PROIECTmmuncii.ro/j33/images/Documente/ProiectePrograme_/Eval_Ef_Mas_… · realizat și o analiză...

Planul sectorial de CD al Ministerului Muncii, Familiei, Protecției Sociale și Persoanelor Vârstnice Proiectul: ”Evaluarea efectelor măsurilor active asupra reducerii şomajului şi creşterii ocupării”

1

PROIECT:

EVALUAREA EFECTELOR MĂSURILOR ACTIVE ASUPRA REDUCERII ȘOMAJULUI ȘI CREȘTERII OCUPĂRII

BUCURESTI 2015


2

Proiectul a foste realizat în cadrul unui consorțiu format din: Institutul Național de Cercetare Științifică în domeniul Muncii și Protecției Sociale – coordonator de proiect Institutul de Prognoză Economică al Academiei Române Centrul de Sociologie Urbană și Regională CURS SRL


3

Cuprins SUMAR EXECUTIV ......................................................................................... 7

EXECUTIVE SUMMARY ................................................................................ 10

CAPITOLUL 1. METODOLOGIA DE EVALUARE A IMPACTULUI EX-POST AL

MĂSURILOR ACTIVE ASUPRA OCUPĂRII ȘI ȘOMAJULUI .............................. 15

1.1. Selectarea metodelor utilizate în funcție de măsurile active aplicate

în România în perioada ianuarie 2010- decembrie 2013 ....................... 15

1.2. Metodologia microeconometrică .................................................... 18

1.3. Metodologia macroeconometrică .................................................. 25

1.4. Dinamica numărului de beneficiari și a măsurilor active ................ 33

CAPITOLUL 2. EVALUAREA IMPACTULUI EX-POST AL MĂSURILOR ACTIVE LA

NIVEL MICROECONOMETRIC ...................................................................... 37

2.1 Datele culese .................................................................................... 37

2.2 Măsura ”Formare profesională” ...................................................... 37

a. Impactul măsurii asupra ocupării la momentul actual ............ 38

2.3 Măsura ”Stimularea mobilităţii forţei de muncă” ............................ 39

a. Impactul asupra statutului ocupațional în prezent .................. 39

b. Impactul asupra statutului ocupațional la momentul aplicării

măsurii .............................................................................................. 40

c. Impactul asupra duratei șomajului .......................................... 41

2.4 Măsura de ”Completare a veniturilor salariale ale angajaților (pentru

angajarea înaintea expirării perioadei de șomaj” .................................. 42

a. Impactul asupra statutului ocupațional în prezent .................. 42

b. Impactul asupra statutului ocupațional la momentul aplicării

măsurii .............................................................................................. 43

c. Impactul măsurii asupra șomajului ......................................... 44

2.5. Măsura ”Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă

persoane peste 45 ani” .......................................................................... 44

o) Impactul asupra statutului ocupațional la momentul anchetei

45

b. Impactul asupra statutului ocupațional la finalizarea măsurii 46

c. Impactul asupra duratei șomajului (de lungă durată) la

momentul anchetei ........................................................................... 46


4

2.6. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă persoane

care mai au 3 ani până la îndeplinirea condițiilor pentru a solicita pensie

anticipată sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă dacă nu

îndeplinesc condițiile de a solicita pensia anticipată parțială” .............. 46

a. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la

momentul anchetei ........................................................................... 47

b. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la

momentul finalizării măsurii (inclusiv a perioadei de menținere a

ocupării stipulată legal)..................................................................... 48

2.7. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă

absolvenți ai unor instituții de învățământ” .......................................... 48

a. Cuantificarea impactului la momentul anchetei (2014) .......... 49

b. Estimarea impactului asupra statutului ocupațional la

momentul finalizării măsurii (inclusiv a perioadei obligatorii de

menținere în ocupare a absolventului) .............................................. 50

c. Cuantificarea impactului asupra duratei șomajului ................. 50

2.8. Măsura ”Prima de încadrare pentru absolvenţii unei instituţii de

învăţământ” ........................................................................................... 50

a. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la

momentul anchetei (2014) ................................................................ 51

b. Calculul impactului asupra statutului ocupațional la momentul

finalizării măsurii ............................................................................... 51

c. Calculul impactului asupra duratei șomajului.......................... 51

2.9. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă persoane

cu handicap” .......................................................................................... 52

a. Impactul calculat al măsurii ”Subvenții la angajatorii care

încadrează în muncă persoane cu handicap” .................................... 52

2.10. Măsura ”Consultanţă şi asistenţă pentru începerea unei activităţi

independente sau pentru iniţierea unei afaceri” ................................... 53

a. Impactul calculat ..................................................................... 53

2.11. Măsura ”Subvenţii pentru angajatorii care încadrează şomeri, unici

întreţinători ai unei familii monoparentale” .......................................... 53


5

a. Impactul calculat al măsurii..................................................... 54

2.12. Măsura ”Subvenționarea angajatorilor care încadrează în muncă

tineri cu risc de marginalizare socială ” .................................................. 54

a. Impactul calculat al măsurii..................................................... 54

CAPITOLUL 3 EVALUAREA IMPACTULUI EX-POST AL MĂSURILOR ACTIVE

ASUPRA OCUPĂRII LA NIVEL MACROECONOMIC ....................................... 55

3.1 Impactul plăţilor pentru stimularea șomerilor care se angajează

înainte de expirarea perioadei de șomaj asupra şomajului şi asupra

ocupării .................................................................................................. 57

3.2 Impactul plăţilor pentru stimularea mobilității forței de muncă

asupra şomajului şi asupra ocupării ....................................................... 57

3.3. Impactul plăţilor pentru absolvenţi, a cheltuielilor pentru protecția

socială a șomerilor şi a cheltuielilor pentru formarea profesională

asupra şomajului şi asupra ocupării ....................................................... 57

3.4. Analiza impactului măsurilor active asupra dinamicii sectoarelor

economice.............................................................................................. 58

Ocuparea din construcţii se caracterizează prin: .............................. 60

CAPITOLUL 4 COMPARAȚII ÎNTRE REZULTATELE MODELULUI

MICROECONOMETRIC ȘI CEL MACROECONOMETRIC ................................ 62

CAPITOLUL 5 ANALIZA FACTORIALĂ CU PRIVIRE LA MĂSURILE ACTIVE DE

SUCCES ........................................................................................................ 64

5.1 Măsura ”formare profesională” ....................................................... 64

5.2. Măsura activă” Stimularea mobilității forței de muncă” ................. 65

5.3. Măsura activă ”Completarea veniturilor salariale” ......................... 66

5.4. Măsura activă ”Subvenţionarea locurilor de muncă pentru

persoanele de peste 45 ani„ .................................................................. 66


persoanele care mai au 3/5 ani până la pensie” .................................... 67


absolvenți” ............................................................................................. 68


6

5.7.Măsura activă ”Prima de încadrare acordată absolvenţilor unor

instituţii de învăţământ” ........................................................................ 68

5.8. Analiza factorilor comportamentali ................................................ 69

CAPITOLUL 6 STUDIU PRIVIND CAUZELE CARE AU CONDUS LA INEFICIENȚA

UNOR MĂSURI ACTIVE ȘI A INCONVENINTELOR CARE POT APĂREA ÎN

URMA APLICĂRII ACTUALULUI CADRU DE POLITICI .................................... 72

Influența factorilor macroeconomici asupra impactului măsurilor active

............................................................................................................... 73

CAPITOLUL 7 RECOMANDĂRI DE POLITICĂ VIZÂND CREȘTEREA EFICIENȚEI

ȘI EFICACITĂȚII MĂSURILOR ACTIVE DE OCUPARE ..................................... 77

CAPITOLUL 8 METODE/METODOLOGII UTILIZATE PE PLAN INTERNAȚIONAL

CU PRIVIRE LA EVALUAREA EX-ANTE A IMPACTULUI POLITICILOR DE PIAȚA

MUNCII ....................................................................................................... 79

8.1 Micro-simularea ...................................................................... 83

8.2 Modelele macroeconomice ............................................................ 85

CAPITOLUL 9 METODOLOGIE DE EVALUARE EX-ANTE A IMPACTULUI

POLITICILOR ACTIVE PE PIAȚA MUNCII ....................................................... 86

9.1 Modele de simulare micro-econometrică ........................................ 87

Metode de tip subiectiv ..................................................................... 87

Metode de tip obiectiv ...................................................................... 88

9.2 Modele de simulare macro-econometrică ....................................... 90

Concluzii: ..................................................................................................... 92

Referințe ..................................................................................................... 95


7

SUMAR EXECUTIV

S-a ales metoda aplicării simultane a evaluării microeconometrice de tip „contrafactual” și a evaluării macroeconometrice de tip impact agregat, pentru a se obține o imagine completă, complexă și reală a impactului politicilor active asupra ocupării utilă pentru cei puși în situația de a decide care vor fi cele mai bune politici pentru perioada viitoare.

Metodologia de evaluare ex-post a impactului măsurilor active asupra ocupării și șomajului, utilizată în studiu pornește de la tipologiile măsurilor/programelor aplicate în România, conform legislației specifice privind măsurile active și valorifică în mod inovativ experiența națională și internațională privind evaluarea ex-post a impactului politicilor sociale.

Aplicarea modelului microeconometric de evaluare ex-post la nivel de individ a avut ca valoare adăugată abordarea diferențiată, utilizând două tipuri de metode de evaluare, în funcție de tipologia măsurilor, a numărului de beneficiari și a caracteristicilor acestora, dar și o abordare de tip subiectiv și una de tip obiectiv. Multitudinea măsurilor și particularitățile aplicării măsurilor active a generat necesitatea proiectării chestionarelor pe tipuri de măsuri și construirea de eșantioane pentru grupurile de participanți și non-participanți din ani diferiți, în funcție de situațiile concrete.

Pentru modelul macroeconometric, valoarea adaugată a constat în utilizarea a două categorii de modele de tip panel (unul cu efecte fixe și unul cu efecte aleatoare), aplicate pe date statistice oficiale la nivel județean sau regional pentru perioada 2005-2013.

Pentru a permite o mai bună analiză a rezultatelor impactului ex-post al măsurilor active, lângă informațiile cu privire la impactul ex-post rezultate din aplicarea modelelor microeconometrice, s-a


8

realizat și o analiză de tip cantitativ și calitativ a informațiilor culese prin chestionare cu rol de a explica, întări sau substitui rezulatele obținute din modelarea econometrică.

Analiza datelor privind numărul de beneficiari de măsuri active și a

resurselor financiare utilizate pe tipuri de măsuri, în dinamica

ultimilor ani, a permis creionarea unui profil al beneficiarilor

fiecărui tip de măsură.

Rezultatele obținute din ancheta de teren s-au analizat în detaliu

pentru a se putea distinge nu numai aspecte cantitative cât și

calitative cu privire la efectele măsurilor active, motivația

succesului sau eșecului în ocupare, precum și gradul de satisfacție

cu privire la serviciile publice de ocupare care au implementat

măsurile. Studiul a fost completat cu analizele sociologice asupra

informațiilor obținute prin ancheta de teren asupra beneficiarilor

de măsuri. Prin acestea s-a urmărit identificarea unui profil al

beneficiarilor de măsuri active care s-au ocupat ca urmare a

parcurgerii măsurii, precum și un profil al beneficiarilor care nu s-au

ocupat, pentru aceștia din urmă analizând și motivațiile. De

asemenea, studiul sociologic a urmărit să prezinte satisfacția

clienților SPO, beneficiari de măsuri active cu privire la funcționarea

serviciului și la modul în care acesta i-a ajutat în găsirea unui loc de

muncă.

Rezultatele obținute prin modelarea macroeconometrică s-au

comparat cu cele din modelarea microeconometrică permițând un

nou nivel de validare. Prin aceasta, evaluarea obținută prezintă un


9

grad de încredere sporit, putând sta la baza fundamentării deciziei

politice.

Evaluarile au indicat valori pozitive la toate măsurile de tip

subvenție, la măsurile de stimulare a mobilității și de completare a

veniturilor atât imediat după aplicarea măsurii, cât și în timp. Deși

cu impact subiectiv pozitiv, impactul obiectiv este negativ pentru

măsura de formare profesională, indicând, în acest caz, tendințe

similare cu situația la nivel european.

În vederea realizării unei analize factoriale s-a utilizat un mix de

metode provenind din modelarea microeconometrică (cu rol de

evidențiere a factorilor de natură socio-demografică), din analiza

sociologică de tip cantitativ (care pe de o parte au permis adâncirea

analizelor cu privire la profilul socio-demografic al beneficiarilor de

măsuri active, dar și completarea acestora cu factori de natură

economică sau instituțională), din analiza sociologică de tip calitativ

(focus-grup), precum și din modelarea macroeconometrică (care a

permis identificarea unor factori de echilibru economic general),

respectiv din analiza gradului de corelare a calificărilor cerute prin

locurile de muncă vacante și cele ale șomerilor (curba Beveridge).

Analiza impactului ex-post, precum și identificarea factorilor de influență au permis formularea de recomandări de politică privind măsurile active, precum și sugerarea unor modificări legislative în cadrul de reglementare al acestora.


10

EXECUTIVE SUMMARY

The simultaneous application of the "counterfactual" type

microeconometric assessment and of the aggregate impact type

macroeconometric assessment can provide on the one hand a

more real image of the active policies impact on employment and

on the other hand it can be a methodological and obviously

practical win for those who have to decide which will be the best

policies for the next period.

The ex-post assessment methodology of the active measures

impact on employment and unemployment proposed hereinafter

starts from the typologies of the measures / programs

implemented in Romania, under the specific legislation regarding

the active measures and innovatively capitalize the national and

international experience on the ex-post assessment of the social

policies impact.

For the microeconometric model the added value consisted of the

differentiated approach, using two types of assessment methods,

depending on the type of measures, the number of beneficiaries

and their characteristics, but also of a subjective approach and an

objective one. The many measures and peculiarities of the active

measures application has generated the need to design the

questionnaires depending on the types of measures and to

elaborate samples for the groups of participants and non-

participants from different years, depending on real situations.


11

For the macroeconomic model the added value consisted of the

use of two panel type categories of models (one with fixed effects

and the other with random effects) applied to official statistics at

county or regional level for the period 2005-2013.

The analysis of the data on the number of active measure

beneficiaries and on the financial resources used per type of

measure, in the dynamics of the last years, has enabled the outline

of a beneficiary profile per type of measure.

The ex-post impact assessment of active measures has been

performed according to a methodology characterized by scientific

novelty, by including innovative adaptations of the international

methods applied to the national legal and socioeconomic specificity

and by joining the use of two distinct types of methods in the ex-

post assessments. The results obtained from the survey on site

were analysed thoroughly in order to enable the identification of

both quantitative and qualitative aspects relating to the effects of

the active measures, the justification of employment success or

failure, as well as the degree of satisfaction regarding the public

services of employment that implemented the measures. They

were compared with the results of the micro-econometric impact

assessment methodology, which lead to a higher confidence

interval of the results. Next, the results obtained by macro-

econometric modelling were compared with those of the micro-

econometric modelling, thus enabling a new level of validation. In

so doing, the obtained assessment has an increased confidence

interval, which means it can be represent the foundation of the

political decision.


12

Furthermore, the sociological study sought to describe the

satisfaction of the PSE (public service of employment) clients,

recipients of active measures in relation to the operation of the

service and to how it helped them to find a job. The description of

the active measure impact on employment or unemployment

through the results of the two (macro and micro) models is meant

to define, in a considerably more complex view than that proposed

by the current policy evaluation at the level of EU countries,

aspects regarding the individual or the overall economic impact.

Given the multitude of possible factors that may influence the results of implementation of some active measures, it is absolutely mandatory that any impact assessment try to contextualizeze the best possible the results and make recommendations for policy change with much precaution and as a result of further analysis.

In the present work, the estimates obtained on the impact of active measures implemented in Romania in the period 2010-2013, will be analyzed in terms of potential factors of influence of socio-demographic, economic and institutional nature, the recommendations proposed gaining therefore a higher degree of confidence. It is obvious that the time, finance limits, as well as those of the availability of statistical data will not allow for a comprehensive approach to all factors of influence, but we believe that the already reviewed ones will be the most relevant to the purpose and objectives of this work.

We mention that, in the context of this step was used a mix of methods originating in microeconometric modeling (with emphasis to factors of a socio-demographic nature), of quantitative type sociological analysis (which, on the one hand, allowed the


13

deepening of the analysis regarding the socio-demographic profile of the beneficiaries of active measures, but also completing them with economic or institutional factors), of qualitative type sociological analysis (focus group), as well as of macroeconometric modelling (which allowed the identification of some general economic balance factors) and as a result of the analysis of the correlation degree of qualifications required by vacant jobs and those of the unemployed (Beveridge curve).

Factor analysis was performed only for the measures for which the microeconometric impact was measured through the predominance relative score method, for the measures submitted to an impact assessment through the case study, analysis of factors was limited to items dealt with in the previous step.

