Ainhoa Herrarte Sánchez 1€¦ · Asesoramiento de proyectos empresariales (APE) que consiste en acciones personalizadas dirigidas a aquellas personas que tienen una idea de negocio

Desempleo, búsqueda y políticas activas

Ainhoa Herrarte Sánchez 1

Julián Moral Carcedo 2

Miguel Sánchez Romero 3

Versión preliminar, Febrero 2006

Resumen:

Dentro de las políticas activas de empleo, los programas de Orientación para el Empleo suponen

actualmente -en términos de acciones- más de la mitad de las políticas puestas en marcha por

los servicios públicos de empleo. Asimismo, los recursos económicos destinados a dichas

medidas han ido incrementándose año a año haciendo que en 2004 se acercara al 7% del

presupuesto total destinado a políticas activas. En este contexto, el objetivo perseguido en este

trabajo es analizar la eficacia de los programas de orientación laboral que se vienen aplicando en

España por los Servicios de Empleo en los últimos a ños, destinados esencialmente a facilitar a

los participantes en desempleo el acceso y ajuste a las vacantes surgidas. En concreto, se

procede a estimar la probabilidad que tienen los distintos grupos de individuos de obtener un

empleo utilizando para ello un grupo de control formado por individuos de características

semejantes que no han participado en políticas activas de empleo. Los resultados obtenidos se

analizan en el marco de un modelo de búsqueda bajo el que la alternativa de participación

supone tanto el incurrir en un coste como la mejora de la calidad de las ofertas.

Palabras clave: Políticas activas de empleo, Orientación laboral, Búsqueda de empleo

Códigos JEL: J64, J68

1 Dpto. de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica. Universidad Autónoma de Madrid. Cantoblanco. Ctra. De Colmenar Viejo km. 15. Madrid 28049. Tel.: 914973906. Fax: 914978616. E-mail: [email protected] 2 Dpto. de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica. Universidad Autónoma de Madrid. Cantoblanco. Ctra. De Colmenar Viejo km. 15. Madrid 28049. Tel.: 914972399. Fax: 914978616. E-mail: [email protected] 3 Dpto. de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica. Universidad Autónoma de Madrid. Cantoblanco. Ctra. De Colmenar Viejo km. 15. Madrid 28049. Tel.: 914972955. Fax: 914978616. E-mail: [email protected]

Herrarte, A., Moral-Carcedo, J. y Sánchez Romero, M.

- 2 -

1.-Introducción

Una sociedad que quiera asegurar a sus miembros un nivel de calidad de vida aceptable es

incompatible con un elevado nivel de desempleo, si además la sociedad desea garantizar unos

estándares de bienestar mínimos para todos sus miembros no puede tolerar altos niveles de

desempleo en colectivos específicos. Estas premisas justifican la adopción de las denominadas

Políticas Activas del Mercado de Trabajo, configuradas en torno a cuatro grandes áreas: Políticas

de prevención y de activación para mejorar la inserción profesional de desempleados, Políticas

específicas de formación, Políticas de reducción de desigualdades en materia de empleo y

Políticas de fomento del empleo. Aún cuando la adopción de tales medidas pueda estar

plenamente justificado, bajo un enfoque normativo, la concreción de las mismas puede ser objeto

de crítica desde el punto de vista de la eficiencia. El análisis de la eficiencia y efectividad ha sido

un tema recurrente en la Economía laboral y las conclusiones no muy alentadoras. La

compilación de Heckman et al. (1999) las resume de forma rotunda: las ganancias privadas y

sociales de dichos programas es generalmente pequeña, es más, muchos programas no pasan un

análisis coste-beneficio. Las razones de este reducido éxito pasan principalmente por las

características de sus beneficiarios y de quienes participan en los distintos programas,

habitualmente individuos poco cualificados y peor capacitados que el resto de trabajadores, lo

cual puede inducir sesgos de autoselección (Heckman, 1979).

El objetivo perseguido en este trabajo es evaluar el impacto generado sobre la inserción en el

mercado de trabajo y la empleabilidad de aquellas personas desempleadas que han participado

en España en el Programa de Orientación Profesional para el Empleo y Asesoramiento para el

Autoempleo (OPE-AA) asociado al Plan Nacional de Empleo (PNAE) durante el periodo Abril 2001-

Marzo de 2002, dentro del conjunto de políticas activas del mercado de trabajo. Centraremos el

análisis de modo aislado en los efectos de dichas actuaciones, dado que los datos disponibles no

permiten conocer si un mismo individuo ha participado en más de un programa. El grado de

efectividad relativa del programa se medirá a partir del éxito de la actuación en cuanto a la

celebración de un contrato de trabajo por parte del participante en los seis meses posteriores a la

participación en el programa.


- 3 -

El trabajo llevado a cabo consiste en la explotación de microdatos procedentes de los

participantes en el PNAE 2001 extraídos de los registros administrativos del INEM y de la

Seguridad Social. De cara a la evaluación se ha seleccionado una muestra de sujetos con

idénticas características (sexo, edad, nivel formativo, CCAA y tiempo como demandante de

empleo), con el fin de ser utilizados como grupo de control y así contrastar las diferencias

existentes respecto al mayor o menor grado de empleabilidad de los participantes y no

participantes.

La evaluación de políticas de empleo con grupos de control suele realizarse a partir de una

muestra reducida de participantes (bien por falta de datos de base o bien por el elevado coste que

su obtención suele comportar), cuya distribución por sexo, edad, tiempo como desempleado, etc.,

es equivalente –en su distribución– a las características del grupo de control. Una de las ventajas

de los datos empleados en este trabajo es que comprenden el universo completo de participantes

y, como segunda ventaja, cada miembro del grupo de control cumple –uno a uno– las

características anteriormente señaladas de su homólogo correspondiente del grupo de

participantes.

2.- El Programa de Orientación Profesional para el Empleo y Asistencia para el Autoempleo

(OPE-AA)

El objetivo principal de las medidas de OPE-AA es facilitar la incorporación de los demandantes

de empleo al mercado de trabajo proporcionándoles un conjunto de herramientas que les

faciliten la búsqueda de empleo, tanto por cuenta propia como por cuenta ajena. Así, el

programa incluye dos tipos de acciones: a) servicios de orientación profesional para el empleo

(destinadas a la búsqueda de empleo por cuenta ajena) y b) servicios de asistencia al autoempleo

(dirigidas a facilitar el empleo por cuenta propia). Para poder beneficiarse del programa es preciso

estar inscrito como demandante de empleo en la oficina de empleo correspondiente y solicitarlo

en la oficina de empleo correspondiente o en una entidad colaboradora4.

Dentro de los servicios de orientación profesional se incluyen varias medidas: Tutoría

individualizada (TI), Búsqueda activa de empleo (BAE), Taller de entrevista (TE) y Desarrollo de

4 El servicio público de Empleo (INEM) presta subvenciones a aquellas entidades sin fines de lucro que deseen colaborar con el INEM en la consecución de dichas medidas.


