Educación y Desempleo Juvenil: El Caso de Córdoba

Transcripción

1 Educación y Desempleo Juvenil: El Caso de Córdoba A. Daniela Cristina y Ariel A. Barraud Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional de Córdoba Agosto de 2003 A ser presentado en la XXXVIII Reunión Anual de la AAEP, Mendoza, 12 al 14 de Noviembre de 2003

2 Educación y Desempleo Juvenil: El Caso de Córdoba 1 A. Daniela Cristina y Ariel A. Barraud* Introducción Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional de Córdoba El presente estudio analiza de qué manera el nivel educativo de los jóvenes afecta su posibilidad de inserción en el mercado laboral en calidad de ocupado, así como también los distintos determinantes económicos y sociales del funcionamiento de este mercado en Córdoba. La globalización y apertura de la economía, el ajuste estructural, la transformación de las tecnologías productivas y de gestión, se han visto reflejadas en el mercado laboral a través de una agudización en la segmentación existente entre trabajo calificado y no calificado, una creciente precarización de las condiciones de trabajo, y un alto desempleo; fenómenos todos que tienen un efecto significativo sobre el fracaso laboral de los grupos de población joven en la región. El desempleo juvenil permanece en niveles muy altos en todo el mundo, habiéndose agudizado en Europa occidental y oriental, mientras que en muchos países en desarrollo como el nuestro, el ajuste y la contracción de la economía han limitado el acceso al empleo a los jóvenes llevando las tasas de desempleo juvenil urbano a valores a menudo superiores al 30 por ciento (OIT, 1998). Al ser individuos que recién se incorporan al mercado laboral, los jóvenes trabajadores quedan expuestos muy directamente al desempleo en los periodos de bajo crecimiento económico. A su vez, dado que la experiencia laboral provee de un mayor nivel de calificación a través de las posibilidades de formación en el empleo, ocurre que los jóvenes trabajadores ingresan en un mercado de trabajo que demanda crecientemente personal calificado. La educación adquiere especial atención cuando se analiza el comportamiento del mercado laboral en los países en desarrollo, y particularmente al momento de considerar el desempleo de los jóvenes. El perfil educativo de éstos, teniendo en cuenta las ventajas competitivas que puede generar una población joven más calificada, puede influir en la tasa de inversión y en la creación de empleo en una determinada zona. En los últimos años se ha registrado un incremento de la tasa de desempleo juvenil en Córdoba al igual que en el país. Sin embargo, este indicador no constituye la única variable a tener en cuenta cuando se quiere analizar la situación particular de los jóvenes en el mercado laboral. Esto se explica, en parte, por el hecho que constituyen el grupo etario, que al no tener generalmente la responsabilidad de ser el sostén económico del hogar, evidencia menores niveles de entrada, permanencia y estabilidad en el mercado laboral, y de condiciones de contratación más precarias. La existencia de un importante número de jóvenes desempleados o subempleados en una sociedad no es un aspecto neutro, sino que conlleva diversos costos que conspiran contra una estructura ocupacional moderna. La introducción de nuevos procesos tecnológicos, la reconversión industrial, la irrupción de los servicios de alta especialización como motores del crecimiento, presuponen, para su mejor y rápido aprovechamiento, que la población más joven esté incorporada en forma activa, ya que las cohortes de entrantes Los autores son graduados de la Universidad Nacional de Córdoba, y estudiantes de postgrado de la Universidad de Amberes. * Es auxiliar de investigación del Instituto de Economía y Finanzas de la Universidad Nacional de Córdoba. Trabajo realizado en el marco de las Becas de Investigación Aplicada 2002 de la Secretaría de Extensión Universitaria de la Universidad Nacional de Córdoba, con el aval institucional del Instituto de Economía y Finanzas de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba. Directores de Beca: Prof. Dr. A. Figueras y Prof. Dr. A. Díaz Cafferata. Detalles sobre el trabajo pueden ser requeridos a: adacrist@eco.unc.edu.ar o a ariel.barraud@ua.ac.be 1

3 al mercado exhiben crecientes niveles educativos y mayor facilidad para absorber la innovación y la adaptación a los cambios tecnológicos (Diez de Medina, 2001). Desde el punto de vista personal del joven, un perfeccionamiento profesional a temprana edad es decisivo para conseguir nuevos empleos o mejores ingresos laborales futuros. Otras consecuencias preocupantes del desempleo juvenil provienen de su relación con problemas sociales, como el desincentivo a la creación de un hogar y una familia, o más grave aún el aumento de los niveles de criminalidad y abuso de drogas. En el mercado juvenil, se observan situaciones heterogéneas. Por un lado, los jóvenes que provienen de hogares de mayores ingresos, cuyos padres frecuentemente están empleados, se caracterizan por buscar trabajo durante largos períodos, debido a que cuentan con el apoyo financiero familiar que facilita este proceso. Por otra parte, se encuentran los jóvenes que provienen de hogares de bajos ingresos, quienes tienden a abandonar la instrucción formal tempranamente. Por ende, el ingreso exitoso al mercado laboral se dificulta, a la vez que la influencia y el apoyo familiar no suelen ser conducentes al aumento de su probabilidad de emplearse. El trabajo se organiza de la siguiente manera. En la sección I se revisan los antecedentes teóricos relacionados con el estudio del desempleo juvenil y su vínculo con la educación. En la sección II se analizan los datos y se presentan las variables utilizadas. En la sección III se presenta el modelo binario, que luego se aplica a los datos en la sección IV. La sección V considera la influencia conjunta de la educación y el capital social sobre el desempleo juvenil. Finalmente, en la última parte del trabajo, se señalan los resultados y las conclusiones obtenidas. I. Antecedentes teóricos El problema de la falta de empleo para los jóvenes y su relación con los niveles de educación, ha suscitado la atención de investigadores sociales en gran parte de los países del mundo occidental. Psacharopoulos y Layard (1979) señalan que incrementos en el nivel educativo elevan la tasa de retorno de posteriores capacitaciones: es decir, que a medida que el capital humano acumulado es más específico a la firma, es menos probable que el trabajador sea despedido o renuncie. Por lo tanto, aquí se encuentra un vínculo entre la probabilidad de un individuo de quedar desempleado y su grado de formación y especialización. Existen, sin embargo, posiciones encontradas en este punto. Algunos economistas sostienen que si el capital humano sector-específico, la probabilidad de estar desempleado puede aumentar como consecuencia de un shock tecnológico que torne obsoletos los conocimientos y habilidades adquiridas por el factor trabajo. Ingham (1989) reelabora el estudio de Payne y Payne (1985) sobre la importancia de la edad y las calificaciones sobre el desempleo juvenil. Los autores, empleando datos de la General Household Survey (el equivalente británico a la Encuesta Permanente de Hogares) encuentran que a pesar de los esquemas de políticas gubernamentales favorables, los individuos más jóvenes y menos calificados constituyen una parte desproporcionadamente grande entre los desempleados. En su estudio, los autores utilizan un modelo de regresión logística para explicar cómo las variables edad y calificaciones, medidas éstas últimas por la posesión o no de una prueba de aptitud académica, GSE Certificate, afectan la probabilidad de estar desempleados que enfrentan los jóvenes británicos. Sus resultados indican un efecto positivo y significativo de la educación sobre el éxito laboral. Ingham (1989) reexamina el estudio de estos autores, utilizando la misma muestra estadística, pero modificando las variables representativas del nivel educativo de los jóvenes y agregando variables de control como el nivel de ingresos familiares y el nivel cultural de sus padres. El autor encuentra, empleando el mismo modelo teórico que Payne y Payne, que los resultados de los modelos anteriores que se concentran sólo en la influencia de las variables educacionales sobreestiman su impacto, al omitir erróneamente variables del entorno socio-económico. En efecto, cuando se incluyen estas variables en el modelo, resultan estadísticamente significativas y se 2