In the framework were set the influential factors of active measures impact on employment and unemployment only for those measures for which, in the preceding step was calculated the impact by implementing the predominance score method. For those measures upon which were undertaken case studies in the previous step, the factorial analysis was never carried out, because, in such cases the methodology for assessing the impact was that of the difference in differences which do not allow an influential factor econometric calculation.

The main expected benefit of the third step consists of scientific justification, based on advanced methods, of factors with favorable action and those with a negative action and, on the basis of analysis thereto and of the existing legislation, formulating the recommendations for improving the legal and institutional framework for the implementation of active policies.


14

Finally, based on the European experience which reveals two categories of simulation models the impact of ex - ante , ie the micro -simulation and macro - econometric were built a methodology for ex-ante estimation of the effects of the elements proposed in the policy measures active in Romania.

Ex-ante microeconometric simulation methodology should include the following steps :

- Retaining the characteristics of the group/groups that have achieved the best level of ex-post impact assessment process of active policy measures

- Selecting from among subjects with these characteristics as non-participants and change the value of the variable participation/non-participation of the value of "non-participant" in the "Participant"

- Simulating the new dimensions of the group of participants to measure (in a process simulation -based scenarios)

- Applying computing impact on these new values (with respect methodology comparison group) .

- Analysis of the impact of differences between the calculated values, the situation resulting from ex -post simulation.


15

CAPITOLUL 1. METODOLOGIA DE EVALUARE A IMPACTULUI EX-POST AL MĂSURILOR ACTIVE ASUPRA OCUPĂRII ȘI ȘOMAJULUI

1.1. Selectarea metodelor utilizate în funcție de măsurile active aplicate în România în perioada ianuarie 2010- decembrie 2013

În selectarea măsurilor active la care se aplica evaluarea de impact în cazul studiului de față s-a ținut cont de următoarele cerințe metodologice :

a) Aplicarea măsurii se face doar la acele măsuri care nu au avut caracter obligatoriu;

b) S-au ales doar măsurile active finalizate; c) S-au stabilit intervale de timp de minim 6 luni pentru

măsuri/programe care au avut impuneri cu privire la variabila rezultat, astfel încât să se evite caracterul implicit al acesteia;

d) S-au selectat măsurile care s-au aplicat la un minim de 150 subiecți, asigurându-se caracterul aleator al extragerii unor eșantioane mici.

În ce privește respectarea primei cerințe metodologice, se decide neaplicare evaluării la măsurile de mediere a muncii, măsura de informare și consiliere profesională, aceasta având caracter obligatoriu. Pentru cea de-a doua cerință metodologică, programele de ucenicie nu se vor lua în evaluarea impactului ex-post ca urmare a nefinalizării acestora la data efectuării prezentului studiu.


16

În ce privește a treia cerință metodologică, perioadele de timp la care se referă aplicarea măsurii vor lua în calcul perioada de menținere în ocupare prevăzută ca obligatorie la acordarea subvențiilor la care se va adiționa un număr de minim 6 luni, astfel încât să se poată identifica rezultatul măsurii, nu gradul ei de respectare.

Pentru ultima cerință, se vor selecta acele măsuri care s-au aplicat unui număr de minim 150 de subiecți.

Astfel, aplicarea cerințelor metodologice la tipurile de măsuri active derulate în perioada 2010-2013, corelat cu nevoile de analiză formulate de către MMFPSPV a generat o listă a acelor măsuri active la care se poate aplica metodologia microeconometrică. Aceasta cuprinde următoarele măsuri:

1. Formare profesională; 2. Consultanță și asistență pentru începerea unei activități

independente sau pentru inițierea unei afaceri; 3. Stimularea mobilității forței de muncă; 4. Completarea veniturilor salariale ale angajaților (atât

pentru angajarea înaintea expirării perioadei de șomaj, în ambele situații prevăzute de lege, cât și acordarea de prime de angajare pentru absolvenți);

5. Subvenții la angajatori care încadrează în muncă persoane peste 45 de ani sau șomeri unici susținători ai familiilor monoparentale;

6. Subvenții la angajatori care încadrează în muncă persoane care mai au 5 ani până la indeplinirea condiţiilor pentru a solicita pensia anticipată parţială sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă, dacă nu îndeplinesc condiţiile de a solicita pensia anticipată parţială;


17

7. Subvenții la angajatori care încadrează în muncă absolvenți ai unor instituții de învățământ sau absolvenți din rândul persoanelor cu handicap;

8. Subvenții la angajatori care încadrează în muncă persoane cu handicap:

9. Subvenții la angajatori care încadrează în muncă tineri cu risc de marginalizare socială.

Omogenitatea caracteristicilor persoanelor cărora li s-au aplicat măsuri active și posibilitatea selectării unor persoane cu caracteristici similare din rândul neparticipanților la măsurile active (în grupul de comparație), ne-a asigurat suportul deciziei de aplicare a metodei cvasi-experimentale de evaluare ex-post prin compararea grupurilor de participanți și non-participanți cu ajutorul calculului scorului de predominanță și gasirea unui ”vecin” cu trăsături similare și evaluarea impactului ex-post pentru măsurile active enunțate anterior la 1, 3-7.

Pe baza informațiilor obținute prin studiile de caz (la măsuri cu un număr relativ redus de beneficiari) s-a aplicat metoda diferențelor în diferențe ca măsură a impactului, pentru măsurile 2, 5, 8, 9.

Deoarece unele măsuri au intrat în aplicare în ultimele luni și nu s-au finalizat încă sau la unele măsuri beneficiarii sunt în număr foarte redus (sub 150 subiecți), metoda de evaluare microeconometrică ex-post nu se poate aplica. Aceste măsuri sunt:

a. Subvențiile pentru ucenicie (a căror finalizare nu s-a produs la data elaborării metodologiei):

b. Evaluarea și certificarea competențelor profesionale dobândite pe alte căi decât cele formale.


18

1.2. Metodologia microeconometrică

Metoda scorului de predominanță (PSM) este o metodă de estimare semi-parametrică care presupune într-o primă etapă estimarea parametrică a unor coeficienți de predominanță, urmată fiind de o metodă neparametrică de corelare a unităților tratate cu cele netratate pe baza scorului de predominanță prin intermediul unor algoritmi de corelare. În urma corelării, se verifică calitatea corelării și se poate determina impactul net al intervenției.

În modelul de bază există două outputuri posibile pentru fiecare individ, și anume: (Y

1; Y

0), unde Y

1 corespunde situației în care

individul beneficiază de intervenție, în timp ce Y0 corespunde

situației în care nu s-a beneficiat de intervenție. În plus, se ține cont și de o serie de variabile xi care nu sunt afectate de intervenție și care reprezintă variabile exogene, ale căror valori coincid pentru stări diferite de tratament (Caliendo și Hujer, 2005).

Rezultatele observabile ale fiecărui individ se determină astfel:

)1( 01

iiiii YDYDY

Aceasta înseamnă că pentru indivizii care au participat la tratament se va înregistra Y

1, în timp ce pentru cei care nu au participat se va

înregistra Y0. Evident este faptul că nu pot avea loc simultan stările

Y1 și Y

0, și deci ecuația (1) nu va putea fi estimată în mod direct.

Mai mult, componenta neobservabilă din ecuația (1) reprezintă rezultatul contrafactual.

Din lipsa capacității de estimare a efectelor individuale în ecuația de mai sus, concentrarea trebuie îndreptată spre valorile medii ale câștigurilor populației care a beneficiat de intervenție prin utilizarea indicatorului de efect mediu de tratament asupra pesoanelor tratate (ATT), care selectează în mod expres doar


19

indivizii vizați de program. Forma sa generală este următoarea:

)1()1()1( 01 DYEDYEDEATT

Atunci când rezultatele anterioare intervenției sunt disponibile atât pentru beneficiari, cât și pentru non-beneficiari, corelarea poate fi combinată cu abordarea diferenței-în-diferențe: mai întâi, unitățile sunt corelate pe baza caracteristicilor anterioare intervenției; efectele sunt estimate prin dublă diferențiere.

Abordarea diferenței-în-diferențe presupune determinarea indicatorului DID prin aplicarea unei duble diferențe între indicatorul mediu de rezultat al grupului de beneficiari și cel de non-beneficiari și respectiv între perioada pre-tratament t

’ și

perioada post-tratament t.

]0[]1[ 0001

DYYDYYtttt

DID

Principalele variabile de studiu s-au grupat în două categorii: a) Variabilă rezultativă (de output): ocuparea (creșterea

ocupării); b) Variabile de intrare (input) de tip covariate, care

influențează dimensiunea și semnul variabilei rezultative și care se pot grupa în variabile cantitative și în variabile calitative.

Variabilele cantitative la rândul lor se pot grupa în: o variabile de natură economică (statut salarial,

sector de activitate, ocupație, salariu); o variabile de natură socio-demografică (sex,

vârstă, mediu de rezidență, nivel de educație, vechime în muncă);


20

o variabile de proces (privind etapele acțiunilor parcurse).

Variabilele calitative se referă la opinii cu privire la calitatea serviciilor primite, la calitatea locului de muncă dobândit, satisfacția cu privire la nivelul veniturilor etc. Pentru a structura informația în vederea elaborării chestionarelor, gruparea de mai sus se va prezenta în cadrul a trei categorii de variabile:

a) variabile de bază care se vor regăsi în toate chestionarele b) variabile specifice măsurilor active c) variabilele ce se vor culege prin studiile de caz.

Pentru metodologia microeconomică,dimensiunile operaţionale ale variabilelor pe baza cărora se vor elabora chestionare utilizate în cadrul anchetei de teren, precum şi indicatorii alocaţi fiecărei dimensiuni sunt:

a) Variabile de natură economică (Informaţii despre activitatea profesională anterioară intrării în şomaj precum şi despre activitatea profesională ulterioară înregistrării la AJOFM)

b) Variabile de proces (Informații cu privire la procesul de înregistrare la AJOFM)

c) Variabile socio-demografice ale respondentului d) Variabile calitative cu privire la respondent. e) Variabile caracteristice tipurilor de măsuri active

investigate prin ancheta de teren f) Variabile cantitative și calitative cu privire la măsura

de Formare profesională g) Variabile cantitative și calitative cu privire la măsura

de ”Consultanta si asistenta pentru inceperea unei activitati independente sau pentru initierea unei afaceri”


21

h) Variabile cantitative și calitative cu privire la măsura de ”Stimulare a mobilităţii forţei de muncă”

i) Variabile cantitative și calitative privind măsura de ”Subvenţionare pentru angajatorii care încadrează anumite categorii de șomeri” (şomer în vârstă de peste 45 de ani, şomer care în termen de 3 ani de la data angajării îndeplinea condiţiile pentru a solicita pensia anticipată parţială sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă, dacă nu îndeplinesc condiţiile de a solicita pensia anticipată parţială,

j) Variabile cantitative și calitative privind măsura de ”Completare a veniturilor salariale”

k) Variabile cantitative și calitative privind măsura de ”Acordare a unei prime de încadrare absolvenţilor unor instituţii de învăţământ”

Variabile utilizate în studiile de caz respectiv pentru măsurile de subvenţionare pentru angajatorii care încadrează unici întreţinători de familii monoparentale, persoane cu handicap, persoane cu risc de marginalizare socială și pentru măsura de consultanță și asistență pentru începerea unei activități independente sau pentru inițierea unei afaceri sunt:

l) Variabile de proces (Informații cu privire la procesul de înregistrare la serviciul public de ocupare)

m) Variabile cantitative și calitative de natură economică (Informaţii despre activitatea profesională anterioară intrării în şomaj precum şi despre activitatea profesională ulterioară înregistrării la serviciul public de ocupare)

n) Variabile cantitative socio-demografice Ținând cont de diversitatea măsurilor și a anilor de referință, s-a ales elaborarea de chestionare diferite, pentru fiecare măsură luată în analiză. Astfel, s-au elaborat următoarele chestionare pentru participanții la măsurile active:


22

a. Chestionar pentru șomerii care au beneficiat de cursuri de formare profesională în anul 2013. Chestionar pentru șomerii care au beneficiat de măsuri pentru stimularea mobilității forței de muncă în anul 2013.

b. Chestionar pentru șomerii care au beneficiat de completarea veniturilor salariale urmare a angajării înaintea expirării duratei de șomaj în anul 2013. Chestionar pentru beneficiarii de subvenții pentru angajatori care au încadrat persoane peste 45 ani. Ca urmare a obligativității menținerii ocupării 18 luni (respectiv 2 sau 3 ani), cumulat cu cerința de a se evalua la un interval de minim 6 luni după expirarea aplicării măsurii, ancheta se va referi la anul 2011.

c. Chestionar pentru beneficiarii de subvenții pentru angajatorii care au încadrat absolvenți de învățământ și absolvenți cu handicap în anul 2010 – ca urmare a cumulării perioadei de menținere obligatorie a ocupării și a cerinței de investigare a durabilității ocupării care impune un minim de 6 luni după expirarea obligativității ocupării. Deoarece ocuparea tinerilor se confruntă cu numeroase probleme la nivel național, s-a decis evaluarea impactului măsurii la minim 1 an de la finalizarea aplicării și scurgerii perioadei de ocupare obligatorie, conform cerințelor legale.

d. Chestionar pentru beneficiarii de subvenții pentru angajatorii care încadrează persoane care mai au 3 ani până la îndeplinirea condiţiilor pentru a solicita pensia anticipată parţială sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă, dacă nu îndeplinesc condiţiile de a solicita pensia anticipată parţială în anul 2011. Chestionar pentru beneficiarii de prime de încadrare în anul 2013.


23

e. Chestionar pentru studiul de caz cu privire la șomerii care au beneficiat de subvenționarea angajatorilor care încadrează în muncă persoane cu handicap în anul 2013. Chestionar pentru studiul de caz cu privire la șomerii care au beneficiat de subvenționarea angajatorilor care au încadrat întreținători ai familiilor monoparentale în anul 2011.

f. Chestionar pentru studiul de caz cu privire la șomerii care au beneficiat de subvenționarea persoanelor cu risc de marginalizare socială în anul 2011.

g. Chestionar pentru studiul de caz cu privire la șomerii beneficiari de consultanță și asistență pentru începerea unei activități independente sau pentru inițierea unei afaceri în anul 2013.

Pentru neparticipanții la măsurile active, s-au elaborat chestionare care vor face referiri la cei 3 ani corespunzători luați în analiză pentru grupul de tratament, în funcție de măsură. Elaborarea chestionarelor a ținut cont de variabilele definite în paragraful anterior.

Populaţia de referinţă pentru calcularea impactului măsurilor active de ocupare este reprezentată, aşa după cum am mai precizat, de şomeri înregistraţi, care au participat sau nu la măsurile active menţionate mai sus: formarea profesională, stimularea mobilităţii forţei de muncă, acordarea de prime pentru șomerii care se angajează înaintea expirării perioadei de șomaj, acordarea de prime de încadrare, subvenţionarea angajatorilor pentru angajarea de persoane cu vârsta peste 45 ani, persoane de tip unic întreținător al familiei monoparentale, persoane care mai au 5 ani până la îndeplinirea condiţiilor pentru a solicita pensia anticipată parţială sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă, dacă nu îndeplinesc condiţiile de a solicita pensia anticipată parţială, absolvenți, persoane cu handicap, tineri cu risc de


24

marginalizare socială, consultanţă şi asistenţă pentru începerea unei activităţi independente sau pentru iniţierea unei afaceri.

Eşantionul de analiză a fost constituit din două grupuri de subiecţi: grupul de participanţi la măsurile active de ocupare alese spre studiu şi grupul de neparticipanţi la niciuna dintre măsurile active de ocupare, dar care au fost înscrişi în baza de date a Agenţiilor Judeţene pentru Ocuparea Forţei de Muncă.

Dimensiunea eșantionului total este de 2200 subiecți, asigurând un grad de eroare de 2,5%, la o probabilitate de 95%. S-au selectat eșantione de participanți la măsurile active pentru anii 2013, 2011 și 2010, precum și eșantioane de neparticipanți pentru aceiași ani.

Eşantionul de participanţi este compus din subiecţi care au beneficiat de serviciile oferite pe fiecare dintre programele enunțate anterior și selectate în analiză. Eșantioanele pe măsuri, numărul total de participanți și perioada de referință au fost stabilite în funcție de criteriile sus-menționate, fiind diferite în funcție de modul cum anumite caracteristici ar putea influența rata de răspuns sau găsirea de perechi similare în grupul de non-participanți.

Metoda de eşantionare propusă este cea aleatorie. Datele s-au extras din baza de date a ANOFM, în baza unui protocol de colaborare agreat între contractor și ANOFM. Deoarece experiențe anterioare au semnalat rate de non-răspuns de circa 50%, s-a decis extragerea de liste de rezervă pentru fiecare tip de măsură.

Dintre neparticipanții la măsuri se vor alege mai multe grupuri, în funcție de anii de referință și caracteristicile grupului de tratament. Metoda de eşantionare propusă este cea aleatorie. Datele se vor extrage din baza de date a ANOFM, în baza unui protocol de colaborare. Se vor extrage și liste de rezervă pentru a se putea asigura obținerea numărului corespunzător de răspunsuri.


