Evaluación de Impacto del Programa de Subsidio al Empleo Joven

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1 Evaluación de Impacto del Programa de Subsidio al Empleo Joven Informe Final Corregido Enero 16, 2012 Centro de Microdatos Departamento de Economía Universidad de Chile Centro de Microdatos, Universidad de Chile 1

2 ÍNDICE 1. Introducción Subsidio al Empleo Juvenil Antecedentes Descripción del programa Objetivos de la Evaluación Aspectos Metodológicos Estadísticas Descriptivas Cobertura Trabajadores Empresas Resultados de la Postulación Trabajadores Proceso de Postulación Estado de solicitud Beneficiarios Empresas Proceso de Postulación Estado de Solicitud Beneficiarios Características de beneficiarios Trabajadores Género Edad Región Tipo de contrato Tramo renta Vulnerabilidad Antigüedad de afiliación Monto Subsidio Características de Empresas Beneficiarias Tamaño Actividad Región Centro de Microdatos, Universidad de Chile 2

3 Monto Subsidio de Empleadores Solicitud de Pago anual Género Región Edad Tramo de Renta Impacto del Subsidio al Empleo Joven a partir de la metodología utilizada Aumento atribuible al programa en la proporción de jóvenes que trabajan como asalariados sobre el número de jóvenes (formalidad) Evaluación en base a horizonte Mensual Evaluación en base a horizonte Anual: Resultado Impacto Calidad Empleo Aumento atribuible al programa en el número de jóvenes participando en el mercado laboral sobre el número total de jóvenes (participación) Evaluación en base a horizonte Mensual Una nota de precaución acerca del uso de la Ficha de Protección Social como instrumento de asignación Análisis especulativo sobre otros resultados solicitados Aumento en el Ahorro Previsional Salario Mínimo y el Subsidio al Empleo Joven Trabajadores Independientes Disminución en nivel de pobreza de familias gracias al subsidio de los jóvenes Relación observada en los datos del subsidio con otros instrumentos de subsidio al empleo Estimación del efecto sustitución Análisis de uso de recursos Análisis de los antecedentes financieros Análisis de aspectos relacionados con la Economía Análisis de aspectos relacionados con la Eficiencia Costos Directos Costo por subsidio otorgado Conclusiones Recomendaciones Referencias Anexo 1: Modelación teórica de la participación en el programa SEJ Centro de Microdatos, Universidad de Chile 3

4 Anexo 2.1: Resultados Anexo 2.2: Impacto SEJ Anexo 3.1: Comparación Programas Subsidio al Empleo Anexo 3.2: Resultados de Implementación otros programas Anexo 3.3: Comparación de Resultados de Evaluación de Impacto Centro de Microdatos, Universidad de Chile 4

5 ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1: Tasa de desempleo, según edad Gráfico 2: Tasa de Participación, según edad Gráfico 3: Esquema de Pago de Beneficio SEJ por tramo de Renta Bruta Gráfico 4: Asignación de Beneficiarios por mes de postulación Gráfico 5: Asignación de Beneficiarios por Empresa Gráfico 6: Género de los Beneficiarios, Gráfico 7: Edad de los Beneficiarios Gráfico 8: Zona de los Beneficiarios, Gráfico 9: Tipo de Contrato de los Beneficiarios, Gráfico 10: Tipo de Contrato según relación con el subsidio Gráfico 11: Tipo de Contrato según relación con el subsidio Gráfico 12: Tramo de Renta de los Beneficiarios, Gráfico 13: Vulnerabilidad de los Beneficiarios, Gráfico 14: Tiempo de Afiliación en Seguro de Cesantía de los beneficiarios, Gráfico 15: Monto Promedio del Subsidio, Gráfico 16: Distribución Monto de Pago del Subsidio Gráfico 17: Empresas Beneficiarias del Subsidio72 Gráfico 18: Monto Promedio del Subsidio Empleadores Gráfico 19: Efecto SEJ en Ocupación, Datos Individuales Gráfico 20: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, Datos Individuales Gráfico 21: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, Datos Individuales Gráfico 22: Efecto SEJ en Ocupación para el mismo segmento de individuos, Datos Individuales Gráfico 23: Tasa de desempleo e impacto del SEJ en ocupación Gráfico 24: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas, marzo de Gráfico 25: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas, julio de Gráfico 26: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas desde marzo 2009 a diciembre Gráfico 27: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas, marzo de Gráfico 28: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas, marzo de Gráfico 29: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas, julio de Gráfico 30: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas, julio de Gráfico 31: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 32: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 33: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años por celdas, marzo de Gráfico 34: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años, por celdas, julio de Gráfico 35: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 36: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años por celdas, marzo de Gráfico 37: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años, por celdas, julio de Gráfico 38: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 39: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años por celdas, marzo de Gráfico 40: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años, por celdas, julio de Gráfico 41: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 42: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años por celdas, marzo de Gráfico 43: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años, por celdas, julio de Centro de Microdatos, Universidad de Chile