4 comportan de acuerdo a lo esperado por el autor: un nivel socioeconómico familiar más alto aumenta las posibilidades de empleo juvenil, a la vez que se reducen la magnitud y la significatividad de las variables que miden la calificación del individuo (medida en términos relativos respecto al GSE Certificate). Viitanen (1999) considera que no sólo la educación formal es la variable relevante para explicar el desempleo de los jóvenes, e investiga las características personales, regionales, y los familiares de los desempleados. El trabajo utiliza datos de General Household Survey para realizar un modelo logit multinomial, un análisis factorial de correspondencia y un análisis de correlación canónica. Las variables significativas para ambos sexos incluyen la posesión de ninguna calificación, el desempleo de los padres, y el lugar físico en donde vive el individuo. El autor halla evidencias que confirman la teoría del capital humano en el sentido que a mayores niveles de calificación, está asociada una menor probabilidad de estar desempleado. Adicionalmente, su análisis indica que la existencia de un buen trasfondo familiar es el principal determinante del éxito en el mercado laboral. Crockett (2000) estudia la transición de los trabajadores jóvenes de la instrucción formal al mercado laboral en Australia. El estudio se vale de la característica de muestra longitudinal de la Australian Youth Survey y utiliza un modelo probit bivariado para testear si existe una diferenciación empíricamente comprobable en el comportamiento de los empleadores en detrimento de los trabajadores jóvenes con escasa experiencia laboral, buscando demostrar que existiría una alta probabilidad de que los jóvenes hayan desarrollado actitudes laborales insuficientes. El trabajo encuentra evidencia de que el trabajar a una temprana edad tiene impactos positivos aunque débiles, sobre la historia laboral futura, y que periodos prolongados de desempleo o de empleos de relativamente corta duración casi no tiene efecto sobre la probabilidad de desempleo en el futuro ya que presumiblemente los empleadores reconocen que los primeros años luego de finalizar la educación formal se caracterizan por la inestabilidad laboral en que los individuos cambian a menudo de estatus laboral. La conclusión global a la que arriba el autor es que no es aconsejable que el gobierno intente lograr una mayor estabilidad en la transición de la escuela al trabajo. Finalmente, Moncarz (2000) es el referente inmediato del presente trabajo. El autor analiza las características y evolución del mercado laboral juvenil en el aglomerado urbano del Gran Córdoba. En su trabajo, el autor señala que los jóvenes enfrentan tasas de desempleo más elevadas que la de los adultos, comprobando la existencia de una relación directa entre la tasa de desempleo agregada y la tasa de desempleo juvenil, la cual se explica por una mayor respuesta cíclica en el mercado de trabajo juvenil ante cambios en las condiciones generales del mercado de trabajo. En lo que hace a la situación histórica del mercado de trabajo juvenil, el autor encuentra un deterioro de éste durante la década pasada, que afecta de manera más importante a aquellos jóvenes pertenecientes a familias de bajos ingresos, al tiempo que lleva a aumentos relativos en los niveles de participación y desocupación de los jóvenes que asisten a la escuela. Mediante un modelo probit el autor analiza las relaciones existentes entre las características familiares e individuales de los jóvenes con las posibilidades de participación en el mercado de trabajo, así como también con la probabilidad de encontrarse empleado. El trabajo reporta que el grupo etario de años se muestra más influenciable a las variables utilizadas con respecto a aquellos comprendidos entre los 20 y 24 años. Las variables que afectan positivamente a las posibilidades de conseguir empleo son: que el jefe de hogar se encuentre desempleado; el hecho de que algún hermano se encuentre ya empleado; y el mayor nivel de ingreso familiar. En lo que hace a la relación educación-empleo, el autor observa que la misma es positiva para aquéllos con un nivel educativo superior al de su grupo de referencia, mientras que para aquellos jóvenes con un nivel inferior, la misma no muestra una dirección inequívoca. 3