25

1.3. Metodologia macroeconometrică

Analiza datelor de tip panel implică analiza simultană a observaţiilor în secţiune transversală (gospodării, firme, regiuni, ţări, sectoare economice, etc.) în multe perioade de timp.

Analiza datelor de tip panel oferă posibilitatea de a pune în evidenţă în cazul nostru a anumitor particularităţi ale regiunii sau sectorului economic. Analiza izolată a seriilor de timp sau a secţiunilor transversale nu poate surprinde aceste particularităţi, existând riscul obţinerii unor estimatori distorsionaţi. În acest caz, datele atipice se elimină prin folosirea unor variabile dummy. Analiza de tip panel poate evidenţia structurile transversale invariante sau la un moment fixat în timp. Agregarea datelor implică o distorsiune, care în cazul analizei panel este micşorată sau chiar eliminată.

Dacă μi sunt parametrii ficşi, atunci ecuaţia este:

yij = α + X’it β +

N

1i

iiDμ + νit,

Di- variabilă dummy pentru componenta i.

Metoda celor mai mici pătrate aplicată acestei ecuaţii duce la estimatori BLUE, însă se pierd nişte grade deliberat, iar numărul mare de variabile dummy poate genera multicolinearitate şi o dimensiune mare a matricii X’X ce va fi inversată.

Se testează semnificaţia pentru ansamblul variabilelor dummy:


26

H0: μ1 = μ2 = … = μN-1 = 0.

Și se calculează (restricted residual sums of squares) - suma pătratelor reziduurilor obţinute prin aplicarea OLS pentru ecuația modelului.

Variabila VAB s-a utilizat ca proxi pentru produsul intern brut, deoarece în această structură există date comparabile la nivel de agregare NUTS-3 (42 de judeţe). De asemenea, în model s-a analizat impactul asupra ocupării indus de raportul dintre cheltuielile efectuate pentru îndemnizaţiile de şomaj şi alocaţiile de sprijin (CHS) şi câştigul salarial net mediu lunar (CSN). Ca variabile de control, considerăm structurile pe activităţi ale valorii adăugate brute.

Datele referitoare la CPSS – cheltuieli totale cu protecţia socială a şomerilor, ISE – îndemnizație de șomaj pentru șomeri cu experiența în muncă, ISFE – îndemnizație de șomaj pentru șomerii fără experiența în muncă şi AS – alocaţie de sprijin sunt preluate din TEMPO-Online, Institutul Național de Statistică, tabelul TEMPO_SOM102A – Cheltuieli anuale cu protecția socială a șomerilor după categorii de cheltuieli, macroregiuni, regiuni de dezvoltare şi județe.

Câștigul salarial nominal mediu net lunar (CSN), în RON, pentru perioada 1993 – 2013 este, la fel, preluat din TEMPO-Online, Institutul Național de Statistică, tabelul TEMPO_FOM106A – Câștigul salarial nominal mediu net lunar, pe total economie, macroregiuni, regiuni de dezvoltare şi județe.

Datele referitoare la Valoarea Adăugată Brută (în mil.ron) – total şi pe activităţi ale economiei naționale, în structuri NUTS – 3 (judeţe), pe macroregiuni (4) şi regiuni de dezvoltare (8) sunt preluate din statisticile Eurostat: tabelele nama_r_e3vabp95 pentru 1995-2007


27

(NACE Rev.1) şi nama_r_e3vab95r2, pentru 2000 – 2011 (NACE Rev. 2). Am folosit datele NACE-R1 pentru perioada 1995-1999 şi NACE-R2, pentru 2000-2011.

Cheltuielile medii efectuate pentru îndemnizaţii de şomaj şi alocaţii de sprijin, în județul i şi anul t, sunt calculate astfel:

CHSmit = t,i

t,i

SOM

CHS

pentru fiecare judeţ i şi fiecare an t.

Ponderea activităţilor economice în totalul VAB este calculată în preţuri curente, la fel ca şi indicatorii de cheltuieli pentru protecţia socială a şomerilor. Notăm VABait, VABiit, VABcit, VABsit, respectiv VABit, valoarea adăugată brută din agricultură, industrie, construcții şi celelalte ramuri (servicii), respectiv valoarea adăugată brută totală din judeţul i, în anul t.

Pentru analiza impactului indus asupra ocupării de orientarea cheltuielilor pentru protecţia socială a şomerilor spre măsuri active, construim următoarea ecuaţie de regresie:

D(OCUPit) = a1 100CPSS

CHA

t,i

t,i + a2 100

VAB

1000/CPSS

t,i

t,i

+ a3 100VAB

VABa

t,i

t,i +


28

+ a4 100VAB

VABi

t,i

t,i + a5 100

VAB

VABc

t,i

t,i +

a6 100VAB

VABs

t,i

t,i + eit. (10)

Includerea 100CPSS

CHA

1t,i

1t,i

într-o ecuaţie de regresie de tipul celei

precedente nu este semnificativă, econometric (ipoteza că parametrul variabilei respective este zero nu poate fi respinsă la un prag standard, mai exact riscul ca parametrul să fie zero este 96.74%). Explicăm această situaţie prin faptul că seria (CHA/CPSS)it înregistrează un proces semnificativ de autocorelare (coeficientul de autocorelaţie dintre (CHA/CPSS)i,t şi (CHA/CPSS)i,t-1 este 0.649). Aceasta duce la situaţia ca, prin includerea în model a termenilor la momentul t şi la momentul t-1 să apară un fenomen de multicolinearitate severă. De asemenea, nu includem un termen liber şi nu analizăm efectele specifice individuale sau în timp, din motivele prezentate la modelul precedent.

Ca variabile de control, introducem în model ponderea în VAB a cheltuielilor totale pentru protecţia socială a şomerilor şi ponderile în VAB a valorilor adăugate brute din principalele ramuri ale economiei naționale (agricultură, industrie, construcții, servicii).

Pentru analiza impactului plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați (PSAN) asupra dinamicii ocupării (OCUP) construim următoarea ecuaţie de regresie:


29

D(OCUPit) = a1 100VAB

1000/PSAN

1t,i

1t,i

+

a2 100CPSS

PSAN

t,i

t,i + a3 100

VAB

VABa

t,i

t,i +

+ a4 100VAB

VABi

t,i

t,i + a5 100

VAB

VABc

t,i

t,i +

a6 100VAB

VABs

t,i

t,i + eit. /(11)

Ca variabile de control, introducem în model ponderea plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați (PSAN), în totalul cheltuielilor pentru protecţia socială a şomerilor (CPSS) şi ponderile în VAB a valorilor adăugate brute din principalele ramuri ale economiei naționale (agricultură, industrie, construcții, servicii).

Pentru analiza impactului cheltuielilor cu formarea profesională (CFP) asupra dinamicii ocupării construim următoarea ecuaţie de regresie:


1000/CFP

1t,i

1t,i

+ a2

itVABr +

a3 100VAB

VABa

t,i

t,i + a4 100

VAB

VABi

t,i

t,i +

+ a5 100VAB

VABc

t,i

t,i + a6 100

VAB

VABs

t,i

t,i + eit.

(12)


30

Ca variabile de control, introducem în model ritmul de modificare

anuală a valorii adăugate btute (itVABr ) şi ponderile în VAB a

valorilor adăugate brute din principalele ramuri ale economiei naționale (agricultură, industrie, construcții, servicii).

Pentru analiza impactului plăţilor pentru stimularea şomerilor care se angajează înainte de expirarea perioade de şomaj (PSS) asupra dinamicii ocupării construim următoarea ecuaţie de regresie:


1000/PSS

1t,i

1t,i

+

a2

t,i

itt,i

CSN

SOM/1000/PSS+ a3

itVABcr + a4itVABsr

+ a5 100VAB

VABa

t,i

t,i + a6 100

VAB

VABi

t,i

t,i +

a7 100VAB

VABc

t,i

t,i + a8 100

VAB

VABs

t,i

t,i + eit.

Ca variabile de control, introducem în model raportul dintre valoarea medie a plăţilor pentru stimularea şomerilor care se angajează înainte de expirarea perioade de şomaj, valoare calculată în ron, ca raport între valoare plăţilor şi numărul de şomeri, ritmul de modificare anuală a valorii adăugate brute din construcții

(itVABcr ) şi din servicii (

itVABsr ), precum şi ponderile în VAB a valorilor

adăugate brute din principalele ramuri ale economiei naționale (agricultură, industrie, construcții, servicii).


31

Într-un model de regresie construit pentru analiza impactului plăţilor pentru stimularea mobilităţii (PSM) asupra dinamicii ocupării:


1000/PSM

1t,i

1t,i

+

a2 100VAB

1000/PSM

t,i

t,i + a3

itVABr +a4 100VAB

VABa

t,i

t,i +

+ a5 100VAB

VABi

t,i

t,i + a6 100

VAB

VABc

t,i

t,i +

a7 100VAB

VABs

t,i

t,i + eit. (13)

Estimatorii au semnul anticipat, dar coeficienţii de interes (a1 şi a2) nu sunt semnificativ diferiţi de zero, pentru un prag acceptabil (riscul erorii de max. 10%).Riscurile asociate sunt 46.2% pentru a1 şi 16% pentru a2. În consecinţă, datele disponibile nu permit respingerea ipotezei conform căreia creşterea PSM faţă de VAB nu influenţează semnificativ dinamica ocupării.

Pentru analiza legăturii dintre plăţile pentru angajarea absolvenţilor (PA) şi dinamica ocupării am construit un model econometric de tipul următor:


1000/PA

1t,i

1t,i

+

a2itVABr +a3 100

VAB

VABa

t,i

t,i + a4 100

VAB

VABi

t,i

t,i +


32

+ a5 100VAB

VABc

t,i

t,i + a6 100

VAB

VABs

t,i

t,i + eit.

(14)

În cazul acestui studiu, variabila dependentă Y este reprezentată pe rând de creşterea ocupării, reducerea ratei şomajului, creşterea ratei de activitate. Practic, obiectivul este de a determina ce variabile au determinat modificări ale variabilelor dependente în perioada 2000-2013.

Pentru datele cu privire la nivelul ocupării și al șomajului, PIB regional, ponderea cheltuielilor din bugetul pieței muncii, de la nivelul economiei României, s-a construit matricea de corelaţie între variabilele menţionate pentru perioada 2000-2013. Din analiza matricei corelaţiilor rezultă că pentru un nivel de semnificaţie de 5% este semnificativă statistic corelaţia între:

- Creşterea ocupării şi rata şomajului, respectiv ponderea cheltuielilor cu subvenţii la angajator;

- Creşterea ratei de activitate şi cheltuieli pentru formarea profesionala, % cheltuieli cu formare profesionala in total, plata absolventilor, plati pentru stimularea angajatorilor care angajeaza someri din categoria defavorizati, % cheltuieli cu subventii la angajator.

Analiza ce aplică modelul de selecţie stochastică bayesiană este realizată pentru perioada 2000-2013 cu scopul de a identifica variabilele care au determinat cel mai mult creşterea ocupării, scăderea şomajului şi respectiv, creşterea ratei de activitate la nivelul economiei României. Astfel, pentru modelul la nivel naţional, algoritmul a selectat următoarele variabile ca fiind determinante în creşterea ocupării :

Cheltuieli pentru formarea profesionala

Plati pentru stimularea absolventilor


33

Plati pentru stimularea angajatorilor care angajeaza someri din categoria defavorizati

Rata şomaj total Pentru modelul la nivel naţional, algoritmul a selectat următoarele variabile ca fiind determinante în creşterea ocupării :

Plati pentru stimularea somerilor care se angajeaza inainte de expirarea perioadei de somaj

Plăţi pentru stimularea somerilor care se angajeaza inainte de expirarea perioadei de somaj

PIB regional

Rata şomaj mediu rural Pentru modelul la nivel naţional, algoritmul a selectat următoarele variabile ca fiind determinante în creşterea ocupării :

Cheltuieli pentru formarea profesionala

% chelt cu absolventii

% chelt cu subventii la angajator

% chelt cu subvenţii la şomeri

1.4. Dinamica numărului de beneficiari și a măsurilor active

Evoluția numărului de beneficiari de măsuri active înregistrați în bazele de date ale ANOFM în perioada 2010-2013 indică o dinamică foarte rapidă de scădere a acestora (de la 74.486 persoane la 72.646 persoane, respectiv cu 1,8 mii persoane). Dacă luăm în considerare măsurile de informare, consiliere profesională și mediere a muncii, scăderea beneficiarilor este mult mai însemnată (de 867,3 mii persoane), corelat cu dinamica numărului de șomeri. Pe categorii de măsuri (dacă excludem cele de informare, consiliere profesională și mediere a muncii), se poate constata faptul că subvențiile reprezintă măsura activă de care au beneficiat cei mai


34

mulți șomeri, urmată de cursurile de completare a veniturilor pentru șomerii care se încadrează înainte de expirarea perioadei de șomaj și de măsura de formare profesională. La polul opus se situează măsurile care oferă servicii de consultanță și asistență pentu începerea unei activități independente sau pentru inițierea unei afaceri și cele de acordare de prime de mobilitate. Numărul beneficiarilor tuturor categoriilor de subvenții a înregistrat în perioada analizată o tendință ascendentă, crescând cu 14,8 mii persoane între 2010-2013 (de la 21.047 la 35.887 persoane). Analizând evoluția în dinamică a numărului beneficiarilor pe principalele tipuri de subvenții în perioada 2010-2013, se poate constata faptul că măsura de subvenții acordate șomerilor de peste 45 ani sau unici întreținători ai familiilor monoparentale reprezintă măsura acordată celor mai mulți beneficiari.

Pe tipuri de subvenții profilul grupului arată astfel:

- beneficiarul de subvenții acordate angajatorilor care încadrează absolvenți de învățământ în perioada 2010-2013: persoane de genul feminin, provenite din mediul urban, sub 25 de ani, cu un nivel de educație universitar, făcând parte din categoria șomerilor neindemnizați sau a șomerilor de lungă durată.

- beneficiarul de subvenții acordate angajatorilor care încadrează în muncă persoane cu handicap în perioada 2010-2013 ca fiind de genul masculin, provenind din mediul urban, cu vârsta între 25-35 de ani, cu un nivel de educație liceal/profesional, făcând parte din categoria șomerilor neindemnizați, cu dizabilități.

- beneficiarul de subvenții acordate angajatorilor care încadrează în muncă persoane care mai au trei ani până la pensie: de genul masculin, provine din mediul urban, cu vârsta de peste 45 de ani, cu un nivel de educație


35

gimnazial, făcând parte din categoria șomerilor neindemnizați.

- beneficiarul de subvenții acordate angajatorilor care încadrează în muncă persoane cu vârsta peste 45 ani sau unici întreținători ai familiilor monoparentale: persoane în general de genul masculin, provin din mediul urban, cu vârsta de peste 45 de ani, cu un nivel de educație liceal/profesional, făcând parte din categoria șomerilor neindemnizați.

- persoanele cu risc de marginalizare socială beneficiare sunt: gen masculin, din mediul rural, cu vârsta sub 25 de ani, cu studii gimnaziale sau profesionale, fac parte din categoria șomerilor neindemnizați sau a șomerilor de lungă durată.

Analiza dinamicii ponderii cheltuielilor cu măsurile active finanțate de ANOFM în total cheltuieli, în perioada 2010-2013 evidențiază o triplare a acesteia (de la 4,9% în total cheltuieli în 2010, la 14,6% în 2013).

Cele mai mari cheltuieli au fost făcute pentru măsura de subvenții destinate angajatorilor care încadrează șomeri de peste 45 ani. La polul opus se află finanțarea cheltuielilor pentru măsuri precum consilierea antreprenorială și acordarea de subvenții pentru angajarea persoanelor care mai au 3/5 ani până la îndeplinirea condițiilor de pensie ce dețin cea mai mică pondere din totalul cheltuielilor cu măsurile active (cca 1% la nivelul anului 2013).

Analiza numărului de șomeri și șomeri de lungă durată beneficiari demăsuri finanțațe prin FSE în perioada 2010-2013, se poate constata o creștere masivă a numărului acestora în perioada 2010-2013. Analiza pe genuri evidențiază un echilibru între cele două categorii, astfel că au fost sprijiniți în egală măsură atât femeile, cât și bărbații.


36


37

CAPITOLUL 2. EVALUAREA IMPACTULUI EX-POST A MĂSURILOR ACTIVE LA NIVEL MICROECONOMETRIC

2.1 Datele culese

Față de dimensiunea planificată a eșantionului (2200 subiecți) s-au completat 2234 chestionare și din acestea s-au validat 2217 (cu 17 în plus față de prevederile metodologice).

Analiza de impact microeconomic s-a realizat pe de o parte prin valorificarea informațiilor culese prin ancheta de teren în rândul participanților la măsurile active (evaluare subiectivă a acestora cu privire la măsura urmată), și pe de altă parte prin aplicarea unor modele econometrice

Informațiile culese prin ancheta de teren au permis evidențierea, pentru fiecare măsură activă, a efectelor percepute de subiecți asupra ocupării imediate (după terminarea măsurii) și la un interval de timp (la data anchetei), cuantificând impactul imediat după aplicarea măsurii și impactul în timp, motivația eșecului în ocupare, gradul de satisfacție a participanților cu privire la locul de muncă obținut ca urmare a măsurii active, precum și percepții cu privire la satisfacția față de serviciul public de ocupare, respectiv măsura urmată.