6 Gráfico 44: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 45: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años por celdas, marzo de Gráfico 46: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años, por celdas, julio de Gráfico 47: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años, por celda, marzo 2009 a diciembre Gráfico 48: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años por celdas, marzo de Gráfico 49: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años, por celdas, julio de Gráfico 50: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 51: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años por celdas, marzo de Gráfico 52: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años, por celdas, julio de Gráfico 53: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 54: Impacto en índice de Empleabilidad, Años Gráfico 55: Efecto SEJ en Participación, Datos Individuales Gráfico 56: Efecto SEJ en Participación para Mujeres, Datos Individuales Gráfico 57: Efecto SEJ en Participación para Hombres, Datos Individuales Gráfico 58: Efecto SEJ en Participación para el mismo grupo de individuos, Dato Individuales Gráfico 59: Efecto SEJ en Tasa de Participación por celdas, marzo de Gráfico 60: Efecto SEJ en Tasa de Participación por celdas, Julio de Gráfico 61: Efecto SEJ en Participación, por celdas desde Marzo 2009 a Diciembre Gráfico 62: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres por celdas, marzo de Gráfico 63: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres por celdas, julio de Gráfico 64: Efecto SEJ en Participación para Mujeres, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 65: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres por celdas, marzo de Gráfico 66: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres por celdas, julio de Gráfico 67: Efecto SEJ en Participación para Hombres, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 68: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años por celdas, Gráfico 69: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años por celdas, Gráfico 70: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 18 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 71: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años por celdas, marzo de Gráfico 72: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años por celdas, julio de Gráfico 73: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 19 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 74: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años por celdas, marzo de Gráfico 75: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años, por celdas, julio de Gráfico 76: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 77: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años Gráfico 78: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años, por celdas, julio de Gráfico 79: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 80: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 22 años por celdas, marzo de Gráfico 81: Efecto SEJ en Participación n para Jóvenes 22 años, Centro de Microdatos, Universidad de Chile 6

7 Gráfico 82: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 22 años, por celdas, marzo 2009 a diciembre Gráfico 83: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años por celdas, marzo de Gráfico 84: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años, Gráfico 85: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 86: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años por celdas, marzo de Gráfico 87: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años, Gráfico 88: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 24 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Gráfico 89: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Datos individuales Gráfico 90: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, datos por celdas Gráfico 91: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Puntaje Gráfico 92: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Puntaje Gráfico 93: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Gráfico 94: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Gráfico 95: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Gráfico 96: Impacto SEJ en Densidad Cotizaciones, primer período Gráfico 97: Impacto SEJ en Densidad Cotizaciones, segundo período Centro de Microdatos, Universidad de Chile 7

