciente en los primeros meses para estabilizarse
con posterioridad alrededor del 3% a partir de los 12 meses del inicio de la formación.
-7%
-2%
3%
8%
13%
18%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
2010 2011 2012 2013 2014
129
De nuevo el año 2014 destaca por el intenso efecto que tiene la formación sobre la
estabilidad laboral, al igual que ocurría con la probabilidad de encontrar empleo, alcanzando
un diferencial por encima del 10% en torno a los 11 meses. A partir de ese momento se
aproxima al rendimiento del resto de los años. Nuevamente es un reflejo de la recuperación
económica.
Figura 57: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado debidas a la formación
5.2.3. Una cuantificación de la ganancia tiempo debida a la formación.
El método utilizado permite cuantificar los días que se tarda en encontrar empleo y el
número de meses que los trabajadores no aparecen en una situación de desempleo con
posterioridad a la formación, lo que se considera como otro indicador de estabilidad laboral.
La Figura 58 presenta la ganancia en días que se tarda en encontrar el primer empleo
(considerando un horizonte temporal de un año tras el comienzo de la formación) tras haber
participado en algún curso del INAEM. El resultado es positivo y estadísticamente
significativo. Todos los años los formados encuentran el primer empleo antes que aquellos
que no se forman, aunque el tiempo varía mucho de un año a otro. El diferencial máximo se
alcanza en 2014 cuando la ganancia en tiempo es aproximadamente de un mes.
Si se mide la estabilidad en el empleo como el número de meses del año en que el
trabajador está empleado (Figura 59), los trabajadores que participan en cursos de
formación trabajan en promedio más que los no formados. Esta diferencia tiende a
-7%
-2%
3%
8%
13%
18%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
2010 2011 2012 2013 2014
130
incrementarse al final del periodo analizado, llegando al mes el año 2013 y está cercano en
2014.
Figura 58: Ganancias en tiempo que se tarda en encontrar empleo por la formación
Figura 59: Ganancias en tiempo que se está empleado durante el primer año por la
formación
5.3. Análisis de sensibilidad en la efectividad de la formación
Resulta sin duda de interés saber si el efecto de la formación ocupacional difiere según las
características de los individuos formados o de los cursos. En este apartado se analizan una
10,87
29,88
9,00
27,11
31,44
0
5
10
15
20
25
30
35
2010 2011 2012 2013 2014
0,76 0,82 0,79
1,00 0,95
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
2010 2011 2012 2013 2014
131
serie de características que se consideran interesantes: género, el lugar de residencia del
trabajador, el tiempo de desempleo y la duración de los cursos.
Para cada caso se presenta la diferencia de las probabilidades de salida del desempleo y de
estabilidad en el empleo hasta 18 meses tras la formación entre los desempleados que la
realizan y los que no la realizan (seleccionados por el “propensity score”). El proceso de
evaluación es el mismo que el utilizado en el apartado anterior para los datos globales de
formación, diferenciando entre los subgrupos considerados en cada una de las cuatro
segmentaciones indicadas. Los resultados son muy ricos en matices informativos para
conocer mucho mejor los detalles de la efectividad de la formación llevada a cabo or el
INAEM.
5.3.1. Efectividad según género
La efectividad según el género siempre se tiene en cuenta a la hora de evaluar la efectividad
de las políticas económicas en general y las activas en el mercado de trabajo en particular. La
consideración de los dos grupos resultantes (hombres y mujeres) se justifica por el
comportamiento diferenciado de ambos tanto en salarios como en tasa de actividad. En
consecuencia resulta interesante preguntarse acerca de la presencia de diferencias también
en los efectos de la política de formación.
En términos generales los resultados obtenidos indican que la formación es más efectiva
para los hombres. En la figura 60 aparece el diferencial en la probabilidad de encontrar
empleo para ambos grupos, hombres y mujeres, teniendo en cuenta los valores medios para
cada uno de los años y para un horizonte de 18 meses. El perfil dinámico es similar, con un
efecto negativo los primeros meses en los que los trabajadores se están formando, pasando
a crecer de manera sostenida en los siguientes (más rápidamente en el caso de los hombres
que en el de las mujeres), para luego mostrar una leve tendencia a estabilizarse al final del
periodo, en torno a una probabilidad del 10% para los hombres y del 4% para las mujeres.
La figura 61 contiene el promedio de todos los años para hombres y para mujeres por
separado. En ella se observa claramente que el promedio supone una mayor efectividad de
132
las políticas formativas para los hombres. El diferencial entre ambos es persistente y se
estabiliza en el tiempo en cinco puntos porcentuales en favor de los hombres.
Figura 60: Ganancias en la probabilidad de encontrar empleo debidas a la formación por
género
Figura 61: Efecto diferencial medio de la formación en la probabilidad de encontrar
empleo según sexo
En la Figura 62 se presenta el diferencial en la probabilidad de seguir empleado debidas a la
formación para hombres y mujeres, respectivamente, en los cinco años. Ambos colectivos
presentan un perfil más cercano entre ellos que en el indicador anterior.
Este comportamiento se ve muy claramente en la Figura 63 donde se reflejan los promedios
de todos los años. En el caso de los hombres el diferencial crece más rápidamente durante la
primera mitad del año, para estabilizarse posteriormente en una probabilidad del 5 %. Para
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Hombres Mujeres
133
las mujeres el incremento del diferencial es inicialmente más lento, pero es más sostenido
en el tiempo, llegando a aproximarse mucho al final del periodo al de los hombres, muy
cercano al 5%.
Figura 62: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado debidas a la formación por
género
Figura 63: Efecto diferencial medio de la formación en la probabilidad de seguir
empleado según sexo
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Hombres Mujeres
134
5.3.2. Efectividad según la provincia
Este subapartado se dedica al análisis de la efectividad de la formación dependiendo de la
provincia de residencia de los trabajadores. La provincia en la que se desarrolla la formación
puede influir en su efectividad por motivos organizativos, por la diferente estructura
productiva, o por características físicas que condicionan el comportamiento del mercado de
trabajo.
El perfil del efecto de la formación sobre la probabilidad de encontrar un empleo es similar
en las tres provincias. Como en el caso general hay periodo inicial en el que el efecto es
negativo, aproximadamente los tres primeros meses, a partir del cual el diferencial comienza
a crecer para estabilizarse al final del periodo. Hay pequeñas diferencias en la evolución
promedio (Figura 64) pero el efecto en las tres provincias tiende a converger con el tiempo,
siendo algo más elevado en Teruel y Zaragoza (un 8% en promedio). Huesca mantiene un
margen de dos puntos porcentuales con las otras dos provincias a partir de los 10 meses de
la formación, alcanzando al final del periodo un diferencial del 6% entre formados y no
formados. Teruel era la provincia donde el efecto de la formación era menor durante el
periodo 2005-2009, pero ya se vio entonces que el diferencial aumentó a partir de 2008,
contribuyendo a reducir la brecha inicial que existía entonces que, como vemos, se anula eb
el periodo que ahora se estudia.
135
Figura 64: Ganancias por provincia en la probabilidad de encontrar empleo debidas a la
formación:
Cuando se estudia el efecto sobre la probabilidad de estar empleado se observa una mayor
volatilidad de los efectos de año a año en Huesca y Teruel en comparación con Zaragoza. En
Huesca tiene el año 2011 unos diferenciales sensiblemente más altos que el resto de los
años los últimos meses y en Teruel la diferencia la marca el año 2010, con periodos en los
que el efecto diferencia sube por encima del 10%.
En Teruel y Zaragoza la formación contribuye a una mayor estabilidad en el empleo en
valores muy aproximados que convergen al 6% al final de los 18 meses. Huesca se mantiene
algo por debajo, alcanzando un diferencial negativo de 3 puntos porcentuales.
136
Figura 65: Ganancias por provincia en la probabilidad de seguir empleado debidas a la
formación
5.3.3. Efectividad según tiempo de permanencia en el desempleo
Uno de los grandes problemas del mercado de trabajo español es el desempleo de larga
duración. Los trabajadores parados que caen en esta “trampa” se enfrentan a dificultades
crecientes en su proceso de búsqueda de empleo. Por este motivo resulta relevante valorar
la efectividad de la formación para este colectivo, más aún si se tiene en cuenta que está
haciéndose un esfuerzo en materia formativa con este colectivo, que en estos momentos
tiene mayor propensión a formarse que el resto de los parados. En este apartado se
presentan los resultados a los que conduce el análisis de los datos.
La figura 66 muestra el promedio anual del diferencial (entre formados y no formados) en la
probabilidad de encontrar un primer empleo tras la formación para los dos grupos de
parados: de corta duración (desempleo por debajo de un año) y de larga duración
(desempleo superior a un año). El perfil para los parados de corta duración es muy similar al
de la evaluación general del apartado anterior. Sin embargo, para los parados de larga
137
duración es muy diferente. En este caso podríamos decir que la formación de los
trabajadores no es capaz de ayudar a superar la trampa del desempleo de larga duración. De
hecho, para estos trabajadores la efectividad de la formación en ningún momento pasa a ser
positiva. Es sin duda un resultado decepcionante que merece una reflexión
Figura 66: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la formación:
según la duración del desempleo
La brecha de la efectividad entre los dos grupos (Figura 67) se intensifica con el tiempo
llegando tras 18 meses a los 25 puntos porcentuales. Para los parados de corta duración el
efecto inicial es prácticamente nulo y crece desde ese momento hasta alcanzar el 15%. En el
caso de los parados de larga duración ocurre lo contario, tras un efecto inicial del 4% el
diferencial se hace cada vez más negativo hasta alcanzar el mínimo a los nueve meses (-
12%). A partir de ese punto crece ligeramente hasta situarse a los 18 meses en el -10%. No
parece, por tanto, que la formación esté teniendo efectos individuales positivos sobre la
probabilidad de encontrar empleo de los trabajadores que son parados de larga duración.
138
Figura 67: Ganancias medias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la
formación según la duración del desempleo
Además de que la formación afecta negativamente al tiempo que tardan los parados de
larga duración en encontrar empleo tras la formación, también tiene un efecto negativo
sobre la efectividad de dicha formación en la estabilidad laboral.
La efectividad sobre la probabilidad de estar empleado en los parados de corta duración es
similar a la media, crece aproximadamente hasta el quinto mes y se estabiliza a partir de ese
momento en un 10% (Figura 68). Los de larga duración presentan de nuevo un
comportamiento singular que se resume en una efectividad negativa de la formación sobre
la estabilidad que se estabiliza a partir del cuarto mes en un -10%. Para terminar, la Figura 69
que compara los efectos medios sobre los dos tipos de parados permite comprobar que la
brecha se mantiene en torno a los 20 puntos porcentuales.
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Corta duración Larga duración
139
Figura 68: Ganancias en estabilidad laboral debidas a la formación según la duración del
desempleo
Figura 69: Ganancias medias en estabilidad laboral debidas a la formación según la
duración del desempleo
5.3.4. Efectividad según la duración de los cursos de formación
Otro elemento importante a la hora de diseñar la programación formativa es la duración de
los cursos. Como se comenta en Cueto et al. (2010), la duración puede influir por el
denominado efecto “bloqueo”, puesto que una mayor intensidad formativa es probable que
determine una reducción en el esfuerzo de búsqueda de empleo de los participantes
parados. En este apartado se definen los cursos de corta duración como los que tienen
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Corta duración Larga duración
140
menos de 150 horas, los de media duración entre 150 y 300 horas y los de larga duración
más de 300 horas.
Los resultados son interesantes, como puede comprobarse en la figura 70. En primer lugar
destaca el hecho de que en los cursos cortos no aparece el efecto bloqueo y que este efecto
es mayor para los cursos largos, como cabía esperar, puesto que una duración dilatada
origina expectativas de formación en los trabajadores que les hace disminuir su intensidad
en la búsqueda de empleo en los primeros meses. Este efecto se concreta en valores
negativos mayores del efecto diferencial, en los cursos de larga duración.
Se observa que los cursos medios son los más efectivos, el diferencial crece hasta el sexto
mes y se estabiliza en torno al 10% a partir de ese momento. El diferencial en los cursos
cortos crece de manera sostenida durante los 12 meses hasta alcanzar el 5%. Los cursos
largos tienen efecto bloqueo que hace que el diferencial sea negativo hasta el noveno mes y
converja al final del año con los cursos de menor duración en un diferencial del 5%. El cuarto
panel de la figura 70 contiene los valores promedio de los cinco años que refleja muy
claramente los rasgos indicados previamente.
Figura 70: Efecto sobre la probabilidad de encontrar empleo según la duración del curso
141
La probabilidad de seguir empleado, que es el indicador que mide la estabilidad del empleo,
se muestra en la figura 71. Aunque hay diferencias entre los tres tipos de cursos, estas
diferencias son menores que para el indicador anterior.
Los cursos de duración media no muestran la persistencia en el crecimiento de los efectos
que se observa en los de larga duración, ya que la tendencia es creciente hasta el sexto mes
en que se alcanza un máximo del 15% para disminuir posteriormente hasta llegar a un
diferencial del 10% entre trabajadores formados y no formados. Los cursos cortos suponen
un diferencial del 4% para los trabajadores formados. Los largos tienen un efecto negativo
hasta el sexto mes y un año llegan a tener un efecto positivo del 8%.
Figura 71: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado según la duración del curso
5.4. Resumen de los efectos individuales de las políticas de
formación del INAEM La formación contribuye a que los trabajadores parados encuentren más fácilmente un
primer empleo tras la realización de los cursos de formación. Durante los primeros meses
tienen una probabilidad algo menor de salir del paro debido a que están todavía formándose
y dedican menos tiempo a la búsqueda de empleo. La efectividad relativa de la formación
crece rápidamente tras los primeros 12 meses hasta llegar a un promedio del 5%. A partir de
142
ese momento, aunque sigue creciendo hasta los 20 meses aproximadamente, se ralentiza,
para pasar a estabilizarse al final de los dos años en una ganancia del 7%.
El efecto de la formación sobre la estabilidad en el empleo también es positivo en términos
generales, aunque de menor cuantía que sobre la probabilidad de salir del desempleo. Esa
efectividad es creciente en los primeros meses para estabilizarse con posterioridad
alrededor del 3% a partir de los 12 meses del inicio de la formación.
La formación es más efectiva para los hombres que para las mujeres. El perfil dinámico es
similar para ambos grupos, con un efecto negativo en los primeros meses en los que se
están formando, pasando a crecer de manera sostenida en los siguientes meses (más
rápidamente en el caso de los hombres que en el de las mujeres), para luego mostrar una
leve tendencia a estabilizarse al final del periodo, en torno a una probabilidad del 10% para
los hombres y del 4% para las mujeres. El efecto también es positivo sobre la estabilidad en
el empleo para ambos colectivos con un perfil más cercano entre ellos que en el del
indicador anterior.
