Presentazione tesi di dottorato. Moderatore: Carlo Lucarelli Relatrice: Niki Stylianidou

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1 Presentazione tesi di dottorato Moderatore: Carlo Lucarelli Relatrice: Niki Stylianidou

2 La presentazione per ciascun articolo: Domande principali Bibliografia Contributo principale e risultati principali

3 Nuove proposte per gli indicatori supplementari al tasso di disoccupazione Le domande obiettivo: i profili occupazionali persistono nel tempo? possono aiutare ad ampliare l attuale analisi e in che modo? Metodologia matrici di transizione

4 Bibliografia 13th resolution of the International Labour Office (ILO, 1983) 1995 Supplementary Measures of Labour Market Slack: An Analysis of Discouraged and Involuntary Part-time Workers Employment Outlook, OECD, pp Paris Official Journal of the European Union, Commission Regulation No 1897/2000 of 7 September 2000, implementing Council Regulation No 577/98 on the organization of a labour force sample survey in the Community concerning the operational definition of unemployment. Europea Commission Eurostat Publications regarding the New Supplementary Indicators: - Statistics in Focus publication "8.5 million underemployed part-time workers in the EU27 in 2010" - Statistics in Focus publication "New measures of labour market attachment" - Press release "Among part-time employed in the EU27, 21% would like to work more hours and are available to do so".

5 In questo articolo: Ri-elaborazione dei nuovi profili lavorativi proposti da Eurostat a novembre 2011 con i dati longitudinali di LFS Prova che tali profili persistono nel tempo Proposta di un nuovo indicatore aggregato, che cattura tutto il labour force slack

6 I nuovi indicatori supplementari al tasso di disoccupazione Occupati In cerca di occupazione Economicamente Inattivi

7 Sottoutilizzo della forza lavoro Labour Slack 1. Disoccupati 2. Sottoccupati rispetto i tempi di lavoro 3. Scoraggiati 4. Altre persone economicamente inattive ma non slegate dal mondo del lavoro Low Earnings 1. Occupati a tempo pieno con basso salario 2. Occupati meno che a tempo pieno con basso salario orario 3. Sovraoccupati con basso salario Skill mismatch 1. Occupati in posizioni con competenze richieste al di sotto del loro effettivo livello educativo (ch4 of the 18th ICLS Conference Report, ILO 2008)

8 Applicazione delle nuove definizioni Dati : LFS longitudinali prodotti dall ISTAT, anni 2004/2010 Risultati : produzione di matrici di transizione tra i nuovi stati lavorativi per 6 anni produzione di matrici di transizione relative

9 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

10 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

11 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

12 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

13 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

14 100,0% % transitions for aged ,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

15 Risultati : Valori relativi Indicatori proposti da Eurostat sono: Tasso di attività potenziale ( Want + Jobseekers / LF) Tasso di inattivi disponibili a lavorare ( Want / LF ) Tasso di inattivi in cerca di lavoro ( Jobseekers / LF ) Tasso di sottoccupati part time (Part-time Underemployed / LF ) Il nuovo indicatore raccoglie invece tutte le persone attaccate al mercato del lavoro, cioé raccoglie gli attivi (occupati e in cerca), gli inattivi disponibili a lavorare (Want to work) e gli inattivi in cerca di lavoro (Jobseekers) : Opportunity Labour Force

16 Le statistiche proposte da ESTAT EMPLOYED UNEMPLOYED Rate of Other Employed Rate of underemplyed parttime workers Rate of Employed ILO Unemployment rate ILO Rate of Inactive Hard to total population ,4% 48,9% 49,5% 49,5% 49,9% 49,2% 2,1% 1,6% 1,6% 1,5% 1,7% 1,8% 49,5% 49,8% 50,3% 50,3% 50,8% 50,2% 8,6% 8,0% 7,6% 6,2% 6,9% 7,6% 40,8% 41,1% 40,7% 40,4% 39,4% 39,7% INACTIVE Rate of 0,3% 0,3% 0,7% 0,7% 0,6% 0,7% JOBSEEKERS to LF Rate of WANT to LF 9,0% 8,5% 8,2% 10,3% 10,4% 10,3% Rate of Total Inactives ILO Rate ILO labour force to population 54,2% 54,1% 54,4% 53,7% 54,6% 54,3% Rate of Potencial labour to Labour Force 9,3% 8,8% 8,9% 11,0% 11,0% 10,9%

17 Le statistiche proposte in questo lavoro EMPLOYED UNEMPLOYED Rate of Other Employed Rate of underemplyed parttime workers Rate of Employed ILO Unemployment rate ILO Rate of Inactive Hard to total population ,4% 48,9% 49,5% 49,5% 49,9% 49,2% 2,1% 1,6% 1,6% 1,5% 1,7% 1,8% 49,5% 49,8% 50,3% 50,3% 50,8% 50,2% 8,6% 8,0% 7,6% 6,2% 6,9% 7,6% 40,8% 41,1% 40,7% 40,4% 39,4% 39,7% Rate of JOBSEEKERS to INACTIVE OLF Rate of WANT to OLF Rate of Total Inactives ILO Rate ILO labour force to population Rate of Potencial labour to population Rate of Opportunity Labour Force to population Total Population (15-74) 0,3% 0,3% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 8,2% 7,8% 7,5% 9,2% 9,4% 9,3% 45,8% 45,9% 45,6% 46,3% 45,4% 45,7% 54,2% 54,1% 54,4% 53,7% 54,6% 54,3% 5,1% 4,8% 4,8% 5,9% 6,0% 5,9% 59,2% 58,9% 59,3% 59,6% 60,6% 60,3% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