5 Finalmente, cuando analiza la relación entre el tipo de educación secundaria (profesional o académica) y las probabilidades de participación y empleo, la misma no resulta estadísticamente significativa. Hipótesis a contrastar: Se intenta probar la hipótesis que el capital humano (la educación) es una variable pertinente para explicar el desempleo juvenil. II. Datos y variables Se utilizaron datos correspondientes a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) publicados por el INDEC para el aglomerado urbano Gran Córdoba, ondas Mayo y Octubre (2) de los años 1991 a Entre las personas relevadas por la EPH, se escogieron a los individuos de entre 15 y 24 años, siguiendo la definición de jóvenes acorde a estándares internacionales (3), conformando de esta forma una muestra de personas jóvenes al momento de la encuesta. El sentido de esta definición es que cubre desde la edad más temprana aceptable de abandono de la escuela hasta la edad en que la mayoría de las personas habría finalizado su educación superior. En la práctica, la definición adoptada en los diferentes países para propósitos de definición de una política juvenil varía sustancialmente. En algunos países, la entrada en el mercado laboral puede darse antes de los 15 años. Por otro lado, en muchos países, la transición entre la educación y el mercado laboral no finaliza hasta antes de 30 años. En lo que sigue, los datos corresponden al grupo de personas de entre 15 y 19 años (adolescentes) y al de individuos de entre 20 y 24 años (jóvenes), como en la definición internacional estándar. Adicionalmente, debido a los objetivos específicos de este trabajo, se han incluido en este trabajo a los jóvenes más adultos, es decir, los individuos que se encuentran en el grupo etario años, para medir el efecto que tiene la formación universitaria sobre el empleo de los jóvenes (4). Hay una serie de factores que explican la condición laboral del joven, que se pueden considerar parte de la siguiente clasificación: Variables personales: sexo, edad. Variables educacionales, que representan la acumulación de capital humano del joven: años de estudio, nivel educativo alcanzado y si el mismo se completó, y si asiste a algún establecimiento de educación formal. Variables representativas del trasfondo social del joven: condición laboral del jefe o jefa del hogar en que vive el individuo, y el máximo nivel educativo alcanzado por éste, y nivel económico, definido este último en términos de niveles de ingreso per cápita familiar. Variables que indican la condición del mercado laboral: esto es, cuáles son las circunstancias que operan a nivel macroeconómico. El factor más importante es la tasa de desempleo en el momento de la medición. (2) Los datos están contenidos en la base personas de las bases de Usuario Ampliadas. (3) Las definición que adopta las Naciones Unidas de joven, incluye a aquéllos comprendidos en el grupo etario años. Sin embargo, a partir de agosto del 2001 se ha considerado subir el límite superior a 30. (4) Este grupo de edad se incluye dado que la Relación duración media real / Duración teórica de las carreras en Argentina es igual a 1,6 (Vizzio, 2000). Por lo tanto, considerando duraciones teóricas de entre 5 y 6 años, se tiene que en promedio los individuos que toman estudios universitarios prolongan su carrera hasta los años de edad. 4

6 La muestra inicial resultó de individuos que cumplían con los atributos seleccionados. Ésta debió ser reducida mediante la eliminación de los individuos que no habían respondido preguntas claves empleadas en el modelo empírico. La muestra usable resultó de individuos de entre 15 y 29 años distribuidos en forma prácticamente simétrica por sexo, de los cuales el 51.2 por ciento se encontraban inactivos al momento de realizarse la encuesta. El Gráfico I muestra la evolución desde Mayo de 1991 hasta Octubre de 2001 de la Tasa de Participación por grupo etario, definida como el cociente entre los individuos activos y la población total en cada grupo etario de referencia. El grupo de entre 15 y 19 años, es decir el de los adolescentes, es el que evidencia un menor interés por incorporarse a la fuerza laboral (con tasas de participación que oscilan entre 20 y 30 por ciento a lo largo del periodo). Como es de esperar, la tasa de participación crece a medida que se consideran grupos de individuos de mayor edad. Más de la mitad de los jóvenes (20 a 24 años) manifestaron a lo largo de la década bajo análisis su voluntad de trabajar. Lo más notorio aquí es que entre los individuos de 25 a 29 años, las tasas observadas son superiores a las de los adultos en general en todos los periodos excepto en Octubre de 1999; lo cual indica que es mayormente en este periodo de la vida en el cual las personas se vuelcan a la búsqueda de un empleo. % Gráfico I. Tasas de participación por grupo etario*, Gran Córdoba a a a 24 TP 15 a 19 TP 20 a 24 TP TP 25 a a May-91 May-92 May-93 May-94 May-95 May-96 May-97 May-98 May-99 May-00 May-01 * calculadas respecto al grupo de edad de referencia. Fuente: Elaboración propia en base a EPH, INDEC. El grado de respuesta por parte de los niveles de participación juvenil a las condiciones generales del mercado es alto. Se observa una importante movilidad hacia dentro y fuera del mercado laboral que se explica, en parte, por el hecho que una alta proporción de la población joven está inserta en un proceso de búsqueda de empleo pasiva, es decir, ante la finalización de una experiencia laboral determinada, su patrón de comportamiento los lleva a retirarse de la fuerza de trabajo. Esta participación intermitente implica que muchos jóvenes no aparezcan medidos como población económicamente activa, ni como desempleados; aunque ante nuevas oportunidades de empleo decidan reingresar al mercado laboral. Es importante destacar que el elevado porcentaje de individuos menores de 25 años fuera de la fuerza laboral (que crece aún más a medida que disminuye la edad de las personas consideradas, como lo muestra el Gráfico I) se debe también a que, para una parte relativamente grande de los jóvenes, aparecen como prioritarias actividades como la educación formal, la instrucción no formal y las actividades extracurriculares, constituyendo el trabajo muchas veces una actividad secundaria. Considerando únicamente los individuos activos, un total de 9035 jóvenes (82.4%) se encontraban empleados y 1926 desempleados (17.6%) en la muestra total. Si se 5

7 considera el sexo de estos jóvenes, un 38 por ciento son mujeres y un 62% varones. Estos porcentajes no cambian al considerar la distribución por género de los empleados y los desempleados. Como se observa en la Tabla I, un 66.6% de los jóvenes empleados de entre 15 y 19 años son varones, porcentaje que baja a un 63% al considerar el grupo de entre 20 y 24 años; siendo de 61.6% en el grupo de los jóvenes más adultos, lo que evidencia un ligero sesgo a favor de la contratación de jóvenes varones. Analizando la composición de los jóvenes desempleados se encontró un sesgo hacia el desempleo femenino, si se tiene en cuenta que las mujeres representan solamente un tercio de los jóvenes activos. En el grupo de los adolescentes un 43.9% de los desempleados eran mujeres. A su vez, las mujeres que buscan pero no obtienen un empleo representan el 46.9% y 48.8% del grupo de 20 a 24 y el de 25 a 29 años, respectivamente. Tabla I. Situación laboral de los jóvenes por sexo y grupo etario Empleados 15 a 19 años 20 a 24 años 25 a 29 años Frequency Per cent Frequency Per cent Frequency Per cent varón mujer Total Desempleados 15 a 19 años 20 a 24 años 25 a 29 años Frequency Per cent Frequency Per cent Frequency Per cent varón mujer Total Fuente: Encuesta Permanente de Hogares, promedio años Ondas Mayo- Octubre. En este punto es relevante llevar a cabo una descripción del comportamiento temporal de las tasas de desempleo, dado que pueden señalarse dos etapas diferenciadas en el periodo bajo análisis en cuanto a la situación laboral argentina: antes y después de la repercusión de la crisis mexicana de finales de En efecto, se observa que las tasas de desempleo (calculadas como el cociente entre los desempleados y el total de los individuos activos) en cada uno de los grupos etarios se estabilizan a partir de Mayo de 1995 en niveles superiores a los observados en periodos previos. Las tasas de desempleo de los jóvenes son siempre superiores a las de los adultos, presentan aproximadamente las mismas regularidades que éstas y parecen describir una reacción ampliada al comportamiento de las mismas. 6