2.2 Măsura ”Formare profesională”

Participanții la măsura de formare profesională aveau un nivel de pregătire profesional sau liceal, erau dominant șomeri, au urmat în majoritate cursuri de scurtă durată (1-3 luni). După finalizarea măsurii, 27,5% și-au găsit loc de muncă, iar după un an 84% din aceștia erau ocupați. Ponderea beneficiarilor de măsură ocupați


38

după 1 an este de 46,4%. 55% dintre beneficiarii de măsură consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi urmat măsura.

a. Impactul măsurii asupra ocupării la momentul actual

Eșantionul participanților la măsură a cuprins 295 persoane, iar al neparticipanților 346 persoane. S-a aplicat un model de tip probit de tipul: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență, sector de activitate, vechime)

În vederea aplicării algoritmilor de corelare, s-a testat mai întâi proprietatea de balancing a modelului, care a fost validată. În urma aplicării a patru algoritmi de corelare a punctajelor de predominanță, s-a constatat că rezultatele sunt contradictorii, in sensul că efectul estimat prin algoritmul de tip Rază este negativ, iar în celelelalte situaţii este pozitiv, dar de o valoarea foarte modestă.

Aceste efecte (respectiv diferenţa între cele două grupuri în ceea ce priveşte statutul ocupaţional) sunt nesemnificative din punct de vedere statistic.

În cazul descris anterior, s-au introdus toate variabilele explicative relevante, ceea ce duce la pierderea unui număr important de observaţii. Rezultatul obţinut în ceea ce privește impactul este neconcludent. S-a aplicat un număr mare de variante ale modelului probit din algoritmul de corelare a punctajului de predominanță. La cele mai multe dintre acestea, modelul probit a fost nesemnificativ din punct de vedere statistic. De asemenea, proprietatea de echilibrare a blocurilor (de balancing) nu a fost satisfăcută. S-au făcut diferite încercări de a redefini variabilele de impact. Din păcate nu s-au îmbunătăţit rezultatele obţinute. Nerelevanța


39

statistică se justifică prin faptul că rezultatele nu pot fi generalizate la nivelul populației. Acest neajuns ne-a condus la redefinirea variabilelor dummy (binare) privind sectoarele de activitate precum și non-răspunsurile. În această manieră am putut relua studiul de impact prin aplicarea metodei corelării punctajului de predominanță pe un set mai restrâns de covariate, care să permită însă extinderea eșantionului cu aproximativ 47%. Noul model obținut pe baza unui eșantion format din 624 indivizi a indicat un impact mediu negativ și statistic semnificativ al măsurii asupra ocupării, de 8,3% la data anchetei și respectiv un impact de asemenea negativ și statistic semnificativ de 7% la momentul aplicării măsurii. Cu toate acestea, caracterul nesemnificativ din punct de vedere statistic al modelului probit conduce la imposibilitatea determinării unui impact net semnificativ statistic.

2.3 Măsura ”Stimularea mobilităţii forţei de muncă”

Participanții la măsura de stimulare a mobilității forței de muncă sunt în special bărbați și cei mai mulți au deținut locul de muncă pentru care au beneficiat de măsură și înainte de aplicarea acesteia. 22,6% dintre respondenţi consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi beneficiat de prima de mobilitate.

a. Impactul asupra statutului ocupațional în prezent

Eșantionul participanților la măsură a cuprins 155 persoane, iar al neparticipanților număra 346 persoane. S-a aplicat un model de tip probit, forma generală a modelului dihotomic fiind: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență, sector de activitate)


40

Aplicarea modelului a condus la concluzia că șansele ca un șomer înregistrat la AJOFM în 2013 sa-și fi schimbat la momentul anchetei (2014) statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist sunt cu 28% mai ridicate pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de subvenţie. În ceea ce privește impactul net, la momentul anchetei, se remarcă faptul că pentru variabila treatment avem coeficient statistic semnificativ la un prag de semnificație de 1%, iar mai mult, semnul coeficientului este pozitiv, confirmându-se astfel faptul că șansele unei persoane înregistrare la AJOFM de a se angaja sunt mai mari în cazul beneficiarilor de măsura activă de ocupare, comparativ cu non-beneficiarii de măsură. Astfel, un șomer înregistrat la AJOFM în 2013 care a beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă are la un an jumătate de la finalizarea măsurii (octombrie 2014) de 3 ori mai multe șanse de a-și schimba statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist comparativ cu o persoană care nu a beneficiat de subvenţie.

b. Impactul asupra statutului ocupațional la momentul aplicării măsurii

Șansele ca un șomer înregistrat la AJOFM în 2013 să se angajeze imediat după finalizarea măsurii sunt cu 35% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de subvenţie. Șansele ca un șomer înregistrat la AJOFM în 2013 sa-și schimbe statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist la un


41

an si jumătate de la finalizarea măsurii sunt cu 26% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă primind primă de încadrare cu păstrarea domiciliului, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de subvenţie.

În ceea ce privește impactul net, putem concluziona faptul că o persoană înregistrată la AJOFM care a beneficiat în 2013 de primă de încadrare cu păstrarea domiciliului are de aproape 3 ori mai multe șanse de a-și schimba statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist comparativ cu o persoană care nu a beneficiat de subvenţie. Șansele ca un șomer înregistrat la AJOFM în 2013 sa-și schimbe statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist la un an și jumătate de la finalizarea măsurii sunt cu 26,5% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă primind primă de instalare cu schimbarea domiciliului, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură.

c. Impactul asupra duratei șomajului

Șansele de diminuare a duratei șomajului mai lung de 6 luni pentru persoanele înregistrate la AJOFM în 2013 sunt cu 24% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Stimularea mobilității forței de muncă, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de subvenţie.


42

2.4 Măsura de ”Completare a veniturilor salariale ale angajaților (pentru angajarea înaintea expirării perioadei de șomaj”

Dintre participanții la măsura de completare a veniturilor salariale 96,5% avuseseră un loc de muncă anterior înregistrării la AJOFM şi îndeplinirii condiţiilor pentru completarea veniturilor salariale, iar după aplicarea măsurii, 83,2% dintre aceștia erau ocupați, 27,5% dintre participanții la măsură consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi fost ajutați de această măsură.

a. Impactul asupra statutului ocupațional în prezent

Eșantionul participanților la măsură număra 165 respondenți, iar al neparticipanților a avut 317 de respondenți (eșantion diminuat din cauza non-răspunsurilor privind covariatele). S-a aplicat un model de tip probit, forma generală fiind: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență,vechime) Se constată faptul că vechimea are un impact pozitiv care

poate contribui la creșterea șanselor indivizilor de a beneficia de tratament. Chiar dacă peste jumătate dintre respondenţi au declarat că şi-au început activitatea la locul de muncă pentru care au beneficiat de această măsură activă, la momentul desfășurării anchetei există anumite diferențe în vechime între absolvenții care nu și-au găsit încă locuri de muncă și cei angajați în 2013, iar modelul econometric semnalează aceste diferențe, prin obținerea unui coeficient statistic semnificativ. Pe de altă parte aceste șanse sunt mai reduse în toate regiunile de dezvoltare comparativ cu regiunea București-Ilfov (care este nivelul de referinţă al variabilei),


43

precum și pentru persoanele necăsătorite comparativ cu cele căsătorite și totodată pentru persoanele de gen masculin comparativ cu cele de gen feminin. În plus, vârsta și nivelul de educație primar sau secundar, comparativ cu nivelul de educație superior reduc șansele indivizilor de a beneficia de tratament.

Șansele ca o persoană înregistrată la AJOFM în 2013 să-și schimbe statutul ocupațional - la un an jumătate de la finalizarea măsurii - în salariat, patron sau liber profesionist sunt cu 27,1% mai ridicate pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Completarea veniturilor salariale, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură. Practic, gradul de ocupare în rândul beneficiarilor de măsura activă privind Completarea veniturilor salariale, este cu 27,1% mai mare comparativ cu cazul non-beneficiarilor.

b. Impactul asupra statutului ocupațional la momentul aplicării măsurii

Aplicarea măsurii privind Completarea veniturilor salariale a avut ca impact o creștere a gradului de ocupare la momentul finalizării măsurii în 2013, în rândul beneficiarilor de măsură, cu 36,6% mai mult față de persoanele înregistrate la AJOFM care nu au beneficiat de măsură. S-a constatat că impactul este negativ și, statistic semnificativ, şi prin urmare șomerii care au beneficiat de măsura de formare profesională au o probabilitate de a fi ocupaţi în perioada imediată aplicării măsurii (anul 2013) mai redusă cu valori între 12 şi 16 % în comparaţie cu perechile lor din eşantionul de control. În urma reluării studiului de impact prin aplicarea metodei corelării punctajului de predominanță pe un eșantion extins cu aproximativ 47%, impactul net mediu al măsurii asupra statutului ocupațional la


44

momentul finalizării măsurii este negativ și statistic semnificativ, de aproximativ 7%. Acest lucru indică faptul că persoanele care au beneficiat de măsura privind formarea profesională au avut cu 7% mai puține șanse de a-și schimba statutul ocupațional în angajat sau liber profesionist la momentul finalizării cursurilor de formare profesionale, față de cei care nu au beneficiat de măsură. Acest aspect poate indica, spre exemplu faptul că oferta privind cursurile de formare nu este corespunzător corelată cu cererea reală de locuri de muncă, sau că în intervalul desfășurării cursurilor de formare, indivizii non-beneficiari ai măsurii active de ocupare își pot găsi mai rapid un loc de muncă.

c. Impactul măsurii asupra șomajului

Aplicarea metodei corelării punctajului de propensiune a condus la rezultate statistic nesemnificative.

2.5. Măsura ”Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane peste 45 ani”

Dintre participanții la măsura de subvenții pentru angajatorii care încadrează personae, 54,5% avuseseră un loc de muncă anterior înregistrării la AJOFM, iar la data anchetei, aproximativ 1 an și jumătate de la finalizarea măsurii, două treimi dintre aceștia erau ocupați. 42,9% dintre participanții la măsură consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi fost ajutați de această măsură.


45

a. Impactul asupra statutului ocupațional la momentul anchetei

Eșantionul participanților la măsură a avut 154 respondenți, iar al neparticipanților a numărat 251 de respondenți. S-a aplicat un model de tip probit de forma: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență, sector activitate) Șansele ca un șomer înregistrat la AJOFM în 2011 de a-și schimba statutul ocupațional la momentul realizării anchetei, respectiv la 1 an si jumătate de la finalizarea aplicării măsurii (inclusiv curgerea perioadei de obligativitate a păstrării salariatului angajat) în salariat sau liber profesionist sunt cu 11,6% mai ridicate pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenţii pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane de peste 45 ani, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură. În ceea ce privește impactul net la momentul anchetei (2014), se remarcă faptul că pentru variabila treatment avem coeficient statistic semnificativ la un prag de semnificație de 1%, iar mai mult, valoarea supraunitară a raportului de șanse confirmă faptul că șansele unei persoane înregistrare la AJOFM de a se angaja sunt mai mari în cazul beneficiarilor de măsura activă de ocupare, comparativ cu non-beneficiarii de măsură. Mai exact, în condițiile în care covariatele privind sexul, grupa de vârstă, nivelul de educație și mediul de rezidență rămân constante, putem afirma că o persoană înregistrată la AJOFM în 2013 care a beneficiat de măsură are de 2,3 ori mai multe șanse de a-și schimba statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist comparativ cu o persoană care nu a beneficiat de subvenţie.


46

b. Impactul asupra statutului ocupațional la finalizarea măsurii

Șansele unui șomer în vârstă de peste 45 de ani înregistrat la AJOFM la momentul aplicării măsurii de a se angaja sunt cu 44,7% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenţii pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane de peste 45 ani, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură.

c. Impactul asupra duratei șomajului (de lungă durată) la momentul anchetei

Șansele de diminuare a duratei șomajului mai lung de 12 luni pentru persoanele înregistrate la AJOFM în 2013 sunt cu 21,3% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenţii pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane de peste 45 ani, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură.

2.6. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă persoane care mai au 3 ani până la îndeplinirea condițiilor pentru a solicita pensie anticipată sau de acordare a pensiei pentru limită de vârstă dacă nu îndeplinesc condițiile de a solicita pensia anticipată parțială”

65,6% dintre participanții la măsură consideră că nu şi-ar fi găsit un loc de muncă dacă nu ar fi beneficiat de această măsură activă.


47

a. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la momentul anchetei

Eșantionul participanților la măsură a fost de 125 respondenți, iar al neparticipanților de 251 de respondenți. S-a aplicat un model de tip probit cu forma generală:

Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de educație, mediu de rezidență)

Practic, gradul de ocupare în rândul beneficiarilor de măsura activă privind Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane care mai au 3 ani până și îndeplinirea condițiilor pentru a solicita pensie anticipată sau acordarea pensiei pentru limita de vârstă, dacă nu îndeplinesc condițiile de a solicita pensia anticipată, este în prezent cu 18,1% mai mic comparativ cu cazul non-beneficiarilor, în urma aplicării măsurii. Acest impact negativ trebuie interpretat însă cu prudență, deoarece la momentul în care s-a efectuat analiza (2014), 74% din beneficiarii măsurii au ieșit la pensie, schimbându-și statutul din ocupați în persoane inactive. Faptul afectează rezultatul net al impactului măsurii și de aceea se justifică urmărirea în paralel cu analiza de impact a acestei măsuri față de momentul 2011, imediat după aplicarea măsurii. În ceea ce privește analiza la momentul anchetei a impactului net, se remarcă faptul că pentru variabila treatment avem coeficient statistic semnificativ la un prag de semnificație de 5%, în timp ce valoarea subunitară a raportului de șanse ne indică faptul că șansele unei persoane înregistrare la AJOFM de a se angaja sunt mai mici în cazul beneficiarilor de măsura activă de ocupare, comparativ cu non-beneficiarii de măsură.


48

b. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la momentul finalizării măsurii (inclusiv a perioadei de menținere a ocupării stipulată legal)

Șansele ca o persoană care mai avea 3 ani până la pensionare în anul 2011, conform înregistrărilor AJOFM, de a se angaja sunt cu 56,2% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane care mai au 3 ani până la îndeplinirea condițiilor pentru a solicita pensie anticipată sau acordarea pensiei pentru limita de vârstă, dacă nu îndeplinesc condițiile de a solicita pensia anticipată, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură. Practic, gradul de ocupare în rândul beneficiarilor de măsura activă privind Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane care mai au 3 ani până la îndeplinirea condițiilor pentru a solicita pensie anticipată sau acordarea pensiei pentru limita de vârstă, dacă nu îndeplinesc condițiile de a solicita pensia anticipată, era la momentul anului 2011 cu 56,2% mai mare comparativ cu cazul non-beneficiarilor, în urma aplicării măsurii.

2.7. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă absolvenți ai unor instituții de învățământ”

Dintre absolvenţii ai căror angajatori au beneficiat de subvenţionarea locurilor de muncă, aproximativ trei sferturi erau ocupaţi la momentul anchetei de teren (la 2 ani jumătate de la finalizarea măsurii și la 1 an de la încetarea obligativității pentru angajator de a-i menține în ocupare. 24,6% dintre beneficiarii măsurii consideră că nu şi-ar fi găsit un loc de muncă dacă nu ar fi beneficiat de aceasta.


49

a. Cuantificarea impactului la momentul anchetei (2014)

Eșantionul participanților la măsură număra 183 respondenți, iar al neparticipanților avea 247 de respondenți. S-a aplicat un model de tip probit cu forma generală: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență)

Șansele ca un absolvent înregistrat la AJOFM în 2010 sa-și schimbe statutul ocupațional la momentul anchetei (2014) în salariat sau liber profesionist, sunt cu 15,7% mai ridicate pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenţionarea locurilor de muncă pentru absolvenți, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură. Practic, gradul de ocupare în rândul beneficiarilor de măsura activă privind Subvenţionarea locurilor de muncă pentru absolvenți, este cu 15,7% mai mare comparativ cu cazul non-beneficiarilor, în urma aplicării măsurii. În ceea ce privește analiza la momentul octombrie 2014, se remarcă faptul că pentru variabila treatment avem coeficient statistic semnificativ la un prag de semnificație de 1%, iar mai mult, valoarea supraunitară a raportului de șanse confirmă faptul că șansele unei persoane înregistrare la AJOFM de a se angaja sunt mai mari în cazul beneficiarilor de măsura activă de ocupare, comparativ cu non-beneficiarii de măsură. Mai exact, în condițiile în care covariatele privind sexul, grupa de vârstă, nivelul de educație și mediul de rezidență rămân constante, putem afirma că o persoană înregistrată la AJOFM în 2010 care a beneficiat de măsură are de 1,9 ori mai multe șanse de a-și schimba statutul ocupațional în salariat, patron sau liber profesionist comparativ cu o persoană care nu a beneficiat de subvenţie.


