Les persones joves afronten un risc més elevat d’atur que els treballadors de més edat, tenen més probabilitats de transitar entre situacions de desocupació, formació i ocupació, i tenen taxes més altes de temporalitat i precarietat laboral (Quintini et al., 2007). Les recessions econòmiques afecten molt més la situació laboral de les persones joves (Caliendo i Schmidl, 2016), ja que els costos d’inversió són més elevats i els costos d’acomiadament són més baixos, i fan que l’ocupació dels joves sigui més sensible a les fluctuacions de la demanda laboral.
A Catalunya, com es pot observar a la figura 1, tant en la crisi econòmica del 2008 com en la crisi provocada per la COVID-19 al 2019, la taxa d’atur de les persones joves va augmentar considerablement més que la de les persones adultes. Això és especialment problemàtic, ja que l’evidència mostra que períodes de desocupació al començament de la carrera laboral de les persones tenen efectes negatius al llarg de la vida laboral en termes de salaris més baixos (Gregg i Tominey, 2005; Kahn, 2010), menys vinculació al mercat de treball (Gregg, 2001), més propensió a involucrar-se en activitats delictives (Bell et al., 2018; Fougère et al., 2009) i menys salut i benestar (Daly i Delaney, 2013; von Wachter, 2020).
Figura 1. Evolució de la taxa d’atur per grup d’edat a Catalunya
Font. Elaboració pròpia amb dades de l’Enquesta de Població Activa (EPA).
Per tal de combatre l’atur juvenil, els governs en molts països arreu del món implementen polítiques actives d’ocupació (PAO), consistents en programes de formació, ajuda en la cerca de feina o subsidis per a l’ocupació o la contractació en el sector públic (Card et al., 2018). Una de les mesures més implementades per fer front a l’impacte de la COVID-19 han estat els ajuts directes a les empreses per a la contractació de persones joves en situació d’atur: 23 països de l’OCDE han posat en pràctica una mesura d’aquest estil en algun moment de la crisi econòmica derivada de la COVID-19 (OCDE, 2021).
Per tal de millorar la situació laboral de les persones joves a Catalunya, el SOC va implementar a finals de l’any 2021 un programa de subvencions dotat amb 125 milions d’euros. El programa proporcionava un ajut mensual de 1.473,1 euros a les empreses que contractessin durant un any una persona d’entre 16 i 29 anys inscrita com a demandant d’ocupació. A curt termini, aquests ajuts pretenen incentivar la contractació de persones joves amb baixa ocupabilitat a través d’una reducció dels costos laborals derivats de la seva contractació. A mitjà i llarg termini, l’experiència laboral adquirida pel jove hauria d’incrementar el seu capital humà i la seva ocupabilitat, i facilitar la seva inserció laboral un cop acabat el contracte subvencionat.
Tot i l’àmplia implementació de programes d’ajuts a la contractació de persones joves en molts països, l’evidència sobre l’impacte d’aquestes mesures en la inserció laboral no és concloent. La raó principal rau en què característiques del seu disseny i implementació (criteris d’elegibilitat de persones i empreses, quantia i durada de la subvenció, condicionalitats per a les empreses i recursos suficients per gestionar la càrrega administrativa, entre d’altres) condicionen en gran mesura els seus efectes, de manera que cal generar evidència sobre si les mesures implementades en contextos específics són realment efectives (Albanese et al., 2024; Caliendo i Schmidl, 2016).
Per respondre a aquesta necessitat, Ivàlua ha realitzat una avaluació de l’impacte i de la implementació dels ajuts del SOC a la contractació de persones joves en situació d’atur. Per una banda, l’avaluació de l’impacte ha estimat l’efecte dels ajuts en la inserció laboral dels participants utilitzant mètodes d’estimació quasiexperimentals (dobles diferències combinades amb matching o emparellament). Per altra banda, l’avaluació de la implementació, mitjançant l’exploració de dades administratives del programa i enquestes i entrevistes realitzades a participants i persones encarregades del disseny i la implementació del programa, ha analitzat si la intervenció s’ha desplegat tal com estava previst i quins aspectes n’han condicionat els impactes.
Els resultats mostren que el programa va millorar l’ocupació de les persones joves participants. La figura 2 mostra l’evolució de la probabilitat de tenir un contracte laboral per al grup de joves participants i per a un grup de control format per joves elegibles amb característiques semblants als joves participants però que no van participar en el programa. S’observa com, a partir de l’inici del període de sol·licituds de les empreses al programa, tots els joves del grup de participants comencen a treballar gràcies al contracte subvencionat. A partir d’aquest punt, la probabilitat de treballar dels joves participants es va reduint a mesura que s’acaba el contracte subvencionat d’un any de duració, mentre que la probabilitat de treballar del grup de control segueix una evolució semblant a la que existia abans del programa.