8 % Gráfico II. Tasas de desempleo por grupo etario*, Gran Córdoba U U U U a a a 64 0 May-91 May-92 May-93 May-94 May-95 May-96 May-97 May-98 May-99 May-00 May-01 * calculadas respecto al grupo de edad de referencia. Fuente: Elaboración propia en base a EPH, INDEC. El Gráfico II muestra que las tasas de desempleo de los adolescentes estuvieron siempre por encima de las del resto de los jóvenes, aunque a partir de 1994 alcanzan valores muy superiores, ubicándose entre 30% y 40% y alcanzando un valor máximo de 53.4% en Mayo de El agravamiento de la situación ocupacional de los adolescentes que desean trabajar es más pronunciado que el de los jóvenes de 20 a 24 años, aunque la tasa de desempleo de éstos se ha visto duplicada en el último quinquenio analizado. Por su parte, los jóvenes más adultos enfrentan tasas de desempleo algo superiores a las de los adultos en general y su situación se ve particularmente agravada en los últimos años. El análisis de las actividades que desarrollan los jóvenes puede contribuir a explicar el comportamiento de las tasas de desempleo observadas. Dentro del grupo de los adolescentes, alrededor un 70% se encuentra asistiendo a algún establecimiento de educación formal y sólo un 10% de este grupo se encuentra a su vez activo (presumiblemente como actividad secundaria). Asimismo, es relativamente bajo el número de adolescentes que se encuentran activos y fuera de la escuela. Dado que dentro de este grupo se encuentran los jóvenes en edad escolar (la edad de finalización de los estudios en el nivel secundario es entre los 17 y 18 años), las altas tasas de desempleo reflejarían la baja disponibilidad de puestos de trabajo en la economía para individuos con este perfil. Gráfico III. Distribución de la situación laboral y educativa, grupo etario años activo y estudia 10 0 % 80% estudia y no activo 60% no estudia y activo No activo ni estudia 40% 20% 0% Fuente: elaboración propia en base a Encuesta Permanente de Hogares, INDEC. Ondas mayo- octubre

9 En el grupo de los jóvenes (20 a 24 años) la situación es diferente. Mientras se eleva levemente la proporción de jóvenes que combinan el estudio con una participación activa en la fuerza laboral, disminuye la cantidad de personas que sólo estudian y aumenta la de los que solamente trabajan o buscan trabajo. Como se describió anteriormente la tasa de desempleo de este grupo etario es inferior a la de los adolescentes; este resultado podría estar indicando una mayor tendencia a emplear a personas pertenecientes a este grupo, en el cual es de esperar que el joven que haya terminado por lo menos el nivel secundario se incorpore activamente a la fuerza laboral, ya sea para solventar estudios posteriores o para contribuir al sostenimiento de la familia. Gráfico IV. Distribución de la situación laboral y educativa, grupo etario años activo y estudia estudia y no activo 10 0 % 80% 60% no estudia y activo No activo ni estudia 40% 20% 0% Fuente: elaboración propia en base a Encuesta Permanente de Hogares, INDEC. Ondas Mayo- Octubre En lo que respecta a la influencia de las variables educacionales sobre el desempeño de los jóvenes en el mercado laboral, el Gráfico V muestra la tasa de participación según el máximo nivel educativo alcanzado. Como se puede observar, la mayor tasa de participación se verifica para los jóvenes cuyo máximo nivel educativo es el secundario. Este resultado estaría indicando que los estudiantes toman en algunos casos a este nivel educativo como el fin de un ciclo en el cual la actividad principal era el estudio para pasar a otro en el cual la actividad principal es el empleo o la búsqueda del mismo, mientras que en otros, como una etapa de transición hacia una profundización de su educación. Se observa que tanto los individuos con niveles educativos menores que el secundario como los que alcanzan grados superiores de formación, consideran como actividad principal el estudio en detrimento de la participación activa en el mercado laboral. 8

10 % 40 Gráfico V. Tasa de participación juvenil ( * ) según máximo nivel educativo alcanzado TP primario TP secundario TP SNU TP univ. incompleto TP univ. completo m'91 o'91 m'92 m'93 m'94 o'94 m'95 o'95 m'96 m'97 o'97 m98 o'98 m99 o'99 m00 o'00 m01 o'01 Fuente: elaboración propia en base a datos de Encuesta Permanente de Hogares, INDEC, ondas mayo-octubre ( * ) respecto al total de personas correspondientes al grupo etario de referencia (15-24años) Los estudios sobre el problema del empleo juvenil tradicionalmente se han focalizado en la relación entre el desempeño en las instituciones de formación y el destino en el mercado laboral. En lo que respecta a la influencia de la educación sobre la tasa de desempleo juvenil en Córdoba, el Gráfico VI muestra que los niveles superiores de estudio (universitario y superior no universitario) tienen influencia significativa sobre el mercado de trabajo, puesto que disminuyen la tasa de desempleo, en comparación con aquélla que enfrentan los jóvenes cuyos niveles educativos máximos son secundario o primario. Se observa que la educación formal, en particular la postsecundaria, sería uno de los principales factores que contribuyen a disminuir la tasa de desempleo juvenil. Gráfico VI. Tasas de desempleo juvenil* según máximo nivel educativo alcanzado 35 % primario secundario universitario 35 % primario secundario snu Fuente: Elaboración propia en base a datos de Encuesta Permanente de Hogares, INDEC, ondas M ayo y Octubre. * Se incluyen jóvenes de entre años. Algunos de los efectos que podrían ser atribuidos a la educación, debieran mejor ser asignados a la influencia independiente de las habilidades innatas o el entorno familiar del individuo. No considerar esta posibilidad puede conducir a estimaciones sesgadas del impacto de la educación formal, sin tomar en cuenta una medida de cómo es utilizada esta instrucción por parte del joven. Dentro de los principales determinantes del desempleo juvenil, resta por lo tanto, considerar la influencia de las variables de background del joven, y en particular el denominado capital social. Bourdieu (1985) distingue tres tipos de capital: clásico o económico, cultural y social. Particularmente útil para este trabajo, es el capital social, que puede conceptualizarse como las conexiones que poseen las familias, incluyendo los mecanismos no monetarios 9