8 ÍNDICE DE CUADROS Cuadro 1: Descripción de Jóvenes Vulnerables y Actividad Cuadro 2: Jóvenes Elegibles según Ficha, Edad y Renta Anual Cuadro 3: Jóvenes Elegibles según Ficha de Protección Social Cuadro 4: Jóvenes Elegibles según Ficha de Protección Social Cuadro 5: Cobertura del Subsidio a Trabajadores, Cuadro 6: Cobertura del Subsidio a Trabajadores, Cuadro 7: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Cuadro 8: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Cuadro 9: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, Cuadro 10: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, Cuadro 11: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Vulnerabilidad, Año Cuadro 12: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Vulnerabilidad, Año Cuadro 13: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Empresa, Cuadro 14: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Empresa, Cuadro 15: Mes de solicitud por Tipo de Trabajador Cuadro 16: Estado de la Solicitud, Cuadro 17: Estado de la Solicitud, Cuadro 18: Postulantes a SEJ por mes solicitud Cuadro 19: Estado de Solicitud por mes de remuneración, Cuadro 20: Estado de Solicitud por mes de remuneración, Cuadro 21: Relación con el subsidio de beneficiarios, Año Cuadro 22: Relación con el subsidio de beneficiarios, Año Cuadro 23: Tipo de Contrato según relación con el subsidio de beneficiarios Cuadro 24: Empresas por Tamaño Cuadro 25: Empresas por Actividad Cuadro 26: Empresas por Región Cuadro 27: Beneficiarios por Tipo de Trabajador con Pago Anual Cuadro 28: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Género Cuadro 29: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Región Cuadro 30: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Edad Cuadro 31: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Tramo de Renta Cuadro 32: Impacto del SEJ en Ocupación Cuadro 33: Efecto del SEJ en la Tasa de Ocupación, jóvenes en torno al puntaje de corte.. 91 Cuadro 34: Impacto Anual Calidad Empleo por Género Cuadro 35: Impacto Anual Calidad Empleo por Género Cuadro 35: Impacto Anual Calidad Empleo por Estado Civil Cuadro 37: Impacto del SEJ en Participación Cuadro 38: Efecto del SEJ en la Tasa de Ocupación, jóvenes en torno al puntaje de corte. 122 Cuadro 39: Densidad Cotizaciones por Grupo Cuadro 40: Impacto SEJ en Densidad Cuadro 41: Impacto indicativo de SEJ sobre el ahorro previsional Cuadro 40: Elegibilidad y Cobertura respecto del Salario Mínimo Cuadro 41: Beneficiarios SEJ respecto del Salario Mínimo Cuadro 44: Trabajadores Independientes con cotizaciones Cuadro 45: Trabajadores Independientes con cotizaciones Cuadro 46: Efecto en Empresas de haber recibido SEJ sobre el porcentaje de trabajadores jóvenes entre 18 y 24 años Cuadro 47: Efecto en Empresas de haber recibido SEJ sobre el porcentaje de trabajadores jóvenes entre 25 y 26 años Centro de Microdatos, Universidad de Chile

9 Cuadro 48: Programa Subsidio al Empleo Joven Presupuesto Total del Programa (miles de $ año 2011) Cuadro 49: Programa Subsidio al Empleo Joven Gasto Efectivo del Programa (miles de $ año 2011) Cuadro 50: Programa Subsidio al Empleo Joven Gastos Administrativos del Programa 2011 (miles de $ año 2011) Cuadro 51: Costos Directos de SEJ para los trabajadores dependientes con pago mensual. Años Cuadro 52: Costos Directos de SEJ para los empleadores, Años Cuadro 53: Costos Directos de SEJ para los trabajadores con pago anual, años Cuadro 54: Costos Directos Totales de SEJ, años Cuadro 55: Costo por subsidio entregado, años Cuadro 56 Resultados Estimación HeckProb Cuadro 57: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Cuadro 58: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Cuadro 59.1: Comparación de Programas de Subsidio al Empleo Cuadro60: Resultados Programas de Empleo Indirecto con Apoyo Fiscal Cuadro 61: Resultados Programas de Empleo Indirecto con Apoyo Fiscal Cuadro 62: Cobertura efectiva de SEJ con respecto a PEAF Cuadro 63: Cobertura efectiva de SEJ con respecto a PEAF Centro de Microdatos, Universidad de Chile 9