50

b. Estimarea impactului asupra statutului ocupațional la momentul finalizării măsurii (inclusiv a perioadei obligatorii de menținere în ocupare a absolventului)

Șansele unui absolvent înregistrat la AJOFM în 2010 de a rămâne angajat după finalizarea măsurii (inclusiv a perioadei de menținere în ocupare stipulată prin lege) sunt cu 33,5% mai mari pentru persoanele care au beneficiat de măsura privind Subvenţionarea locurilor de muncă pentru absolvenți, în comparaţie cu persoanele care nu au beneficiat de măsură.

c. Cuantificarea impactului asupra duratei șomajului

Aplicarea metodei corelării punctajului de propensiune a condus la rezultate de impact negativ, dar statistic nesemnificative.

2.8. Măsura ”Prima de încadrare pentru absolvenţii unei instituţii de învăţământ”

Beneficiarii măsurii erau în proporție de 58,3% absolvenți de liceu și 38,1% absolvenți de învățământ superior, restul fiind absolvenți de școală de arte și meserii (2,4%) sau 10 clase (1,2%).

La un an după aplicarea măsurii, cei mai mulţi dintre beneficiarii măsurii aveau un loc de muncă (79,8%), 26,2% dintre aceștia consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi beneficiat de măsură.


51

a. Evaluarea impactului asupra statutului ocupațional la momentul anchetei (2014)

Baza de date concatenată conţine 165 de observaţii, iar dimensiunea eșantioanelor este similară: grupul participanților la măsură număra 84 persoane, iar neparticipanții erau 81 persoane. S-a aplicat un model de tip probit, cu forma generală: Treatment = f (vârstă, gen, statut marital, regiune, nivel de

educație, mediu de rezidență, sector de activitate) Probabilitatea ca beneficiarul măsurii să fie ocupat la momentul anchetei este mai redusă cu valori între 2,9 şi 9% pentru persoanele care au beneficiat de prima pentru absolvenţi în comparaţie cu cele nonbeneficiare.

b. Calculul impactului asupra statutului ocupațional la momentul finalizării măsurii

Din perspectiva estimării scorului de propensitate, a fost utilizată opţiunea de suport comun, iar modelul satisface proprietatea de balancing; numărul optim de grupe a fost 5.

Prin toate cele patru metode de matching se obţine acelaşi rezultat: nu există nici o diferenţă în ceea ce priveşte statutul ocupaţional după aplicarea măsurii între grupurile de tratament şi de control, deci impactul este 0.

c. Calculul impactului asupra duratei șomajului

Rezultatele, deşi nu sunt semnificative statistic, arată că absolvenţii care au beneficiat de măsură au o probabilitate mai mică cu 0,4%


52

de a fi în şomaj pe termen de peste 6 luni, în comparaţie cu absolvenţii care nu au beneficiat de măsură.

2.9. Măsura ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă persoane cu handicap”

Din totalul beneficiarilor acestei măsuri incluși în studiul de caz, 71,4% (10 din 14 persoane) consideră că nu şi-ar fi găsit un loc de muncă dacă nu ar fi beneficiat de această măsură activă.

a. Impactul calculat al măsurii ”Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă persoane cu handicap”

În ceea ce privește studiul de caz cu privire la șomerii care au beneficiat de subvenționarea angajatorilor care încadrează în muncă persoane cu handicap, eșantionul pentru grupul participanților a fost constituit din 14 observații, în timp ce grupul celor neparticipanți a avut în componență 15 observații. Concatenând bazele am obținut un total de doar 29 de observații, insuficient pentru aplicarea metodei corelării punctajului de predominanță.

Cu toate acestea am putut analiza statistic diferențele existente între grupul de control și grupul de beneficiari ai măsurii, rezultând următoarele valori, redate în tabelul următor. S-a constatat faptul că gradul mediu de ocupare pentru grupul țintă a fost de 50%, în timp ce gradul mediu de ocupare înregistrat pentru grupul de control a fost de doar 20%. A rezultat astfel o diferență de 30% a gradului de ocupare în favoarea grupului de indivizi care au beneficiat de măsură, comparativ cu cei care nu au beneficiat de măsură.


53

2.10. Măsura ”Consultanţă şi asistenţă pentru începerea unei activităţi independente sau pentru iniţierea unei afaceri”

Informaţiile culese în cadrul studiului de caz conduc la concluzia că rata de succes în demararea unei activităţi independente este de 3/16.

a. Impactul calculat

Grupul persoanelor participante la măsură a fost alcătuit din 16 persoane, dintre care 6 au avut statutul de remunerat şi 10 au fost neremuneraţi, respectiv şomeri, casnici sau pensionari. Grupul de neparticipanți a fost constituit din toţi respondenţii care nu au beneficiat de nici o măsură activă, respectiv din setul întreg de 346 de persoane. Datorită supradimensionării grupului de control, aplicarea unor metode precum corelarea scorului de propensitate este imposibilă, de aceea vom aplica şi în acest caz diferenţa simplă. Gradul mediu de ocupare pentru grupul țintă anchetat a fost de 37,5%, în timp ce gradul mediu de ocupare înregistrat pentru grupul de control a fost de 53,7%. A rezultat astfel o diferență de 16,2% a gradului de ocupare în favoarea grupului de indivizi care nu au beneficiat de măsură, comparativ cu cei care au beneficiat de măsură.

2.11. Măsura ”Subvenţii pentru angajatorii care încadrează şomeri, unici întreţinători ai unei familii monoparentale”

Informațiile culese în cadrul studiului de caz arată că 22,2% dintre respondenţi consideră că nu s-ar fi ocupat dacă nu ar fi beneficiat de acestă măsură activă.


54

a. Impactul calculat al măsurii

Analiza statistică a diferențelor existente între grupul de control și grupul de beneficiari ai măsurii a permis însă formularea câtorva concluzii. Astfel, se constată faptul că gradul mediu de ocupare pentru grupul țintă anchetat a fost de 61,1%, în timp ce gradul mediu de ocupare înregistrat pentru grupul de control a fost de 57,1%. A rezultat astfel o diferență de doar 4% a gradului de ocupare în favoarea grupului de indivizi care au beneficiat de măsură, comparativ cu cei care nu au beneficiat de măsură.

2.12. Măsura ”Subvenționarea angajatorilor care încadrează în muncă tineri cu risc de marginalizare socială ”

Rezultatele studiului de caz arată faptul că 61,8% dintre respondenţi consideră că nu şi-ar fi găsit un loc de muncă dacă nu ar fi beneficiat de sprijinul AJOFM.

a. Impactul calculat al măsurii

Diferenţa simplă între grupul participanților la măsură și cel al neparticipanților arată faptul că gradul mediu de ocupare pentru grupul țintă anchetat a fost de 41,1%, în timp ce gradul mediu de ocupare înregistrat pentru grupul de control a fost de 68,8%. A rezultat astfel o diferență de 27,7% a gradului de ocupare în favoarea grupului de indivizi care nu au beneficiat de măsură, comparativ cu cei care au beneficiat de măsură.


55

Rezultatul obținut trebuie însă interpretat cu rezervă, ținând cont de numărul redus de subiecți investigați.

CAPITOLUL 3. EVALUAREA IMPACTULUI EX-POST A MĂSURILOR ACTIVE ASUPRA OCUPĂRII LA NIVEL MACROECONOMIC

În cadrul capitolului sunt testate normalitatea și staționaritatea seriilor de date, după care sunt aplicate modele de tip VAR din care să rezulte tipul și intensitatea relațiilor de cauzalitate. A rezultat că toate seriile referitoare la ratele şomajului şi ale ocupării (calculate pe judeţe, pe total şi pe sexe) sunt staţionare şi sunt normal distribuite. Ca urmare în modelele care evaluează relaţiile de cauzalitate, seriile respective pot fi folosite în nivel (nu necesită transformări suplimentare). Dar, seriile staţionare nu pot fi puse în legătură decât cu alte serii care prezintă proprietăţi identice. În consecinţă, pentru a analiza impactul măsurilor de politică activă pe piaţa muncii asupra ocupării şi asupra şomajului, trebuie ca seriile explicative (variabilele de politică economică) să fie staţionare şi normal distribuite, sau să fie transformate astfel încât să verifice proprietăţile menţionate.

S-a calculat impactul măsurilor asupra ocupării și șomajului utilizându-se modele de tip panel dinamic și s-a evidențiat o legătură pozitivă între măsurile de formare profesională, de stimulare a șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj și creşterea ratelor totale de ocupare și scăderea şomajului. Pentru măsura plăților pentru absolvenți, aplicarea acesteia conduce la reducerea ratei șomajului, mai accentuat la aplicarea măsurii, dar și pe termen mediu, asupra


56

ocupării are impact negativ pe termen scurt, dar pozitiv pe termen mediu și lung.

Pentru măsura subvențiilor pentru angajatorii care angajează șomeri, urmare a lipsei de date statistice suficient de lungi nu se poate evalua impactul asupra ocupării, dar s-a identificat o legătură pozitivă dintre acestea și reducerea șomajului.

Analiza impactului măsurii plăților compensatorii arată că ocuparea nu a crescut prin aplicarea acestei măsuri de politică. Explicăm acest fapt, printr-o posibilă legătură inversă: măsurile respective au fost direcţionate spre zonele în care au apărut probleme în domeniul ocupării. În schimb, zonele cu rate înalte ale şomajului atrag plăţi compensatorii (corelaţia contemporană pozitivă) şi efectul acestora este cel anticipat – plăţile compensatorii reduc şomajul în perioada următoare efectuării acestora.

Cu alte cuvinte, politica de prevenire a creșterii ratei de șomaj prin acordarea unor plăți compensatorii salariaților afectați de restructurarea, privatizarea sau lichidarea unor întreprinderi nu a avut impactul dorit. Ocuparea nu a crescut prin aplicarea acestei măsuri de politică economică. Explicăm acest fapt, printr-o posibilă legătură inversă: măsurile respective au fost direcţionate spre zonele în care au apărut probleme în domeniul ocupării. Cu tot efortul investițional realizat, rata șomajului la nivel național a crescut în perioada analizată.

Măsurile de tip PSAN – plăți pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați înfluențează scăderea ratei șomajului total, dar și a ratelor șomajului masculin și feminin.

Analiza impactului plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați indică faptul că această


57

măsură este asociată cu o creştere a ratelor totale de ocupare şi această relaţie este valabilă şi în ceea ce priveşte ratele de ocupare a populaţiei active masculine şi a celei feminine.

3.1 Impactul plăţilor pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj asupra şomajului şi asupra ocupării

Analiza impactului măsurii de stimulare a șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj este asociată statistic cu scăderea şomajului. În schimb, urmare a lipsei de date statistice suficient de lungi nu se poate evalua impactul asupra ocupării.

3.2 Impactul plăţilor pentru stimularea mobilității forței de muncă asupra şomajului şi asupra ocupării

Analiza impactului macroeconomic al măsurii de stimulare a mobilității forței de muncă indică o legătură pozitivă între măsură și ratele ocupării (atât pe total, cât și pe cele două sexe).

3.3. Impactul plăţilor pentru absolvenţi, a cheltuielilor pentru protecția socială a șomerilor şi a cheltuielilor pentru formarea profesională asupra şomajului şi asupra ocupării


58

Analiza impactului măsurii de plăți pentru absolvenți indică faptul că aplicarea măsurii conduce la reducerea ratei șomajului, atât imediat după aplicarea măsurii, cât și pe termen mediu. În ce privește impactul asupra ocupării, măsura de plaţi pentru stimularea absolvenţilor induce pe termen scurt o scădere a ocupării, dar pe termen mediu şi lung efectul este pozitiv, antrenând o creștere a ocupării.

Analiza impactului măsurii de formare profesională indică o reducere a ratei şomajului total, cu efecte mai importante pe termen mediu şi lung. În privința impactului asupra ocupării, măsura are efecte pozitive asupra ratei ocupării, atât pe termen scurt, cât şi pe termen mediu şi lung.

3.4. Analiza impactului măsurilor active asupra dinamicii sectoarelor economice

Analiza impactului măsurilor asupra ocupării pe sectoare economice indică faptul că plăţile compensatorii efectuate in cadrul programelor de restructurare, privatizare si lichidare, plăţile pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați şi plăţile pentru stimularea mobilității forței de muncă sunt asociate pozitiv cu ocuparea în agricultură.

Măsurile de plăţi pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați şi cele de formarea profesională sunt asociate pozitiv cu ocuparea în industrie.

Măsurile de plăţi pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj și plăți pentru stimularea


59

absolvenților şi formarea profesională se asociază pozitiv cu creșterea ocupării din sectorul serviciilor.

Ocuparea în agricultură, silvicultură, pescuit se caracterizează prin:

Asocierea pozitivă cu plăţile compensatorii efectuate in cadrul programelor de restructurare, privatizare si lichidare (PC), plăţile pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați (PSAN) şi plăţile pentru stimularea mobilității forței de muncă (PSM).

Asocierea negativă cu modificarea cheltuielilor pentru formarea profesională, d(CFP). Deoarece variabila respectivă este asociată pozitiv cu ocuparea în celelalte sectoare (industrie, construcţii, servicii) este posibil ca această măsură de politică economică să fi orientat populaţia activă spre ramurile neagricole.

inexistența unei legături semnificative între PSS – plăţile pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj, PAB – plăţile pentru stimularea absolvenţilor, sau CPSS – cheltuieli pentru protecția socială a șomerilor şi populaţia civilă ocupată în agricultură, silvicultură, pescuit.

Ocuparea din industrie se caracterizează prin: Existența unui interval de timp (lag) pentru manifestarea

impactului pozitiv la plăţilor compensatorii efectuate in cadrul programelor de restructurare privatizare si lichidare (PC) ), iar problemele apărute pe piaţa muncii (reducerea ocupării în industrie) au atras fonduri prin plăţi compensatorii

asocierea pozitivă cu modificarea plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați, d(PSAN) şi modificarea cheltuielilor pentru formarea profesională, d(CFP).


60

Asocierea negativă cu plăţile pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj (PSS) şi cu modificarea cheltuielilor pentru protecția socială a șomerilor, d(CPSS).

inexistența unei legături semnificative între PSM – plăţile pentru stimularea mobilității forței de muncă, sau modificarea plăților pentru stimularea absolvenţilori, d(PAB) şi populaţia civilă ocupată în industrie. Estimatorii pentru coeficienţii de impact nu sunt semnificativ diferiţi de zero (riscul să fie zero, prezentat în paranteză, sub estimatori, este mai mare decât pragul standard acceptat, de 5%).

Ocuparea din construcţii se caracterizează prin:

Asocierea pozitivă a modificării ocupării în construcţii modificarea plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați, plăţile pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj și modificarea plăților pentru stimularea absolvenţilor şi d(CFP) - modificarea cheltuielilor pentru formarea profesională.

asocierea negativă cu modificarea cheltuielilor pentru protecția socială a șomerilor, d(CPSS).

inexistenţa unei legături semnificative între ocuparea în construcţii şi plăţile compensatorii efectuate in cadrul programelor de restructurare privatizare si lichidare (PC), sau plăţile pentru stimularea mobilității forței de muncă (PSM). Estimatorii nu au semnul anticipat şi nu sunt semnificativ diferiţi de zero (riscul sa fie zero este 44.95%, respectiv 74.23%, mult superior unui prag acceptat de 5%).


61

Ocuparea în celelalte ramuri ale economiei naționale (servicii) se

caracterizează prin:

Modificarea ocupării în servicii este asociată pozitiv cu PC - plăţile compensatorii efectuate in cadrul programelor de restructurare, privatizare si lichidare, PSS - plăţile pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de șomaj, d(PAB) - modificarea plăților pentru stimularea absolvenților şi d(CFP) - modificarea cheltuielilor pentru formarea profesională. Estimatorii pentru coeficienţii de impact sunt pozitivi şi semnificativ diferiţi de zero.

Ocuparea în serviciii este asociată negativ cu modificarea PSM - plăţile pentru stimularea mobilității forței de muncă şi cu modificarea cheltuielilor pentru protecția socială a șomerilor, d(CPSS). Estimatorii pentru coeficienţii de impact sunt negativi şi semnificativ diferiţi de zero.

Datele disponibile nu semnalează existenţa unei legături semnificative între ocuparea în servicii şi modificarea plăţilor pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați. Estimatorul coeficientului de impact are semnul anticipat, dar nu este semnificativ diferit de zero (riscul sa fie zero este 93.66%, mult superior unui prag acceptat de 5%).


62

CAPITOLUL 4. COMPARAȚII ÎNTRE REZULTATELE MODELULUI MICROECONOMETRIC ȘI CEL MACROECONOMETRIC

Utilizarea a două metode de evaluare de impact – una de tip micro (cu rol de evaluare a impactului măsurilor active asupra indivizilor) și una de tip macro (cu rol de evaluare a impactului măsurilor asupra agregatelor economice ș/sau a dinamicii socio-economice) permite formularea unor concluzii mult mai complexe asupra sensului efectelor/impactului acestora.