Un efecto que ya se detectó en los estudios anteriores es que la formación no tiene efectos
individuales positivos sobre la probabilidad de encontrar empleo en el caso de los
trabajadores que llevan desempleados más de un año, por lo que se decir que la formación
no es capaz de ayudar a superar la trampa del desempleo de larga duración. De hecho, para
estos trabajadores la efectividad de la formación en ningún momento llega a ser positiva. La
brecha de la efectividad con el resto de los trabajadores se intensifica con el paso del tiempo
llegando a los 18 meses a los 25 puntos porcentuales.
Otro elemento importante a la hora de diseñar la programación formativa es la duración de
los cursos. La duración puede influir por el denominado efecto “bloqueo”, puesto que una
mayor intensidad formativa es probable que determine una reducción en el esfuerzo de
búsqueda de empleo. En los cursos cortos no aparece el efecto bloqueo y este efecto es
mayor para los cursos largos, como cabría esperar, puesto que una duración dilatada origina
expectativas de formación en los trabajadores que les hace disminuir su intensidad en la
búsqueda de empleo en los primeros meses. Los valores negativos del efecto diferencial son
mayores en los de larga duración que en los de media e inexistentes en los de corta.
143
Los cursos de duración media son los más efectivos: el diferencial crece hasta el sexto mes y
se estabiliza en torno al 10% a partir de ese momento. El diferencial en los cursos cortos
crece de manera sostenida durante los 12 meses hasta alcanzar el 5%. Los cursos largos
tienen efecto bloqueo que hace que el diferencial sea negativo hasta el noveno mes y
converja al final del año con los cursos de menor duración en un diferencial del 5%. En
cuanto a la estabilidad del empleo también hay diferencias entre los tres tipos de cursos,
aunque son menores que para el indicador anterior.
Por provincias se observa que el efecto es parecido en Zaragoza y Teruel alrededor del 8% de
ganancia en la probabilidad de encontrar empleo y del 6% en la de mantenerlo. En Huesca es
menor, quedándose en el 6% y el 3% respectivamente.
144
CAPÍTULO 6
IMPACTO FUNCIONAL DE LAS POLIÍTICAS ACTIVAS DE EMPLEO DEL
INAEM
6.1. Introducción
Los efectos de las políticas activas del mercado de trabajo sobre los beneficiarios de las
mismas van más allá de los detectados a nivel individual. La necesidad de abordar la
evaluación del impacto funcional surge al tener en cuenta que se producen, además, efectos
compensatorios y cruzados, fundamentalmente en lo referente a la creación y a la forma en
la que se cubren las vacantes (rapidez y calidad de la ocupación, solapamiento y efectos
externos).
El impacto funcional se deriva de reconocer que el efecto total de las políticas activas no
tiene por qué ser la suma de los efectos individuales sobre los beneficiarios. Esta suma actúa
como factor dinámico en el proceso de contratación, que genera externalidades tanto
positivas como negativas. Lo que se persigue con el cálculo del efecto funcional es captar el
efecto neto que se deriva de la suma de los efectos individuales y las externalidades que
originan.
Que un trabajador beneficiario de una acción del INAEM acceda con mayor facilidad a un
puesto de trabajo que otro no beneficiario no significa que necesariamente se haya
generado un nuevo puesto de trabajo como consecuencia de esa acción, ya que cabe la
posibilidad de que se hubiese creado en cualquier caso (efecto sustitución, peso muerto y
desplazamiento). Por otra parte, es posible que la presencia de trabajadores con mayor nivel
de cualificación anime a las empresas a generar vacantes que de otra forma no considerarían
rentables, o que una mejora de la intermediación actúe en la misma dirección al facilitar el
145
proceso y reducir el tiempo necesario para cubrir con candidatos apropiados las vacantes
generadas con el consiguiente descenso en el coste de oportunidad. En el primer caso
estaríamos en presencia de una externalidad negativa y en el segundo de una externalidad
positiva con la consecuencia de que la suma de los efectos individuales sería menor que el
efecto neto final con la negativa y mayor con la positiva.
El objetivo de este capítulo es tener en cuenta la presencia de esos efectos compensatorios y
cruzados, midiendo directamente la influencia de las políticas de empleo sobre la eficiencia
del mercado de trabajo aragonés en la generación de colocaciones de trabajadores, esto es,
en el emparejamiento entre puestos vacantes y parados.
Este resultado tiene valor informativo en sí mismo, ya que proporciona un reflejo de la
mejora en el funcionamiento del mercado de trabajo que representan las políticas activas de
empleo. Pero es también fundamental para calcular con posterioridad el efecto agregado
que valora socialmente el papel que desempeñan dichas políticas. La metodología utilizada
en este capítulo para medir el impacto funcional es la expuesta en el capítulo 4 para estimar
la función de emparejamiento, por lo que solo se comenta de forma tangencial cuando se
considera necesario.
6.2. Los datos y la presentación de las variables
La información necesaria para estimar la función de emparejamiento con datos agregados
de la economía aragonesa existe, pero es escasa para proporcionar buenos resultados
estadísticos. Es necesario, en consecuencia, buscar una aproximación alternativa que
permita la obtención de conclusiones estadísticamente relevantes. La opción adoptada,
como en los estudios de 2007 y 2010, ha sido ampliar la información estadística disponible
considerando los datos desagregados que proporcionan las comarcas aragonesas. No
obstante, las 33 comarcas presentan una gran heterogeneidad en empleo y población y en
algunos casos son demasiado pequeñas para proporcionar información significativa. Por ello
se opta por formar 12 agrupaciones, las tres correspondientes a las capitales de provincia
más otras 9 que contienen más de una comarca y que se forman atendiendo a su situación
146
geográfica y su distribución del empleo como resultado de un análisis cluster. Estas
agrupaciones han sido ya utilizadas en capítulos anteriores2.
De esta manera se dispone de información de 12 agrupaciones individuales con datos
trimestrales desde enero de 2010 hasta diciembre de 2014, es decir, 240 observaciones que
proporcionan un tamaño muestral suficiente para la aplicación de las técnicas estadísticas
requeridas.
Con esta solución se resuelve el problema del tamaño muestral, tras lo que hay que definir
adecuadamente las variables a utilizar para describir el comportamiento del mercado de
trabajo. Es necesario hacer opciones porque no se dispone de datos directos sobre
población activa y empleo comarcales, tal y como se ofrecen por ejemplo en la EPA. En
consecuencia, hay que obtener las correspondientes aproximaciones.
Por lo que respecta a la población empleada, es lógico utilizar el número de afiliados a la
Seguridad Social. Es una aproximación a la baja del nivel de empleo, puesto que se excluyen,
entre otros empleados, los funcionarios. Ello significa que estamos considerando
principalmente el empleo privado y el público con contrato laboral, que es lo que nos
interesa. La diferencia en porcentaje con las cifras de empleo EPA en Aragón presenta una
elevada estabilidad, lo que indica que son dos indicadores que se mueven conjuntamente.
Como parados se toman los trabajadores registrados como tal en el INAEM. Por último, es
posible conocer con exactitud para cada agrupación comarcal las colocaciones (o salidas del
desempleo), las vacantes gestionadas por el INAEM, los formados (formación ocupacional y
continua) y los beneficiarios de políticas de intermediación y promoción para cada mes
desde enero del 2010 hasta diciembre de 2014. Las políticas de promoción de empleo no se
consideraron en el estudio de 2010 por problemas en el manejo de la información sobre los
servicios recibidos por los desempleados, pero en esta ocasión sí que lo hacemos al no haber
encontrado esas dificultades.
2 Para la agregación en 9 grupos se han considerado los siguientes indicadores: distancia a Zaragoza, a la capital de la provincia y la estructura del empleo comarcal recogida por la participación de los afiliados a la seguridad social en los cuatro grandes sectores (agricultura, industria, construcción y servicios). La distancia ha sido medida en kilómetros desde la capital de comarca, considerando el camino por carretera más rápido según la guía Michelín.
147
Cuadro 25: Agrupaciones de comarcas sin capitales de provincia
Agrupación 1 Agrupación 2 Agrupación 3 Comarca de Bajo Aragón-Caspe Comarca de Gúdar-Javalambre Comarca de Andorra - Sierra de Arcos Comarca de la Sierra de Albarracín Comarca de Maestrazgo Comarca de los Monegros Comarca de Matarraña Comarca de Sobrarbe Bajo Cinca Comarca del Bajo Aragón
Agrupación 4 Agrupación 5 Agrupación 6 Comarca de La Litera Comarca de Campo de Borja Comarca de La Jacetania
Comarca del Bajo Martín Comarca de Campo de Daroca Comarca de la Ribagorza Comarca de la Comunidad de Calatayud Comarca de Somontano de Barbastro
Comarca del Cinca Medio Comarca del Alto Gállego Agrupación 7 Agrupación 8 Agrupación 9
Comarca de Cinco Villas Comarca de Cuencas Mineras Comarca de Campo de Belchite Comarca de la Ribera Baja del Ebro Comarca de Valdejalón Comarca de Campo de Cariñena Comarca de Tarazona y el Moncayo Comarca de la Ribera Alta del Ebro Comarca del Aranda
6.3. Impacto de las políticas activas sobre la salida del desempleo:
especificación empírica y base de datos
En este apartado se presenta primero la especificación de la ecuación utilizada para la
estimación del impacto funcional de las políticas activas de empleo, que se basa en el
modelo de la función de emparejamiento. En segundo lugar se presentan los datos
utilizados, se concretan de forma estricta las transformaciones realizadas a los mismos y el
significado de los parámetros que acompañan a cada variable de interés.
6.3.1. Especificación empírica
La ecuación utilizada se deduce directamente del modelo teórico presentado en el capítulo
2. La especificación general queda como sigue3:
3 El subíndice i se refiere a la agrupación comarcal i-ésima y el subíndice t indica el mes correspondiente, esto es, cada dato se refiere a una agrupación comarcal en un trimestre determinado entre 2010 y 2014
148
ln ln ln ln ln ln8 8 8
1 4 1 4j 0 j 0 j 0
8 8
itj 0 j 0
h h h u u v s1 s2 s3it i it 1 it 4 it 1 it 4 i 1 j it j 2 j it j 3 j it j
s4 s9 e4 j it j 9 j it j
µ α α β β γ δ δ δ
δ δ
= = =
= =
= + + + + + + + + +− − − − − − −
+ + +− −
∑ ∑ ∑
∑ ∑
µi: constante para cada agrupación comarcal i (i=Ag1, Ag2, …, Ag12).
ln h: logaritmo neperiano de la tasa de salidas del paro (colocaciones).
ln u: logaritmo de la tasa de paro.
ln v: logaritmo de la tasa de vacantes gestionadas por el INAEM.
s1: proporción sobre la población activa de trabajadores que recibe servicios de
intermediación (tanto empleados como desempleados).
s2: proporción sobre la población activa de trabajadores que recibe servicios de orientación
para el autoempleo (tanto empleados como desempleados).
s3: proporción sobre la población activa de trabajadores que recibe servicios de formación
(tanto empleados como desempleados).
s4: proporción sobre la población activa de trabajadores que recibe servicios de fomento del
empleo no incluidos en el PNAE (tanto empleados como desempleados).
s9: proporción sobre la población activa de trabajadores que recibe servicios de programas
incluidos en el PNAE4 (tanto empleados como desempleados).
e: error aleatorio.
Esta especificación explica la proporción de colocaciones sobre la población activa en
función de dos bloques de variables claramente diferenciados. El primer bloque es el
específico de la función de emparejamiento dinámica, que contiene valores pasados de la
propia tasa de colocaciones (1 y 4 retardos), la tasa de paro (1 y 4 retardos) y la tasa de
vacantes. Teóricamente a mayores tasas de paro y de vacantes mayor tasa de colocaciones.
Este debería ser el resultado obtenido en condiciones normales. El segundo bloque contiene
la suma de los efectos de las diferentes políticas llevadas a cabo por el INAEM. Se han
agrupado en los cinco tipos que utiliza el SISPE, con las mismas numeraciones: 1 para
4 Plan Nacional de Acción para el Empleo.
149
intermediación, 2 para orientación al autoempleo, 3 para formación, 4 para fomento del
empleo no incluido en el PNAE y 9 para servicios de programas incluidos en el PNAE. Se
admite que cada uno de los tipos de servicio puede tener efecto durante dos años, por lo
que, además del efecto contemporáneo, se incluye un sumatorio para cada uno con ocho
retardos.
Esta es la formulación general con la que se ha partido en la estimación y sobre ella los
resultados han permitido seleccionar los parámetros que son o no distintos de cero
estadísticamente. Si uno de los parámetros estimados se admite estadísticamente que es
cero para el nivel de significación seleccionado significa que esa variable no explica el
comportamiento de las colocaciones, por lo que debe ser descartada.
Dicha formulación general permite obtener dos resultados principales: captar primero la
esencia de la función de emparejamiento en las comarcas aragonesas y, en segundo lugar,
identificar la influencia de las distintas políticas en el tránsito del desempleo al empleo. El
primer objetivo permite contrastar la coherencia teórica del mecanismo económico
subyacente, de manera que quede garantizado que las políticas se aplican a un mercado de
trabajo bien definido desde el punto de vista de los fundamentos económicos o precisar la
anomalía que se presenta en el resultado. En esas condiciones es posible determinar la
contratación que hubiese habido en la economía aragonesa si no se hubiesen llevado a cabo
las políticas activas del INAEM, que resulta de hacer cero el valor de la proporción de
trabajadores que siguen cada una de las políticas.
La estimación de los parámetros que acompañan a las distintas variables requiere una
interpretación cuidadosa. Tal y como se ha indicado en el capítulo 2 el valor de dichos
parámetros refleja la elasticidad de las contrataciones ante las variaciones de cada una. En
otras palabras, si s3 es la proporción de trabajadores que se forman sobre el total de la
población activa, el parámetro indica los puntos porcentuales de incremento en la
proporción de colocaciones sobre la población activa que provoca el aumento de un punto
porcentual en la proporción de formados. Los parámetros tienen esta interpretación porque
todas las variables se consideran en la ecuación con logaritmos.
150
6.3.2. Definición de las variables utilizadas
La variable a explicar (endógena) es la tasa de salida del paro, definida como porcentaje de
colocaciones sobre población activa. Ésta última se ha construido como la suma de los
afiliados a la Seguridad Social más el paro registrado.
Las variables explicativas utilizadas son las siguientes:
- Variable endógena retardada uno y cuatro periodos. Recoge la dinámica de la propia variable y el componente estacional.
- Tasa de paro: paro registrado como porcentaje de la población activa. Se introduce retardada uno y cuatro periodos indicando un retraso en el efecto y un componente estacional.