- 4 -

los aspectos personales para la ocupación (DAPO). De todas ellas, la más importante en volumen

de acciones es la Tutoría individualizada ; la TI consiste en una orientación personalizada en la

que tras una entrevista inicial en profundidad, un técnico orientador define un itinerario de

inserción personalizado sobre el que se realiza un seguimiento posterior. Consiste

fundamentalmente en asesorar al demandante sobre las ocupaciones profesionales a las que

puede optar, sus posibilidades de formación, así como se les enseñan técnicas y h abilidades para

la búsqueda de empleo. La Búsqueda activa de empleo es una medida colectiva cuyo objetivo es

proporcionar técnicas y habilidades que faciliten la búsqueda de empleo (cómo hacer un

currículum, redactar cartas de presentación, buscar información sobre cómo y donde encontrar

empleo, etc). El Taller entrevista (TE) es también una medida colectiva cuyo objetivo es que los

demandantes de empleo afronten una entrevista de trabajo con mayores posibilidades de éxito;

así, se les entrena sobre las habilidades y conductas necesarias en una entrevista de selección.

Por último, el Desarrollo de los aspectos personales para la ocupación (DAPO) es una medida

cuyo objetivo es desarrollar habilidades y recursos que permitan al demandante de empleo

superar barreras de carácter personal. Está especialmente diseñado para aquellos demandantes

con especiales dificultades de inserción relacionadas con el desánimo por la búsqueda de

empleo, la falta de confianza en sí mismos de cara a encontrar un empleo, etc.

Por su parte, entre las acciones de Asesoramiento para el Autoempleo se encuentran el

Asesoramiento de proyectos empresariales (APE) que consiste en acciones personalizadas

dirigidas a aquellas personas que tienen una idea de negocio específica, asesorándoles sobre

cómo se elabora un plan de empresa (estudio de mercado previo, plan de producción, plan

económico-financiero, trámites administrativos, etc), así como su puesta en marcha. La otra

medida incluida en este grupo son las acciones de Información y motivación para el Autoempleo

(INMA) que consisten en proporcionar a los demandantes de empleo la información necesaria

para crear su propia empresa.

Conforme a los datos empleados en este trabajo, la muestra objeto de estudio asciende a un total

de 647.480 indi viduos, de los cuales la mitad corresponde a individuos que han participado en el

Programa de Orientación. Las características básicas de la muestra se recogen en las tablas 1 y

2.


- 5 -

Tablas 1 y 2.- Características básicas de la muestra. Tabla 1. Edad y Sexo Tabla 2. Nivel de estudios* y Sexo

Hombres Mujeres Hombres Mujeres

Ha Partici- pado

(objeto)

No ha Partici-

pado (control)

Ha Partici-

pado (objeto)

No ha Partici-

pado (control)

Ha Parti-cipado (objeto)

No ha Partici-

pado (control)

Ha participado (objeto)

No ha partici-

pado (control)

Menores 25 años Número 32.220 32.220 55.494 55.494 Descualificados 37.275 37.275 49.309 49.309

% fi la 18,4 18,4 31,6 31,6 21,5 21,5 28,5 28,5

% colum 29,0 29,0 26,1 26,1 33,5 33,5 23,2 23,2

De 25 a 34 años Número 37.897 37.897 80.424 80.424 Form. básica 40.814 40.814 83.810 83.810

% fi la 16,0 16,0 34,0 34,0 16,4 16,4 33,6 33,6

% colum 34,1 34,1 37,8 37,8 36,7 36,7 39,4 39,4

De 35 a 44 años Número 21.260 21.260 47.237 47.237 Form. interm 21.049 21.049 44.238 44.238

% fi la 15,5 15,5 34,5 34,5 16,1 16,1 33,9 33,9

% colum 19,1 19,1 22,2 22,2 18,9 18,9 20,8 20,8

De 45 a 54 años Número 12.273 12.273 22.626 22.626 Form. superior 11.980 11.980 35.265 35.265

% fi la 17,6 17,6 32,4 32,4 12,7 12,7 37,3 37,3

% colum 11,0 11,0 10,6 10,6 10,8 10,8 16,6 16,6

De 55 a 65 años Número 7.468 7.468 6.841 6.841 % fi la 26,1 26,1 23,9 23,9 % colum 6,7 6,7 3,2 3,2

* Los estudios incluidos se detallan en la nota al pie 15.

3.-Modelo y resultados

El planteamiento básico del modelo de búsqueda es una variación del modelo seminal de Mccall

(1970) planteado de forma similar a la analizada en Ljungqvist y Sargent (2004). En este trabajo

ampliamos el modelo para considerar la optimalidad de la decisión de participación en el

programa de orientación y sus efectos en la probabilidad de empleo de los participantes.

3.1.-Un modelo básico de búsqueda de empleo5.

Supongamos que en un determinado momento del tiempo existe un colectivo de desempleados

integrado por N miembros. Cada uno de los miembros de dicho colectivo, en adelante individuo,

se encuentra en situación de búsqueda activa de empleo.

Existen distintos tipos de individuos heterogéneos entre sí, pero que cada uno agrupa a

individuos de características homogéneas. Supondremos que existen h tipos, agrupando cada

tipo a nj (j=1, ..,h) individuos, ∑=

=h

jj Nn

1

. Cada tipo queda definido por un conjunto de

características observables (edad, sexo, estudios, lugar de residencia, …) que determinan las

5 Una excelente revisión de este tipo de modelos puede encontrarse en el reciente artículo de Rogerson, R. et al. (2005).


- 6 -

características de las ofertas de trabajo a las que pueden acceder los individuos que integran

cada tipo.

En cada período cada individuo del tipo i recibe una oferta de trabajo que le permite obtener un

salario w i, siendo w i una variable aleatoria no negativa y acotada que sigue una distribución de

probabilidad conocida por el individuo, )W(F)WwPr( ii =≤ , con Fi(0)=0 y Fi(Θi)=1, siendo Θi

el salario máximo que puede ofrecerse a un individuo de las características de i.

El individuo, que trata de maximizar su utilidad intertemporal descontando el futuro a una tasa

subjetiva r 6, observa en cada período wi y decide si acepta o no el trabajo a dicho salario. Si

acepta, percibe wi durante el resto de su vida , que supondremos infinita, al igual que se

supondrá que no existen ni despidos ni abandonos voluntarios. Por el contrario, si rechaza la

oferta, percibe en el período un subsidio denotado por s 7 (que ha de entenderse neto de costes

de búsqueda) y en el siguiente período recibe una nueva oferta salarial que puede o no aceptar. A

fin de concentrar el problema en torno a las decisiones de rechazo o aceptación supondremos

que no existen mercados financieros ni acumulación de modo que la renta de cada período se

consume íntegramente8.

Conforme a los supuestos establecidos, el comportamiento óptimo del agente9 queda definido por

la maximización de la ecuación de Bellman,

+−

= ∫i

ii

T

0ii

i

wrechazar,waceptari ))dF(wV(wßU(s),

ß1)U(w

max)V(w ; [Ec. 1.]

Como es bien conocido, la solución de la ecuación de Bellman conduce a comportamientos

óptimos basados en el establecimiento de salarios de reserva, iw , de modo que si el salario

6 Cumpliéndose, r+

=1

1β .