Compararea rezultatelor obținute prin modelul microeconometric cu cele rezultate din modelul macroeconomic ne vor permite să tregem concluzii foarte consistente, îmbinând rezultatele obținute din evaluarea impactului la nivelul individului cu cele ale echilibrului economic general. Din această perspectivă, trebuie menționat că nu este neapărat necesar ca un impact pozitiv la nivel micro (al individului) să fie pozitiv și la nivel macroeconomic.

Aplicarea modelului macroeconomic indică faptul că măsurile active au avut mai degrabă impact semnificativ asupra reducerii șomajului, decât asupra creșterii ocupării. Faptul se poate explica prin incapacitatea economiei de a crea locuri de muncă (fie urmare a efectelor crizei, fie ca urmare a existenței unor dezechilibre structurale) și înclinația pentru ocuparea înlocuită.

Analiza datelor rezultate din cele două tipuri de modele explică anumite contexte economice, demo-socio-educaționale sau instituționale.

Astfel, pentru măsura activă de formare profesională, rezultatele obținute la nivelul individului indică nevoia unui sprijin calificat de


63

tipul SPO (validat prin percepția subiectivă foarte intensă a impactului măsurii de formare asupra posibilității găsirii locului de muncă), dar într-un context economic nefavorabil (argumentat de lipsa unui impact identificabil al costurilor măsurii asupra creșterii de ocupare la nivel macroeconomic), dar și de anumite aspecte caracteristice funcționării sistemului instituțional în special pentru această măsură (susținute de impact negativ al măsurii de formare profesională măsurat la nivel de individ). Desigur că un impact negativ al măsurii de formare profesională este identificat și în alte țări europene, în special pentru cursuri de scurtă durată și mai ales pentru un impact pe termen scurt (la finalizare măsură sau la 1 an după aceasta). Analiza factorială din etapa următoare va identifica factorii care au concurat la generarea unui impact negativ.

Se poate observa că măsurile de acordare de subvenții, asociate cu obligativitatea ocupării au impact pozitiv care este și durabil (se menține și după finalizarea perioadei de obligativitate a ocupării beneficiarului de măsură). Adresându-se unor grupuri defavorizate pe piața muncii, impactul subiectiv măsurat prin percepția indivizilor beneficiari este unul pozitiv, impactul măsurat prin modele microeconometrice este de asemenea pozitiv (cu excepția măsurii de subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane cu risc de marginalizare socială, dar pentru care considerăm că rezultatul a putut fi afectat din cauza specificității grupului țintă pentru care nu s-au identificat perechi echivalente numai în vecinătăți indepărtate, toți subiecții cu asemenea caracteristici, care s-au adresat AJOFM fiind incluși în măsură și din cauza unui număr redus de observații generat tot de specificul grupului țintă) indicând eficiența măsurii la nivelul individului, iar la nivelul echilibrului economic general, impactul identificat este la nivelul reducerii șomajului. Nu s-a putut identifica un impact al măsurilor de subvenții asupra ocupării, din motive structurale (lipsa locurilor de muncă).


64

Cazul măsurilor pentru stimularea angajării prin completarea veniturilor indică impact pozitiv la nivel de individ atât după metoda subiectivă, cât și cea obiectivă, precum și la nivel macroeconomic (atât asupra creșterii ocupării, cât și asupra reducerii șomajului). Măsura se validează ca având impact pozitiv prin ambele tipuri de metode.

Măsura de prime pentru angajarea absolvenților are un impact negativ asupra creșterii ocupării la nivel de individ, pe termen scurt (la 1 an de la finalizarea măsurii), dar un impact pozitiv la nivel de individ asupra reducerii șomajului. Insă la nivel macroeconomic nu se poate identifica un impact asupra creșterii ocupării, iar asupra reducerii șomajului impactul este negativ. Se poate concluziona că pe termen scurt, măsura are efecte, în special la nivelul indivizilor, dar ea nu este sustenabilă în timp, neconducând la reducerea șomajului sau creșterea ocupării.

CAPITOLUL 5. ANALIZA FACTORIALĂ CU PRIVIRE LA MĂSURILE ACTIVE DE SUCCES

5.1 Măsura ”formare profesională”

Rezultatele evaluării particularităților impactului au reliefat următoarele aspecte importante:

putem vorbi de un impact pozitiv al participării la cursurile de formare în vederea ocupării unui loc de muncă remunerat în rândul tinerilor sub 24 de ani; șansele de a-și găsi un loc de muncă remunerat în urma beneficierii de cursuri de formare profesională scad o dată cu vârsta, devenind cu 36,5% mai mici pentru beneficiarii de măsură de peste 45 de ani,


65

șansele persoanelor din mediul urban de a-și găsi un loc de muncă remunerat în urma participării la cursuri de formare profesională, sunt cu 29,5% mai mici față de cele ale non-beneficiarilor similari în caracteristici;

șansele de a se ocupa în urma finalizării măsurii sunt mai ridicate pentru persoanele cu nivel redus de studii și scad pe măsură ce crește nivelul studiilor (beneficiarii cu studii superioare au o probabilitate de a se angaja la terminarea măsurii cu 70% mai mică decât cea a non-beneficiarilor cu aceleași caracteristici.

5.2. Măsura activă” Stimularea mobilității forței de muncă”


stimularea mobilității forței de muncă are efecte mai bune la indivizii de gen masculin, care au o disponibilitate mai ridicată pentru schimbarea locului de muncă și a domiciliului comparativ cu femeile.

persoanele din mediul rural au șanse mult mai mari de a-și găsi un loc de muncă remunerat prin intermediul măsurii (de aproape 9 ori mai mari, comparativ cele ale non-beneficiarilor similari în caracteristici, din mediul rural).

Beneficiarii măsurii tineri au șanse mai mari de a urma măsura cu rezultate bune

persoanele cu nivel de educație scăzută sunt cele mai predispuse să accepte locuri de muncă noi cu asumarea mobilității teritoriale, cu sau fără schimbarea domiciliului


66

5.3. Măsura activă ”Completarea veniturilor salariale”

Rezultatele evaluării particularităților impactului au arătat următoarele aspecte importante:

femeile au șanse mai mari de a avea un loc de muncă remunerat (de aproape 9 ori mai multe decât non-beneficiarele cu aceleași caracteristici, la momentul anchetei).

impactul măsurii este resimțit ușor mai pronunțat de persoanele cu nivel de educație joasă, pentru care șansele de a-și găsi un loc de muncă remunerat în urma beneficierii de măsură sunt de aproape 4,14 ori mai ridicate comparativ cu cele ale unui non-beneficiar, cu caracteristici similare

tinerii au cele mai mari șanse să se angajeze în urma beneficierii de această măsura, comparativ cu persoanele din alte grupe de vârstă.

5.4. Măsura activă ”Subvenţionarea locurilor de muncă pentru persoanele de peste 45 ani„

Rezultatele evaluării particularităților impactului au evidențiat următoarele aspecte importante:

beneficiarii măsurii de gen feminin au mai multe șanse de a fi ocupați la peste un an de la terminarea măsurii (de aproape 2,9 ori mai multe) decât non-beneficiarii cu aceleași caracteristici, la momentul anchetei;


67

șansele unei persoane din mediul rural de a fi ocupată la peste un an de la terminarea măsurii sunt mai mari (de aproape 2,24 ori), comparativ cu cele ale non-beneficiarilor similari în caracteristici;

persoanele cu nivel de educație joasă beneficiare de măsură au probabilitate mai mare de a fi în ocupare, comparativ cu non-participanții la măsură.

5.5. Măsura activă ”Subvenţionarea locurilor de muncă pentru persoanele care mai au 3/5

1 ani până la pensie”


Caracteristica măsurii nu sugerează un impact pozitiv la finalizarea măsurii (beneficiarii fiind în situația de a îndeplini condițiile pentru pensionare). Cu toate acestea, bărbații au șanse mai ridicate decât femeile de a se încadra la finalizarea măsurii într-un loc de muncă remunerat, deoarece aceștia acceptă mai ușor încadrarea pe un loc de muncă remunerat, în timp ce femeile acceptă mai degrabă rolul de casnice în cadrul gospodăriei;

Nivelul de educație este o variabilă neutră privind ocuparea beneficiarilor măsurii la finalizarea ei.

1 Deși s-au produs modificari în legislație cu privire la numărul de

ani până la îndeplinirea condițiilor de pensie, deoarece în studiu s-a urmărit impactul al 1 an de la finalizarea măsurii, în perioada la care face referire această măsură termenul era de 3 ani.


68

5.6. Măsura activă ”Subvenţionarea locurilor de muncă pentru absolvenți”

Rezultatele evaluării particularităților impactului au scos în evidență următoarele aspecte importante:

bărbații beneficiari de măsură au la momentul anchetei, de aproape 2 ori mai multe șanse de a-și găsi un loc de muncă remunerat decât non-beneficiarii de același gen;

șansele unei persoane din mediul rural de a-și găsi un loc de muncă remunerat prin intermediul măsurii sunt de aproape 2,2 ori mai mari comparativ cu ale non-beneficiarilor similari în caracteristici ;

persoanele cu studii superioare beneficiare ale măsurii au șanse de a-și găsi un loc de muncă remunerat la momentul anchetei cu 2,4 ori mai ridicate decât în rândul non-beneficiarilor.

5.7.Măsura activă ”Prima de încadrare acordată absolvenţilor unor instituţii de învăţământ”


măsura a fost mai eficientă în rândul bărbaților, care acceptă cu o mai mare promptitudine, comparativ cu femeile, încadrarea pe un nou loc de muncă remunerat;

șansele unui absolvent de instituţie de învăţământ, cu rezidența în mediul urban, de a-și găsi un loc de muncă


69

remunerat prin intermediul măsurii, sunt cu 71% mai mici comparativ cu non-beneficiarii.

5.8. Analiza factorilor comportamentali

Analiza variabilelor de comportament, cum sunt intensitatea căutării unui loc de muncă, așteptările cu privire la tipul de loc de muncă căutat și ca urmare, alegerea participării la un anumit tip/curs de formare profesională, tipul de loc de muncă ocupat în urma participării la măsură etc., este uneori esențială în obținerea unor rezultate pozitive la aplicarea unor anumite politici/măsuri active. De asemenea, anumiți factori economici asociați participanților la măsură cum ar fi: vechimea în muncă, ocupația sau sectorul de activitate în care s-au aflat beneficiarii anterior intrării în șomaj, motivele economice ale pierderii locului de muncă obținut ca urmare a participării la măsură etc se pot constitui factori de influență semnificativi ai impactului obținut și, în ultimă instanță, a eficienței sau ineficienței anumitor măsuri aplicate.

Beneficiarii măsurii de formare profesională au declarat că alegerea participării la un anumit tip de curs de formare și implicit a meseriei/profesiei viitoare s-a făcut în proporție covârșitoare pe baza deciziei lor personale, fapt ce poate explica impactul negativ al măsurii, persoanele înregistrate în șomaj sau în căutarea unui loc de muncă nefiind în posesia unor informații sistematice, corecte cu privire la dinamica cererii de forță de muncă. Acest fapt implică necesitatea unor măsuri mai intense de informare și consiliere profesională care să se bazeze pe surse de încredere (studii și prognoze) privind dinamica cererii de forță de muncă.


70

Măsurile acordate absolvenților de învățământ s-au adresat și persoanelor care nu tranzitează prima oară de la educație pe piața muncii, fapt argumentat de ponderi însemnate de beneficiari cu vârste peste 45 ani. Acest fapt contribuie la denaturarea tipului de măsură și trebuie ajustat prin criterii mai clare de definire a absolventului de învățământ eligibil pentru măsuri (subvenții la angajatori, prime).

Dintre participanții la măsuri care implicau angajarea ca și condiție de acordare a subvenției, beneficiarii care și-au păstrat locul de muncă după finalizarea perioadei de menținere obligatorie în ocupare sunt de 66% pentru măsura de Stimulare a mobilităţii forţei de muncă, respectiv 37% pentru măsura de Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane peste 45 ani și Subvenții la angajatorii care încadrează în muncă absolvenți ai unor instituții de învățământ.

O parte dintre beneficiarii de măsuri active și-au pierdut locul de muncă la cca 1 an de la finalizarea aplicării măsurii. Analiza motivelor pierderii locului de muncă evidenţiază două cauze economice, relaționate cu criza economică și nu cu cauze individuale ca fiind responsabile de acest fapt. Comportamentul activ pentru beneficiarii de măsuri care nu erau în ocupare la data anchetei este mai accentuat pentru beneficiarii de Prima de încadrare pentru absolvenţii unei instituţii de învăţământ (80% caută loc de muncă sau sunt dispuși să accepte unul) și mult mai redus pentru beneficiarii neocupați la data anchetei de Subvenții pentru angajatorii care încadrează în muncă persoane peste 45 ani (31%). Nivelul relativ redus al comportamentului activ (de căutare de loc de muncă sau macar de acceptare a unuia ce se oferă) este motivat de tendința de descurajare și renunțare la ocupare. Este de


71

observat că beneficiarii nu își pot rezolva problemele de ocupare fără un anumit ajutor din partea AJOFM.

Analiza dinamicii ocupaționale a beneficiarilor de măsură de formare profesională indică serioase neconcordanțe între grupa ocupațională a cursului de formare urmat și ocupația anterioară sau cu ocupația în care și-au găsit loc de muncă

Analiza datelor din perspectiva mobilităţii în plan sectorial a beneficiarilor măsurii active evidenţiază faptul că prin intermediul acesteia, persoanele care şi-au pierdut locurile de muncă au migrat în general dinspre sectoarele de activitate industrie şi construcții către sectorul de activitate servicii. Sectorul servicii a fost și cel care a absorbit cel mai bine beneficiarii de măsuri active, indicând faptul că acest sector economic este mult mai dinamic. De aceea, este utilă gândirea de măsuri la nivel sectorial, fiecare dintre sectoarele economice având comportamente diferite.

În ce privește mobilitatea ocupațională, la momentul anchetei, beneficiarii erau angajați în aceeaşi grupă ocupaţională din care proveneau la momentul angajării prin măsura activă.


72

CAPITOLUL 6. STUDIU PRIVIND CAUZELE CARE AU CONDUS LA INEFICIENȚA UNOR MĂSURI ACTIVE ȘI A INCONVENIENTELOR CARE POT APĂREA ÎN URMA APLICĂRII ACTUALULUI CADRU DE POLITICI

Principalii factori cu influență negativă identificați de către experții focus-grupului au fost de natură socio-demografică: genul (feminin) și grupa de vârstă (peste 45 ani), dar și economică. Astfel, persoanele de sex feminin, cele peste 45 ani se confruntă cu dificultăți în ocuparea unui loc de muncă, în urma beneficiarii de măsuri active.

De asemenea, factorii economici precum lipsa locurilor de muncă, efecte ale crizei economice resimțite prin restructurarea sectorului industrial și diminuarea celui de construcții se consideră că îngreunează. În vederea culegerii de informații relevante cu privire la cauzalitatea eficienței/ineficienței anumitor măsuri, s-a decis o metodă de culegere de informații de natură calitativă, de tip focus-grup cu reprezentanți ai ANOFM/AJOFM, ai Ministerului Muncii, Familiei, Protecției Sociale și Persoanelor Vârstnice, cercetători, alți experți de piața muncii, combinata cu analize cantitative aplicate pe indicatorii culeși prin anchetele realizate în rândul participanților la măsurile active.

Experţii în domeniul muncii, sunt de părere că, în general, factorii care influenţează negativ eficienţa măsurilor active de ocupare se referă, cu precădere, la următoarele aspecte:

contextul economic defavorabil din ultimii ani;

reducerea numărului de firme la nivel naţional și o structură economică defavorabilă dezvoltării echilibrate;

dimensiunile semnificative ale muncii la negru și constituirea acesteia într-o variantă de rezervă pentru unii beneficiari de măsuri active;


73

creşterea fiscalităţii;

promovarea unor industrii care nu oferă salarii decente pentru angajaţi (cum ar fi comerţul sau firmele de pază şi protecţie);

o slabă valorizare a muncii;

slaba pregătire şi formare a celor care vor să se angajeze;

lipsa informațiilor cu privire la cererea de forță de muncă în general, făcând dificilă orientarea și accesul la locurile de muncă vacante;

lipsa resurselor umane și materiale, supraaglomerarea cu sarcini, care împiedică calitatea corespunzătoare a serviciilor de mediere și consiliere profesională;

nivel ridicat de birocrație aferent înregistrării liber-profesioniștilor.

Influența factorilor macroeconomici asupra impactului măsurilor active

Asupra creșterii ocupării forței de muncă acționează o multitudine de factori macroeconomici: dinamica demografică, educația, resursele de muncă, dinamica economică, costul factorilor de producție, structura sectorială a economiei, dinamica ocupațională, salariul minim, nivelul prestațiilor etc. În ultimii ani, aceștia au evoluat continuu și contradictoriu, uneori. Ne oprim asupra elementelor de concordanță între calificările deținute de persoanele în căutare de loc de muncă și cele cerute de locurile de muncă vacante, ca și asupra modului cum cele mai importante agregate economice interacționează și acționează asupra creșterii ocupării.