- Tasa de vacantes: oferta de vacantes gestionadas por el INAEM en proporción a la población activa. Afecta el valor contemporáneo.
- Variables de políticas activas (s1, s2, s3, s4, s9): Cada una de ellas es el porcentaje de servicios recibidos en cada tipo de política en proporción a la población activa. Se consideran ocho retardos porque se ha visto en el estudio de los efectos individuales pueden extenderse hasta dos años.
6.4. Resultados de la estimación de los efectos de las políticas activas
sobre la tasa de salida del desempleo
Una vez explicada la ecuación utilizada en la estimación se presentan en este apartado los
resultados obtenidos en la que ha sido finalmente seleccionada por proporcionar los
mejores resultados estadísticos. El contexto para la estimación, al combinar datos de
distintos lugares geográficos para distintos momentos de tiempo, es el de modelos
dinámicos con datos de panel. Se ha utilizado el método apropiado de estimación para estos
casos (xtreg en STATA) y la ecuación que se presentan corresponde a los efectos aleatorios
por ser la que proporciona resultados más robustos y coherentes desde el punto de vista
estadístico.
151
Cuadro 26: Estimación de la ecuación de emparejamiento. Efectos de las políticas
Teniendo en cuenta los efectos dinámicos, todos los coeficientes tienen el signo esperado
excepto el de la tasa de paro, todos son significativos al 5% excepto uno que lo es al 10% y
bastantes lo son al 1%. Se capta perfectamente cómo la presencia de más vacantes supone
una mayor facilidad para que se produzca el emparejamiento entre vacantes y candidatos,
rho 0 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .38128299
sigma_u 0
_cons 2.015099 .840354 2.40 0.016 .3680357 3.662163
L3. .8081029 .3529161 2.29 0.022 .1164 1.499806
lts3z
lts4 .1737924 .0386792 4.49 0.000 .0979826 .2496022
L7. .1750516 .0751509 2.33 0.020 .0277586 .3223447
L4. .1420199 .0778175 1.83 0.068 -.0104995 .2945393
L3. -.3097807 .0702041 -4.41 0.000 -.4473783 -.1721831
lts3
L6. .2736299 .1107675 2.47 0.013 .0565295 .4907303
L4. .2880827 .1460401 1.97 0.049 .0018494 .574316
L3. -.3157229 .1449412 -2.18 0.029 -.5998024 -.0316434
lts1
L4. 1.41124 .5305651 2.66 0.008 .3713509 2.451128
--. -1.865737 .5961295 -3.13 0.002 -3.034129 -.6973443
ltu
ltv .4562205 .0932143 4.89 0.000 .2735239 .6389171
L4. .3941459 .0489384 8.05 0.000 .2982283 .4900634
L1. .4110363 .051499 7.98 0.000 .3101001 .5119726
ltcol
ltcol Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
Wald chi2(13) = 555.73
overall = 0.8236 max = 12
between = 0.9812 avg = 11.1
R-sq: within = 0.6095 Obs per group: min = 10
Group variable: a Number of groups = 12
Random-effects GLS regression Number of obs = 133
> 4.lts3 l7.lts3 lts4 l3.lts3z, re
. xtreg ltcol l.ltcol l4.ltcol ltv ltu l4.ltu l3.lts1 l4.lts1 l6.lts1 l3.lts3 l
152
es decir, las vacantes influyen positivamente en la tasa de contratación en cada periodo, sin
efectos dinámicos.
Por lo que respecta a la tasa de paro, los resultados son mixtos. Mientras con un año de
retraso sí que la tasa de paro afecta positivamente a la tasa do colocaciones, no ocurre lo
mismo con la tasa contemporánea que afecta negativamente y si sumamos los valores
absolutos de ambos coeficientes el resultado es ligeramente negativo. Sin duda es
consecuencia de la situación de empeoramiento del mercado de trabajo que se ha vivido
entre 2010 y 2013, que sólo ha revertido un poco en 2014, pero que no ha sido suficiente
para que el efecto sea acorde con lo que indica la teoría económica. Se trata de una
situación anormal derivada del agudo empeoramiento del mercado de trabajo.
Tras esto lo que hay que decir es que ni las políticas de orientación para el desempleo (s2) ni
las de servicios de programas incluidos en el PNAE (s9) tienen efecto alguno sobre el proceso
de emparejamiento. En el proceso de selección de la estimación definitiva no sólo se ha
considerado el efecto promedio de las políticas. Atendiendo a la importancia de las
comarcas en las que se sitúan las capitales de provincia se ha probado si tienen un efecto
diferencial respecto al resto de agrupaciones. Estos dos tipos de servicios no tienen un
efecto significativo ni en promedio para todas las agrupaciones ni específico en las comarcas
de las capitales de provincia. Este efecto específico sólo se ha encontrado en los servicios de
formación (s3) para la comarca de Zaragoza, un resultado bastante intuitivo a la vista de la
importancia de la actividad formativa en esta área geográfica como se ha visto al describir
las actividades formativas en el capítulo 1.
Hay pues tres tipos de políticas del INAEM que tienen efectos, las que hemos denominado
como s1, s3 y s4. Las políticas de fomento del empleo representadas por s4 tienen un efecto
contemporáneo y positivo, mientras que las otras dos tienen un efecto dinámico. La
elasticidad de esta política es 0,17, lo cual significa que si la proporción de servicios aumenta
un 1% la proporción de colocaciones lo hace en un 0,17%.
Los servicios de intermediación s1 tienen un efecto dinámico concretado a los 3, 4 y 6
trimestres. En el primer caso el efecto es negativo mientras que en los dos restantes es
positivo y la suma total del efecto dinámico es positiva, del orden de 0,25, de manera que
esta sería la elasticidad a largo plazo, que significa que un 1% en la proporción de servicios
sobre la población activa aumenta un 25% la tasa de contrataciones.
153
Y finalmente los servicios de formación s3 tienen también un efecto promedio dinámico
concretado a los 3, 4 y 7 trimestres más un efecto también dinámico específico de la
comarca de Zaragoza a los tres trimestres. Este resultado es bastante coherente con lo que
hemos visto en el estudio de los efectos individuales, ya que toma un valor importante a
partir del tercer trimestre y se estabilizan entre el sexto y el octavo. La suma total del efecto
dinámico promedio (que afecta a todas las comarcas por igual) es positiva pero muy
pequeña, del orden de 0,007, de manera que esta sería la elasticidad a largo plazo. Para el
caso de la comarca de Zaragoza habría que sumar a este efecto 0,8 de su variable específica
con tres trimestres de retardo.
Estas estimaciones resumen la repercusión de las políticas del INAEM sobre el proceso de
emparejamiento entre vacantes y parados. En el capítulo siguiente veremos la repercusión
que tienen en la incentivación de la contratación y en la dinámica del mercado de trabajo al
cuantificar con dichas estimaciones los efectos sobre las colocaciones y el PIB. Lo que
podemos concluir es que las tres políticas tienen efectos positivos, aunque de muy diferente
perfil.
Las políticas de fomento s4 tienen un efecto directo y contemporáneo. Estas políticas son:
corporaciones locales, organismos y entidades sin ánimo de lucro, empleo autónomo, AEPSA
(Acuerdo para el Empleo y la Protección Social Agrarios) y otros programas de las CCAA. En
contraste con estos, hay otros servicios de fomento que están clasificados como s9 que no
tienen efecto sistemático sobre la dinámica de la contratación como son Promoción de
actividad, Iniciativas locales de empleo, Agentes de empleo y desarrollo local, Unidades de
promoción y desarrollo, Contratación subvencionada, Centros especiales de empleo,
Discapacitados, Otros colectivos, Programas experimentales y Subvenciones para
ocupaciones de desempleados. Sin duda que estas acciones mantienen empleo pero, al ser
de alguna manera permanentes, los servicios no se reflejan en un dinamismo en la
contratación como ocurre con los recogidos en s4.
La política de intermediación s1 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto y en el sexto. Vemos que no tiene un efecto
inmediato pero finalmente repercute positivamente en un mayor dinamismo del mercado
de trabajo. El efecto total de largo plazo no es desdeñable y no existen comportamientos
específicos que difieran del promedio.
154
También la política de formación s3 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto, esto es, al año de haberse producido la
formación e incluso llega hasta el año y medio. El efecto total promedio para todas las
comarcas es muy pequeño pero nos encontramos con el efecto específico de la comarca de
Zaragoza. En este caso el efecto es muchísimo más fuerte que el promedio y se produce a los
tres trimestres. Es cien veces más que el promedio para el resto de las comarcas. Ni en las
comarcas de Huesca capital o de Teruel capital existe este efecto como en Zaragoza. Es un
resultado que hemos detectado en este tercer estudio, que no había sido localizado en los
dos anteriores.
6.5. Resumen del impacto funcional de las políticas activas del INAEM
en el periodo 2010-2014
Los efectos de las políticas activas del mercado de trabajo sobre los beneficiarios de las
mismas van más allá de los detectados a nivel individual. Se producen efectos
compensatorios y cruzados, fundamentalmente en la creación y la forma en la que se cubren
las. El impacto funcional se deriva de reconocer que el efecto total tiene por qué ser la suma
de los efectos individuales sobre los beneficiarios por la existencia de externalidades
positivas y negativas.
La obtención del impacto funcional se consigue a través de la función de emparejamiento
entre puestos vacantes y parados. La información necesaria para estimar la función de
emparejamiento se obtiene de 12 agrupaciones de las comarcas aragonesas con datos
trimestrales desde enero de 2010 hasta diciembre de 2014, es decir, 240 observaciones.
Esta especificación explica la proporción de colocaciones sobre la población activa en
función de dos bloques de variables claramente diferenciados. El primer bloque es el
específico de la función de emparejamiento dinámica, que contiene valores pasados de la
propia tasa de colocaciones (1 y 4 retardos), la tasa de paro (1 y 4 retardos) y la tasa de
vacantes. El segundo bloque contiene la suma de los efectos de las diferentes políticas
llevadas a cabo por el INAEM. Se han agrupado en los cinco tipos que utiliza el SISPE, con las
mismas numeraciones: 1 para intermediación, 2 para orientación al autoempleo, 3 para
155
formación, 4 para fomento del empleo no incluido en el PNAE y 9 para servicios de
programas incluidos en el PNAE.
Las variables explicativas utilizadas son las siguientes:
- Variable endógena retardada uno y cuatro periodos. Recoge la dinámica de la propia variable y el componente estacional.
- Tasa de paro: paro registrado como porcentaje de la población activa. Se introduce retardada uno y cuatro periodos indicando un retraso en el efecto y un componente estacional.
- Tasa de vacantes: oferta de vacantes gestionadas por el INAEM en proporción a la población activa. Afecta el valor contemporáneo.
- Variables de políticas activas (s1, s2, s3, s4, s9): Cada una de ellas es el porcentaje de servicios recibidos en cada tipo de política en proporción a la población activa. Se consideran ocho retardos porque se ha visto en el estudio de los efectos individuales pueden extenderse hasta dos años.
Teniendo en cuenta los efectos dinámicos, todos los coeficientes tienen el signo esperado
excepto el de la tasa de paro, todos son significativos al 5% excepto uno que lo es al 10% y
bastantes lo son al 1%. Se capta perfectamente cómo la presencia de más vacantes supone
una mayor facilidad para que se produzca el emparejamiento entre vacantes y candidatos,
es decir, las vacantes influyen positivamente en la tasa de contratación en cada periodo, sin
efectos dinámicos. Por lo que respecta a la tasa de paro, los resultados son mixtos, como
consecuencia de la situación de empeoramiento del mercado de trabajo que se ha vivido
entre 2010 y 2013.
Ni las políticas de orientación para el autoempleo (s2) ni las de servicios de programas
incluidos en el PNAE (s9) tienen efecto alguno sobre el proceso de emparejamiento. Hay
pues tres tipos de políticas del INAEM que tienen efectos, las que hemos denominado como
s1, s3 y s4. Las políticas de fomento del empleo representadas por s4 tienen un efecto
contemporáneo y positivo, mientras que las otras dos tienen un efecto dinámico. La
elasticidad de esta política es 0,17, lo cual significa que si la proporción de servicios aumenta
un 1% la proporción de colocaciones lo hace en un 0,17%.
Los servicios de intermediación s1 tienen un efecto dinámico concretado a los 3, 4 y 6
trimestres. La suma total del efecto dinámico es positiva, del orden de 0,25, de manera que
156
esta sería la elasticidad a largo plazo, que significa que un 1% en la proporción de servicios
sobre la población activa aumenta un 25% la tasa de contrataciones.
Y finalmente los servicios de formación s3 tienen también un efecto promedio dinámico
concretado a los 3, 4 y 7 trimestres más un efecto también dinámico específico de la
comarca de Zaragoza a los tres trimestres. La suma total del efecto dinámico promedio (que
afecta a todas las comarcas por igual) es positiva pero muy pequeña, del orden de 0,007. La
nove3dad es que hay un efecto específico de la formación para la comarca de Zaragoza con
parámetro muy alto de 0,8.
Las políticas de fomento s4 tienen un efecto directo y contemporáneo. Estas políticas son:
corporaciones locales, organismos y entidades sin ánimo de lucro, empleo autónomo, AEPSA
(Acuerdo para el Empleo y la Protección Social Agrarios) y otros programas de las CCAA. En
contraste con estos, hay otros servicios de fomento que están clasificados como s9 que no
tienen efecto sistemático sobre la dinámica de la contratación como son Promoción de
actividad, Iniciativas locales de empleo, Agentes de empleo y desarrollo local, Unidades de
promoción y desarrollo, Contratación subvencionada, Centros especiales de empleo,
Discapacitados, Otros colectivos, Programas experimentales y Subvenciones para
ocupaciones de desempleados.
La política de intermediación s1 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto y en el sexto. Vemos que no tiene un efecto
inmediato pero finalmente repercute positivamente en un mayor dinamismo del mercado
de trabajo. El efecto total de largo plazo no es desdeñable y no existen comportamientos
específicos que difieran del promedio.
También la política de formación s3 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto, esto es, al año de haberse producido la
formación e incluso llega hasta el año y medio. El efecto total promedio para todas las
comarcas es muy pequeño pero nos encontramos con el efecto específico de la comarca de
Zaragoza. En este caso el efecto es muchísimo más fuerte que el promedio y se produce a los
tres trimestres. Es cien veces más que el promedio para el resto de las comarcas. Ni en las
comarcas de Huesca capital o de Teruel capital existe este efecto como en Zaragoza. Es un
resultado que hemos detectado en este tercer estudio, que no había sido localizado en los
dos anteriores.