7 Como señala Rogerson et al. (2005) también puede considerarse que s también incluye el valor del ocio o el valor de la producción doméstica que realiza el individuo. En el caso de personas que realizan tareas domésticas en su propio hogar y cuidan de sus propios hijos s representaría el valor de dichos servicios. 8 Numerosos autores analizan el efecto de la existencia de mercados financieros con fricciones y acumulación de activos en el marco del modelo de búsqueda de empleo con agentes de vida finita que no trabajan la totalidad de sus vidas y que desean “alisar” su consumo intertemporal. Algunas referencias interesantes, no exhaustivas, son Danforth (1979), Mortensen (1986), Bloemen y Stancanelli (2001) y Rendon (2004). 9 Ver por ejemplo Ljungqvist y Sargent (2004) o Rogerson, R. et al. (2005).


- 7 -

ofertado supera dicho salario de reserva la decisión óptima es aceptarlo y en caso contrario se

rechaza. En términos analíticos, dicha solución es:

>−

≤+=−=

∫

iii

ii

T

0ii

i

i

ww,si,ß1)U(w

ww,si,))dF(wV(wßU(s)ß1)wU(

)V(w

i

; [Ec. 2.]

De la cual puede obtenerse una expresión más compacta, a partir de la cual pueda determinarse

el salario de reserva, así, operando en la expresión anterior se llegaría a:

[ ]∫ −−

+=i

i

T

wiiii )dF(w)wU()U(w

ß1ßU(s))wU( ; [Ec. 3.]

Definiendo10

[ ]∫ −−

=i

i

T

wiiii )dF(w')U(w)U(w'

ß1ß

)h(w , [Ec. 4.]

el salario de reserva quedaría determinado en términos gráficos a partir de la intersección de

h(wi) y U(wi)-U(s), de forma similar a como se aprecia en el gráfico 1. En el mismo puede

observarse que un incremento en la cuantía de los subsidios percibidos por el agente desplaza

hacia abajo la curva U(w)-U(s) lo cual redundaría en un incremento del salario de reserva,

característica bien conocida en este tipo de modelos. De forma contraria, un aumento en el factor

de descuento subjetivo aplicado por el agente (mayor grado de impaciencia) desplaza h(w) hacia

la izquierda reduciendo el salario de reserva.

Dado el salario de reserva del agente, la probabilidad de que este se encuentre empleado equivale

a la probabilidad de que el salario ofertado sea superior a dicho salario de reserva, es decir, la

probabilidad de que el agente esté empleado viene dada por, [ ])(1 iwF− , donde F es la función

10 Dicha función puede expresarse alternativamente cómo:

[ ] [ ]∫Θ

−−

−−

=i

iwiiiii wFwUwdFwUwh )(1)(

1)'()'(

1)(

ββ

ββ .

A partir de esta ecuación, puede comprobarse que para una función de utilidad de tipo CRRA como

u(w)= [ ] γγ −− 111 w)/( se cumple [ ] +∞=−∞−−

= )()U(w'Eß1

ßh(0) i

y 0=Θ )(h i . Asimismo se


- 8 -

de distribución que siguen las ofertas salariales. Esto supone que las mismas variables que

provocan modificaciones en el salario de reserva afectan a la propia probabilidad de encontrar un

empleo de forma inversa, es decir, un mayor salario de reserva reduce la probabilidad de empleo

del agente, dada la función de distribución de los salarios.

Gráfico 1.- Determinación11 gráfica del salario de reserva.

Agente “paciente” Agente “impaciente”

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

h(w)U(w)-U(s)

salario (w)

Funcion h(w)

U(w)-U(s)

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

Salario (w)

h(w)U(w)-U(s)

Funcion h(w)U(w)-U(s)

Nota al gráfico: El grado de impaciencia se vincula con la cuantía del factor de descuento subjetivo aplicado por el agente, de modo que a mayor impaciencia mayor factor de descuento. El gráfico de la derecha se ha construido con un factor de descuento β=0.99 (r = 1,01%). En el gráfico de la derecha se ha supuesto β=0.9091 (r=10%).

3.2.- Programa de Orientación, costes de participación y probabilidad de empleo.

Si el agente se encuentra en situación de desempleo puede optar por acudir al programa de

orientación ofertado por los servicios públicos de empleo, con un coste dado por c que más que

un coste explícito, dado que dichos servicios suelen ser gratuitos, ha de entenderse como el coste

en tiempo y de oportunidad de acudir a los servicios públicos de empleo a tramitar su solicitud y

obtener la información y orientaciones que le posibiliten lograr un empleo, en línea similar a la

supuesta por Greenberg (1997).

Como hipótesis de partida asumiremos que e l participar en el programa de orientación permite al

participante acceder a ofertas de “mejor calidad”, entendiendo como tal, el que la probabilidad de

comprueba que en el rango de salarios dicha función es decreciente (aplicando la regla de Leibniz de diferenciación

en integrales), [ ] 0)F(w'1)(wU'ß1

ß)(wh' iii <−

−−=


- 9 -

acceder a ofertas salariales elevadas sea mayor bajo el programa de orientación. Esto no implica

el que las ofertas salariales a las que puede acceder un participante puedan superar la cota

“objetiva”, Θi, es decir, no podrá acceder a salarios superiores a los que accedería un individuo de

las mismas características que no participase en dicho programa.

Expresado de un modo alternativo, la participación en e l programa supone que la distribución

que siguen las ofertas salariales al participar, que llamaremos )(1 wFi , presenta dominancia

estocástica12 de primer orden sobre la función de distribución que siguen las ofertas salariales

cuando no se participa en el programa de orientación, que denotaremos como )(0 wFi .

Esta hipótesis se justifica en la propia naturaleza y descripción de este tipo de acciones, un

punto de vista también recogido por Heckman et al. (1999), quienes señalan que el propósito de

estas actuaciones es facilitar el casamiento de ofertas y demandas laborales reduciendo el tiempo

de desempleo y mejorando la calidad de las ofertas casadas.

A partir de la [Ec. 3] es evidente que las características de la distribución de probabilidad seguida

por los salarios afectan al salario de reserva y por tanto a las decisiones de rechazo o aceptación

de una oferta de empleo. A la hora de analizar dicho efecto, comenzaremos por estudiar cómo

afecta la participación a la ecuación 4. Utilizando el superíndice 1 para reflejar la participación

en el programa y el superíndice 0 para indicar la no participación, tendremos,

“no participante”, [ ] [ ]∫ −−

−−

=i

i

T

wi

0ii

0ii

0 )(wF1)U(wß1

ß)(w'dF)U(w'

ß1ß

)(wh

“participante, [ ] [ ]∫Θ

−−

−−

=i

iwiiiii wFwUwdFwUwh )(1)(

1)'()'(

1)( 111

ββ

ββ

11 Se ha supuesto que el salario sigue una distribución uniforme de límites (0,24). El subsidio que percibiría el

trabajador en caso de no aceptar es igual a 4. Se ha supuesto una función de utilidad CRRA [ ] γγ −− 111 w)/(

con γ=3. 12 Una función de distribución F(x) domina estocásticamente en primer orden a G(x) si se cumple F(x)≤ G(x) para todo x, o alternativamente [1-F(x)]≥ [1-G(x)]. La dominancia estocástica de segundo grado supone,

[ ]∫∞−

≥−x

0dtF(t)G(t) para todo x. En ambos casos, al menos una estricta desigualdad debe producirse para

algún x.