11 que determinan quiénes son los jóvenes que obtienen los trabajos disponibles en el mercado. Si se considera la influencia del capital social sobre la inserción laboral de los jóvenes, se verifica que a mayor nivel socio económico de la familia, medido como el nivel de ingreso per cápita familiar, menor es la tasa de desempleo juvenil (Gráfico VII). Esto podría estar indicando que aquéllos jóvenes que viven en familias de mayores ingresos, disponen de una mayor red de contactos que los vincula con los agentes que toman decisiones de contratación en la economía. Gráfico VII. Tasas de desempleo juvenil por nivel socio-económico % 35 U Ybajo U Ymedio U Yalto % 30 U Ybajo U Ymedio U Yalto Fuente: elaboración propia en base a datos de la Ecuesta Permanente de Hogares, INDEC, ondas Mayo- Octubre Entre las variables de background, se pueden citar otras dos variables de importancia: el máximo nivel educativo alcanzado por el jefe de hogar, y la situación de éste en el mercado laboral. Esto es así debido a que el capital social no es la única forma en la cual una familia puede influenciar las perspectivas laborales de un joven Debido a que buena parte de la educación se desarrolla en el hogar, sería de esperar que los jóvenes cuyos padres tienen mayor nivel educativo, y han estado expuestos a un entorno cultural más favorable durante su desarrollo, obtengan ventajas para encontrar trabajo, aún respecto a aquellos jóvenes con el mismo nivel de educación formal. Estas variables estarían determinando una actitud hacia el trabajo adquirida en el hogar por el joven, y de esta forma, podrían condicionar su inserción en el mercado laboral. 10

12 Gráfico VIII. Distribución porcentual del estado ocupacional de los jóvenes* según estado ocupacional del jefe de hogar Jefe desempleado Jefe empleado Fuente: elaboración propia en base a Encuesta Permanente de Hogares, INDEC, ondas mayo - octubre *Jóvenes entre años. En el Gráfico VIII, se muestra la influencia del estado ocupacional del jefe de hogar sobre el estado ocupacional de los jóvenes. Según se observa, en la mayoría de los periodos considerados los padres empleados de los jóvenes que también están empleados representan un porcentaje mayor respecto al caso de los jóvenes desempleados. Gráfico IX. Tasas de desempleo juvenil* según nivel educativo máximo del jefe de hogar universitario 19.7 superior no univ. secundario primario Tasa de desempleo (%) Fuente: elaboración propia en base a datos de Encuesta Permanente de Hogares, INDEC, ondas mayo octubre *Promedio para el periodo Jóvenes entre 15 a 24 años. El máximo nivel educativo alcanzado por el jefe de hogar, como se muestra en el Gráfico IX, también contribuye a disminuir la tasa de desempleo en el caso de Gran Córdoba. Las tasas de desempleo se reducen al pasar el máximo nivel educativo alcanzado por el jefe de hogar desde un nivel primario al nivel secundario, y de éstos al universitario. Por el contrario, cuando éste pasa de un nivel secundario a un nivel terciario, la tasa de desempleo crece. III. El modelo teórico El modelo trata de explicar cuáles son los determinantes que influyen sobre el estado ocupacional de una persona. Se considera que los estados posibles para un individuo que ha decidido incorporarse a la fuerza laboral son dos: o bien está empleado, o bien está desempleado. En el modelo, se supone que la variable de respuesta, el desempleo, puede ser definida según la siguiente relación: 11

13 (1) y i *= β X i+ ε i Donde y i * es una variable que no es observable. Los que se observan son los resultados de esa variable, que pueden ser definidos como: (2) y=1 si y i *>0 y=0 en caso contrario β X i es un vector que representa el valor esperado de y i * dadas las características X i. De (1) y (2), se obtiene que la probabilidad de estar desempleado es: P (y i =1) = P (β X i +ε i >0) = P (ε i > -β x i) Dado que distribución logística (5) es simétrica, satisface la siguiente relación: P(y i =1) = P (ε i <β x i) = F(β x i ) Por lo tanto, la probabilidad de estar empleado puede expresarse como: P (y i =0) = 1- P (y i =1) = 1- F(β x i ) Donde la forma funcional de F( ) depende de los supuestos que se hagan sobre los errores ε i en (1). La especificación apropiada para este tipo de modelos no es única. Si la distribución acumulada de ε i es logística, el modelo en cuestión es el logístico también conocido como análisis logit. Por otra parte, si se supone que los errores se distribuyen normal N(0,σ 2 ), se tiene un modelo probit. El modelo logístico puede especificarse como: (3) P ( y = 1) = F( β ' X i i 1 ) = 1+ e donde P i es la probabilidad que el i-ésimo individuo esté desempleado dado el vector X i, de características personales, educativas y de background. De la ecuación (3) se obtiene: β' X P ( y 1) (4) e i i = = 1 Pi ( y = 1) Finalmente, de (4) surge: P (5) i ( y = 1) ln = β' Xi 1 Pi ( y = 1) La variable dependiente en la ecuación (5) es el logaritmo natural del odds (chance) de que cierta característica tenga lugar. En esta ecuación, los coeficientes logísticos β se pueden interpretar como el cambio en el log- odds asociado a un cambio unitario en la variable independiente. Por lo tanto, la estimación del modelo logístico resultará en una expresión del tipo: Pi ln = β ' X i + ε i 1 P i β ' X i (5) La distribución logística tiene una forma que se asemeja a una distribución normal excepto en las colas que son más altas en la distribución logística. Ésta se parece más a una distribución t con 7 grados de libertad (Greene, 2003). 12