Realocarea forței de muncă între diferite firme cauzează fluxuri regulate de lucrători, respectiv dinspre șomaj spre ocupare și


74

dinspre ocupare spre șomaj. În aceste condiții de dinamică, măsurile active de ocupare au rolul de a contribui la realizarea unei concordanțe mai bune dintre caracteristicile locurilor de muncă vacante și caracteristicile lucrătorilor, contribuind la reducerea șomajului structural și fricțional. Este evident faptul că o creștere a ratei locurilor de muncă vacante facilitează creșterea eficienței măsurilor active, impactul lor asupra creșterii de ocupare putând deveni pozitiv.

Efectele pozitive ale măsurilor active la nivel macroeconomic sunt însă vizibile mai clar asupra reducerii șomajului total și asupra celui structural, prin accelerarea fluxurilor tranzitorii dintre șomaj spre ocupare și reducerea celor dintre ocupare spre șomaj. În modelul macroeconomic utilizat a fost pus în evidență faptul că în perioada analizată, măsurile active aplicate în România, au avut un impact ușor pozitiv asupra reducerii șomajului, asupra creșterii ocupării. Este de semnalat faptul că în perioada analizată impactul macroeconomic (agregat) al măsurilor active a fost condiționat de efectele crizei economice și de nivelul de recesiune al economiei. În România, raportul dintre numărul locurilor de muncă vacante și numărul șomerilor a scăzut semnificativ în perioada crizei economice, ajungând la valoarea 0,043, evoluția curbei evidențiind și ciclicitatea sezonieră a activității economice.

Efectele de concordanță ale caracteristicilor celor aflați în căutarea unui loc de muncă cu cele ale locurilor de muncă vacante pot fi puse în evidență cel mai bine prin formalizarea unei curbe Beveridge. Această curbă pune în relație raportul care există între rata de creare a locurilor de muncă vacante (raportul dintre numărul de locuri de muncă vacante și populația activă) și rata șomajului. Este un deziderat ca această curbă să se deplaseze spre origine, adică echilibrul general de stare stabilă să arate un șomaj mic și locuri de muncă ocupate aproape total. Deplasarea curbei


75

Beveridge spre origine este posibilă doar în condițiile relansării economice, a aplicării unor măsuri active eficiente, care să sporească crearea locurilor de muncă și care să crească valoarea raportului dintre locurile de muncă vacante și rata șomajului.

Schimbările din evoluția curbei Beveridge se datorează cu precădere dezechilibrelor persistente dintre cererea de muncă și oferta de muncă într-o dimensiune relevantă, de obicei pe tipuri de competențe, ramuri de activitate sau locații geografice.

Aplicarea modelului macroeconometric a condus la următoarele concluzii:

- O creștere a cheltuielilor cu măsurile active ca pondere în PIB (VAB) generează o creștere de ocupare, dar cu o decalare de timp de o perioadă;

- Factorul instituțional ce ține de generozitatea sistemului de asigurare de șomaj (măsurat de raportul dintre cheltuielile pasive medii/șomer și salariul mediu net pe economie) influențează negativ creșterea de ocupare. Cu cât sistemul este mai generos cu atât el dezincită tranzițiile dinspre șomaj spre ocupare;

- Evoluțiile structurale ale economiei sunt factori de influență pentru impactul măsurilor active asupra evoluțiilor ocupării. Creșterea ocupării este asociată pozitiv cu dezvoltarea sectoarelor de construcții și de servicii și asociată negativ cu dezvoltarea sectoarelor agricultură și industrie. Aceste corelații se mențin și pentru toate categoriile de măsuri active applicate;

- Creșterea ponderii cheltuielilor cu măsurile active în total cheltuieli cu protecția socială a șomerilor are un impact pozitiv asupra creșterii de ocupare fără decalaje în timp;


76

- Creşterea în perioada t-1 a raportului dintre plăţile pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați (PSAN) şi VAB (valoarea adăugată brută totală) este însoţită de o dinamică pozitivă a ocupării în perioada t;

- Creşterea cheltuielilor cu formarea profesională este însoţită de o dinamică pozitivă a ocupării cu un decalaj de o perioadă de timp. Acest lucru demonstrează faptul că măsura” formare profesională” are impact pe termen mai lung, efectele pe termen scurt sunt nesemnificative sau uneori negative;

- Creșterea economică are un efect pozitiv asupra impactului măsurii formare profesională asupra ocupării;

- Creşterea cheltuielilor cu plăţile pentru stimularea şomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de şomaj (PSS) este însoţită de o dinamică pozitivă a ocupării în perioada următoare;

- Creşterea valorii medii a raportului dintre plăţile pentru stimularea şomerilor care se angajează înainte de expirarea perioade de şomaj/șomer și câştigul salarial mediu net (CSN) are ca efect o descurajare a căutării unei întoarceri rapide pe piaţa muncii;

- Creşterea cheltuielilor cu plațile pentru absolvenţi (PSS) este însoţită de o dinamică pozitivă a ocupării în perioada de referință;

- Creșterea economică reprezintă factor de influență pozitivă asupra impactului plaților pentru absolvenți asupra ocupării;


77

CAPITOLUL 7. RECOMANDĂRI DE POLITICĂ VIZÂND CREȘTEREA EFICIENȚEI ȘI EFICACITĂȚII MĂSURILOR ACTIVE DE OCUPARE

Recomandările de politică vizând creșterea eficienței și eficacității măsurilor active de ocupare au în vedere trei paliere:

A. la nivel conceptual, strategic

evaluarea periodică a impactului măsurilor active utilizând metode econometrice;

proiectarea și realizarea unei noi baze de date care să permită organizarea și stocarea informațiilor cu privire la șomeri și la persoanele aflate în căutarea unui loc de muncă, astfel încât să fie posibilă nu numai monitorizarea activității SPO, dar și evaluarea de impact și de eficiență a acestora;

valorizarea importanței măsurilor active în politica generală a pieței muncii prin creșterea bugetului alocat acestora;

întărirea rolului de activare a politicilor de piața muncii;

elaborarea într-o manieră continuă de studii și prognoze privind dinamica cererii de forță de muncă pe termen scurt și mediu;

întărirea principiului egalității de șanse și de acces pe piața muncii;

menținerea unui raport favorabil incitării la muncă, dar și a stimulării cererii de forță de muncă între nivelul


78

îndemnizației de șomaj și salariul minim, în sensul păstrării raportului între acestea;

întărirea rolului informării pentru diminuarea activităților din economica informală;

B. la nivel de măsură

o mai bună profilare a șomerilor sau persoanelor în căutarea unui loc de muncă înainte de a îi recomanda pentru o anumită măsură;

includerea de vouchere de formare în cadrul măsurii active de formare profesională;

vouchere pentru stagii de ucenicie pentru susținerea ocupării în posturi ce necesită specializare de durată mai lungă (ex. industrie);

susținerea dezvoltării de start-up-uri;

dezvoltarea medierii personalizate sau având ca bază un mecanism standardizat de profilare a șomerilor și a persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă.

C. la nivel de pachet de măsuri

constituirea unor pachete de măsuri pentru grupuri cu dificultăți în accesarea de locuri de muncă (ex. tineri) și o mai bună definire a absolventului de învățământ;


79

aplicarea într-o mai mică măsură a acordării de prime pentru încadrare de absolvenți, măsură pentru care s-a identificat un impact negativ;

întărirea rolului subvențiilor pentru angajatorii care încadrează tineri prin campanii de informare a angajatorilor cu privire la această măsură, dar prin creșterea multiplicatorului ISR pentru angajatorii care încadrează tineri.

CAPITOLUL 8. METODE/METODOLOGII UTILIZATE PE PLAN INTERNAȚIONAL CU PRIVIRE LA EVALUAREA EX-ANTE A IMPACTULUI POLITICILOR DE PIAȚA MUNCII

Evaluarea ex-ante a impactului unor măsuri sau politici

reprezintă un instrument util în proiectarea politicilor socio-

economic și este un proces complex de estimare a efectelor

probabile ale politicilor propuse, pornind de la condițiile și măsura

în care acestea au generat efecte și simulând situații viitoare.

Încercarea de a evalua impactul probabil al propunerilor de

politici înainte de luarea deciziilor este parte integrantă a unei

guvernanțe eficiente. Pe fondul crizei economico-financiare,

evaluarea consecințelor economico-sociale ale

măsurilor/propunerilor de politici este chiar mai importantă decât

oricând.

O bună coordonare a politicilor se realizează prin

instrumente de evaluare de impact. Conform Comisiei Europene,

procesul de evaluare de impact presupune anumite etape care


80

trebuie urmate în elaborarea propunerilor de politici. Acest proces

pregătește dovezi pentru factorii de decizie politică cu privire la

avantajele și dezavantajele posibilelor opțiuni de politică bazate pe

o evaluare a impactului lor.

Scopul evaluării ex-ante este de a optimiza alocarea

resurselor bugetare sub programul operațional și de a spori

calitatea. Totodată, evaluarea ex-ante identifică efortul cu care se

vor realiza obiectivele propuse și rezultatele așteptate, precum și

coerența și valoarea adăugată a acestor acțiuni/măsuri.

Componentele cheie ale evaluării ex-ante a impactului unor

măsuri, programe, politici noi, includ:

Evaluarea relevanței măsurii /programului /politicii/

sau strategiei pe nevoile identificate și în contextul

situației socio-economice;

Evaluarea raționalității și consistenței

măsurii/politicii/strategiei strategiei;

Evaluarea coerenței măsurii/politicii/strategiei

strategiei cu politicile regionale și naționale și cu

ghidul strategic comunitar;

Evaluarea rezultatelor așteptate (eficiacitatea) și a

impactului (eficiența);

Evaluarea sistemelor propuse de implementare.

Fiecare măsură/program/politică conține un număr de

indicatori cu praguri stabilite (ținte), care trebuie obținute la finalul

perioadei de programare. Indicatorii sunt adesea propuși de

autoritățile competente în corelație cu alocările financiare


81

planificate pentru diferite tipuri de activități. Experții evaluatori

trebuie să verifice toate aspectele menționate mai sus, inclusiv

relația cauzală dintre output-uri și implicit să ofere recomandări

pentru eventuale îmbunătățiri.

Evaluatorii pot opta pentru consultarea actorilor cheie,

factori decizionali, întrucât aceștia dețin perspective de valoare în

ceea ce privește relevanța și calitatea programului. Scopul evaluării

ex-ante este de a oferi input-uri pentru a îmbunătăți coerența și

calitatea programului.

Input-urile vor fi oferite la diferite etape ale dezvoltării

programului. Raportul de evaluare trebuie să includă o secțiune cu

privire la gradul în care recomandările au fost incluse în program.

Majoritatea statelor membre au dezvoltat evaluări de

impact ex-ante pentru politicile lor, însă impactul social a fost

neglijat în detrimentul celui bugetar, economic, sau de mediu.

La nivelul DG Employment, Social Affairs and Inclusion (DG

EMPL) s-au realizat două studii pentru metodologia de evaluare ex-

ante: "Studiu de evaluare a forței de muncă și impactului social al

politicilor strategice ale Comisiei" (publicat la începutul anului

2009) și "Studiu privind metodologiile aplicate pentru evaluarea

ocupării forței de muncă și impactului social" (publicat la începutul

anului 2010).

Au fost dezvoltate și ghiduri cu scopul de a ajuta

pregătirea evaluărilor integrate de impact, în special:


82

a) "Ghid pentru evaluarea impactului social în cadrul

sistemului Comisiei de evaluare a impactului "

(17/11/2009);

b) "Ghid operațional privind respectarea drepturilor

fundamentale în evaluările de impact ale Comisiei "

(6/05/2011).

O analiză a evaluărilor ex-ante realizate la nivelul UE a

concluzionat că există practica acestor tipuri de evaluări și s-au

identificat și exemple de bune practici. S-a observat o lipsă de

voința politică în unele state membre, provocări specifice care se

referă la instrumente, resurse și expertiză, printre care putem

enumera următoarele:

a) Discrepanțe între ambițiile cantitative și realitatea

calitativă;

b) Lipsa unor instrumente, modele și surse de date

adecvate pentru evaluarea cantitativă a impactului

social;

c) Impactul social este neglijat și în analizele calitative;

d) SIA este realizată de funcționari publici nefamiliarizați

cu politicile sociale, realizându-se neconcordanțe între

ghiduri, instructaje și asistență. Se poate afirma că nu

există expertiză externă;

e) Consultanță precară a persoanelor interesate.

Studiile existente confirmă faptul că s-au dezvoltat ghiduri și

cerințe în domeniul evaluării ex-ante a impactului - cu precădere în

domeniul social - în mai multe state membre, adesea concentrate

în cadrul unei politici specifice (sărăcie, egalitate, ocupare). În


83

schimb, măsura în care aceste linii directoare și cerințe sunt

sistematic aplicate în analiza politicilor pare să fie limitată..

Metodele și metodologiile utilizate pe plan internațional cu privire

la evaluarea ex-ante au rol de predicție a impactului politicilor. În

continuare sunt prezentate principalele modele utilizate în

evaluarea de impact.

8.1 Micro-simularea

Micro-simularea este o metodă ce determină impactul

schimbărilor în politici prin evaluarea separată a efectelor

schimbărilor la nivel micro (de individ).

Există două tipuri de micro-simulare: statică și dinamică. Micro-

simularea statică studiază agenții economici la un anumit moment

de timp și nu studiază comportamentul în timp. Se bazează pe

eșantioane reprezentative ale populației și studiază primul val de

consecințe a măsurilor/programelor/politicilor propuse. În schimb,

micro-simularea dinamică permite evaluarea pe termen lung a

efectelor, implicând și efectele schimbărilor comportamentale.

Modelele statice de micro-simulare răspund la întrebarea “Ce ar fi

dacă?”, fiind utilă în evaluarea ex-ante a impactului și analiza

opțiunilor de aplicare a măsurilor /programelor/politicilor. Aceste

tipuri de modele sunt mai ales utile pentru înțelegerea

complexității legăturilor pe care măsura/programul/politica

guvernamentală o poate avea, în ipoteza în care comportamentul

nu se schimbă în timp. Metoda utilizează date din anchete în rândul


84

populației sau din recensăminte, care permit efectuarea unei

analize a distribuției impactului pe diferiți factori.

Modelele de micro-simulare dinamice se împart în două categorii:

modelele statistice dinamice și modelele comportamentale.

Modelele statistice dinamice se bazează pe proiecția de

populație prin procedura de estimare a evoluției

viitoare a populației (procedeu de îmbătrânire

dinamică). Această categorie de modele oferă o istorie

pentru fiecare individ a populației, prin simularea

schimbărilor demografice, modelelor de piață a muncii

și dinamica veniturilor. Sunt proiectate pentru analiza

efectelor inter-temporale și pe termen lung. Aceste

modele au fost clasificate în două tipuri.

Modelele comportamentale vizează efectele echilibrului

general, prin conectarea modelelor gospodăriilor

sectoriale cu bazele de micro-date. O cerință pentru

validitatea rezultatelor modelului este stabilitatea

relației comportamentale, astfel încât parametrii să nu

se modifice ca urmare a schimbărilor în politici. Putem

enumera ca exemple schimbările în modelele de

consum ca urmare a modificării prețului (elasticitatea

prețului); schimbări în cererea pentru unele servicii;

impactul asupra comportamentului legat de oferta de

muncă.

Modelele de micro-simulare combinate cu modelele de echilibru

general permit evaluarea ocupării forței de muncă și a impactului

social, a propunerilor de politici ce afectează nivelul macro-

economic. Pentru utilizarea acestui model hibrid este necesar ca:

modelul să fie complet integrat cu componenta de estimare a


85

echilibrului general și să permită interacțiunea dintre cele două

nivele de analiză; utilizarea unei abordări secvențiale. Utilizarea

modelării prin utilizarea rezultatelor din micro-simulare ca input-uri

pentru modelul de echilibru general se bazează pe Teoria Generală

a Echilibrului din micro-economia neoclasică și include stabilirea

salariului de echilibru, iar șomajul ca fiind involuntar.

Modelele de micro-simulare cu analize spațiale permit analizarea

impactului politicii atât din punct de vedere social cât și din punct

de vedere al transportului, mobilității și energiei.

8.2 Modelele macroeconomice

Modelele de echilibru parțial sunt utile pentru evaluarea

impactului politicilor ce conțin variabile detaliate. Oferă

posibilitatea de a se focaliza în detaliu pe efectele politicilor dintr-o

anumită piață. Ca un punct slab al acestor modele se poate

menționa faptul că modelul ignoră impactul pe alte piețe, neținând

cont de interconexiunile dintre piețele regionale. Acestea se

concentrează pe modelarea cererii și ofertei unei piețe sau sector și

presupun că alte variabile sunt constante. În cadrul acestor modele

efectele pe alte piețe sunt considerate nesemnificative și sunt

ignorate, ilustrând rezultatele unei piețe la un anumit moment de

timp. Aplicații ale acestui tip de modele vizează piața forței de

muncă și oferă posibilitatea concentrării pe efectele politicii unei

piețe. Modelele au fundament teoretic micro-economic puternic și

includ feedback comportamental prin prețuri, iar parametrii sunt

estimați empiric. Conțin rezultate detaliate ce vizează nivelul


86

ocupării, forța de muncă pe grupuri și salarii. Modelele de echilibru

parțial nu țin cont de conexiunile cu alte piețe.