- 10 -

Definiendo la función D(wi) cómo la diferencia entre ambas, )(wh)(wh)D(w i0

i1

i −= , se puede

comprobar que, dado que las preferencias de los agentes se han representado mediante una

función de utilidad CRRA, se cumple D(w)≥0, con 0 < w ≤ Θi, por lo tanto, )()( 01ii whwh ≥ para

todo wi ubicado en el rango Θi ≥wi>0. En términos gráficos, )(1iwh queda por encima de

)(0iwh , lo que supone que la intersección con U(wi)-U(s) se produce para un salario (de reserva)

mayor, tal y como puede observarse en el gráfico 2 (parte izquierda).

Gráfico 2.- Salario de reserva para distintos tipos de Funciones de distribución de los

salarios.

2 4 6 8 10 12 14 16 18-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

h1(w)h2(w)U(w)-U(s)

2 4 6 8 10 12 14 16 180

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Uniforme (0,20)Chi2(3) truncada en 20

Nota: la gráfica de la izquierda representa las funciones de distribución utilizadas en la construcción de las funciones h(w). La función h2(w) se ha construido asumiendo que los salarios siguen una distribución uniforme (0,20) mientras que h1(w) se ha construido suponiendo que los salarios se distribuyen como una chi cuadrado con 3 grados de libertad truncada en 20.

Si denominamos a [ ])(1 000| ii wFp −= cómo la probabilidad de encontrar empleo no

participando, [ ])(1 111| ii wFp −= , será la probabilidad de encontrar empleo participando en el

programa de orientación. Como se ha demostrado el resultado de la participa ción en el programa

de orientación, por lo tanto, es un aumento en el salario de reserva del agente, lo cual puede

resultar finalmente en un incremento de la probabilidad de encontrar empleo, es decir, que pi|1>

pi|0, lo cual justificaría el papel de los programas de orientación como un medio de elevar la

probabilidad de encontrar un empleo.


- 11 -

Obviamente, si participar en los programas de orientación careciera de coste y simultáneamente

incrementase la probabilidad de encontrar empleo, sería óptimo para todos los agentes participar

en el programa, lo cual queda descartado por los supuestos establecidos previamente relativos a

la existencia de costes de oportunidad tanto de participar en el programa, principalmente

relacionados con el tiempo invertido en acudi r a los Servicios de Empleo y en la realización de la

acción, como de aceptar un empleo, es decir, el valor del ocio, el subsidio que dejaría de

percibirse o el valor de la producción o servicios realizados en el hogar que dejarían de realizarse.

La existencia de tales costes supone que un incremento en la probabilidad de encontrar empleo

no es condición suficiente para la participación, ya que para que se produzca ésta el agente

“exigirá” un incremento de probabilidad de encontrar empleo que puede no corresponderse con el

que se deduciría de la distribución de salarios dado el salario de reserva.

Para comprobarlo basta considerar un sencillo ejemplo en el que un agente adverso al riesgo se

encuentra en desempleo percibiendo un subsidio igual a s y está en situación de búsqueda de

empleo. El agente puede participar en el programa de búsqueda de empleo con un coste c lo cual

le permitiría incrementar la probabilidad de encontrar un empleo. Asumiremos que encontrar

empleo supone acceder a una única oferta salarial dada por w, que por simplicidad asumiremos

igual al salario de reserva que establecería un participante en el programa de orientación. La

probabilidad de que el agente reciba dicha oferta viene dada por pi|0 si el agente no participa y

por pi|1 si el agente participa (pi|1> pi|0).

La riqueza esperada del agente vendrá dada por las siguientes expresiones (x es la decisión de

participar, 1 si participa, 0 en caso contrario):

“No participante”, ( )[ ] 0|io|i U(w)p)pU(s)(10xWUE +−== .

“Participante”, ( )[ ] 1111 |i|i p)cw(U)p)(cs(UxWUE −+−−== .

El agente realizará el programa si:

( )[ ] ( )[ ] ;xWUExWUE 001 ≥=−=

Operando en dicha expresión se concluye que el agente participa cuando


- 12 -

( ) [ ] [ ][ ])cs(U)cw(U

)p)(cs(Up)cw(U)p)(s(Up)w(Upp |i|i|i|i

|i|i −−−−−+−−−+

≥− 000001

11

O alternativamente

[ ][ ])cs(U)cw(U

)cs(U)p)(s(Up)w(Up |i|i

|i −−−−−−+

≥ 001

1;

Es decir, cuando la probabilidad de encontrar un empleo al participar supera al cociente entre la

pérdida de bienestar relativa entre no participar y participar sin encontrar un empleo,

[ ] )cs(U)p)(s(Up)w(U |i|i −−−+ 00 1 y el incremento de utilidad que percibiría al encontrar un

empleo tras participar en el programa, [ ])cs(U)cw(U −−− .

Como se comprueba en el gráfico 3 la interacción entre coste de oportunidad y probabilidad

inicial de encontrar un empleo, pi|0., determina que la prima de probabilidad (pi|1- pi|0) exigida

por el agente para participar es decreciente respecto a pi|0, cuando el coste de oportunidad es

muy alto, y creciente cuando el coste de oportunidad sea bajo. En otras palabras, si el coste de

oportunidad es alto, los agentes desempleados con menor probabilidad de encontrar un empleo

participarían si se les garantizase una prima de probabilidad suficientemente alta, la cual es más

elevada en este colectivo que en el caso de los desempleados con mayor probabilidad de

encontrar empleo.

Gráfico 3.-Coste de oportunidad vs. Probabilidad de encontrar empleo no participación.

00.5

11.5

0

0.5

10

0.1

0.2

0.3

0.4

coste de oportunidad

Pi|0

Prima Probabilidad de empleo para asegurar la participacion vs coste de oportunidad

0 0.5 1 1.50

0.5

1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

coste de oportunidad

Prima Probabilidad de empleo para asegurar la participacion vs coste de oportunidad

Nota al gráfico: para la simulación se ha considerado una función de utilidad [ ] γγ −− 111 w)/( con γ=4, un salario w=10, un subsidio s=6 y costes de oportunidad espaciados linealmente entre 0 y 1.5. La probabilidad de encontrar empleo sin participar se hace variar entre 0 y 1.


- 13 -

La influencia de los costes de oportunidad en la decisión de participación en Programas de

Orientación se refleja en la posibilidad de que un agente pueda rechazar participar a pesar de

que ello podría elevar su “empleabilidad”, bastando para ello el que su coste de oportunidad sea

suficientemente elevado.