14 donde la variable dependiente es una dummy que asume valor 1 cuando el i- ésimo individuo se encuentra desempleado, y valor 0 caso contrario. P i representa la probabilidad que el i-ésimo individuo se encuentre desempleado, dado el vector de variables X i que influencian la probabilidad de obtener un empleo y ε i es una variable aleatoria que tiene distribución logística. Se puede demostrar que e elevado a la β i -ésima potencia es el factor por el cual cambia el odds cuando la i-ésima variable independiente experimenta un cambio unitario (Hosmer y Lemeshow, 1989). Dado que es más fácil pensar en términos de odds que de log-odds, esta forma de interpretar los resultados se adoptará a lo largo del trabajo. Los β i son similares a los coeficientes de regresión, en el sentido que el signo del coeficiente indica la dirección del impacto de la variable sobre la P(y=1). Si β i es positivo (negativo), el factor de cambio será mayor (menor) que 1, lo que implica que los odds aumentan (disminuyen) cuando X i sufre un cambio unitario. En el caso de que β i sea nulo, el factor será igual a la unidad, por lo que los odds no varían cuando cambia la correspondiente variable independiente. En el presente estudio se escogió estimar un modelo logit dado que resultó más adecuado que el probit en términos de calidad de predicción. Su empleo ha sido recomendado por diversos autores, señalando que es más práctico que un modelo probit debido a las ventajas que ofrece en interpretabilidad. Siguiendo a Greene (2003),...desde un punto de vista teórico resulta difícil justificar esta elección. Amemiya (1981) también analiza varios aspectos relacionados con esta cuestión pero, en términos generales, puede decirse que este problema no se ha resuelto aún. En la mayoría de las aplicaciones, parece que se llega a los mismos resultados escogiendo una distribución u otra. IV. El modelo empírico En esta sección, se utiliza el modelo que se desarrolló en la sección previa al análisis de los datos descriptos en el apartado II. Como se trata de un modelo de estatus laboral, se ha considerado que en el periodo en que responde la encuesta, el entrevistado o bien se encuentra trabajando (y=0) o bien se encuentra desempleado (y=1). A tal fin, se estimó la ecuación (5), en que las X i son las variables que influyen sobre el desempleo juvenil: Variables educacionales: GAP1; GAP2 ; EDUCATIV; EDU; EDU_C_I y ASISTE. Variables de background (6) : U_PADRE ; EDU_PADR; NIVELYME. Variables personales, y de control: MUJER, U y AÑO. Tabla II. Variables utilizadas GAP1 (por encima de la media) GAP2 (por debajo de la media) EDUCATIV EDU Variable que mide cuántos años de estudio por encima del promedio posee el individuo. Variable que mide cuántos años de estudio por debajo del promedio posee el individuo. Variable categórica que indica los niveles de estudio que completó el joven, construida acorde a la siguiente regla: EDUCAT=0 si el nivel educativo alcanzado es como máximo secundario incompleto. EDUCAT=1 si es secundario completo. EDUCAT=2 si es superior no universitario (SNU) o universitario. Una vez construidas estas variables, se computaron las siguientes variables dummy correspondientes a los niveles de estudio mencionados: EDUCATIV(1); EDUCATIV(2), formando secundario incompleto la base de comparación. Variable categórica que indica los niveles de estudio que completó el joven. 6 Estas variables sólo se pudieron construir para aquellos jóvenes que viven con sus padres al momento de llevarse a cabo la encuesta. 13

15 EDU_C_I MUJER ASISTE U NIVELYME U_PADRE EDU_PADR AÑO EDUCA =0 si el nivel educativo es como máximo secundario incompleto. EDUCA = 1 si es secundario completo. EDUCA = 2 si es SNU EDUCA = 3 si es universitario A partir de ésta se construyeron las siguientes variables dummy, correspondientes a los niveles de estudio antes mencionados: EDU ( 1); EDU (2); EDU (3), formando secundario incompleto la base de comparación. Variable categórica que indica los niveles de estudio que completó el joven. EDUC_C_I =0 si el nivel educativo es como máximo secundario incompleto. EDUC_C_I = 1 si es secundario completo. EDUC_C_I = 2 si es SNU o universitario incompleto EDUC_C_I = 3 si es SNU o universitario completo Partiendo de esta variable, se construyeron las siguientes variables dummy, que corresponden a los niveles de estudio antes mencionados: EDU_C_I(1); EDU_C_I (2); EDU_C_I (3) formando secundario incompleto la base de comparación. Variable dummy que indica el sexo del joven. = 1 si el joven asiste al nivel educativo en cuestión = 0 caso contrario. Tasa de desempleo general del aglomerado en la onda bajo análisis. Variable categórica que denota el nivel de ingreso per cápita que se percibe en la familia de la que proviene el joven. Para eliminar diferencias en niveles de precio a lo largo del tiempo, se construyó la variable acorde a la siguiente regla: [ 0, µ ] = 1 [µ, ( µ j [µ + σ j ( µ j j j + σ ) ] = 2 j,( µ + 2σ )] = 3, + 2σ ) y superior = 4 j j j Donde µ j y σ j son los estadísticos descriptivos del ingreso per cápita, siendo j la onda en que se relevó la encuesta. Una vez construida esta variable se computaron variables dummy correspondientes a los intervalos descriptos NIVELYME (1); NIVELYME (0) NIVELYME (2) y NIVELYME (3) con el ingreso medio NIVELYME (0 ) como base de comparación. = 1 si el jefe de hogar en el que vive el joven se encuentra desempleado. = 0 caso contrario. Variable categórica que indica los niveles de estudio que completó el jefe de hogar en el que vive el joven. Año de la onda. j Se efectuaron distintos ajustes del modelo, teniendo en cuenta los determinantes que afectan diferencialmente al desempleo juvenil según el grupo etario en que se analice el mismo. Tabla III: Determinantes del desempleo. Jóvenes años N= 2019 ; Probabilidad media= Variables in the Equation β S.E. Sig. Exp( β) GAP1 (por encima de la media) GAP2 (por debajo de la media) 0.066* U 0.121* AÑO Constant *** * significativo al 1% *** significativo al 10% Pseudo R2= La tabla III muestra que el nivel de desempleo en el grupo etario años está influenciado por el gap educacional, esto es, si el individuo tiene un nivel educativo superior a la media de su grupo de edad (GAP1) tiene menor probabilidad de estar desempleado. Es decir, la chance de estar desempleado, medida por el cociente entre la probabilidad de estar desempleado y la de estar empleado, disminuye a medida que aumenta la diferencia entre el nivel educativo promedio del grupo etario y el nivel educativo que alcanzó el individuo (medido en años de estudio) (7). (7) En lo que respecta a variables educacionales, se incluyó para este grupo etario en particular, una variable educacional que sólo distinguía entre aquellos jóvenes cuyo nivel educativo máximo es secundario incompleto, secundario completo, y quienes han comenzado a estudiar en un nivel superior. En este sentido, la variable 14