10 1. Introducción En conformidad con lo establecido en el convenio suscrito entre la Dirección de Presupuestos y la Fundación Facultad Economía y Negocios de la Universidad de Chile, esta última institución, a través del Centro de Microdatos, desarrolló la evaluación del impacto del Subsidio al Empleo Joven. Este Subsidio entró en vigencia a contar del 1 de Julio de 2009 y considera tanto un subsidio a la contratación como un subsidio al trabajador. Para la realización de este trabajo se ha contado con la generación de una base de datos innominada sin precedentes, a saber, la vinculación de datos administrativos provenientes del Seguro de Cesantía (manejados por la Subsecretaría del Trabajo), con los registros de beneficiarios del Subsidio al Empleo Juvenil (disponibles en el SENCE) y la información de la Ficha de Protección Social (administrada por el ex Ministerio de Planificación, actual Ministerio de Desarrollo Social). La vinculación de esta información fue compleja, ya que requirió la formalización y suscripción de convenios entre las instituciones públicas antes referidas, sin embargo, lo anterior era crucial debido a que la metodología utilizada por el Centro de Microdatos descansa esencialmente en la disponibilidad de esta información. La disponibilidad final de esta información fue garantizada a la Universidad de Chile por parte de la Subsecretaría del Trabajo. El equipo de trabajo del Centro de Microdatos ha estado encabezado por los investigadores David Bravo (coordinador) y Tomás Rau, e integrado, además, por las investigadoras Antonia Asenjo y Valeria Signorini. También se contó con la asistencia en la investigación de Marizza Espinoza y Gabriela Sánchez. Es necesario, asimismo, en esta etapa, agradecer a los funcionarios de la Dirección de Presupuestos, el Ministerio de Desarrollo Social, el SENCE, la Subsecretaría del Trabajo y el Gabinete del Ministerio del Trabajo y Previsión Social que han prestado su colaboración para la conformación de la base de datos innominada que ha sido utilizada para la elaboración del presente informe y que también han proporcionado comentarios a las primeras versiones de este trabajo. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 10

11 2. Subsidio al Empleo Juvenil 2.1. Antecedentes Las cifras de empleo en Chile muestran, tal como se observa en el Gráfico 1 1, que durante los últimos años la tasa de desempleo en el segmento de la población joven supera en casi tres veces la tasa del resto de la población económicamente activa. Entre las razones que explican lo anterior, destacan las dificultades adicionales que enfrentan los jóvenes, en comparación con otros grupos etarios, al momento de acceder a un empleo, como por ejemplo, la falta de experiencia laboral, escasez de redes sociales y falta de habilidades certificadas. 25% Gráfico 1: Tasa de desempleo, según edad 20% 15% 10% 5% 0% Entre 18 y 24 Menor a 18 y Mayor a 24 Fuente: Elaboración propia con datos de la CASEN Entre los años 1996 y 2006, en promedio se calcula que en Chile más de jóvenes entre 18 y 24 años de edad pertenecían al 40% de la población más vulnerable, de acuerdo a la información que reporta el 1. Se estima, además, que, de ellos, aproximadamente el 30% no trabaja ni estudia. 1 Mayor información se encuentra en la sección Anexos. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 11