En el marco del modelo planteado, la decisión de participar o no se plantearía en términos de la

función valor presentada en la ecuación [1]. Bajo los mismos supuestos establecidos

previamente, un agente en desempleo que no participa en el programa de orientación se

encuentra en proceso de búsqueda de empleo en el cual trata de maximizar:

+−

= ∫Θi

ii

)w(dF)w(V)s(U,)w(U

max)w(V iii

wrechazar,waceptari

0

000

1β

β;

Este agente puede optar por acudir al programa de orientación ofertado por los servicios públicos

de empleo, con un coste dado por c. La participación en el programa supone que el agente

“mejore” las características de las ofertas que recibe, lo cual se plasma en la dominancia

estocástica de primer orden de la función de distribución de salarios al participar, )(1 wFi , sobre

la función de distribución que siguen las ofertas salariales cuando no se participa en el programa

de orientación, denotada cómo )(0 wFi . En dicho caso, el proceso de búsqueda equivale a la

maximización de:

+−−

−= ∫

Θ i

ii

)w(dF)w(V)cs(U,)cw(U

max)w(V iii

wrechazar,waceptari

0

111

1β

β;

La participación en el programa se producirá cuando )w(V)w(V ii01 ≥ . En el gráfico 4 se

representa gráficamente la solución a la ecuación de Bellman en ambos casos (participar vs. no

participar), analizándose dos situaciones alternativas. En una de ellas (gráfico izquierdo) se

supone que no existen costes de participación, comprobándose que resultaría óptimo para el

agente participar en el programa, dado que la función valor queda . El segundo caso considerado

asume la existencia de costes de participación, lo cual “desplaza” hacia abajo la función valor en

el caso de participación, determinando en este caso concreto (en el pie de gráfico se indican los

valores utilizados para el cálculo de la solución numérica) que resulta preferible la no

participación.


- 14 -

En definitiva, el modelo analizado pone de manifiesto la necesidad de considerar todos los costes

en sentido amplio existentes en el proceso de búsqueda de empleo, tanto los de participación en

programas enmarcados en políticas activas de empleo como los costes de oportunidad de aceptar

un empleo, entre los que se incluiría las prestaciones por desempleo. La participación o no en los

programas de orientación es una decisión basada en la consideración del valor que puede otorgar

el agente a las “mejores” ofertas y del coste de oportunidad en el que incurre al participar, el cual

no sólo engloba el coste directo de participar sino también el subsidio percibido por el agente.

Los posibles resultados al considerar ambos factores pueden englobar casos, como el reflejado en

el gráfico 4, en el cual la participación resulta óptima cuando el coste de oportunidad es elevado

y deje de serlo con un coste de oportunidad más reducido.

Gráfico 4.- Optimalidad13 de las decisiones de participación. a) sin costes de participación b) con costes de participación

6 8 10 12 14 16 18-0.1

-0.09

-0.08

-0.07

-0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01V(w) no participanteV(w) participante

wr np

wr p 6 8 10 12 14 16 18-0.08

-0.07

-0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

Salarios (w)

V(w) no participante

V(w) participante

wr pwr nop

13 La solución mostrada se ha computado mediante métodos numéricos, en concreto se ha utilizado el método de iteración en la función valor, partiendo de una muestra aleatoria de salarios (4000 puntos) que se distribuyen conforme al criterio detallado a pie de gráfico. En dicho pie de gráfico también se detallan los supuestos sobre los que se basa la solución numérica. Detalles sobre el cálculo de la solución pueden encontrarse en Judd (1998) o Ljungqvist y Sargent (2004), entre otros.


- 15 -

c) Distribución de salarios.

2 4 6 8 10 12 14 16 180

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

salarios

F(w) no participarF'(w) participar

Nota: La no participación supone que los salarios siguen una distribución uniforme (0,20) mientras para la participación se supone una chi cuadrado con 15 grados de libertad truncada en 20. La

función de utilidad empleada es [ ] γγ −− 111 w)/( con γ=3. El subsidio se ha fijado en s=6 (debajo de la media de la distribución de salarios) con un coste de participación igual a 0.5 ó igual a cero en el primer caso. El salario de reserva al participar es igual 12,76 (prob. de aceptar un empleo igual a 0,5421) cuando no existen costes e igual a 12,6 (prob. de empleo igual a 0,5570) cuando el coste es igual a 0.5. El salario de reserva al no participar es 12,13 (prob. de empleo 0,3935). La tasa de descuento subjetiva es 5%.

Gráfico 5.-Participación, costes y subsidios.

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20-0.28

-0.26

-0.24

-0.22

-0.2

-0.18

-0.16

-0.14

V(w) np s=4V(w) sp s=4V(w) np s=8V(w) sp s=8

Nota:La no participación supone que los salarios siguen una distribución chi cuadrado con 13 grados de libertad (g.d.l.) y con 15 g.d.l. en caso de participación, en ambos casos truncadas en 20. La

función de utilidad empleada es [ ] γγ −− 111 w)/( con γ=3. El subsidio se hace variar entre 4 y 6, el coste de participación igual a 0.443 ó igual a cero si no se participa. Tasa de descuento subjetiva 5%.


- 16 -

3.3.- Estimación del efecto en la probabilidad de empleo derivada de la participación en

el Programa de Orientación, costes de participación.

Como se detalla en la introducción el objetivo perseguido en este trabajo es evaluar el impacto

generado sobre la inserción en el mercado de trabajo y la empleabilidad de aquellas personas

desempleadas que han participado en España en el Programa de Orientación Profesional para el

Empleo y Asesoramiento para el Autoempleo (OPE-AA). La inserción o empleabilidad la

asociaremos a una variable de tipo binario que recoge si un individuo ha sido contratado al

menos una vez en los seis meses posteriores a la participación en el programa.

Conforme a l modelo detallado previamente, la inserción o probabilidad de empleo del agente que

no participa en el programa, dadas las características del agente, dependerá de si las ofertas que

ha recibido han superado o no su salario de reserva, es decir, [ ] 01 ii wwInserción ≥→= . Por lo

tanto, la probabilidad de haber sido contratado equivaldría a la probabilidad de que el individuo

haya recibido una oferta que supere su salario de reserva, o en otros términos,

[ ] [ ]=≥== 01 ii wwobPrInserciónPr [ ])w(Fp i|i00

0 1−= .

En el caso de participar, la probabilidad de que el agente se encuentre empleado vendrá dada

por, [ ])(1 111| ii wFp −= , siendo

0iw y

1iw el salario de reserva al no participar y participar

respectivamente.

De los supuestos establecidos previamente, supondremos que los salarios u ofertas a las que

pueden acceder cada individuo, y que determinan en parte su salario de reserva, quedan

determinados por el tipo al que pertenece cada individuo, tipo que queda definido por un

conjunto de características observables como la edad14, sexo, estudios15 y lugar de residencia16.

14 Agruparemos la edad en cinco grupos de edad, menores de 25, de 25 a 34 años, de 35 a 44 años, de 45 a 54 años y mayores de 55 años. El nombre de la variable así construida es EDAD5. 15 El nivel formativo de los individuos se agrupa en 4 grupos: Descualificados (sin estudios, educación primaria o certificado de escolaridad), Formación Básica (EGB, FP 1), Formación Intermedia (FP, BUP y otras titulaciones de grado medio), Formación Superior (Formación Universitaria y Formación de Grado Superior). Esta variable se denominará NIVFOR4 16 Comunidad Autónoma en la que reside el individuo en el momento de la acción. La variable se denotará por CCAA.