157
158
CAPÍTULO 7
IMPACTO AGREGADO DE LAS POLIÍTICAS ACTIVAS DEL INAEM Y
PROYECCIOÍ N FUTURA DE LA EVOLUCIOÍ N DEL MERCADO DE
TRABAJO EN ARAGOÍ N
7.1. Introducción
Determinados los efectos individuales y funcionales de las políticas activas de empleo que el
INAEM llevó a cabo en el periodo 2010-2014 se dispone de los elementos necesarios para
abordar dos tareas que complementan la valoración del papel que juega el INAEM en el
funcionamiento de la economía aragonesa. La primera de estas tareas es valorar la
repercusión que los efectos identificados en los capítulos anteriores han tenido sobre el
empleo y el nivel de producción de la economía aragonesa en los años analizados. En otras
palabras el impacto agregado. Esa valoración es la forma de medir la contribución del
INAEM al bienestar social en Aragón. La segunda tiene que ver con la perspectiva con la que
el INAEM ha de contemplar la tarea que tiene por delante en los años futuros ahora que ha
comenzado la recuperación y el panorama no es tan negro como lo era cuando se elaboró el
estudio del año 2010. Esa perspectiva requiere previamente disponer de un ejercicio de
previsión que permita acotar los escenarios más probables con los que se puede encontrar
en los próximos años, para poder planificar su labor de la mejor forma posible.
Para la primera tarea se propone un método de valoración de la repercusión que las
actividades del INAEM tienen sobre el nivel de producción sintetizado en el PIB. Dicha
159
valoración permite realizar un análisis coste-beneficio consistente en la comparación de los
efectos de las políticas activas con el presupuesto del propio INAEM. En otras palabras, se
valora la productividad de sus acciones medida por un instrumento análogo a lo que se
conoce como un multiplicador. El multiplicador mide las unidades de PIB que genera cada
unidad de gasto ejecutada por el INAEM. Sin duda esta medida no es la única repercusión
social que tienen sus políticas, porque existen además otros beneficios derivados de las
externalidades de todo tipo que dichas políticas generan: de integración social, de aumento
del capital humano, de equilibrio territorial, etc. Pero desde el punto de vista económico es
un buen resumen de su influencia y no es excluyente de cualquier otra perspectiva adicional
que se desee añadir o adoptar.
La idea central de la estimación del impacto macroeconómico se basa en que tanto las
evaluaciones microeconómicas como las funcionales ponen de manifiesto que las políticas
activas generan por sí mismas un volumen de empleo que sin su existencia no se generaría.
Este empleo adicional, medido en número de empleos generados, es el que permite calcular
el volumen de producción de la economía aragonesa que puede atribuirse a las políticas
activas del INAEM.
Por tanto, en este capítulo se calcula la proporción del PIB de Aragón que se debe a las
actividades de formación, intermediación y promoción (fomento) del INAEM y la ponemos
en relación con la proporción que representan sus gastos. Podemos comprobar tras ello la
magnitud de la repercusión del INAEM sobre la actividad económica aragonesa y la eficiencia
de su actividad.
El segundo de los puntos planteados en este capítulo tiene que ver con la previsión de la
evolución del desempleo de la economía aragonesa en el próximo futuro. En efecto, la
misión del INAEM de definir sus políticas de la manera más adecuada posible aconseja
anticipar el horizonte más probable al que se va a enfrentar en los próximos años.
Atendiendo a la evolución reciente tanto de la economía aragonesa como de la española se
diseña un procedimiento que permite proyectar la evolución futura del mercado de trabajo
aragonés según diversos escenarios hasta finales de 2017. Esta proyección, junto con la
información de la repercusión diferencial de sus distintas acciones sobre los trabajadores
individuales y sobre el total de la economía aragonesa, debería servir de referencia para el
diseño de la actividad y los programas de políticas activas más convenientes.
160
7.2. Impacto agregado de las políticas activas: formación,
intermediación y promoción
En este apartado se presenta, en primer lugar, el método y el resultado del impacto
agregado basado en la evaluación microeconómica y, a continuación, los correspondientes
para el impacto funcional. Las metodologías y los resultados de los capítulos anteriores
permiten esta doble contabilización. Ambas mediciones presentan ventajas e inconvenientes
que se comentan en los apartados correspondientes. Sin embargo, de su comparación se
derivan a su vez conclusiones importantes sobre los efectos compensatorios y cruzados, así
como sobre las posibles externalidades que generan. La conclusión obtenida tendrá un valor
indudable como último indicador de la evaluación de las políticas activas del mercado de
trabajo aragonés.
7.2.1. Estimación del impacto a partir de la evaluación microeconómica
En los capítulos correspondientes a la estimación de los efectos individuales de la
promoción, la intermediación y la formación (impacto microeconómico) se han presentado
indicadores de la ganancia en la estabilidad en el empleo que obtienen los trabajadores
beneficiarios de las políticas activas. Uno de ellos era el número de meses que un trabajador
beneficiario de una determinada política estaba empleado por encima de un trabajador no
beneficiario con similares características. Ese número de meses es una medida de lo que se
trabaja más como consecuencia de la política en cuestión, es decir, la ganancia individual
debida a la misma. En el Cuadro 27 se presentan las ganancias en el empleo derivadas de las
políticas de promoción, intermediación y formación. Lo que estas cifras significan es que, por
ejemplo, en 2010 cada parado que acudía a una acción formativa trabajó en promedio 0,76
meses más en el año que otro que no acudió.
161
Cuadro 27: Meses adicionales trabajados por los beneficiarios de políticas activas
Promoción Intermediación Formación 2010 2,05 1,13 0,76 2011 2,35 0,85 0,82 2012 2,63 1,01 0,79 2013 1,74 1,68 1,00 2014 1,59 1,47 0,95
La naturaleza del indicador es diferente dependiendo de la política considerada. En
formación y promoción la ganancia media anual para todos los beneficiarios se puede
considerar como ganancia neta, puesto que los trabajadores que han llevado a cabo una
acción formativa han sido seguidos de tal manera que se asegura que no vuelven a realizar
otra acción del mismo tipo. Por tanto, la ganancia media en términos de PIB será la
resultante de multiplicar ese indicador por la productividad media mensual en Aragón y por
el número de parados que se han formado. Posteriormente, se presentan las cifras
resultantes para cada año como porcentaje del PIB para compararlo con los gastos del
INAEM.
En el caso de intermediación la metodología utilizada debe ser distinta porque los efectos
microeconómicos no han asegurado que cada beneficiario no recibe más de una acción de
intermediación. La propia naturaleza de los servicios hace que el número de trabajadores
que los utilizan durante un año supere al paro registrado. La razón es que los parados van
cambiando en el tiempo de manera que, aunque su número total permanezca constante, los
trabajadores que lo componen serán distintos en los diferentes meses. Por tanto, lo que
procede es construir un indicador de la proporción de trabajadores que utilizan ese servicio
cada mes y no el total. De esta manera disponemos de una medida comparable con el paro
registrado, es decir, un indicador del grado de intensidad en la utilización del servicio. En
este caso consideraremos el número mensual medio de trabajadores que utilizan el servicio
cada año.
Posteriormente, una vez concretada la cifra anual de beneficiarios de cada política se
procede multiplicándola por el número de meses de empleo que se gana respecto al resto
de trabajadores y se divide por 12 para tener el equivalente en número de trabajadores en el
162
año debidos a la correspondiente política. Si este número de trabajadores se multiplica por
por la productividad media por trabajador de la economía aragonesa en ese año se tiene la
contribución al PIB de la actividad del INAEM. De nuevo se presentará el resultado como
porcentaje del PIB aragonés.
En el cuadro 28 se presenta el resultado de las ganancias anuales de empleo que se debe a
cada una de las tres políticas del INAEM. Como se ve, el efecto es menor en promoción que
en las otras dos políticas, mientras que la formación genera más empleo que la
intermediación en 2010 y 2011 pero menos en 2013 y 2014.
Cuadro 28: Ganancia en términos empleo de las políticas activas según la función de
emparejamiento
Promoción Intermediación Formación 2010 503 1362 1457 2011 440 1372 2044 2012 230 1745 1635 2013 486 2085 1335 2014 217 2946 2783
Una vez que disponemos del empleo generado es necesario obtener la productividad media
por trabajador cada año para estimar la contribución al PIB. Para determinar la
productividad media de cada trabajador se han tomado las cifras anuales de la Contabilidad
Regional ofrecidas por el INE, tanto el dato del PIB como del número de trabajadores
empleados en promedio en Aragón. Con el cociente de ambas magnitudes se determina la
productividad media como el PIB por trabajador en Aragón cada uno de los cinco años.
A partir de los datos anteriores (empleo generado y productividad media) se obtiene la
ganancia asociada a la promoción, la formación y la intermediación gestionadas por el
INAEM como porcentaje del PIB de Aragón para los años que van de 2010 a 2014, que se
representa en la Figura 72 para los cinco años, desagregado por cada tipo de servicios y en
total, junto con el presupuesto ejecutado por el INAEM. Lo primero que destaca es que la
suma de los efectos de las dos políticas supera claramente el gasto ejecutado del INAEM en
todos los años y que esa diferencia crece entre 2010 y 2014 claramente, en especial en 2014
en el que se produce una recuperación del mercado de trabajo (supera el 1% del PIB). Sin
163
embargo, no tiene por qué ser este el efecto neto definitivo porque viene indicado por el
impacto funcional.
Figura 72: Cálculo microeconómico del Impacto agregado de las políticas activas y
presupuesto del INAEM (% PIB)
Lo que sí que podemos hacer es calcular el multiplicador de la actividad del INAEM para cada
año como el cociente entre el efecto total y el gasto ejecutado. El resultado se recoge en la
figura 73. Como puede verse el multiplicador en 2010 está por debajo de 2 (1,79), un valor
muy parecido al que se obtuvo para 2009 en la anterior evaluación. En 2011 está muy
próximo a 2, en 2012 y 2013 están en torno a 2,5 y en 2014 es muy elevado y se sitúa en 5.
Sin duda la favorable situación del mercado de trabajo en dicho año ha beneficiado
especialmente a personas que han recibido servicios del INAEN.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
2010 2011 2012 2013 2014
Impacto agregado de las políticas activas del INAEM (% PIB)
(Cálculo microeconómico) Efecto Promoción
Efecto Intermediación
Efecto Formación
Efecto Total
Presupuesto ejecutadoINAEM
164
Figura 73: Multiplicador de la actividad del INAEM (Cálculo microeconómico del impacto
agregado)
En resumen, si se agregan las ganancias individuales que provocan las políticas activas del
INAEM (debidas a promoción, intermediación y formación) se puede afirmar que se genera
un efecto positivo neto sobre la producción de la economía aragonesa que es superior al
volumen total de recursos dedicados a toda su actividad. Se puede cuantificar en los cuatro
últimos años en más de dos veces dicho volumen y en el año 2014 alcanza las cinco veces.
7.2.2. Estimación del impacto a partir de la evaluación funcional
La valoración llevada a cabo en el subapartado anterior es una primera aproximación, que
no considera de manera global el funcionamiento del mercado de trabajo aragonés puesto
que, además de los efectos individuales de las políticas sobre los beneficiarios, se producen
otros compensatorios y cruzados, así como externalidades, que pueden ampliar o reducir el
efecto agregado neto.
Como se ha comentado en el capítulo anterior, la evaluación funcional permite medir la
influencia de las distintas políticas activas del mercado de trabajo en el flujo de salida del
desempleo al empleo, teniendo en cuenta todo tipo de efectos y externalidades. Es un
0
1
2
3
4
5
6
2010 2011 2012 2013 2014
Multiplicador actividad INAEM (Cálculo microeconómico del impacto agregado)
Multiplicador actividadINAEM
165
análisis de flujos que permite calcular el efecto neto sobre el empleo comparando el real con
el que hubiese habido sin las políticas activas. Se contabilizan todo tipo de efectos y lo que
se determinaba es el efecto neto de dichas políticas, incluyendo los efectos globales
asociados a la generación de expectativas de mejora en el ajuste y la eficiencia de la función
de emparejamiento.
La información que proporciona la comparación del cálculo del impacto agregado que tiene
el efecto funcional con el impacto agregado de los efectos individuales tiene un valor
añadido que requiere un detenido análisis. Si el impacto agregado funcional es menor que el
procedente de los efectos individuales, quiere decir que predominan los efectos
compensatorios negativos sobre la generación de externalidades positivas y los efectos
dinamizadores del proceso de emparejamiento. Si ocurre lo contrario, es que estos últimos
efectos positivos dominan a los negativos. Luego es una diferencia que arroja importantes
conclusiones que no conviene ignorar.
Los datos básicos para este análisis son los correspondientes a la influencia de la formación y
la intermediación en las tasas de salida del desempleo derivada de la estimación de la
función de emparejamiento. Esta estimación permite obtener para cada mes el volumen de
contratación mensual que se ha producido con la aplicación de las políticas activas. Pero si
consideramos que no se hubiesen aplicado dichas políticas, esto es, que la proporción de
beneficiarios de las mismas fuese cero, podemos obtener las contrataciones que se hubiesen
llevado a cabo en tal caso. La diferencia entre ambas cifras es el efecto de las políticas
activas sobre la contratación.
De esta manera, la diferencia de estos datos para cada uno de los años considerados
proporciona el número de trabajadores que en promedio están empleados cada mes gracias
a las políticas activas. Dicho de otra forma, la contribución de éstas al empleo aragonés.
Aplicando este proceso de cálculo se obtienen unos valores de la ganancia media mensual
de empleo para los cinco años entre 2010 y 2014 que se presentan en el Cuadro 29. Como
puede verse, los correspondientes a intermediación son sensiblemente superiores a los de
formación en todos los años y ambos muy superiores a los de promoción. En todo caso no
son muy diferentes de los obtenidos a partir de los efectos individuales.
166
Cuadro 29: Ganancia de empleo por las políticas activas según la función de
emparejamiento
Promoción Intermediación Formación 2010 150 1854 1678 2011 159 2369 2167 2012 220 2881 2397 2013 186 3031 2438 2014 145 3020 2288
Estos datos proporcionan la medida neta de los efectos de las políticas activas sobre el
empleo. Significa que, por ejemplo, unos 1.678 trabajadores estuvieron ocupados en 2010
gracias a su participación en actividades formativas. Si estas acciones no se hubiesen
realizado, esa ocupación no se habría producido. Luego es un empleo atribuible a la política
de formación.
El siguiente paso, una vez conocida esta información, es dar una medida del equivalente de
dichas cifras en términos de producción. Para ello se procede de la misma manera que en el
apartado anterior, es decir, se aplica la productividad media de la economía aragonesa para
cada uno de los cuatro años considerados. Como resultado se obtienen las ganancias en
porcentaje del PIB de Aragón que se recogen en la Figura 74, junto con el gasto que supone
el presupuesto ejecutado por el INAEM cada año.