Modelele macro-econometrice acoperă toate piețele cheie și

variabilele rezultative dintr-o regiune, având parametrii estimați

empiric. Aceste tipuri de modele sunt utile pentru evaluări pe

termen mediu sau scurt ale impactului. Principala constrângere

vizează diferențele între caracteristici și funcționarea economică a

regiunilor. Aceste modele se bazează pe teoria macro-economică și

conțin funcții empiric estimate pentru consum, investiții, export și

import. Sunt orientate pe modele de cerere Keynesiană.

Modelele economice de evaluare a politicilor ajută la înțelegerea

interacțiunilor potențiale și a interdependențelor unei politici cu

alte politici existente și cu comportamentul indivizilor. Aceste

modele vizează abordările estimărilor structurale, care explică

interdependențelor dintre variabilele endogene și variabilele

exogene. Acestea se diferențiază față de alte modele care se

focalizează pe o singură direcție, pe relația directă dintre politică și

rezultatul pentru populația țintă.

CAPITOLUL 9. METODOLOGIE DE EVALUARE EX-ANTE A IMPACTULUI POLITICILOR ACTIVE PE PIAȚA MUNCII

Pornind de la experiența europeană care relevă două categorii de

modele de simulare a impactului ex-ante, respectiv cele de micro-

simulare și cele macro-econometrice, am construit o metodologie


87

de estimare ex-ante a efectelor elementelor propuse în cadrul

analizei măsurilor de politică activă din România.

9.1 Modele de simulare micro-econometrică

Metode de tip subiectiv

Participarea la măsurile active în cadrul programelor publice este o

chestiune de opțiune individuală a șomerilor. Studiile de

specialitate au indicat faptul că participarea șomerilor la

programele active au condus la creșterea vitezei de integrare a

acestora pe piața muncii. Cu toate că serviciile publice de ocupare

românești oferă diferite programe active, la care însă participă doar

o parte dintre șomeri, gradul de accesare a acestora este unul

dependent de voința șomerului sau de restricțiile financiare cu

privire la numărul de participanți admiși într-o măsură activă.

Măsurile care au rolul de a îmbunătăți calitatea serviciilor și

informațiile generate de SPO se pot evalua cu ajutorul modelelor

micro prin investigarea opiniei șomerului cu privire la măsura în

care s-ar angaja, ca urmare a beneficierii de servicii îmbunătățite.

Pe baza răspunsurilor la chestionar se poate calcula probabilitatea

subiectivă a unui individ de a se angaja ca urmare a creșterii

gradului lui de informare. Apoi, pe baza probabilităților subiective

se poate calcula o probabilitate subiectivă medie, de angajare ca

urmare a unor servicii de informare mai bune.

De asemenea, în situația în care măsurile nu permit decât unora

dintre șomeri să le acceseze, se poate evalua impactul extinderii


88

măsurii la mai mulți participanți, prin evaluarea subiectivă a opiniei

șomerului cu privire la măsura în care programul urmat l-ar ajuta să

se angajeze. Pe baza răspunsurilor la chestionar se poate calcula

probabilitatea subiectivă a unui individ de a participa la o măsură

activă. Apoi, pe baza probabilităților subiective se poate calcula o

probabilitate subiectivă medie de a participa la o măsură activă și

de a se angaja.

Estimarea se va putea realiza cu ajutorul unui model de tip logi sau

probit care va determina şansele de participare ale unui individ la

tratament. Forma lui este:

ix

iiii xdttxTPp )()()1( cu

2

)2

exp(

)(

2

i

i

x

x

Metode de tip obiectiv

În vederea evaluării impactului ex-post al măsurilor active

îmbunătățite, în situația în care există o evaluare de impact ex-

post, completată cu o analiză factorială, se pot aplica simulări pe

bază de scenarii posibile de modificare a structurii grupurilor de

participanți.


89

Metodologia ex-ante de simulare micro-econometrică ar cuprinde

următorii pași:.

reținerea caracteristicilor grupului/grupurilor care au obținut

cel mai bun nivel al impactului ex-post în cadrul procesului de

evaluare al măsurilor de politică active;

selectarea subiecților cu aceste caracteristici din rândul

neparticipanților la măsură și schimbarea valorii variabilei

participare/neparticipare din valoarea ”neparticipant„ în cea

de ”participant”;

simularea de noi dimensiuni ale grupului de participanți la

măsură (în cadrul unui proces de simulare bazat pe scenarii);

aplicarea calculului de impact pe aceste noi valori (cu

respectarea metodologiei grupului de comparație);

analiza diferențelor între valorile calculate ale impactului, față

de situația rezultată la simularea ex-post.

Formula de calcul a impactului este

)1( 01

iiiii YDYDY , iar efectul mediu al

tratamentului se stabilește după formula

)1()1()1( 01 DYEDYEDEATT

Calculul impactului se face după etapele similare din evaluarea ex-

post și anume:

1. Se estimează punctajul de predominanță după un model

logit sau probit;


90

2. Se corelează indivizii perechi cu ajutorul punctajului de

predominață prin algoritmi de tipul cel mai apropiat vecin,

corelare de tip Ethier și rază, corelare prin stratificare sau

corelare de tip Kernel;

3. Se evaluează calitatea corelării (prin compararea valorii

minime cu cea maximă a punctajului de predominanță în

ambele grupuri);

4. Se estimează impactul mediu și standardul de eroare al

acestuia (teste t).

În cadrul studiului impactului ex-ante se vor lua în calcul

următoarele aspecte:

Necesitatea profilării șomerilor, va conduce la creșterea

impactului economic și social al măsurilor active;

În acest context, se pot formula următoarele scenarii:

S1. Crește ponderea populației tinere în cadrul măsurii de

formare profesională;

S2. Crește numărul persoanelor care beneficiază de măsuri

active cu 10%, 15% sau 20%;

S3. Crește ponderea beneficiarilor de formare profesională

cu 5%.

9.2 Modele de simulare macro-econometrică

Aplicarea modelului macroeconomic a generat valori ale

coeficienților ecuației de model. Considerând coeficienții constanți

și egali cu cei din evaluarea ex-post, se va recalcula valoarea lui

D(OCUP) în mai multe scenarii ale variabilelor de model, astfel:


91

Modificări ale variabilelor privind ponderea cheltuielilor

sociale cu șomajul în PIB, considerând constantă ponderea

cheltuielilor cu bugetul pieței muncii din PIB;

Modificări ale ponderii cheltuielilor active în PIB, pe fondul

scăderii revizionate a numărului de șomeri;

Modificări ale raportului între cheltuiala per măsur activă

și câștigul salarial mediu net.

Recalcularea valorii funcției, pentru fiecare din situațiile de mai sus

va da dimensiunea impactului.

Creșterea volumului bugetului de șomaj se poate estima prin

menținerea ponderii cheltuielilor pentru protecția socială a

șomerilor în PIB la nivelul anului 2014 (0,27%), doar pe baza

creșterii PIB (previzionate de Comisia Națională de Prognoză).

Aceste creșteri de volum ale bugetului pentru șomaj estimate sunt

cu 4,2% în 2016 față de 2015 și cu 6,9% în 2017 față de 2016. Pe

fondul creșterii bugetului de șomaj, estimările cu privire la

reducerea numărului de șomeri (tot ale Comisiei Naționale de

Prognoză) conduc, în condițiile menținerii nivelului îndemnizațiilor,

la o scădere previzibilă a cheltuielilor cu măsurile pasive și implicit o

creștere a volumului bugetului cu măsurile active. Prin urmare,

volumul bugetului măsurilor active ar putea crește cu 8,2% în 2016

față de 2015 și cu 13,6% în 2017 față de 2016. Astfel, ponderea

măsurilor active în cadrul bugetului de șomaj ar putea să crească la

12,7% în 2015, 13,2% în 2016 și 14% în 2017.

Această creștere nu numai că ar plasa țara noastră într-o poziție

mult mai bună în rândul altor țări europene, dar ar contribui la o

eficiență mai ridicată a măsurilor active și la o durabilitate a lor


92

crescută, deoarece s-ar putea asigura mai multe servicii

persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă sau șomere.

Dinamica ultimilor ani a raportului între indicatorul social de

referință și salariul minim a arătat un proces permanent de

îndepărtare a valorii ISR de cea a salariului minim. Astfel, dacă în

2012 raportul între ISR și salariul minim era de 0,714, în 2014

acesta era de 0,571. Deși nu a avut o dinamică atât de accentuată și

raportul dintre ISR și salariul mediu s-a deteriorat de la 0,242 în

2012 la 0,212 în 2014. În ce privește incitarea la muncă, raportul

pare favorabil unei presiuni ridicate în găsirea unui loc de muncă. În

schimb, raportarea valorii subvențiilor la ISR crează probleme în

accesarea lor de către angajatorii care nu mai sunt stimulați de

valorile tot mai scăzute ale acestor subvenții, fapt ce conduce la

păstrarea unor valori ridicate ale șomajului. Acest fapt este

argumentat de rezultatele modelului macro-econometric care

indică o relație inversă între raportul dintre îndemnizația de șomaj

și salariul minim și reducerea șomajului. Deoarece dimensiunea

multiplicatorilor pentru subvențiile acordate angajatorilor este o

chestiune de echilibru între mai multe variabile economice și

sociale, stabilirea parametrilor acestuia face obiectul unui studiu

distinct.

Concluzii:

Majoritatea țărilor consideră că practicile de evaluare a

impactului ex-ante utilizate pot suferi îmbunătățiri. O

vulnerabilitate în aplicarea evaluării ex-ante a impactului politicilor

sociale este faptul că aceasta nu este parte integrată în procesul de

elaborare a politicilor active de piața muncii asupra ocupării, de


93

cele mai multe ori realizându-se ulterior. Decidenții politici ar trebui

să dețină timpuriu informații cu privire la impactul probabil al

politicilor propuse, pentru a stabili dacă este necesară realizarea

unui studiu pilot. Astfel, atunci când incertitudinea planează asupra

impactului politicilor elaborate, studiile de control și studiile pilot

pot reprezenta o soluție.

Evaluarea de impact ex-ante este utilă chiar și atunci când

este realizată la finalul procesului de elaborare a politicilor, întrucât

permite promovarea transparenței și a responsabilității. Analiza

cantitativă a datelor din sondaje ar trebui să ia în considerare

efectele asupra gospodăriilor cu copii în întreținere, separat de cele

fără. Totodată, lucrul calitativ cu copiii precum și input-urile de la

persoanele interesate care reprezintă copiii pot completa analiza

cantitativă.

Datele administrative reprezintă o resursă puternică, de

multe ori disponibilă la costuri relativ mici și cu o mărime suficientă

a eșantionului pentru a acoperi proba regională și impactul local,

precum și efectele asupra grupurilor relativ mici. Datele

administrative sunt mai actuale decât datele sondajului și tind să fie

o legătură mai strânsă pentru variabilele politicilor. Multe țări

folosesc date administrative pentru a spori anchetele gospodăriilor

și pentru a permite o analiză cantitativă mai precisă sau micro-

simularea. Mărimea investiției necesare pentru a construi și a

menține modelele de micro-simulare este un obstacol pentru

utilizarea acestora. Cei care doresc să își dezvolte propriile modele

de micro-simulare ar trebui să exploreze

modelele existente (EUROMOD) sau software-ul existent, care

facilitează scrierea de micro-modele. Dacă efectele în timp sunt de


94

interes, ar trebui să se înceapă cu modele statice, care sunt relativ

simplu de implementat, înainte de a începe cu modele dinamice.

Pentru o evaluare ex-ante eficientă este necesară atât

expertiza internă cât și cea externă. Când problemele sunt sensibile

din punct de vedere politic ar putea fi necesar să se bazeze mai

mult pe resursele interne. O provocare importantă este de a pune

în aplicare evaluări de impact ex-ante în țările în care cultura de

evaluare nu este bine dezvoltată. Centrele dedicate care

elaborează ghiduri, consolidează capacitățile de sprijin și colectează

exemple de bună practică, pot ajuta în astfel de situații, însă

construirea unei culturi de evaluare necesită timp.


95

Referințe [1] Angrist J, Pischke J.S. (2008], Mostly Harmless Econometrics,

Princeton University Press, NJ.

[1] Bassanini, A., Duval R. (2009), Unemployment, Institutions

and Reform Complementarities: reassessing the Aggregate

Evidence for OECD Countries, Oxford Review of Economic

Policy, Vol. 25, pp. 40-59.

[2] Belot, M., van Ours J. C. (2004), Does the recent success of

some OECD countries in lowering their unemployment rates

lie in the clever design of their labour marketreforms?”,

Oxford Economic Papers, Vol. 56, pp. 621-642.

[3] BertrandM. Duflo E, Mullainathan S (2004) How Much

Should We Trust Differences-in-Differences Estimates? –

Qarterly Journal of Economics vol 119, n.1, p.249-275

[4] Caliendo, M., Hujer, R., (2005), The Microeconometric

Estimation of Treatment Effects - An Overview, IZA

Discussion Paper No. 1653

[5] Card D, Kluve J, Weber A(2010) - Active Labor Market

Policy Evaluations: A Meta-Analysis, NBER Working Paper

no. 16173, July 2010

[6] De Koning J. (2005) Active Labour Market Policies: Relevance,

Expenditure and Effectiveness, SEORWORKING PAPER 2005/2

[7] De Serres, A., Murtin F. (2013), Do policies that Reduce

Unemployment Raise its Volatility?, OECD Economics

Department Working Papers, No. 1020, OECD Publishing.

[8] Fertig, M., Kluve, J., Schmidt, C. M., (2007). Die

makroökonomische Wirkung aktiver Arbeitsmarktpolitik- Eine


96

Panelanalyse auf Ebene regionaler Arbeitsmärkte. Zeitschrift

für Arbeitsmarktforschung 39 (3 and 4), 575 - 601.

[9] Hagen, T., (2004). Ökonometrische Evaluation der aktiven

Arbeitsmarktpolitik in Ostdeutschland auf Basis von

Regionaldaten - Grundlegende Probleme und

Ergebnissedreier Ansätze. Zeitschrift für Evaluation 2/2004,

241 - 263.

[10] Hirano K., Imbens G. (2004), The Propensity Score with

Continuous Treatments, in Missing Data and Bayesian

Methods in Practice: Contributions by Donald Rubin's

Statistical Family, Wiley, NYC.

[11] Hujer, R., L.Thomsen, S., Zeiss, C., (2006). The effects of

vocational training programmes on the duration of

unemployment in eastern Germany. Allgemeines Statistisches

Archiv 90, 299 - 321.

[12] Hujer, R., Rodrigues, P. J., Wolf, K., (2007). Estimating the

macroeconomic effects of active labour market policies using

spatial econometric methods. IAB Discussion Paper.

[13] Kluve, J., (2006). The effectiveness of european active labor

market policy. IZA Discussion Paper No. 2018.

[14] Layard, R., Nickell, S., Jackman, R., (2005). Unemployment:

Macroeconomic Performance and the Labour Market. Oxford

University Press, Oxford.

[15] Lechner M. (2002), Some practical issues in the evaluation of

heterogeneous labour marketprogrammes by matching

methods, in Journal of the Royal Statistical Society, Se ries A,

165, pp. 59-82.

[16] Lechner, M., Wunsch, C., (2007). What did all the money do?

on the general ineffectiveness of recent west german labour


97

market programmes. University of St. Gallen, Dept. of

Economics Discussion Paper.

[17] Murtin, F.,. De Serres A Hijzen A. (2013), The Ins and Outs of

Unemployment, OECD Economics Department Working

Papers, OECD Publishing.

[18] Pissarides, C. A., (2000). Equilibrium Unemployment Theory.

MIT Press, Cambridge, MA and London

[19] Rosenbaum P., Rubin D. (1983), The Central Role of the

Propensity Score in Observational Studiesfor Causal Effects,

in Biometrika, 70, pp. 41-50.

[20] European Commision – Evalued Sourcebook: Method and

Techniques (2013) http: ec.europa.eu/regional_policy/

sources/docgener/evaluation/guide/evaluation_sourcebo

ok.pdf

[21] Wapler, R.; Werner, D.; Wolf, K. (2008), Macro Evaluation of

Active Labour Market Policies in West and East Germany. An

Extension of the Theory and Empirical Evidence, Paper

presented at the Annual Conference of the EALE 2008.

PROIECTmmuncii.ro/j33/images/Documente/ProiectePrograme_/Eval_Ef_Mas_… · realizat și o analiză...

Documents

Transcript of PROIECTmmuncii.ro/j33/images/Documente/ProiectePrograme_/Eval_Ef_Mas_… · realizat și o analiză...