16 La columna exp(β) de la Tabla III muestra que los individuos que tienen un nivel educativo por encima de la media, tienen una chance de estar desempleados que es veces la chance que tiene un individuo con nivel educativo igual al promedio. Esto se refleja en el signo negativo del coeficiente β, que indica que haber alcanzado un nivel educativo superior al promedio disminuye la probabilidad de no conseguir empleo. Por el contrario, si se tiene un nivel educativo por debajo de la media, la chance de estar desempleado es veces la de un individuo con nivel educativo igual al promedio. También se puede observar, que como era de esperar, a mayores niveles de la tasa de desempleo en la economía, mayor es la chance de quedar desempleado que enfrenta un joven de este grupo etario, aumentando la misma un 12.9 por ciento ante un aumento unitario en la tasa de desempleo general de la economía. A través de esta variable se puede constatar la relativamente alta sensibilidad del desempleo juvenil ante las modificaciones en las condiciones generales de la economía. En este sentido, los resultados hallados se encuentran en línea con los que encuentra Moncarz (2000), quien establece que este grupo etario también se muestra más influenciable a las variables utilizadas con respecto a aquéllos comprendidos entre los 20 y 24 años. Los jóvenes con nivel educativo superior al de su grupo de referencia, tienen una menor probabilidad de estar desempleados. También se comprueba la existencia de una relación directa entre la tasa de desempleo agregada y la tasa de desempleo juvenil, la que se explica por la existencia de una mayor respuesta cíclica en el mercado de trabajo juvenil ante cambios en las condiciones generales del mercado de trabajo. La variable de control AÑO fue incluida para examinar la posibilidad de cambios a lo largo de la década que puedan suponer la presencia de un cambio en la estructura del mercado laboral juvenil. Sin embargo, esta variable tiene un efecto nulo sobre la probabilidad del adolescente de estar desempleado. En el caso del grupo etario de 20 a 24 años, se observa que el máximo nivel educativo alcanzado es una variable significativa para explicar el desempleo juvenil. Sin embargo, debe advertirse que otra variable que influye es el hecho que el estudiante asista al nivel educativo en cuestión. Aquéllos que combinan el estudio con la participación en el mercado laboral, tienen una probabilidad de desempleo superior a los que no asisten a instituciones de educación formal durante el periodo de referencia de la encuesta. En particular, su chance de estar desempleados es un 38.2 por ciento mayor que la de los jóvenes que no están estudiando. Tabla IV: Determinantes del desempleo. Jóvenes años N=4439 ; Probabilidad media= Base: Primario o Secundario incompleto Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) EDU * EDU( 1) secundario completo EDU (2)SNU ** EDU (3)universitario * U_PADRE 0.426** MUJER 0.325* ANO U 0.109* ASISTE 0.324*** Constant * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2= cut value=0.1, porcentaje correcto= 96% para probabilidad de estar desempleado. educación no resultó significativa, pero sí presentó los signos esperados, es decir, que a mayor nivel educativo, disminuye la probabilidad de estar desempleado. 15

17 Se tomaron nuevamente como variables de control la tasa de desempleo del aglomerado en el periodo y una variable que refleja el paso del tiempo. Como se esperaba, se encontró que a mayor tasa de desempleo en el aglomerado, mayor es la chance de quedar desempleado, mientras que el odds de la variable temporal, muestra que el paso del tiempo no ha ejercido cambios en el mercado juvenil que alteren la probabilidad de quedar desempleados. Respecto a la influencia de las variables educacionales sobre la probabilidad de estar desempleado, se observa que a medida que se aumenta el nivel educativo, se disminuye la chance de estar desempleado. Es decir, si se pasa de un nivel secundario incompleto a un nivel educativo completo, la probabilidad de estar desempleado disminuye, como se observa en el signo del β correspondiente. La chance de estar desempleado de un joven que ha completado el nivel secundario es un 16 por ciento menor a la de aquél que no lo completó. La obtención de niveles educativos superiores contribuye aún más a la reducción de la probabilidad de estar desempleado; si se compara la probabilidad de desempleo relativa a la de empleo, esta se ve reducida en un 45 o un 48 por ciento al pasar de un secundario incompleto a un nivel superior no universitario o a uno universitario, respectivamente. La variable de género es relevante para este grupo de edad. El coeficiente que acompaña a esta variable (0.325) indica que en el mercado laboral juvenil hay un sesgo hacia el empleo de los varones. Esto también se puede apreciar en la magnitud alcanzada por Exp(β), que indica que una mujer tiene una chance de fracasar en la obtención de un empleo que supera en un 38.3 por ciento a la de un varón con el mismo nivel educativo y las mismas características personales. Mediante esta regresión se corrobora que las variables del entorno familiar también son determinantes de la probabilidad de estar desempleado de un joven. Un joven proveniente de un hogar cuyo jefe está desocupado tiene mayor probabilidad de estar desempleado que uno que provenga de una familia en la que el jefe de hogar esté empleado, como se observa en el signo del β correspondiente. Los resultados de este análisis se contraponen con lo hallado por Moncarz (2000) quien, cuando analiza la relación entre el tipo de educación secundaria y las probabilidades de empleo, no encuentra resultados estadísticamente significativos. Por otra parte, y contrariamente a lo hallado en el presente trabajo, el autor encuentra que un factor que disminuye la probabilidad de estar desempleado es que el jefe de hogar se encuentre desempleado. Tabla V: Determinantes del desempleo. Jóvenes años N=920 ; Probabilidad media= Base: Primario o Secundario incompleto Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) EDUCATIV * EDUCATIV(1) secundario completo * EDUCATIV(2) SNU EDUCATIV(3) universitario * U_PADRE 0.683*** MUJER 0.451*** AÑO 0.000** U 0.077** ASISTE 0.603*** Constant * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2=

18 Tabla VI: Determinantes del desempleo. Jóvenes años Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) EDU_C_I EDU_C_I(1) secundario completo * EDU_C_I (2) SNU o universitario inc * EDU_C_I (3) snu o univ completo * U _ PADRE MUJER AÑO 0.000** U 0.060*** ASISTE 0.760*** Constant * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2= En la Tabla V se presentan las estimaciones realizadas para el grupo etario años. Las variables U_PADRE, U, MUJER, AÑO y ASISTE tienen los signos esperados y su efecto sobre el desempleo juvenil es similar al hallado en el grupo de 20 a 24 años. La variable de educación sugiere que al incrementar el nivel educativo, disminuye la probabilidad del joven de estar desempleado. Esto es, una persona que tiene nivel secundario completo tiene una chance de estar desempleado que es aproximadamente un tercio de la que tiene una persona cuyo nivel educativo máximo alcanzado es a lo sumo secundario incompleto, mientras que si se compara a un individuo que ha alcanzado un nivel universitario, éste tiene una chance de quedar desempleado que es un 78 por ciento menor que la que tiene un joven cuyo nivel educativo es a lo sumo secundario incompleto. El nivel superior no universitario, si bien muestra el signo esperado en su coeficiente, carece de significatividad para explicar el desempleo juvenil cuando se lo compara con un nivel secundario incompleto. Se ha incluido también la Tabla VI, dado que incluye un resultado interesante que surge al desagregar las variables educativas en los niveles superiores de estudio acorde a si éstos se han completado o no. Esta desagregación es factible en el grupo de jóvenes más adultos, dado que es más homogéneo en cuanto a los niveles educativos finales alcanzados. Se puede observar que el completar un nivel superior, sea éste universitario o no, conlleva una reducción mayor en la chance de estar desempleado comparado con la reducción que se logra en la misma si estos niveles superiores no se han completado. Finalmente, se consideró la influencia sobre el desempleo juvenil de las variables de entorno familiar. Tabla VII: Determinantes del desempleo. Jóvenes años N=4390 Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) NIVELYME nivel medio de ingreso. * NIVELYME(1) bajo 0.765* NIVELYME(2) alto * NIVELYME(3) muy alto U_PADRE 0.380* EDUPADRE * Constant * * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2=