167
Figura 74: Impacto de las políticas activas a nivel funcional y presupuesto del INAEM
como porcentaje del PIB aragonés
En este caso, a diferencia de lo visto al calcular el impacto agregado a partir de los efectos
individuales, la formación tiene un impacto mayor que la intermediación en todos los años.
Además, tampoco coincide el comportamiento dinámico: el impacto total mayor se produce
en 2013 (superior al 1% del PIB) y no en 2014 y es superior en todos los años al calculado con
los efectos individuales excepto en 2014.
El significado que tiene esta diferencia es que la efectividad de las políticas de
intermediación trasciende la obtenida por los beneficiarios individuales de cada acción
(excepto en 2014) porque, en la medida en que la intermediación del INAEM tiene buenos
resultados sobre los individuos, aparecen externalidades que dinamizan el proceso de
contratación con la generación de efectos agregados mucho mayores. En este caso los
efectos externos positivos superan con creces los posibles efectos negativos en los cuatro
primeros años y ocurre lo contrario en 2014.
En la figura 75 se recogen los multiplicadores. En 2010 está por debajo de 2, que era el valor
en torno al que estaba en 2009. En 2011 ligeramente por debajo de 2,5 para pasar en 2012 a
superar 4, cae en 2013 en torno a 3,5 y en 2014 vuelve a ser el mayor valor, que está un
poco por encima de 4,5.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
2010 2011 2012 2013 2014
Impacto agregado de las políticas activas del INAEM (% PIB)
(Cálculo fucional) Efecto Promoción
Efecto Intermediación
Efecto Formación
Efecto Total
Presupuesto ejecutadoINAEM
168
Como conclusión, podemos decir que la intermediación aparece como muy productiva
desde la perspectiva del impacto funcional agregado, que es el que valora definitivamente
los efectos netos. También la formación, pero menos. Ello significa que las actividades de
intermediación provocan efectos que trascienden claramente el ámbito individual y generan
importantes externalidades positivas. Como estas externalidades no son computables desde
el punto de vista individual, la influencia de la intermediación en el PIB es superior a la
derivada de considerar sólo los efectos individuales.
Figura 75: Multiplicador de la actividad del INAEM (Cálculo funcional del impacto
agregado)
7.3.- Análisis prospectivo del mercado de trabajo aragonés para los
años 2016 y 2017
El objetivo de este apartado es ofrecer una proyección de cuál puede ser la evolución del
mercado de trabajo en Aragón hasta el año 2017. Para ello se va a centrar el análisis en una
única variable que sintetiza la situación de dicho mercado, que es la tasa de paro. A partir de
su trayectoria futura se pueden derivar las del resto de las variables de interés, apoyándose
en la población activa dado que esta variable tiene un comportamiento muy previsible.
0,00,51,01,52,02,53,03,54,04,55,0
2010 2011 2012 2013 2014
Multiplicador actividad INAEM (Cálculo funcional del impacto agregado)
Multiplicador actividadINAEM
169
En tales condiciones la cuestión principal que se plantea es cómo predecir los valores futuros
de la tasa de paro de Aragón. Los métodos univariantes no son recomendables para dos
años vista, porque la precisión disminuye a partir de unos pocos meses y porque, a pesar de
que la situación económica se ha empezado a recuperar, todavía hay suficientes elementos
de incertidumbre en el horizonte que obligan a ser cautos y a medir en lo posible el rango de
variación en el que se puede mover la variable de interés.
El comportamiento del mercado de trabajo en estos momentos ha revertido y ha empezado
a mejorar, pero no tiene por qué seguir la tendencia más reciente, todo dependerá de la
capacidad de generar crecimiento que sean capaces de lograr las economías española y
aragonesa y ello depende en estos momentos de factores internos, que ya están en fase de
recuperación, pero también y sobre todo de los internacionales que no acaban de mostrar
un horizonte despejado. Por ello es aconsejable considerar escenarios probables de
crecimiento construidos a partir de un modelo económico estructural y, en función de ellos,
determinar el valor futuro de la tasa de paro. Esta es la opción que se sigue en este informe,
al igual que se hizo en el de 2010.
En dicho estudio se utilizó la “Ley de Okun” para poder determinar cuándo revertiría el
comportamiento de la tasa de paro que no dejaba de crecer, esto es, a partir de qué tasa de
crecimiento de la economía dejaría de aumentar la tasa de paro. En estos momentos esto ya
no es un problema porque en el año 2014 se ha crecido al 1,7% y ha empezado a crecer el
empleo y a disminuir la tasa de paro.
Conociendo la relación que existe entre la tasa de crecimiento y la tasa de paro es posible
deducir cuál será la trayectoria de esta última variable a partir de la trayectoria de la
primera. Luego para disponer de una proyección trimestral de la tasa de paro de la
economía aragonesa hasta el cuarto trimestre de 2017 es necesario disponer de la
trayectoria que seguirá la tasa de crecimiento interanual en todos y cada uno de los
trimestres hasta entonces.
El objetivo debe ser no sólo predecir el comportamiento de la economía aragonesa para los
dos próximos años, sino también conocer cómo puede verse modificado el escenario futuro
en función de las posibles alternativas existentes en materia de política económica o del
comportamiento de los agentes económicos. Será necesario disponer de un modelo de
comportamiento trimestral de las economías española y aragonesa que sea capaz de
170
predecir la tasa de crecimiento para escenarios futuros de variables más fácilmente
predecibles que la tasa de crecimiento.
Dicha tasa de crecimiento está vinculada a la evolución de las tasas de crecimientos de un
conjunto de indicadores. Si se dispone de suficiente información muestral se puede estimar
la relación entre estas tasas de crecimiento para deducir la de la economía en su conjunto.
Estos indicadores tienen que permitir flexibilidad para que los resultados se puedan adaptar
a cambios en las decisiones de los agentes, recoger los diferentes sectores económicos y,
finalmente, ser coherentes con alguna de las dos versiones de explicación de los ciclos
económicos (ciclos reales o modelos neokeynesianos). En concreto, se opta por la versión
más potente de explicación a corto plazo que es la neokeynesiana, en la que los ajustes de
precios juegan un papel clave en la evolución de las economías en el corto plazo, sin
despreciar el papel desempeñado por las políticas monetaria y fiscal.
Con estas premisas, los indicadores que en el “modelo de seguimiento de la coyuntura” de
ESI SL se utilizan (porque son las que mejor explican el comportamiento de la economía
aragonesa) los siguientes:
• Una medida de gasto público (política fiscal): las obligaciones reconocidas,
expresadas en precios reales con el IPC como deflactor.
• Una variable relacionada con el sector financiero: la tasa de crecimiento del agregado
M1 en España
• El efecto que el sector de la construcción tiene sobre la evolución del PIB: los precios
de la vivienda de la economía española.
• La influencia del sector servicios: el componente del sector servicios (excluidos
alquileres) del IPC de España.
• La evolución del sector industrial: el componente de precios industriales del IPC.
• Un indicador de la evolución de los costes de corto plazo: el índice de costes
salariales totales en Aragón.
171
Con todos estos indicadores se estima una ecuación que, una vez tenidos en cuenta dos
escenarios de comportamiento de las variables explicativas, da lugar a las trayectorias para
la tasa de crecimiento de la economía aragonesa que se recogen en el Cuadro 30. Dicha tasa
de crecimiento es la interanual, esto es, trimestre sobre el mismo trimestre del año anterior.
Las cifras indican un comportamiento favorable a la vista de la evolución previsible de los
indicadores, en los que cabe formular dos escenarios. El escenario 1 sería aquel en el que no
existe ninguna complicación en la evolución de la economía internacional hasta final de 2016
y el segundo en que hay algún tipo de complicación de dicho panorama antes de dicho
periodo (finales de 2015). La diferencia es una variación en el primer caso mayor entre las
tasa de crecimiento de los tres años mientras que en segundo la evolución será algo más
estable.
Cuadro 30: Proyección de la tasa de crecimiento y la tasa de paro en Aragón (%)
Tasa de crecimiento del PIB Tasa de paro Escenario 1 Escenario 2 Escenario 1 Escenario 2
2015:T3 4,18 3,56 14,97 14,97 2015:T4 4,31 4,02 14,41 14,51 2016:T1 4,02 3,93 15,36 15,46 2016:T2 3,65 3,69 15,47 15,51
2016:T3 2,91 3,43 15,15 14,98 2016:T4 2,45 3,26 14,46 14,06 2017:T1 2,15 3,78 14,20 13,40 2017:T2 1,97 3,39 13,91 12,94
2017:T3 1,85 3,14 13,48 12,52 2017:T4 1,78 2,98 12,93 12,04
Como se puede observar el panorama es en todo caso favorable, ya que en el escenario 1
cae la tasa interanual mucho más deprisa y la principal diferencia en los comportamientos
estará en 2017 cuando la economía no llegaría a crecer al 2% mientras que en el escenario 2
crecería a una tasa ligeramente superior al 3%. Por lo tanto, incluso en el escenario peor se
va a recuperar la tasa de paro, salvo en algunos trimestres de 2016, alcanzando a finales de
2017 el 13% mientras que en el escenario favorable disminuiría hasta el 12%, prácticamente
un punto porcentual de diferencia.
172
Figura 76: Evolución prevista de la tasa de crecimiento del PIB de Aragón
En las figuras 76 y 77 se puede ver el perfil de las variables, donde se pone de
manifiesto que la economía ya está y va a continuar estando en un territorio en el que no se
ha encontrado desde 2008 en el caso de la tasa de crecimiento y desde 2009 en la tasa de
paro. La situación es muy diferente a cuando se hizo la previsión en el estudio de 2010 en
donde todo eran datos negativos.
Figura 77: Evolución prevista de la tasa de paro en Aragón
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00Ta
sa d
e cr
ecim
ient
o (%
)
Escenario 2
Escenario 1
0
5
10
15
20
25
Tasa
de
paro
(%)
Escenario 2
Escenario 1
173
7.4.- Resumen del impacto agregado de las políticas activas del INAEM
y del análisis prospectivo del mercado de trabajo en Aragón
Impacto agregado
El impacto agregado de las políticas activas del INAEM pretende valorar la repercusión que
los efectos de las políticas activas tienen sobre el empleo y el nivel de producción de la
economía aragonesa en los años analizados. Es la forma de medir la contribución del INAEM
al bienestar social en Aragón. Dicha valoración permite realizar un análisis coste-beneficio
consistente en la comparación de los efectos de las políticas activas con el presupuesto del
propio INAEM. En otras palabras, se valora la productividad de sus acciones medida por un
instrumento análogo a lo que se conoce como un multiplicador. El multiplicador mide las
unidades de PIB que genera cada unidad de gasto ejecutada por el INAEM.
Se calcula la proporción del PIB de Aragón que se debe a las actividades de formación,
intermediación y promoción (fomento) del INAEM y la ponemos en relación con la
proporción que representan sus gastos. Podemos comprobar tras ello la magnitud de la
repercusión del INAEM sobre la actividad económica aragonesa y la eficiencia de su
actividad.
Una primera forma de medir este impacto es con la suma de los efectos individuales. Se han
obtenido el número de meses que un trabajador beneficiario de una determinada política
esta empleado por encima de un trabajador no beneficiario con similares características. Ese
número de meses es una medida de lo que se trabaja más como consecuencia de la política
en cuestión, es decir, la ganancia individual debida a la misma.
Una vez concretada la cifra anual de beneficiarios de cada política se procede
multiplicándola por el número de meses de empleo que se gana respecto al resto de
trabajadores y se divide por 12 para tener el equivalente en número de trabajadores en el
año debidos a la correspondiente política. Si este número de trabajadores se multiplica por
la media por trabajador de la economía aragonesa en ese año se tiene la contribución al PIB
de la actividad del INAEM.
174
A partir de los datos anteriores (empleo generado y productividad media) se obtiene la
ganancia asociada a la promoción, la formación y la intermediación gestionadas por el
INAEM como porcentaje del PIB de Aragón para los años que van de 2010 a 2014. La suma
de los efectos de las tres políticas supera claramente el gasto ejecutado del INAEM en todos
los años y esa diferencia crece entre 2010 y 2014 claramente, en especial en 2014 en el que
se produce una recuperación del mercado de trabajo. Sin embargo, no tiene por qué ser este
el efecto neto definitivo porque viene indicado por el impacto funcional, pero se calcula el
multiplicador de la actividad del INAEM para cada año como el cociente entre el efecto total
y el gasto ejecutado. Se puede afirmar que se genera un efecto positivo neto sobre la
producción de la economía aragonesa que es los cuatro últimos años más de dos veces dicho
gasto y en el año 2014 alcanza las cinco veces.
Pero esta valoración es una primera aproximación, que no considera de manera global el
funcionamiento del mercado de trabajo aragonés. La evaluación funcional permite medir la
influencia de las distintas políticas activas del mercado de trabajo en el flujo de salida del
desempleo al empleo, teniendo en cuenta todo tipo de efectos y externalidades. Aplicando
la función de emparejamiento para estimar los impactos de las políticas en el empleo se
obtienen los multiplicadores definitivos, que en 2010 está por debajo de 2, que era el valor
en torno al que estaba en 2009. En 2011 ligeramente por debajo de 2,5 para pasar en 2012 a
superar 4, cae en 2013 en torno a 3,5 y en 2014 vuelve a ser el mayor valor, que está un
poco por encima de 4,5.
Como conclusión, podemos decir que la intermediación aparece como muy productiva
desde la perspectiva del impacto funcional agregado, que es el que valora definitivamente
los efectos netos. También la formación, pero menos. Ello significa que las actividades de
intermediación provocan efectos que trascienden claramente el ámbito individual y generan
importantes externalidades positivas
Análisis prospectivo del mercado de trabajo hasta 2017
El comportamiento del mercado de trabajo a finales de 2915 ha revertido y ha empezado a
mejorar, pero no tiene por qué seguir la tendencia más reciente. Es aconsejable considerar
escenarios probables de crecimiento construidos a partir de un modelo económico
estructural y, en función de ellos, determinar el valor futuro de la tasa de paro.
175
Se utiliza un modelo correspondiente a la versión de los ciclos económicos conocida como
“neokeynesiana”. Esta versión parte de la base que los ajustes de precios juegan un papel
clave en la evolución de las economías en el corto plazo, sin despreciar el papel
desempeñado por las políticas monetaria y fiscal.
Con estas premisas, los indicadores que en el “modelo de seguimiento de la coyuntura” de
ESI SL se han utilizan (porque son las que mejor explican el comportamiento de la economía
aragonesa) son los siguientes:
• Una medida de gasto público (política fiscal): las obligaciones reconocidas, expresadas en precios reales con el IPC como deflactor.
• Una variable relacionada con el sector financiero: la tasa de crecimiento del agregado M1 en España
• El efecto que el sector de la construcción tiene sobre la evolución del PIB: los precios de la vivienda de la economía española.