- 17 -

Como variables que aproximan el efecto de l resto de variables que afectan al salario de reserva

emplearemos por un lado una variable de agrupación elaborada a partir de la edad de los

individuos y del tiempo que figuran inscritos como demandantes de empleo17 y por otra una

variable indicativa de si el individuo se encuentra percibiendo una prestación o subsidio de

desempleo, ha agotado la prestación/subsidio, o carece de ella por no cumplir los requisitos para

percibirla18.

Como se ha puesto de manifiesto, la decisión de participar en el programa de orientación afecta

al igual que el resto de variables indicadas al salario de reserva. Dicha decisión surge de la

consideración de la mejora en la calidad de las ofertas frente al coste de participar (explícitos y de

oportunidad). Dado que no disponemos de una variable adecuada para valorar ni los costes ni la

mejora e n la calidad de las ofertas recibidas por los participantes, y teniendo en cuenta asimismo

que la decisión de participación no es óptima, dada una mejora en la calidad de las ofertas, para

todo nivel de costes, hemos optado por separar los colectivos de pa rticipantes y no participantes,

eludiendo la modelización explícita de dicha decisión.

El modelo a estimar, de tipo LOGIT, nos permitirá evaluar la probabilidad de que individuos de

determinadas características encuentren un empleo, diferenciando a aquellos que han

participado en el programa de Orientación, de aquellos que por el contrario no lo hace. En

concreto el modelo LOGIT que estimamos responde a la especificación,

“No participante”

ii

iiiiiii

MAC_TP

DENOSCCAANIVFOREDADSexo)wwPr(

εβ

ββββββ

++

++++++=>

2

45

6

5432100

“Participante”

ii

iiiiiii

MAC_TP

DENOSCCAANIVFOREDADSexo)wwPr(1

61

51

41

31

21

11

011

2

45

εβ

ββββββ

++

++++++=>

17 Es una variable cualitativa denominada DENOS que tiene 3 posibles valores, menores de 25 años y menos de 6 meses como demandante inscrito en el INEM, mayores de 25 y menos de 12 meses como demandante, y resto (incluye mayores de 25 años y más de 12 meses como demandante y menores de 25 con mas de 6 meses como demandante). Cada nivel de la variable representa a colectivos con características diferentes que a priori permiten asignarles, al combinarla con otras variables como la edad, distintos costes de oportunidad de aceptar un empleo y de participar en un programa de orientación. 18 Dicha variable se denotará por TP_MAC2.


- 18 -

Dado que las variables son cualitativas discretas, se construyen tantas ficticias como niveles

exhiben las variables menos uno. La codificación empleada se resume en la tabla 3.

Los resultados de la estimación se presentan en las tablas 4 y 5 recogiéndose por separado los

correspondientes al grupo de participantes y a los no participantes.

Tabla 3.- Codificación de las variables

Variable Niveles de la variable Variable Niveles de la variable SEXO 1.- Hombre.

0.- Mujer. TP_MAC2 0.- Sin prestación / sin

subsidio. 1.- Con prestación /subsidio. 2.-Agotada prestación.

EDAD5 1.-Menor de 25 años. 2.- 25-34 años. 3.- 35 -44 años. 4.- 45-54 años. 5.- 55-65 años.

CCAA 1.- Andalucia 2.-Aragón 3.-Asturias 4.-Baleares 5.- Canarias

NIVFOR4 1.-Descualificados. 2.- Formación Básica. 3.-Formación Intermedia. 4.- Formación Superior.

6.- Cantabria 7.-Castilla -León 8.-Castilla La Mancha 9.-Cataluña

DENOS 1.- Menor de 25 años y menos de 6 meses inscrito como demandante de empleo. 2.- Mayor de 25 años y menos de 12 meses inscrito como demandante de empleo. 3.- Resto.

10.-Comunidad Valenciana 11.-Extremadura 12.-Galicia 13.-Madrid 14.-Murcia 15.-Navarra 16.-País Vasco 17.-La Rioja 18.-Ceuta y Melilla


- 19 -

Tabla 4.- Resultados estimación modelo LOGIT. Colectivo participantes programa

Orientación.

Variable

Coeficiente

Std. Error

z-Statistic

Prob.

Exp (B)

NIVFOR4=1 -0.036286 0.013161 -2.757154 0.0058 0,96436 NIVFOR4=2 -0.063501 0.011673 -5.439725 0.0000 0,93847 NIVFOR4=3 -0.088507 0.012776 -6.927387 0.0000 0,91530 EDAD5=1 2.104133 0.029392 71.58788 0.0000 8,19999 EDAD5=2 1.404240 0.025173 55.78387 0.0000 4,07243 EDAD5=3 1.090156 0.025418 42.88890 0.0000 2,97474 EDAD5=4 0.722244 0.026817 26.93223 0.0000 2,05905 SEXO=1 0.423577 0.007975 53.11336 0.0000 1,52741

TP_MAC2=1 0.204281 0.008758 23.32410 0.0000 1,22664 TP_MAC2=2 0.764284 0.014063 54.34764 0.0000 2,14746 DENOS=1 0.505993 0.016379 30.89210 0.0000 1,65863 DENOS=2 0.878188 0.011137 78.85541 0.0000 2,40654 CCAA2=1 0.440833 0.048142 9.156934 0.0000 1,55400 CCAA2=2 0.831769 0.054098 15.37513 0.0000 2,29738 CCAA2=3 0.287407 0.051110 5.623282 0.0000 1,33297 CCAA2=4 0.683882 0.077447 8.830275 0.0000 1,98156 CCAA2=5 0.572277 0.049882 11.47256 0.0000 1,77230 CCAA2=6 0.307513 0.055164 5.574560 0.0000 1,36004 CCAA2=7 0.260081 0.049485 5.255769 0.0000 1,29704 CCAA2=8 0.197797 0.049325 4.010076 0.0001 1,21872 CCAA2=9 0.498417 0.050647 9.841063 0.0000 1,64612

CCAA2=10 0.373601 0.049827 7.497988 0.0000 1,45296 CCAA2=11 0.423157 0.053215 7.951802 0.0000 1,52677 CCAA2=12 0.245313 0.049468 4.959064 0.0000 1,27802 CCAA2=13 0.550628 0.050695 10.86159 0.0000 1,73434 CCAA2=14 0.204494 0.055213 3.703726 0.0002 1,22691 CCAA2=15 1.169826 0.055193 21.19517 0.0000 3,22144 CCAA2=16 0.367867 0.050843 7.235347 0.0000 1,44465 CCAA2=17 0.431139 0.084945 5.075499 0.0000 1,53901

C -3.000604 0.055427 -54.13621 0.0000 0,04976

S.E. of regresión 0.469256 AIC criterio 1.258724 Sum squared resid 71281.24 Schwarz criterio 1.259714 Log likelihood -203719.6 Hannan-Quinn criter. 1.259009 Restr. log likelihood -219115.8 Avg. log likelihood -0.629269 LR stadístico (29 g.l) 30792.50 McFadden R-2 0.070265 Probability(LR stat) 0.000000


- 20 -

Tabla 5.- Resultados estimación modelo LOGIT. Colectivo no participantes.