18 Le domande poste : i profili occupazionali proposti persistono nel tempo? => Sì, lungo tutti gli anni oggetto di analisi si può ampliare l attuale analisi e in che modo? => Sì, con l Opportunity Labour Force

19 Una nuova prospettiva sull indagine di forze lavoro Le domande poste: - I nuovi stati lavorativi proposti possono dare risposte sul benessere individuale delle persone? - Se è cosi quali sono i risultati per l Italia Metodologia: Matrice di transizione dinamica Modello logistico

20 Bibliography 13th resolution of the International Labour Office (ILO, 1983) 1995 Supplementary Measures of Labour Market Slack: An Analysis of Discouraged and Involuntary Part-time Workers Employment Outlook, OECD, pp Paris Official Journal of the European Union, Commission Regulation No 1897/2000 of 7 September 2000, implementing Council Regulation No 577/98 on the organization of a labour force sample survey in the Community concerning the operational definition of unemployment. Poverty and wellbeing: Panel evidence from Germany, A. Clark, C. d Ambrosio, S. Ghislandi August 2013, Ecole D economie de Paris Proximity and Growth Distribution Dynamics, G. Pellegrini, May 2000 Empirics for growth and distribution: Stratification, polarization and convergence clubs, D. Quah, Jan 1997

21 In questo lavoro: Proposta di un analisi in termini di benessere attraverso gli stati lavorativi Analisi dei sei profili lavorativi per classi di eta, sesso ed educazione Analisi comportamentale idiosincratica (short and long run idiosincratic behavour steady state) Modellare gli stati nel contesto di un well-being approach

22 Mondo del Lavoro Integrazione Distribuzione del tempo Libero-Lavoro interamente integrati <= Altri Occupati => ottima distribuzione del tempo non interamente integrati <= Part Time Involontari => non ottima distribuzione non interamente integrati <= Disoccupati / In Cerca => non ottima distribuzione non interamente integrati <= Inattivi in cerca => non ottima distribuzione non interamente integrati <= Inattivi disponibili => non ottima distribuzione Fuori dal mondo lavorativo <= Inattivi Hard => ottima distribuzione del tempo

23 Applicazione dell approccio del benessere Dati: Indagine sulle Forze Lavoro - Longitudinal data Dal 2004 fino al 2010 (sei anni). Universo di Riferimento: Residenti in Italia anni Prima di vedere l applicazione dell approccio proposto, usando i dati su modelli logit e multi-logit, vedremo le differenze comportamentali di breve e di lungo periodo dei sei profili.

24 Comportamento dinamico di sei profili Breve termine=> tutti sei profili soffrono di inerzia 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% % transitions for aged other employed under- employed part time unemployed JOBSEEKERS WANT Inactive Hard ILO EMPLOYED Unemployed ILO INACTIVE ILO EMPLOYED other employed ILO EMPLOYED under- employed part time Unemployed unemployed ILO INACTIVE JOBSEEKERS ILO INACTIVE WANT ILO INACTIVE Inactive Hard

25 Comportamento dinamico dei sei profili Lungo Termine => Altri occupati e Inattivi Hard funzionano come dei poli di attrazione => nel lungo termine tutti I profili saranno in un benessere rispetto alle dimensioni Mondo lavorativo e Transition matrix in steady state Distribuzione del Tempo 55,3% 60,0% 55,7% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 34,2% 34,8% 0,7% 4,1% 5,4% 0,3% other under unemp jobsee want hard 10,0% 0,0% other 0,9% under 4,0% unemp jobsee want hard 0,2% 4,4% hard want jobsee unemp under other

26 Logit: ln + + Age+

27 Risultati Criterio di convergenza soddisfatto per tutti e 6 gli anni. Il modello applicato contro il modello con nessuna covariata è molto significativo (99,9%). Lo status iniziale è determinante per lo status finale: essere «insoddisfatto» all inizio per la condizione lavorativa aumenta le odds di rimanere «insoddisfatto» dopo, in un anno sono 3 volte più che non per chi ha stato iniziale «soddisfatto». La variabile Età ha segno negativo per tutti e 6 gli anni: essere giovane dà maggiore probabilità di essere «insoddisfatto» per lo status lavorativo Ln(Women) Ln(Men) ha segno positivo per tutti e 6 gli anni: essere donna dà maggiore probabilità di essere «insoddisfatto» per lo status lavorativo. Persone con la laurea magistrale hanno segno positivo indicando che le persone laureate hanno più probabilità di trovarsi tra i «soddisfatti».