• La influencia del sector servicios: el componente del sector servicios (excluidos alquileres) del IPC de España.
• La evolución del sector industrial: el componente de precios industriales del IPC.
• Un indicador de la evolución de los costes de corto plazo: el índice de costes salariales totales en Aragón.
Con todos estos indicadores se estima una ecuación que, una vez tenidos en cuenta dos
escenarios de comportamiento de las variables explicativas, da lugar dos trayectorias para
las tasas de crecimiento y paro de la economía aragonesa.
Las cifras indican un comportamiento favorable a la vista de la evolución previsible de los
indicadores, en los que cabe formular dos escenarios. El escenario 1 sería aquel en el que no
existe ninguna complicación en la evolución de la economía internacional hasta final de 2016
y el segundo en que hay algún tipo de complicación de dicho panorama antes de dicho
periodo. La diferencia es una variación en el primer caso mayor entre las tasa de crecimiento
de los tres primeros trimestres mientras que en el segundo la evolución es más estable. Por
lo que respecta a la tasa de paro cae más en el escenario 2, de tal manera que en el último
trimestre de 2017 estaría en el 12% mientras que en el escenario 1 quedaría prácticamente
en el 13%.
176
CAPÍTULO 8
CONCLUSIONES
La evaluación de políticas activas del mercado de trabajo es una temática ampliamente
tratada en la literatura económica internacional, pero que no lo ha sido tanto en España
debido a la escasez de datos disponibles. La crisis actual, sin embargo, supone un reto
inaplazable para llevar a cabo este tipo de estudios puesto que un contexto de crisis como el
actual exige la evaluación rigurosa que permita un diseño de políticas en la dirección que
más beneficie la recuperación económica. En el estudio realizado en 2010 sobre las políticas
del INAEM llevadas a cabo entre 2005 y 2009 se apreciaba un cambio de tendencia en los
efectos de algunas políticas como consecuencia del empeoramiento de la situación
económica. Este trabajo permite ahondar en esos efectos y constatar algunas de las
tendencias, además de que se percibe también el comienzo de una cierta recuperación a
partir del año 2013 que se confirma en 2014.
Evolución de las políticas activas del INAEM entre 2010 y 2014
Durante el periodo que aborda este estudio, años 2010 a 2014, la orientación estratégica de
las políticas se regía inicialmente por lo establecido en el Acuerdo Económico y Social para el
Progreso de Aragón 2008-2011 articulado en tres ejes estructurales: (1) Desarrollo y
crecimiento económico, que incluye todas aquellas medidas destinadas a reforzar el tejido
empresarial aragonés; (2) Empleo y trabajo que comprende las cuestiones ligadas al empleo,
a la formación, a las relaciones laborales y a la seguridad y salud laboral y (3) Políticas
sociales, que aborda los problemas que afectan a la población aragonesa en materias tan
sensibles como los servicios sociales, la inmigración o la vivienda. En el Plan Estratégico
2012-2015 del INAEM se fijan las nuevas directrices para ese periodo enfocadas
177
principalmente a combatir de manera más eficaz la situación de alto desempleo que todavía
se está viviendo, en especial promoviendo medidas que fomenten el empleo estable y de
calidad y apoyando la creación de empleo por parte de aquellos emprendedores que han
decidido establecerse como autónomos o que han constituido microempresas. Las iniciativas
estratégicas de este plan se centran en tres pilares: a) La mejora de los servicios (a través de
la integración de las políticas activas de empleo, el desarrollo de nuevas políticas activas, la
evolución del modelo de oficina y la mejora en la prestación de los servicios), b) la
optimización de los soportes a la sociedad (creación de la red aragonesa de empleo,
acercamiento de los servicios del INAEM a las empresas, aprovechamiento de las nuevas
tecnologías para la mejora de la gestión y prestación de servicios y una participación activa
en la atracción de empresas a Aragón) y c) la consolidación de la gestión (potenciar la
notoriedad del INAEM, mejorar el soporte de conocimiento e información para la actividad,
potenciar el desarrollo de las personas y consolidar el modelo de gestión del INAEM).
Durante el periodo analizado el año 2011 fue el año con un mayor presupuesto asignado,
121,2 millones de euros, un 6,1% por encima del año anterior. En 2012 los Presupuestos
Generales del Estado supusieron para Aragón una reducción en la partida de políticas activas
de empleo del 56,9% que se reflejó en un notable descenso del presupuesto global del
INAEM. Sin alcanzar los niveles de años precedentes, los fondos de gastos en 2013 se
incrementaron respecto a 2012, para volver a reducirse en 2014, que fue el año con menor
dotación del periodo analizado (79,6 millones después de aprobarse los Presupuestos
Generales del Estado con una ejecución del 89,29%).
La evolución del presupuesto del INAEM como porcentaje del PIB siguió una trayectoria
similar a la descrita por los fondos disponibles, alcanzando su mayor valor en el año 2011
con 0,33% de fondos asignados sobre el PIB y disminuyendo en 2014 al 0,21% como
consecuencia de la reducción del presupuesto ese año. Estos valores reflejan claramente la
menor disponibilidad de fondos públicos destinados a políticas activas, estando por debajo
de los niveles alcanzados en años anteriores a la crisis, que se situaron en promedio en un
0,34% para el periodo 2005-2009.
El esfuerzo inversor en las políticas de promoción descendió especialmente en los años 2012
y 2014, que son los dos años en los que el INAEM ha contado con un menor presupuesto
global para gastos. También se ha dado un descenso continuado en la tasa de ejecución,
178
especialmente acusado en el año 2014 cuando la tasa de ejecución descendió al 86,3%
después de haberse mantenido por encima del 95% los cuatro años anteriores. De igual
modo descendió el ratio del gasto en promoción de empleo como porcentaje del PIB.
Mientras que en los dos primeros años del periodo se mantiene en los niveles que tenía
antes de iniciarse la crisis económica (0,11%) en 2012 y 2014 se reduce prácticamente a la
mitad (0,05%).
El programa de integración laboral de minusválidos en CEE es el que afecta a un mayor
número de beneficiarios de las políticas de promoción (en torno al 30%). Como ha
mantenido relativamente constante su presupuesto en los años cuando el gasto en
promoción ha sido menor, por lo que los beneficiarios de este programa se han mantenido,
ha alcanzado el 50% del total. El Apoyo a la contratación estable ha ido perdiendo peso en el
total en favor de otros programas como el de Promoción del Empleo Autónomo, en el que el
número de beneficiarios ha crecido notablemente, siendo en 2014 el 22,5% del total.
Al igual que lo que ocurre en los programas de promoción de empleo, los fondos destinados
a formación han disminuido a lo largo del periodo, siendo 2012 el año con menor dotación,
28,8 millones de euros, un 42% menos que el año anterior. Atendiendo al presupuesto
ejecutado como porcentaje del PIB aragonés, pasa de ser el 0,17% en 2010 al 0,10% en 2014,
lo que indica que los gastos ejecutados en este tipo de políticas han disminuido con más
intensidad que el PIB, es decir, que la intensidad de la demanda para cubrir necesidades
formativas en el mercado de trabajo aragonés ha caído.
Uno de los indicadores más relevante de la intermediación es el número de trabajadores que
demandan empleo, puesto que todos los programas seguirán tendencias derivadas del
mismo. El porcentaje de demandantes de empleo inscritos en el INAEM sobre la población
activa ha aumentado de manera continuada desde el año 2008, como consecuencia de la
crisis, hasta el año 2014 en el que la tendencia se frena por la mejora del clima en el
mercado laboral por el inicio de la recuperación económica. El porcentaje crece 4,5 puntos
porcentuales entre 2010 y 2013, lo que supone unas 28.500 demandas adicionales. Estas
cifras muestran el crecimiento en la intensidad del servicio prestado.
Durante el periodo 2010-2014 se generaron en Aragón más de un 1,3 millones de
colocaciones de demandantes, de las cuales un 2,8% fueron gestionadas directamente por el
INAEM, un total de 36.044 colocaciones. La tendencia en el tiempo es decreciente, aunque
179
se produce un salto el año 2012 en el que el porcentaje de colocaciones directas cae de
forma notable. El descenso es más acusado en Teruel, provincia donde la tasa de
colocaciones directas en más elevada.
Aspectos metodológicos de la evaluación de políticas activas del INAEM
Un primer problema de la evaluación de políticas es el de las “variables inobservables”. No
es posible comparar la situación de un trabajador, tras ser beneficiario de una política activa,
con la que habría tenido en caso de no participar en dicha política.
El segundo problema es el conocido como “sesgo de selección”, que alerta sobre la
posibilidad de que los factores que influyen en la participación de un trabajador en una
política activa sean los mismos que condicionan su trayectoria posterior en el mercado de
trabajo. Esta circunstancia impide comparar su experiencia con la de los que no participan
en la política.
Por lo que respecta a la evaluación agregada de las políticas, el tercer problema que debe
resolver la metodología es que los efectos pueden acumularse o contrarrestarse según los
casos. Hay que cuantificar los efectos “netos” de las distintas políticas, dado que los posibles
efectos positivos sobre los trabajadores que se benefician de las mismas se pueden
compensar con los negativos que pueden provocar en no beneficiarios.
El primer problema se resuelve estimando valores esperados. El segundo eligiendo un grupo
de control que se hace mediante el método de matching a través del propensity score.
Finalmente, para estimar el efecto neto agregado se utiliza la estimación funcional de la
función de emparejamiento que explica la tasa de contratos en función de la tasa de
vacantes y la tasa de paro. Las dos primeras metodologías se utilizan en los capítulos 3, 4 y 5,
mientras que la tercera se aplica en los capítulos 6 y 7.
Efectos individuales de las políticas de promoción de empleo del INAEM
En el estudio de los efectos individuales nos centramos en las probabilidades de transición
como variable que mide el impacto de las políticas activas sobre los individuos, en concreto
en la tasa de salida del desempleo y en la de permanencia en el empleo. Cuatro son los
indicadores utilizados:
180
• Probabilidad de salir del desempleo o acceso al empleo: tasa de salida del
desempleo.
• Reducción del tiempo como desempleado: tiempo de búsqueda del primer empleo.
• Tasa de empleabilidad o de contratación (probabilidad de estar empleado o de haber
estado empleado siendo beneficiario de una política activa en un periodo anterior):
tasa de permanencia en el empleo
• Probabilidad de seguir empleado: número de meses empleado.
En el estudio anterior se observó que la crisis hizo que el diferencial de estos indicadores
entre los trabajadores beneficiados de alguno de los programas de promoción de empleo y
los no beneficiados aumentara, llegando incluso a superar el 20% en los primeros meses.
Este efecto persiste en los años 2010 a 2014, más intenso en los primeros años y algo menos
en 2013 y 2014, cuando la situación económica ha empezado a mejorar.
La probabilidad de estar trabajando durante los doce primeros meses es en promedio un
19% superior para los trabajadores en los años 2010 a 2012. Durante estos años de mayor
dificultad económica el diferencial disminuye con el paso del tiempo, pero se mantiene
relativamente estable al final de los dos años en torno a un 10%, por lo que se puede decir
que se logra crear una diferencia sostenida en el tiempo.
Sin embargo, en 2013 y 2014 el efecto diferencial inicial es menor, en torno al 14% en
promedio para el primer año y se reduce con mayor rapidez situándose alrededor del 5% a
los 20 meses, acercándose mucho al comportamiento que se observaba en los años 2005 a
2007, donde se veía que las diferencias generadas por la promoción desaparecían al cabo de
un tiempo. Es claro que el efecto diferencial crece con las dificultades generales del mercado
de trabajo para encontrar empleo.
En el primer año un trabajador que se ha beneficiado de las políticas de promoción trabaja
en torno a dos meses y medio más que otro similar que no ha participado en ningún
programa. Este valor es superior al obtenido en el estudio de 2010 realizado para el periodo
2005-2009, donde ya se observó que el efecto positivo de la promoción sobre el tiempo
trabajado se intensificaba a medida que la situación económica empeoraba. Este estudio
constata esa tendencia. Además, se puede ver cómo en 2013, cuando la situación económica
comienza a mejorar, vuelve a disminuir esa diferencia.
181
Aunque el perfil dinámico del efecto de la promoción sobre hombres y mujeres es similar, se
puede decir que los hombres obtienen una ganancia diferencial mayor que las mujeres. En la
probabilidad de estar trabajando el diferencial positivo es similar para ambos grupos hasta el
tercer mes, a partir del cual las líneas empiezan a distanciarse, aunque las diferencias son
pequeñas y el perfil de la curva parecido. Las diferencias se acentúan más hacia el final del
periodo, a partir de los quince meses.
También la repercusión es diferente en función del nivel educativo de los trabajadores, ya
que a mayor nivel mayor es el efecto sobre la probabilidad de estar trabajando y sobre el
tiempo trabajado. De la misma forma el efecto depende de la provincia, siendo mayor en
Huesca y Teruel que en Zaragoza.
Por otro lado, es relevante conocer si los parados de larga duración obtienen mayor o menor
beneficio que el resto de los desempleados cuando acceden a este tipo de medidas, ya que
son uno de los grupos objetivo de las políticas de promoción de empleo. En un principio el
diferencial para los parados de larga duración es algo más elevado, en torno al 25%,
mientras que para el resto de los desempleados es algo inferior. Sin embargo, este margen
positivo desaparece a partir del tercer mes, siendo superior el efecto de la promoción sobre
el resto de los trabajadores. Al final del periodo esta diferencia se sitúa en el 5% para los
parados de larga duración, mientras que para el resto es aproximadamente un 10%
Efectos individuales de las políticas de intermediación del INAEM
La primera aproximación realizada en la evaluación de las políticas de intermediación es la
global, es decir, considerando el efecto sobre todos los trabajadores desempleados que han
accedido a cualquier servicio de intermediación del INAEM sin introducir diferenciación de
tipo alguno por características personales o de los servicios recibidos. Los desempleados que
reciben los servicios son muy diferentes y los servicios ofrecidos de muy diversa naturaleza,
por lo que puede haber efectos muy diferentes que no se captan en este primer análisis pero
que son analizados posteriormente.
Los resultados indican que la intermediación tiene un efecto claramente significativo sobre
la primera salida del desempleo una vez que un trabajador se encuentra inmerso en él. En el
estudio de 2010 sobre los años 2005 a 2009 se observó que en los años anteriores a la crisis
182
económica la efectividad de la intermediación apenas era significativa. Sin embargo, ese
resultado pasó a ser positivo a partir de 2008 comprobándose que entre 2010 y 2014 el
cambio se mantiene. Es decir, la intermediación está actuando como freno en la caída de la
tasa de salida del desempleo de los trabajadores que acceden a los servicios de
intermediación del INAEM. En términos cuantitativos se puede decir que un trabajador que
accede a intermediación tiene una probabilidad de salir del paro al mes siguiente superior en
casi 2 puntos porcentuales a un trabajador que no es usuario de los servicios. Esa diferencia
es incluso superior en los meses siguientes, llegando al 7% tras un año, lo que indica una
elevada persistencia de los efectos.