12 Cuadro 1: Descripción de Jóvenes Vulnerables y Actividad Año Promedio Nº Jóvenes Vulnerables* % Jóvenes Vulnerables** 40,46 % 41,73 % 45,53 % 43,24 % 40,90 % 42,37 % % Jóvenes Vulnerables que no Estudian ni Trabajan*** 31,17 % 30,23 % 30,87 % 26,86% 28,14 % 29,45 % Fuente: Elaboración Propia en base a CASEN * Se consideró a aquellos jóvenes de los quintiles I y II. ** Respecto al total de población joven. ***Porcentaje de jóvenes que declaran no estudiar ni trabajar respecto al total de población joven vulnerable. Al comparar la tasa de participación de los jóvenes entre 18 y 24 años en el mercado laboral, respecto al resto de la población económicamente activa, también se reportan notorias diferencias entre ambos grupos, lo cual se observa en el Gráfico 2. 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Gráfico 2: Tasa de Participación, según edad Entre 18 y 24 Menor a 18 y Mayor a 24 Fuente: Elaboración Propia en base a Encuesta CASEN En consideración a lo anterior, dos desarrollos recientes han apuntado a fortalecer el accionar de las políticas públicas en una dirección virtuosa con el mercado laboral y los jóvenes. Estas son, la Reforma Previsional con un Subsidio a las Cotizaciones y el Subsidio al Empleo Joven. Ambos subsidios apuntan a incentivar el empleo juvenil, a través de un suplemento monetario tanto para la oferta como la demanda laboral, además de contribuir a la formalización del empleo. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 12

13 En particular, la ley Nº de Subsidio al Empleo Joven, que comenzó a regir desde el 1 de Julio de 2009, establece un subsidio al empleo juvenil, tanto para el trabajador como para el empleador. Este subsidio, a diferencia de su precedente previsional, abarca a todos los trabajadores que estén comprendidos en el rango de entre 18 y 24 años de edad. Mientras que el anterior, solo se aplica a las primeras 24 cotizaciones de los jóvenes. El subsidio, además, requiere pertenecer a hogares correspondientes al 40% más pobre de la población de acuerdo a la Ficha de Protección Social. La proporción del subsidio contemplado en este documento, es de un 30% para remuneraciones mínimas 2 y con un porcentaje que decrece hasta ser igual a cero para aquellas remuneraciones iguales o mayores a los $ mensuales. Una comparación detallada de ambos subsidios se realizará en la sección 2.3. El objetivo central del Subsidio es mejorar el nivel de empleo estimulando la oferta de trabajo de los jóvenes y la demanda de trabajo formal asalariado para jóvenes. Se espera lograr un aumento en el porcentaje de jóvenes que trabajan como asalariados, así como en el porcentaje de jóvenes que estarán cotizando en sus primeros años laborales Descripción del programa Este subsidio corresponde a un beneficio monetario de cargo fiscal, a favor de los trabajadores dependientes y sus empleadores, y los trabajadores independientes que reúnan los requisitos legales. Pueden optar a este subsidio los jóvenes que cumplan con los siguientes requisitos, y sus empleadores: Sean trabajadores regidos por el Código del Trabajo. Tener entre 18 y menos de 25 años de edad. Integrar un grupo familiar perteneciente al 40% más pobre de la población. Acreditar rentas brutas inferiores a $ en el año calendario en que se devenga el subsidio (remuneraciones brutas mensuales inferiores a 2 Cuando las remuneraciones brutas mensuales del trabajador sean iguales o inferiores a $ Centro de Microdatos, Universidad de Chile 13