28 Le domande poste: I nuovi stati lavorativi possono dare risposte sul benessere individuale delle persone? => Sì e in particolare per le dimensioni Integrazione al Mondo di Lavoro e Distribuzione del Tempo Libero-Lavorativo - Se è cosi quali sono I risultati per l Italia => L applicazione del modello logistico sulle dimensioni proposte mostra che sesso ed età influenzano significativamente il benessere mentre l educazione (in generale) no.

29 Not in Employment, Education or Training e oltre Le domande obiettivo: - Lo strutturale basso tasso di attività giovanile Italiano è dovuto ai NEET? -Il basso tasso di attività giovanile è osservato solo in Italia o anche in altri paesi Europei? Metodologia: -Cluster analysis e dendrograma

30 Bibliography Istruzione e status lavorativo dei giovani in Italia: Progressi, ritardi e involuzioni negli anni , R. Gatto & P. Potestio, Economia & Lavoro, 2007 How are Youth in the Labour Market? Evidence from Around the World J. Fares, C. Montenegro, P. Orazem 2006 The Youth experience Gap: explaining differences among countries 2007 Caroleo F.E. & F. Pastore Young People in crisis: NEETs and Unemployed in EU Regions August 2013, G.Bruno E.Marelli & M.Signorelli Young People education and employment pattens, Eurostat October 2011

31 In questo articolo: Ri-definizione del problema dei NEET in termini di forza lavorativa Trend dell Italia confronto con altri 5 paesi Europei Analisi cluster su 33 paesi (EU+EFTA)

32 Partecipazione all educazione/training È possibile dividere la popolazione giovanile in due gruppi: Quelli che participano all educazione; IN education or training (IET) Quelli che sono fuori dall educazione; NOT in education or training (NIET) NEETs sono un sottoinsieme dei NIET, soffrono di esclusione e dissaprovazione sociale

33 Partecipazione all educazione / training IET sono parte del problema. All interno di tale gruppo ci sono giovani che sono completamente estranei al mercato del lavoro ma che non soffrono di esclusione sociale. Alcuni di essi scelgono lunghe carriere accademiche per tardare il più possibile la loro entrata nel mercato del lavoro.

34 Lo strumento Confronto dei tassi di attività giovanili, 2012, percentuali youth AR Total youth AR NIET youth AR IET ITA 28,7 66,4 6,2 DEU 50,7 82,2 36,9 ESP 38,8 72,0 18,5 FRA 37,8 84,8 16,6 NDL 69,9 85,9 64,8 UNK 59,3 82,6 42,3

35 La partecipazione all educazione/training 80,0 Partecipation to education and training rate, ,0 75,8 70,0 69,5 68,8 65,0 62,7 62,0 60,0 57,8 55,0 50,0 ITA DEU ESP FRA NDL UNK

36 La partecipazione all educazione/training 80,0% Rate of Participation to education or traning of the young active (LF) year ,0% 70,3% 60,0% 50,0% 50,5% 40,0% 41,2% 30,0% 29,6% 30,2% 20,0% 13,6% 10,0% 0,0% IT DEU ESP FRA NDL UNK

37 Risultati e analisi (2012) 100,0% A R _ N I E T 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% IT MK HR SK BE CZ RO GR PL PT CY LT FR EE ES IE LV MT SI DE SE FI UK AT NO CH DK NL IS 50,0% BG LU TR 40,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% AR_IET

38 Risultati e analisi (2007) 100,0% A R _ N I E T 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% RO SK MK HR PT IT LU GR BE CZ LT BG EE FR MT PL CY ES LV SI IE SE DE FI AT UK NO CH DK NL IS TR 40,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% AR_IET

39 Risultati e analisi 8,0 ITALY, the last five years 7,8 7,5 7, ,0 AR _ IET 6,5 6,5 6, ,9 6,2 5,5 5,4 5,0 5,1 2013q1 64,0 65,0 66,0 67,0 68,0 69,0 70,0 71,0 AR_NIET

40 Risultati e analisi 90,0% 85,0% 80,0% 75,0% 70,0% Francia Germania Paesi Bassi Regno Unito Italia 65,0% The last five years 60,0% -10,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0%

41 Risultati e analisi

42 Risultati e analisi

43 Risultati e analisi

44 Risultati e analisi Plot of 4 Clusters from METHOD=AVERAGE 2007 Grafico di OUT*IN. Il simbolo è il valore di CLUSTER. OUT 100 ˆ 4 90 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Šƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒ IN

45 Le domande poste: Lo strutturale basso tasso di attività giovanile Italiano è dovuto ai NEET? => NO! Basso tasso di attivita per IET implica basso tasso di attività giovanile totale. Il basso tasso di attività giovanile è osservato solo in Italia o anche in altri paesi Europei?=> NO ma - L Italia è nell ultimo ciuster; insieme con altri paesi con problemi economici (Bulgaria, Portogallo, Grecia) o che i loro indicatori macroeconomici (fundamentals) non sono robusti (Belgio)

46 GRAZIE