Variable

Coeficiente

Std. Error

z-Statistic

Prob.

Exp (B)

NIVFOR4=1 -0.037283 0.013294 -2.804480 0.0050 0,96340 NIVFOR4=2 0.004143 0.011762 0.352216 0.7247 1,00415 NIVFOR4=3 -0.023147 0.012925 -1.790907 0.0733 0,97712 EDAD5=1 2.707229 0.030516 88.71532 0.0000 14,98769 EDAD5=2 1.721465 0.026032 66.12917 0.0000 5,59272 EDAD5=3 1.435244 0.026262 54.65074 0.0000 4,20067 EDAD5=4 0.992501 0.027629 35.92284 0.0000 2,69798 SEXO=1 0.575622 0.008187 70.31113 0.0000 1,77824

TP_MAC2=1 0.365947 0.008944 40.91566 0.0000 1,44188 TP_MAC2=2 0.596270 0.013721 43.45827 0.0000 1,81534 DENOS=1 0.802746 0.016493 48.67301 0.0000 2,23166 DENOS=2 1.429052 0.011720 121.9373 0.0000 4,17474 CCAA2=1 0.685248 0.049082 13.96126 0.0000 1,98427 CCAA2=2 0.841248 0.055250 15.22630 0.0000 2,31926 CCAA2=3 0.727050 0.052036 13.97209 0.0000 2,06897 CCAA2=4 1.134890 0.080109 14.16685 0.0000 3,11084 CCAA2=5 0.787968 0.050887 15.48472 0.0000 2,19893 CCAA2=6 0.736189 0.056164 13.10773 0.0000 2,08797 CCAA2=7 0.679747 0.050396 13.48810 0.0000 1,97338 CCAA2=8 0.754883 0.050223 15.03070 0.0000 2,12737 CCAA2=9 0.519687 0.051620 10.06750 0.0000 1,68150

CCAA2=10 0.616106 0.050806 12.12652 0.0000 1,85171 CCAA2=11 0.618337 0.054306 11.38623 0.0000 1,85584 CCAA2=12 0.339659 0.050412 6.737632 0.0000 1,40447 CCAA2=13 0.665783 0.051736 12.86892 0.0000 1,94602 CCAA2=14 0.683928 0.055984 12.21645 0.0000 1,98165 CCAA2=15 0.917426 0.056014 16.37850 0.0000 2,50285 CCAA2=16 0.813742 0.051813 15.70543 0.0000 2,25634 CCAA2=17 0.662635 0.086738 7.639539 0.0000 1,93990

C -3.922028 0.057035 -68.76575 0.0000 0,01980

S.E. of regresión 0.462062 AIC criterio 1.227080 Sum squared resid 69112.47 Schwarz criterio 1.228070 Log likelihood -198597.4 Hannan-Quinn criter. 1.227365 Restr. log likelihood -223532.5 Avg. log likelihood -0.613447 LR stadístico (29 g.l) 49870.20 McFadden R-2 0.111550 Probability(LR stat) 0.000000

La tabla 4 muestra que la estimación de la inserción de los participantes en función de sus

características personales, su lugar de residencia, el tiempo en desempleo y su situación

respecto a la percepción o no de prestación/subsidio por desempleo resulta significativa en todos

los casos. Aunque los resultados son muy similares para el colectivo de no participantes (Tabla

5) que para los participantes se observa que entre los no participantes la variable de nivel

formativo no resulta significativa cuando esta toma el nivel correspondiente a los estudios

primarios. La última columna en cada cuadro (Exp(B)) muestra la razón de ventajas, es decir, la

ventaja de haber tenido un contrato frente a no tenerlo cuando el factor toma un valor x (por

ejemplo ser hombre) frente al nivel de referencia (por ejemplo ser mujer).


- 21 -

Así, los signos muestran que19 es menos probable tener un contrato entre quienes tienen un

nivel de estudios inferior a los estudios superiores (razón de ventajas menor que 1) y más

probable cuanto mayor es la diferencia de edad respecto al colectivo de referencia (personas con

edades de 55 a 64 años), o lo que es lo mismo, la ventaja de tener un contrato es mayor entre los

más jóvenes que entre la población de más edad. Asimismo, el hecho de ser hombre mejora la

probabilidad de encontrar un empleo, siendo la ventaja de estar empleado entre los hombres 1.5

veces superior a la de las mujeres (cifra que se eleva a 1.77 entre los hombres no participantes).

El tiempo como demandantes de empleo afecta también al hecho de encontrar un empleo: los

resultados muestran que –frente a la alternativa de ser parado de larga duración- el resto de

demandantes tienen mejores opciones de inserción que alcanzan su máximo entre los

demandantes de empleo mayores de 25 años y menos de doce meses en desempleo, cuya razón

de ventajas en este caso es de 2.4 para los participantes y de 4.17 para los no participantes. Si

bien los parámetros obtenidos en ambos modelos no son estrictamente comparables, los

resultados permiten intuir lo ya señalado en anteriores evaluaciones (Herrarte y Sáez 2004) y es

que la participación en una política activa disminuye las diferencias de inserción entre los

diferentes colectivos, permitiendo así mejorar la situación de empleo de los colectivos a priori

más desfavorecidos (descualificados, mujeres, mayores, parados de larga duración).

Finalmente, el hecho de haber agotado la prestación –respecto a no percibir prestación ni

subsidio de desempleo- así como el estar percibiendo una prestación, afectan positivamente a las

probabilidades de inserción; en concreto, para los participantes que han agotado la prestación la

ventaja de estar empleado es 2.14 veces superior a la de quienes no reciben prestación y en el

caso de los no participantes dicha ventaja es de 4.17.

A partir de las estimaciones anteriores y en un primer intento de obtener un indicador de la

efectividad del programa de Orientación, en cuanto a sus efectos sobre la empleabilidad de los

individuos participantes, hemos empleado las estimaciones obtenidas del colectivo de no

participantes a fin de estimar la probabilidad de empleo que obtendría un participante,

19 En todas las variables, excepto en el tipo de prestación (TP_MAC2), la estimación se ha realizado tomando como valor de referencia el último nivel de la variable, por lo que un signo negativo significa que es menos probable tener un contrato en el nivel i de la variable x que en el valor de referencia; del mismo modo un signo positivo indica que es más probable tener un contrato en el nivel i de la variable x que en el nivel de referencia. En el caso de la variable TP_MAC2 se da la situación contraria, un signo positivo indica que es más probable en el nivel i de la variable tener un contrato que en el nivel de referencia.