Figura 2. Evolució de la contractació aliena per al grup de joves participants i el grup de control emparellat, 2017-2024
Nota. La figura mostra, per a cada mes, el percentatge de persones joves que han tingut un contracte vigent almenys un dia en aquell mes. Font. Elaboració pròpia amb dades de Contrat@.
Els resultats de l’estimació del model de diferència en diferències aplicat a partir del grup de joves participants i el grup de control es mostren en la figura 3 i en la taula 1. El grup de participants presenta una probabilitat 15 punts percentuals més alta de tenir un contracte laboral al 6è mes després de la finalització de la subvenció, efecte que es manté constant fins al 14è mes, l’últim observat. Durant tot el període posterior al contracte subvencionat, el grup de participants ha acumulat 2,4 mesos més d’experiència laboral que el grup de control.
Figura 3. Efectes en el temps de les subvencions en la contractació aliena
Nota. El gràfic mostra l’efecte estimat de les subvencions en cada un dels mesos resultant de l’aplicació del mètode de matching combinat amb el mètode de diferència en diferències. El període base és el mes anterior a l’inici del període de sol·licituds, l’octubre de 2021. L’àrea ombrejada mostra els intervals de confiança de les estimacions al 95 % de significació estadística.
Taula 1. Efecte de les subvencions en la contractació aliena
Nota. La primera i la segona columnes mostren l’efecte en la probabilitat de tenir un contracte laboral l’octubre de 2023 i el juny de 2024, respectivament, utilitzant el mètode de diferència en diferències, en què el període de referència és el mes anterior a l’inici del període de sol·licituds, l’octubre de 2021. Es mostra el canvi percentual que aquests efectes impliquen respecte a la mitjana del grup de tractament de la probabilitat de tenir un contracte el mes anterior al període de sol·licituds. La tercera columna mostra l’efecte en el nombre de mesos en un contracte laboral durant els catorze mesos posteriors a la finalització del període de contractació subvencionada.
Nivell de significació estadística: * = 10 %, ** = 5 %, *** = 1 %
La figura 4 i la taula 2 mostren els resultats de l’estimació del model en funció del tipus de contracte (indefinit, temporal o fix discontinu). Els resultats mostren que el guany en l’ocupació es deu principalment a un augment en la probabilitat de tenir un contracte indefinit, fet que mostra que el programa no només és efectiu a millorar l’ocupació sinó també la seva qualitat. Per posar els resultat en perspectiva, segons dades de l’Enquesta de població activa (EPA), el quart trimestre del 2021, la diferència entre la taxa d’ocupació entre la població catalana amb com a màxim la segona etapa d’educació secundària superada i la població amb educació superior era de 18,3 punts percentuals, xifra que mostra la rellevància de la magnitud de l’efecte del programa de subvencions en el context català.
Figura 4. Efectes en el temps de les subvencions en la contractació segons tipus de contracte
Taula 2. Efecte de les subvencions en la contractació segons tipus de contracte
Nota. La taula mostra l’efecte en la probabilitat de tenir cada tipus de contracte laboral a juny de 2024, utilitzant el mètode de diferència en diferències combinat amb matching, en què el període de referència és el mes anterior a l’inici del període de sol·licituds, l’octubre de 2021. Es mostra el canvi percentual que aquests efectes impliquen respecte a la mitjana del grup de tractament de la probabilitat de tenir cada tipus de contracte el mes anterior al període de sol·licituds.
Nivell de significació estadística: * = 10 %, ** = 5 %, *** = 1 %
Finalment, l’avaluació de la implementació ha trobat que l’àmplia difusió realitzada, l’elevada quantia de la subvenció i el suport administratiu proporcionat pel SOC a les empreses han sigut elements que han contribuït a l’efectivitat del programa. Per altra banda, criteris d’elegibilitat dels joves i les empreses massa generals, una manca de mesures de suport per facilitar la integració dels joves en el lloc de treball i recursos humans insuficients per gestionar el procés administratiu són elements que es podrien millorar en futures convocatòries per tal d’aconseguir una major efectivitat de les ajudes.
La imatge de capçalera ha estat generada amb IA.