Pero no solo es importante encontrar trabajo, sino también la continuidad en el mismo. En
este caso también aparece con claridad un efecto positivo y estable en el tiempo, ya que
durante los tres primeros años analizados, entre 2010 y 2012, un trabajador que hubiera
hecho uso de algún servicio de intermediación incrementaba su estabilidad laboral en un 8%
frente a otro que no lo hubiera hecho, este porcentaje es del 13% en promedio para los años
2013 y 2014.
La efectividad conjunta de las actividades de intermediación puede enmascarar respuestas
muy dispares dependiendo del colectivo que se analice. Centrándonos en el género, la
intermediación contribuye a una salida más rápida del desempleo tanto para hombres como
para mujeres, aunque hay una diferencia notable en el nivel de dicho efecto entre ambos
grupos. Mientras que para los hombres la intermediación hace que su probabilidad de salir
de desempleo se incremente en un 2,3% de media en el primer mes, para las mujeres este
porcentaje es de apenas el 1%. Por tanto, el efecto es positivo en los dos grupos, pero
beneficia con mayor intensidad a los hombres.
También hay un efecto positivo en la estabilidad laboral para hombres y mujeres. En el caso
de los hombres el promedio es del 9,2% para los años 2010 a 2012 y asciende al 14,8% para
2013 y 2014. Estos porcentajes son en el caso de las mujeres del 7,3% entre 2010 y 2012 y
del 11,4% entre 2013 y 2014. Hay que indicar, sin embargo, que la brecha entre hombres y
mujeres se ha reducido respecto a la que se detectó en el estudio para los años 2005 a 2009,
que era de casi 10 puntos.
Los servicios de tutoría individualizada destacan por su carácter generalista y su
heterogeneidad. Tienen un efecto positivo tanto sobre la salida del desempleo como en la
183
estabilidad laboral. Las tendencias seguidas son similares a las que había para 2008 y 2009 y
no se observa un cambio significativo con la mejora del mercado laboral en 2014, aunque el
año 2013 parece tener mejor resultado que el resto, en especial sobre la probabilidad de
seguir empleado.
El servicio de técnicas instrumentales mejora la probabilidad de encontrar empleo a los 12
meses en un 5% en promedio, pero apenas tiene efecto sobre las estabilidad en el trabajo.
En cuanto a los itinerarios de inserción, servicio operativo desde el año 2011, tienen un
efecto significativo a la hora de encontrar empleo. Si bien este efecto no es apreciable los
primeros meses, crece a partir del sexto mes. Los beneficios en términos de estabilidad son
menos apreciables pero también son positivos.
En los servicios de información y asesoramiento para el autoempleo la efectividad disminuye
durante la crisis y se potencia cuando mejora la economía, como ya se vio en el estudio para
el periodo 2005-2009, al contrario de los que ocurre con el caso general. En los años de más
incidencia de la crisis las ganancias en términos de acceso al empleo están en torno a un 5%
y en 2014 suben al 25% (nivel cercano al que tenía este programa en los años 2005 y 2006).
Lo mismo ocurre con el indicador de estabilidad en el empleo.
Efectos individuales de las políticas de formación del INAEM
La formación contribuye a que los trabajadores parados encuentren más fácilmente un
primer empleo tras la realización de los cursos de formación. Durante los primeros meses
tienen una probabilidad algo menor de salir del paro debido a que están todavía formándose
y dedican menos tiempo a la búsqueda de empleo. La efectividad relativa de la formación
crece rápidamente tras los primeros 12 meses hasta llegar a un promedio del 5%. A partir de
ese momento, aunque sigue creciendo hasta los 20 meses aproximadamente, se ralentiza,
para pasar a estabilizarse al final de los dos años en una ganancia del 7%.
El efecto de la formación sobre la estabilidad en el empleo también es positivo en términos
generales, aunque de menor cuantía que sobre la probabilidad de salir del desempleo. Esa
efectividad es creciente en los primeros meses para estabilizarse con posterioridad
alrededor del 3% a partir de los 12 meses del inicio de la formación.
184
La formación es más efectiva para los hombres que para las mujeres. El perfil dinámico es
similar para ambos grupos, con un efecto negativo en los primeros meses en los que se
están formando, pasando a crecer de manera sostenida en los siguientes meses (más
rápidamente en el caso de los hombres que en el de las mujeres), para luego mostrar una
leve tendencia a estabilizarse al final del periodo, en torno a una probabilidad del 10% para
los hombres y del 4% para las mujeres. El efecto también es positivo sobre la estabilidad en
el empleo para ambos colectivos con un perfil más cercano entre ellos que en el del
indicador anterior.
Un efecto que ya se detectó en los estudios anteriores es que la formación no tiene efectos
individuales positivos sobre la probabilidad de encontrar empleo en el caso de los
trabajadores que llevan desempleados más de un año, por lo que se decir que la formación
no es capaz de ayudar a superar la trampa del desempleo de larga duración. De hecho, para
estos trabajadores la efectividad de la formación en ningún momento llega a ser positiva. La
brecha de la efectividad con el resto de los trabajadores se intensifica con el paso del tiempo
llegando a los 18 meses a los 25 puntos porcentuales.
Otro elemento importante a la hora de diseñar la programación formativa es la duración de
los cursos. La duración puede influir por el denominado efecto “bloqueo”, puesto que una
mayor intensidad formativa es probable que determine una reducción en el esfuerzo de
búsqueda de empleo. En los cursos cortos no aparece el efecto bloqueo y este efecto es
mayor para los cursos largos, como cabría esperar, puesto que una duración dilatada origina
expectativas de formación en los trabajadores que les hace disminuir su intensidad en la
búsqueda de empleo en los primeros meses. Los valores negativos del efecto diferencial son
mayores en los de larga duración que en los de media e inexistentes en los de corta.
Los cursos de duración media son los más efectivos: el diferencial crece hasta el sexto mes y
se estabiliza en torno al 10% a partir de ese momento. El diferencial en los cursos cortos
crece de manera sostenida durante los 12 meses hasta alcanzar el 5%. Los cursos largos
tienen efecto bloqueo que hace que el diferencial sea negativo hasta el noveno mes y
converja al final del año con los cursos de menor duración en un diferencial del 5%. En
cuanto a la estabilidad del empleo también hay diferencias entre los tres tipos de cursos,
aunque son menores que para el indicador anterior.
185
Por provincias se observa que el efecto es parecido en Zaragoza y Teruel alrededor del 8% de
ganancia en la probabilidad de encontrar empleo y del 6% en la de mantenerlo. En Huesca es
menor, quedándose en el 6% y el 3% respectivamente.
El efecto funcional de las políticas del INAEM
Los efectos de las políticas activas del mercado de trabajo sobre los beneficiarios de las
mismas van más allá de los detectados a nivel individual. Se producen efectos
compensatorios y cruzados, fundamentalmente en la creación y la forma en la que se cubren
las vacantes. El impacto funcional se deriva de reconocer que el efecto total no tiene por qué
ser la suma de los efectos individuales sobre los beneficiarios por la existencia de
externalidades positivas y negativas.
La obtención del impacto funcional se consigue a través de la función de emparejamiento
entre puestos vacantes y parados. La información necesaria para estimar la función de
emparejamiento se obtiene de 12 agrupaciones de las comarcas aragonesas con datos
trimestrales desde enero de 2010 hasta diciembre de 2014, es decir, 240 observaciones.
Esta especificación explica la proporción de colocaciones sobre la población activa en
función de dos bloques de variables claramente diferenciados. El primer bloque es el
específico de la función de emparejamiento dinámica, que contiene valores pasados de la
propia tasa de colocaciones (1 y 4 retardos), la tasa de paro (1 y 4 retardos) y la tasa de
vacantes. El segundo bloque contiene la suma de los efectos de las diferentes políticas
llevadas a cabo por el INAEM. Se han agrupado en los cinco tipos que utiliza el SISPE, con las
mismas numeraciones: 1 para intermediación, 2 para orientación al autoempleo, 3 para
formación, 4 para fomento del empleo no incluido en el PNAE y 9 para servicios de
programas incluidos en el PNAE.
Las variables explicativas utilizadas son las siguientes:
- Variable endógena retardada uno y cuatro periodos. Recoge la dinámica de la propia variable y el componente estacional.
- Tasa de paro: paro registrado como porcentaje de la población activa. Se introduce retardada uno y cuatro periodos indicando un retraso en el efecto y un componente estacional.
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- Tasa de vacantes: oferta de vacantes gestionadas por el INAEM en proporción a la población activa. Afecta el valor contemporáneo.
- Variables de políticas activas (s1, s2, s3, s4, s9): Cada una de ellas es el porcentaje de servicios recibidos en cada tipo de política en proporción a la población activa. Se consideran ocho retardos porque se ha visto en el estudio de los efectos individuales pueden extenderse hasta dos años.
Teniendo en cuenta los efectos dinámicos, todos los coeficientes tienen el signo esperado
excepto el de la tasa de paro, todos son significativos al 5% excepto uno que lo es al 10% y
bastantes lo son al 1%. Se capta perfectamente cómo la presencia de más vacantes supone
una mayor facilidad para que se produzca el emparejamiento entre vacantes y candidatos,
es decir, las vacantes influyen positivamente en la tasa de contratación en cada periodo, sin
efectos dinámicos. Por lo que respecta a la tasa de paro, los resultados son mixtos, como
consecuencia de la situación de empeoramiento del mercado de trabajo que se ha vivido
entre 2010 y 2013.
Ni las políticas de orientación para el autoempleo (s2) ni las de servicios de programas
incluidos en el PNAE (s9) tienen efecto alguno sobre el proceso de emparejamiento. Hay
pues tres tipos de políticas del INAEM que sí tienen efectos funcionales sobre el mercado de
trabajo, las que hemos denominado como s1, s3 y s4. Las políticas de fomento del empleo
representadas por s4 tienen un efecto contemporáneo y positivo, mientras que las otras dos
tienen un efecto dinámico. La elasticidad de esta política es 0,17, lo cual significa que si la
proporción de servicios aumenta un 1% la proporción de colocaciones lo hace en un 0,17%.
Los servicios de intermediación s1 tienen un efecto dinámico concretado a los 3, 4 y 6
trimestres. La suma total del efecto dinámico es positiva, del orden de 0,25, de manera que
esta sería la elasticidad a largo plazo, que significa que un 1% en la proporción de servicios
sobre la población activa aumenta un 25% la tasa de contrataciones.
Y finalmente los servicios de formación s3 tienen también un efecto promedio dinámico
concretado a los 3, 4 y 7 trimestres más un efecto también dinámico específico de la
comarca de Zaragoza a los tres trimestres. La suma total del efecto dinámico promedio (que
afecta a todas las comarcas por igual) es positiva pero muy pequeña, del orden de 0,007. La
novedad es que hay un efecto específico de la formación para la comarca de Zaragoza con
parámetro muy alto de 0,8.
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Las políticas de fomento s4 tienen un efecto directo y contemporáneo. Estas políticas son:
corporaciones locales, organismos y entidades sin ánimo de lucro, empleo autónomo, AEPSA
(Acuerdo para el Empleo y la Protección Social Agrarios) y otros programas de las CCAA. En
contraste con estos, hay otros servicios de fomento que están clasificados como s9 que no
tienen efecto sistemático sobre la dinámica de la contratación como son Promoción de
actividad, Iniciativas locales de empleo, Agentes de empleo y desarrollo local, Unidades de
promoción y desarrollo, Contratación subvencionada, Centros especiales de empleo,
Discapacitados, Otros colectivos, Programas experimentales y Subvenciones para
ocupaciones de desempleados.
La política de intermediación s1 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto y en el sexto. Vemos que no tiene un efecto
inmediato pero finalmente repercute positivamente en un mayor dinamismo del mercado
de trabajo. El efecto total de largo plazo no es desdeñable y no existen comportamientos
específicos que difieran del promedio.
También la política de formación s3 tiene efectos que comienzan a los tres trimestres y con
efecto negativo, que se corrige en el cuarto, esto es, al año de haberse producido la
formación e incluso llega hasta el año y medio. El efecto total promedio para todas las
comarcas es muy pequeño pero nos encontramos con el efecto específico de la comarca de
Zaragoza. En este caso el efecto es muchísimo más fuerte que el promedio y se produce a los
tres trimestres.
Impacto agregado de las políticas del INAEM
El impacto agregado de las políticas activas del INAEM pretende valorar la repercusión que
los efectos de las políticas activas tienen sobre el empleo y el nivel de producción de la
economía aragonesa en los años analizados. Es la forma de medir la contribución del INAEM
al bienestar social en Aragón. Dicha valoración permite realizar un análisis coste-beneficio
consistente en la comparación de los efectos de las políticas activas con el presupuesto del
propio INAEM. En otras palabras, se valora la productividad de sus acciones medida por un
instrumento análogo a lo que se conoce como un multiplicador. El multiplicador mide las
unidades de PIB que genera cada unidad de gasto ejecutada por el INAEM.
188
Se calcula la proporción del PIB de Aragón que se debe a las actividades de formación,
intermediación y promoción (fomento) del INAEM y la ponemos en relación con la
proporción que representan sus gastos. Podemos comprobar tras ello la magnitud de la
repercusión del INAEM sobre la actividad económica aragonesa y la eficiencia de su
actividad.
Una primera forma de medir este impacto es con la suma de los efectos individuales. Se han
obtenido el número de meses que un trabajador beneficiario de una determinada política
esta empleado por encima de un trabajador no beneficiario con similares características. Ese
número de meses es una medida de lo que se trabaja más como consecuencia de la política
en cuestión, es decir, la ganancia individual debida a la misma.
Una vez concretada la cifra anual de beneficiarios de cada política se procede
multiplicándola por el número de meses de empleo que se gana respecto al resto de
trabajadores y se divide por 12 para tener el equivalente en número de trabajadores en el
año debidos a la correspondiente política. Si este número de trabajadores se multiplica por
la media por trabajador de la economía aragonesa en ese año se tiene la contribución al PIB
de la actividad del INAEM.
A partir de los datos anteriores (empleo generado y productividad media) se obtiene la
ganancia asociada a la promoción, la formación y la intermediación gestionadas por el
INAEM como porcentaje del PIB de Aragón para los años que van de 2010 a 2014. La suma
de los efectos de las tres políticas supera claramente el gasto ejecutado del INAEM en todos
los años y esa diferencia crece entre 2010 y 2014 claramente, en especial en 2014 en el que
se produce una recuperación del mercado de trabajo. Se calcula el multiplicador de la
actividad del INAEM para cada año como el cociente entre el efecto total y el gasto
ejecutado. Se puede afirmar que se genera un efecto positivo neto sobre la producción de la
economía aragonesa que en los cuatro últimos años es más de dos veces dicho gasto y en el
año 2014 alcanza las cinco veces.