14 $ para los trabajadores dependientes que opten por pagos provisionales mensuales). Tener las cotizaciones obligatorias de seguridad social 3 pagadas. En el caso de los empleadores deberán estar pagadas dentro de los plazos legales para obtener el beneficio. Es importante acotar que este beneficio lo podrá percibir el empleador por cada uno de sus trabajadores dependientes, por los cuales solicite el beneficio, y que reúnan los requisitos señalados en los incisos anteriores. Además, Puede beneficiarse de este subsidio cualquier trabajador elegible (independiente o dependiente) y su empleador, si lo hubiere 4. A partir del año 2011, el subsidio se extinguirá en el último día del mes en que el joven cumpla 21 años, si a esa fecha no ha obtenido la licencia de educación media. Sin embargo, si con posterioridad a dicha edad el joven trabajador obtuviere licencia de educación media, podrá solicitar el subsidio, siempre que reúna los demás requisitos. De acuerdo al reglamento del Subsidio al Empleo Joven 5, los subsidios a los que se refiere este programa, deberán solicitarse por el empleador o por el trabajador, según corresponda, ante el SENCE o la institución con la cual éste celebre convenio. La solicitud no podrá efectuarse antes del inicio de la respectiva relación laboral. Asimismo, los trabajadores dependientes y sus empleadores impetrarán separadamente el derecho que les corresponda del subsidio, los cuales podrán realizar la postulación por medios electrónicos y el formato de formulario de solicitud del beneficio fue fijado por la Superintendencia de Seguridad Social. En relación a la postulación, el trabajador o el empleador, según corresponda, deberá acreditar su identidad al momento de presentar la solicitud, así como entregar la información pertinente que el SENCE o la institución con la cual éste celebre convenio, le requiera, según lo determine una norma de carácter general de 3 Se consideran las cotizaciones de los regímenes de pensiones, de salud, del seguro de la Ley Nº (accidentes de trabajo) y del seguro de cesantía de la Ley Nº Se exceptúan de este subsidio los trabajadores que no estén regidos por el código del trabajo, como aquellos regidos por el Estatuto Administrativo 5 Decreto 28: Aprueba El Reglamento Para La Aplicación Del Subsidio Al Empleo Establecido En La Ley Nº20.338, Santiago, Chile, 20 de Mato de Centro de Microdatos, Universidad de Chile 14

15 la Superintendencia de Seguridad Social. Adicionalmente, se describe a continuación los aspectos a considerar por empleadores y trabajadores en relación a la solicitud del subsidio: De la solicitud del empleador 6 : Los empleadores deberán presentar la solicitud de subsidio ante el SENCE o la institución con la cual éste celebre convenio, dentro de los primeros 25 días de cada mes. Dicha solicitud tendrá vigencia en tanto no concurra una causal que extinga el derecho al subsidio. Los empleadores que no ejerzan su derecho en el plazo indicado, se entenderá que renuncian a él. Sin embargo, podrán ejercer este derecho en los meses siguientes, debiendo para ello presentar una solicitud dentro del plazo establecido, pero no podrán reclamar retroactivamente el subsidio. De la solicitud del trabajador Los trabajadores dependientes y los independientes deben presentar la solicitud del subsidio al empleo dentro del año calendario en que se perciben las remuneraciones y/o rentas del trabajo que originan el beneficio. Dicha solicitud tendrá vigencia en tanto no concurra una causal que extinga el derecho al subsidio. Los trabajadores que no ejerzan su derecho en el plazo indicado, se entenderá que renuncian a él respecto del beneficio que debían solicitar en el año calendario respectivo, no pudiendo reclamar retroactivamente el subsidio. Luego de lo anterior y una vez ingresada a trámite la respectiva solicitud, el SENCE procederá a verificar el cumplimiento de los requisitos necesarios para el otorgamiento de los subsidios, como asimismo, comprobará el pago de las cotizaciones de seguridad social, correspondientes al respectivo trabajador, dentro de los plazos legales. Posterior a la acreditación del subsidio, se procede al pago del subsidio, así: 6 Según el artículo 9 de la ley Nº20338, el subsidio correspondiente al empleador sera incompatible con la percepción simultanea de los beneficios que concede el artículo 57 de la ley nº19.518, el artículo 82 de la ley nº y otras bonificaciones en la contratación a mano de obra. De igual forma, el subsidio al empleador se suspenderá mientras el trabajador perciba el subsidio por enfermedad (DFL 44/1978), el subsidio por accidente de trabajo y enfermedades (ley Nº16.744), y el subsidio de maternidad y permiso por enfermedad del niño menor de un año. 15 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