- 22 -

asumiendo que no existen diferencias entre los dos colectivos en el resto de variables que

pudieran ser relevantes a la hora de encontrar empleo. Comparando este resultado con los datos

observados de inserción del colectivo de participantes y con el que se obtendría en la estimación

del modelo LOGIT en el colectivo de participantes, se corroboraría, en la línea apuntada por

Heckman et al. (1999), el reducido éxito de este tipo de programas, por no decir que es inefectivo

en términos globales. En concreto, los datos reales del colectivo de participantes muestran cómo

el 41% de los participantes encontró al menos un empleo en los seis meses posteriores a la

acción (por un 46,34% de los no participantes). Si se aplicara el modelo estimado en los no

participantes a los participantes, su tasa de empleo se elevaría al 48,7% (en los no participantes

se elevaría a 48,3%, es decir el modelo sobreestima el empleo). Aún teniendo en cuenta la sobre

estimación parece claro que los resultados obtenidos por los participantes quedan lejos de los

que lograría un no participante, lo que resultaría indicativo de la importancia de otros factores

no observados en la empleabilidad de los individuos. Esta apreciación queda corroborada al

utilizar los parámetros estimados en el LOGIT de los participantes para estimar la tasa de empleo

que resultaría en el colectivo de no participantes. Aún cuando el modelo subestima la tasa de

empleo en el propio colectivo, asignaría una tasa de empleo muy inferior a la real.

Tabla 6.-Comparativa datos reales y estimados con los modelos correspondientes a los dos

colectivos. Tasa de empleo (*)

No participantes Participantes Datos reales 46,3424% 40,9912% Datos estimados

Modelo estimado para no participantes

48,3042% 48,7085%

Modelo estimado para participantes

27,8439% 27,6537%

(*) Porcentaje que representan los individuos de cada colectivo que han tenido al menos un contrato en los seis meses posteriores a la participación respecto al total del colectivo.

No obstante, este indi cador oculta información a nivel desagregado que aporta una visión

más optimista sobre los efectos de los Programas de Orientación. Al margen de los

resultados estimados en el modelo LOGIT, resulta más informativa la tabla 7 recogida más

adelante. Como queda de manifiesto, el colectivo de participantes frente al de no

participantes registra peor empleabilidad en todos los colectivos salvo en el integrado por los

demandante de larga duración (más de 12 meses en desempleo para los mayores de 25 años


- 23 -

y más de 6 meses para los menores de 25 años). Cabe apreciar otra característica

interesante al comparar las tasas de empleo de participantes y no participantes en los

colectivos que no perciben prestación o subsidio de desempleo. Como se pone de manifiesto,

la diferencia más elevada en las tasas de inserción se produce en el colectivo que percibe

prestación por desempleo, reduciéndose significativamente cuando el individuo no percibe

prestación, especialmente cuando ha agotado la misma. Dado que en el colectivo de

participantes, el grupo de los que perciben prestación es más numeroso que en el de no

participantes (34% frente a 30,8%), es posible que la característica antes apuntada se

traslade a la tasa de empleo del conjunto, reduciéndola en el grupo de participantes.

En el marco del modelo teórico analizado, la existencia de prestación y el tiempo en

desempleo resultan indicativos de los costes de oportunidad que afronta el individuo a la

hora de valorar su participación en el programa y al fijar su salario de reserva. Si el

individuo considera que el acudir a dicho programa mejora significativamente la calidad de

las ofertas a las que opta en relación a la no participación por haber estado alejado del

mercado laboral mucho tiempo, la participación se hace más probable, si además el agente

tiene un coste de oportunidad de aceptar una oferta muy reducido, cabe esperar que su tasa

de empleo sea más elevada. Esta argumentación se pone de manifiesto al comprobar la tasa

de empleo entre participantes y no participantes por grupos de edad, exclusivamente en el

caso de individuos que han agotado su prestación20. Sólo en el caso de los menores de 25

años la tasa de empleo de los no participantes excede a la de los participantes, pero incluso

dentro de este grupo al considerar los que llevan más de seis meses en paro el resultado

sería nuevamente favorable en el caso de los participantes. La efectividad de la medida

resulta aún más precisa para el colectivo de mujeres en situación de desempleo de larga

duración, entre quienes se observa, con independencia de si reciben o no prestación por

desempleo o la han agotado, que las tasas de inserción superan a las de l grupo de no

participantes, indicando la existencia de un elevado valor añadido de este tipo de acciones

para este colectivo.

20 Agotar la prestación implica a priori un período prolongado en desempleo.


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Tabla 7.- Tasa de empleo (%). Colectivos específicos

Participante No participante

Número denos <25 años y < 6 meses paro

denos >=25 años y < 12 meses

paro

denos resto denos <25 años y < 6 meses

denos >=25 años y < 12 meses

paro

denos resto

Hombres 222.236 26.145 61.571 23.402 26.145 61.571 23.402 Sin prestación 111.769 56,6% 48,9% 34,1% 66,8% 56,2% 34,5% Con prestación 86367 66,2% 46,8% 26,9% 75,0% 61,0% 24,7%

Agota prestación 23.830 77,1% 68,2% 35,8% 83,3% 73,9% 23,0% Mujeres 425.244 40.519 108.325 63.778 40.519 108.325 63.778

Sin prestación 267.613 48,1% 36,2% 24,9% 56,4% 41,3% 22,6% Con prestación 122.971 61,3% 40,1% 22,3% 67,0% 50,1% 21,4%

Agota prestación 34.660 71,2% 58,3% 22,9% 75,9% 60,8% 14,6%

Tabla 8.- Colectivos específicos. Número de individuos.

Participante No participante

Número denos <25 años y < 6

meses paro denos >=25 años y <

12 meses paro denos resto denos <25 años y < 6

meses denos >=25 años y <

12 meses paro denos resto

Hombres 26.145 61.571 23.402 26.145 61.571 23.402 Sin prestación 18.987 24.553 11.918 19.176 24.860 12.275 Con prestación 5.426 29.490 9.613 5.349 27.819 8.940

Agota prestación 1.732 7.528 1.871 1.620 8.892 2.187 Mujeres 40.519 108.325 63.778 40.519 108.325 63.778

Sin prestación 32.333 59.160 39.748 32.463 61.556 42.353 Con prestación 6.487 40.338 18.703 6.397 37.343 13.703

Agota prestación 1.699 8.827 5.327 1.659 9.426 7.722


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4.-Conclusiones

El objetivo perseguido en este trabajo es evaluar el impacto generado sobre la inserción en el

mercado de trabajo y la empleabilidad de aquellas personas desempleadas que han participado

en España en el Programa de Orientación Profesional para el Empleo y Asesoramiento para el

Autoempleo (OPE-AA) asociado al Plan Nacional de Empleo (PNAE) durante el periodo Abril

2001-Marzo de 2002, dentro del conjunto de políticas activas del mercado de trabajo.

Los resultados apuntan en direcciones opuestas. Considerado en términos globales, la tasa de

empleo lograda por los participantes en el Programa de Orientación es inferior a la de los no

participantes. Al analizar las tasas de empleo de colectivos específicos, se pone de manifiesto la

conclusión contraria, en concreto, las tasas de empleo de los participantes que han agotado su

prestación y que llevan más tiempo en desempleo se observan diferenciales positivos respecto al

grupo de no participantes. Ambos factores actuarían por una parte reduciendo el coste de

oportunidad de aceptar un puesto de trabajo y por otra aumentando el incentivo a participar en

programas de orientación que mejoren la calidad y la información de las ofertas a las que

pueden acceder tras pasar períodos prolongados alejados del mercado laboral.


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Ainhoa Herrarte Sánchez 1€¦ · Asesoramiento de proyectos empresariales (APE) que consiste en acciones personalizadas dirigidas a aquellas personas que tienen una idea de negocio