Pero esta valoración es una primera aproximación, que no considera de manera global el
funcionamiento del mercado de trabajo aragonés. La evaluación funcional permite medir la
influencia de las distintas políticas activas del mercado de trabajo en el flujo de salida del
desempleo al empleo, teniendo en cuenta todo tipo de efectos y externalidades. Aplicando
la función de emparejamiento para estimar los impactos de las políticas en el empleo se
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obtienen los multiplicadores definitivos, que en 2010 está por debajo de 2, que era el valor
en torno al que estaba en 2009. En 2011 ligeramente por debajo de 2,5 para pasar en 2012 a
superar 4, cae en 2013 en torno a 3,5 y en 2014 vuelve a ser el mayor valor, que está un
poco por encima de 4,5.
Como conclusión, podemos decir que la intermediación aparece como muy productiva
desde la perspectiva del impacto funcional agregado, que es el que valora definitivamente
los efectos netos. También la formación, pero menos. Ello significa que las actividades de
intermediación provocan efectos que trascienden claramente el ámbito individual y generan
importantes externalidades positivas
Análisis prospectivo de la tasa de paro hasta finales de 2017
El comportamiento del mercado de trabajo a finales de 2015 ha revertido y ha empezado a
mejorar, pero no tiene por qué seguir la tendencia más reciente. Es aconsejable considerar
escenarios probables de crecimiento construidos a partir de un modelo económico
estructural y, en función de ellos, determinar el valor futuro de la tasa de paro.
Se utiliza un modelo correspondiente a la versión de los ciclos económicos conocida como
“neokeynesiana”. Esta versión parte de que los ajustes de precios juegan un papel clave en
la evolución de las economías en el corto plazo, sin despreciar el papel desempeñado por las
políticas monetaria y fiscal.
Con estas premisas, los indicadores que en el “modelo de seguimiento de la coyuntura” de
ESI SL se utilizan (porque son las que mejor explican el comportamiento de la economía
aragonesa) son los siguientes:
• Una medida de gasto público (política fiscal): las obligaciones reconocidas, expresadas en precios reales con el IPC como deflactor.
• Una variable relacionada con el sector financiero: la tasa de crecimiento del agregado M1 en España
• El efecto que el sector de la construcción tiene sobre la evolución del PIB: los precios de la vivienda de la economía española.
• La influencia del sector servicios: el componente del sector servicios (excluidos alquileres) del IPC de España.
• La evolución del sector industrial: el componente de precios industriales del IPC.
190
• Un indicador de la evolución de los costes de corto plazo: el índice de costes salariales totales en Aragón.
Con todos estos indicadores se estima una ecuación que, una vez tenidos en cuenta dos
escenarios de comportamiento de las variables explicativas, da lugar a dos trayectorias para
las tasas de crecimiento y paro de la economía aragonesa.
Las cifras indican un comportamiento favorable a la vista de la evolución previsible de los
indicadores en los dos escenarios. El escenario 1 sería aquel en el que no existe ninguna
complicación en la evolución de la economía internacional hasta final de 2016 y el segundo
en el que hay algún tipo de complicación de dicho panorama antes de dicho periodo (finales
de 2015). La diferencia en el primer caso es tasa de crecimiento mayor en los tres primeros
trimestres y una mayor variación entre el principio y el final del periodo, mientras que en el
segundo la evolución es más estable. Por lo que respecta a la tasa de paro cae más en el
escenario 2, de tal manera que en el último trimestre de 2017 estaría en el 12% mientras
que en el escenario 1 quedaría Prácticamente en el 13%.
191
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193
194
INDICE DE CUADROS
Cuadro 1: Beneficiarios de promoción de empleo en programas seleccionados ................ 26
Cuadro 2: Número de alumnos por tipo de formación ........................................................ 29
Cuadro 3: Distribución de los formados por sexo ................................................................ 30
Cuadro 4: Porcentaje de estudiantes que realizan uno o más cursos dentro de un año..... 31
Cuadro 5: Número de Matrículas y de personas desempleadas en cada año ..................... 32
Cuadro 6: Número de servicios de intermediación por provincia ........................................ 35
Cuadro 7: Número de contratos y puestos ofertados .......................................................... 36
Cuadro 8: Variables explicativas de la participación en promoción de empleo ................... 61
Cuadro 9: Probabilidad de participar en programas de promoción de empleo................... 63
Cuadro 10: Número de meses trabajados del grupo de tratados y de control .................. 68
Cuadro 11: Diferencial de la promoción en el tiempo trabajado según sexo .................... 70
Cuadro 12: Diferencial en el tiempo trabajado según provincia ........................................ 71
Cuadro 13: Diferencial en el tiempo trabajado según nivel educativo .............................. 72
Cuadro 14: Diferencial en el tiempo trabajado según duración del desempleo ................ 73
Cuadro 15: Variables explicativas de la participación al programa de corporaciones locales
.......................................................................................................................... 77
Cuadro 16: Probabilidad de participar en un contrato por obra en corporaciones locales80
Cuadro 17: Meses promedio trabajados y ganancia de los trabajadores tratados ............ 84
Cuadro 18: Variables explicativas de la probabilidad de recibir servicios de
intermediación ...................................................................................................................... 90
Cuadro 19: Resultados de la estimación de la probabilidad de participar en las actividades
de intermediación (medias anuales) ........................................................................................ 91
Cuadro 20: Ganancias en la probabilidad de encontrar el primer empleo (días) y en la
estabilidad (meses) debidas a la intermediación ................................................................... 104
Cuadro 21: Ganancias en la probabilidad de encontrar el primer empleo (días) y en la
estabilidad (meses) por provincia debidas a la intermediación ............................................ 107
195
Cuadro 22: Cuantificación del efecto de los servicios de intermediación sobre el tiempo ...
........................................................................................................................ 115
Cuadro 23: Variables explicativas de la probabilidad de participar en cursos de formación
........................................................................................................................ 121
Cuadro 24: .............................................................................................................................. 124
Cuadro 25: Agrupaciones de comarcas sin capitales de provincia ................................... 147
Cuadro 26: Estimación de la ecuación de emparejamiento. Efectos de las políticas ....... 151
Cuadro 27: Meses adicionales trabajados por los beneficiarios de políticas activas ....... 161
Cuadro 28: Ganancia en términos empleo de las políticas activas según la función de
emparejamiento ..................................................................................................................... 162
Cuadro 29: Ganancia de empleo por las políticas activas según la función de
emparejamiento ..................................................................................................................... 166
Cuadro 30: Proyección de la tasa de crecimiento (%) y la tasa de paro en Aragón ......... 171
196
INDICE DE FIGURAS:
Figura 1: Evolución del presupuesto asignado y ejecutado y % ejecución ......................... 14
Figura 2: Evolución del presupuesto como % PIB ............................................................... 15
Figura 3: Evolución del presupuesto/ejecutado y % ejecución .......................................... 16
Figura 4: Presupuesto asignado y ejecutado en promoción como % del PIB ..................... 16
Figura 5: Empleo Público Institucional (Organismos y entidades sin ánimo de lucro): 2010
y 2011 .............................................................................................................................. 18
Figura 6: Empleo Público Local (Corporaciones Locales) .................................................... 18
Figura 7: Agentes de Empleo y Desarrollo Local (AEDL) ..................................................... 19
Figura 8: Subvención empresas calificadas como I+E ......................................................... 19
Figura 9: Subvenciones por contratación indefinida de trabajadores minusválidos .......... 20
Figura 10: Integración laboral del minusválido (CEE) ........................................................... 21
Figura 11: Subvención cuotas de la Seguridad Social por capitalización de desempleo ...... 21
Figura 12: Apoyo a la creación de empleo en cooperativas y sociedades laborales ............ 22
Figura 13: Promoción del Empleo Autónomo ....................................................................... 23
Figura 14: Apoyo a la contratación estable ........................................................................... 23
Figura 15: Programa ARINSER ............................................................................................... 24
Figura 16: Beneficiarios de los programas de promoción de empleo .................................. 25
Figura 17: Presupuesto ejecutado como % PIB..................................................................... 27
Figura 18: Presupuesto ejecutado por programa ................................................................. 28
Figura 19: Alumnos por provincia como % de población activa ........................................... 29
Figura 20: Distribución de los formados por sexo y provincia .............................................. 30
Figura 21: Porcentaje de trabajadores inscritos como demandantes de empleo sobre
población activa ....................................................................................................................... 33
Figura 22: Porcentaje de parados sobre demandantes de empleo ...................................... 34
Figura 23: Porcentaje de mujeres que reciben servicios de intermediación ........................ 35
Figura 24: Colocaciones gestionadas por el INAEM .............................................................. 37
Figura 25: Efecto de algunas variables seleccionadas en la probabilidad de participar en
promoción de empleo .............................................................................................................. 65
197
Figura 26: Efectos diferenciales de las medidas de promoción de empleo sobre la
probabilidad estar trabajando ................................................................................................. 67
Figura 27: Efecto diferencial medio de la promoción según sexo ........................................ 69
Figura 28: Efecto diferencial medio de la promoción por provincia ..................................... 71
Figura 29: Efecto diferencial medio de la promoción según educación ............................... 72
Figura 30: Efecto diferencial medio de la promoción según duración del desempleo ........ 73
Figura 31: Efectos diferenciales del programa de corporaciones locales sobre la
probabilidad trabajar ............................................................................................................... 83
Figura 32: Coeficientes estimados del efecto del género y la nacionalidad en el acceso en
el acceso a los servicios de intermediación ............................................................................. 92
Figura 33: Efecto medio estimado de la edad en el acceso a los servicios de
intermediación ......................................................................................................................... 93
Figura 34: Influencia de la educación en el acceso a los servicios de intermediación ......... 94
Figura 35: Efecto de ser parado de larga duración y de recibir prestación en el acceso a
los servicios de intermediación ................................................................................................ 95
Figura 36: Efecto del número de días desempleado en el acceso a los servicios de
intermediación ......................................................................................................................... 95
Figura 37: Efecto de la experiencia profesional en el acceso a los servicios de
intermediación ......................................................................................................................... 96
Figura 38: Efectos diferenciales de la intermediación sobre la probabilidad de salir del
desempleo .......................................................................................................................... 98
Figura 39: Mejora en el número de días que se tarda en encontrar empleo por la
intermediación ......................................................................................................................... 98
Figura 40: Efectos diferenciales de la intermediación sobre la probabilidad de seguir
empleado ........................................................................................................................ 100
Figura 41: Ganancias en el número de meses empleado por la intermediación ............... 100
Figura 42: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo para hombres debidas a
la intermediación ................................................................................................................... 102
Figura 43: Ganancias comparadas hombres/mujeres en la probabilidad de salir del paro
debidas a la intermediación ................................................................................................... 102
Figura 44: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado de los hombres y mujeres
debidas a la intermediación ................................................................................................... 103
198
Figura 45: Ganancias comparadas hombres/mujeres en la probabilidad de seguir
empleado debidas a la intermediación .................................................................................. 104
Figura 46: Ganancias en la probabilidad de encontrar empleo por provincias debidas a la
intermediación ....................................................................................................................... 105
Figura 47: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado por provincias debidas a la
intermediación ....................................................................................................................... 106
Figura 48: Efecto de la tutoría individual sobre la empleabilidad y la estabilidad ............. 108
Figura 49: Efecto de la atención personalizada sobre la empleabilidad y la estabilidad ... 110
Figura 50: Efecto de la información profesional sobre la empleabilidad y la estabilidad .. 110
Figura 51: Efecto de las técnicas instrumentales sobre la empleabilidad y la estabilidad . 111
Figura 52: Efecto de itinerarios de inserción sobre la empleabilidad y la estabilidad ....... 112
Figura 53: Efecto del asesoramiento para el autoempleo sobre la empleabilidad y la
estabilidad ........................................................................................................................ 112
Figura 54: Efecto del Plan Extraordinario sobre la empleabilidad y la estabilidad ............. 114
Figura 55: Efecto de la edad en el acceso a formación ....................................................... 125
Figura 56: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la formación .. 128
Figura 57: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado debidas a la formación ...... 129
Figura 58: Ganancias en tiempo que se tarda en encontrar empleo por la formación ...... 130
Figura 59: Ganancias en tiempo que se está empleado durante el primer año por la
formación ........................................................................................................................ 130
Figura 60: Ganancias en la probabilidad de encontrar empleo debidas a la formación por
género ........................................................................................................................ 132
Figura 61: Efecto diferencial medio de la formación en la probabilidad de encontrar
empleo según sexo ................................................................................................................. 132
Figura 62: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado debidas a la formación por
género ........................................................................................................................ 133
Figura 63: Efecto diferencial medio de la formación en la probabilidad de seguir
empleado según sexo ............................................................................................................. 133
Figura 64: Ganancias por provincia en la probabilidad de encontrar empleo debidas a la
formación: ........................................................................................................................ 135
Figura 65: Ganancias por provincia en la probabilidad de seguir empleado debidas a la
formación ........................................................................................................................ 136
199
Figura 66: Ganancias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la formación:
según la duración del desempleo .......................................................................................... 137
Figura 67: Ganancias medias en la probabilidad de salir del desempleo debidas a la
formación según la duración del desempleo ......................................................................... 138
Figura 68: Ganancias en estabilidad laboral debidas a la formación según la duración del
desempleo ........................................................................................................................ 139
Figura 69: Ganancias medias en estabilidad laboral debidas a la formación según la
duración del desempleo ......................................................................................................... 139
Figura 70: Efecto sobre la probabilidad de encontrar empleo según la duración del curso
........................................................................................................................ 140
Figura 71: Ganancias en la probabilidad de seguir empleado según la duración del curso141
Figura 72: Cálculo microeconómico del Impacto agregado de las políticas activas y
presupuesto del INAEM (% PIB) ............................................................................................. 163
Figura 73: Multiplicador de la actividad del INAEM (Cálculo microeconómico del impacto
agregado) ........................................................................................................................ 164
Figura 74: Impacto de las políticas activas a nivel funcional y presupuesto del INAEM
como porcentaje del PIB aragonés ........................................................................................ 167
Figura 75: Multiplicador de la actividad del INAEM (Cálculo funcional del impacto
agregado) ........................................................................................................................ 168
Figura 76: Evolución prevista de la tasa de crecimiento del PIB de Aragón ....................... 172
Figura 77: Evolución prevista de la tasa de paro en Aragón ............................................... 172