19 Como se observa en la Tabla VII, el coeficiente que acompaña a la variable que mide el nivel de ingreso indica que pertenecer a un hogar de ingreso bajo conlleva un mayor riesgo de estar desempleado: la chance de estar desempleado es más que el doble (2.149 veces mayor) para un individuo pobre si se lo compara con un individuo que pertenece a una familia de nivel de ingreso medio. Por el contrario, pertenecer a un hogar de nivel de ingreso alto reduce en un 65.2 por ciento la probabilidad relativa de desempleo en comparación con la de un individuo de las mismas características, pero de clase media. Respecto a las características del jefe de hogar, es de destacar que el nivel educativo del mismo contribuye a disminuir la probabilidad de estar desempleado. De acuerdo a los resultados obtenidos, se podría postular que existe un comportamiento dual en el mercado laboral juvenil, que determinaría la existencia de un círculo vicioso y uno virtuoso. Los jóvenes que provengan ya sea de familias de bajos ingresos, con jefes desocupados o con jefes de bajo nivel educativo (hogares vulnerables) entran en el primero, puesto que tienen menor probabilidad de estar empleados. Por el contrario, los jóvenes que provienen de hogares en los que los adultos están empleados y tienen un mayor nivel educativo y económico, tienen mayor probabilidad de estar ocupados, aún cuando posean el mismo nivel de instrucción formal que el anterior grupo. Esta situación tiende a consolidarse en la medida en que no se encuentran medios efectivos de modificar estos determinantes a través de políticas específicas. V. Influencia conjunta del capital humano y del capital social En esta sección se analiza la influencia conjunta que ejercen el capital social y el capital humano para reducir el desempleo juvenil. En la Tabla VIII se incluyen variables de ingreso familiar y de nivel educativo. Como se observa, para todos los grupos etarios el hecho de pertenecer a un hogar de bajos ingresos conlleva un mayor riesgo de estar desempleado. La chance de estar desempleado es más que el doble para un individuo pobre si se lo compara con un individuo que pertenece a una familia de nivel de ingreso medio- columna Exp(β)-. Si el joven pertenece a un hogar de nivel de ingresos alto, su probabilidad de estar desempleado se reduce si se lo compara con la de un individuo de las mismas características, pero de clase media. Finalmente, la probabilidad de estar desempleado de un joven cuya familia es de nivel de ingresos muy altos, es aún menor. Si se analiza el efecto de las variables educativas sobre el desempleo juvenil en forma conjunta con el efecto de las variables que indican el capital social, se observa que las primeras no son relevantes para explicar el desempleo juvenil (8). Este hecho estaría indicando que la influencia del capital social tiende a prevalecer respecto a las variables educacionales. Este resultado se encuentra en línea con los encontrados por Ingham (1989) y por Viitanen (1999). Ingham halla que al incorporar variables indicativas del entorno socio económico de los jóvenes, el impacto de las variables educativas se reduce tanto en su magnitud como en su significatividad. Por su parte, Vittanen encuentra que el entorno familiar es el principal determinante de la situación del joven en el mercado laboral. Moncarz (2000) en su estudio para Córdoba, indica que a medida que el nivel de ingleso familiar aumenta las posibilidades de conseguir empleo se ven influenciadas en forma positiva. Por lo tanto, se puede afirmar que la educación incrementa las chances de tener éxito laboral, pero el rol de las variables familiares, que proveen a los jóvenes del capital social necesario para mejorar sus posibilidades en el mercado laboral (o simplemente de contactos) es considerable. Este resultado tiene fuertes implicancias de política: para asegurar la igualdad de oportunidades de acceso a un empleo digno, no sólo es (8) Estrictamente, al agregar las variables de entorno familiar, corresponde excluir las variables educativas del análisis dado que no resultan significativas. 18

20 necesario considerar la influencia sobre el desempleo del nivel educativo, sino también, y muy especialmente, la del capital social de las familias. Esta variable no es de fácil medición, y por lo tanto se tornan difíciles las posibilidades de influir sobre ella con medidas de política. Tabla VIII: Determinantes del desempleo Jóvenes años Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) GAP1(por encima de la media) GAP2 (por debajo de la media) NIVELYME nivel medio de ingreso * NIVELYME(1) nivel bajo de Y 0.785* NIVELYME(2) nivel alto de Y NIVELYME(3) nivel muy alto de Y Constant * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2=0.026 Jóvenes años Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) EDU secundario completo EDU(1) secundario incompleto EDU(2) SNU EDU(3) universitario NIVELYME nivel medio de ingreso * NIVELYME(1) nivel bajo de Y 0.856* NIVELYME(2) nivel alto de Y ** NIVELYME(3) nivel muy alto de Y Constant * * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2=0.033 Jóvenes 24-29años Variables in the Equation β S.E. df Sig. Exp(β) EDUCATIV EDUCATIV(1) secundario completo EDUCATIV(2) SNU EDUCATIV(3) universitario NIVELYME nivel medio de ingreso * NIVELYME(1) nivel bajo de Y 0.739* NIVELYME(2) nivel alto de Y NIVELYME(3) nivel muy alto de Y * Constant * * significativo al 1% **significativo al 5%*** significativo al 10% Pseudo R2= VI. Resultados y conclusiones El presente trabajo analiza de qué manera el nivel educativo de los jóvenes afecta su probabilidad de empleo en el mercado laboral de Córdoba. El principal resultado hallado al aplicar el modelo logit a los datos, es que las posibilidades de inserción en el mercado de trabajo varían según los niveles de instrucción de los jóvenes. Esto se puede deber a que dado que la mayoría de los individuos jóvenes cuentan con una experiencia laboral escasa, su nivel de instrucción 19