16 Del pago al empleador: El subsidio se devengará a partir del primer día del mes siguiente a la fecha de la presentación de la solicitud, siempre que se cumplan los requisitos para tener derecho al mismo. Los subsidios se comenzarán a pagar dentro de un plazo máximo de 90 días, contados desde la fecha de presentación de la solicitud. Del pago al trabajador El pago del subsidio para los trabajadores, por regla general, será anual, y se realizará durante el segundo semestre del año calendario siguiente de aquel en que se percibieron las remuneraciones y/o rentas del trabajo, por las cuales se percibe el subsidio. El trabajador dependiente podrá optar por pagos provisionales mensuales del subsidio al momento de presentar su solicitud, sin perjuicio de que pueda modificar su opción sólo por una vez durante el año calendario. En caso que el trabajador opte por el pago provisional mensual, deberá acreditar que su remuneración es inferior a $ mensuales. Los trabajadores que revistan, a la vez, las calidades de trabajador dependiente e independiente, de acuerdo al Nº2 del artículo 42, de la Ley sobre Impuesto a la Renta, podrán optar a pagos provisionales mensuales del subsidio en relación a las remuneraciones que perciban en su condición de trabajador dependiente. Tal como se indicó en el párrafo anterior, el subsidio para los trabajadores dependientes e independientes de acuerdo al artículo Nº2 del artículo 42 de la Ley de Impuesto a la Renta, es de naturaleza anual y se calcula de la siguiente forma 7 : a. Para trabajadores cuyas rentas del trabajo brutas durante el año calendario, sean iguales o inferiores a $ , el monto anual del subsidio ascenderá a un 20% de la suma de las remuneraciones imponibles y rentas imponibles 8 según el Artículo 90 del Decreto Ley No de 1980 (D.L ), de ese año calendario. El resultado de esta suma no podrá exceder el límite máximo anual establecido en el Artículo 90 del D.L Artículo 4, Ley Diario Oficial de la República de Chile, Santiago, Chile, 1 de Abril Mientras no sean obligatorias las cotizaciones de pensiones y salud para los trabajadores independientes, se calculara el monto sobre las remuneraciones y rentas imponibles sobre las cuales se hubieren realizado las cotizaciones para pensiones y salud. 16 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

17 b. Para los trabajadores cuyas rentas del trabajo brutas durante el año calendario, sean superiores a $ , e inferiores o iguales a $ , el monto anual del subsidio ascenderá al 20% de $ En el caso de trabajadores independientes, este monto será multiplicado por el resultado que se obtenga de dividir la renta del trabajo anual sobre las cuales se hubieren realizado cotizaciones para pensiones y salud, por el resultado de sumar las remuneraciones y rentas imponibles del Artículo 90 del D.L 3.500, de dicho año. c. Para los trabajadores cuyas rentas del trabajo brutas durante el año calendario, sean superiores a $ e inferiores a $ , el monto anual del subsidio para el trabajador ascenderá al 20% de $ , menos el 20% de la diferencia que resulte entre la suma de las remuneraciones imponibles y rentas imponibles del Artículo 90 del D.L de 1980, anuales, y $ En el caso de trabajadores independientes, este monto será multiplicado por el resultado que se obtenga de dividir la renta del trabajo anual sobre las cuales se hubieren realizado cotizaciones para pensiones y salud, por el resultado de sumar las remuneraciones y rentas imponibles del Artículo 90 del D.L 3.500, de dicho año. Para estos cálculos, se consideran las rentas del trabajo percibidas en el año calendario inmediatamente anterior a aquel en que se pague el subsidio. De esta misma manera se realiza el cálculo del subsidio de: Los trabajadores dependientes que soliciten expresamente el pago anual. Los trabajadores dependientes que no accedan al Subsidio al Empleo Joven por percibir remuneraciones mensuales que excedan los $ , pero que en el año calendario respectivo se encuentren en alguno de los tramos anteriores. Los trabajadores que sean dependientes e independientes a la vez. Los trabajadores dependientes que hubieren percibido pagos provisionales mensuales, para la reliquidación del subsidio. En cualquiera de estas situaciones el trabajador solo tendrá derecho a un subsidio. Sin perjuicio de lo anterior, los trabajadores dependientes pueden optar a pagos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 17

18 provisionales mensuales 9. Para los empleadores el pago del subsidio es siempre mensual. De esta manera, el subsidio mensual entrega un monto proporcional al salario original de un 30% (20% al trabajador y 10% al empleador, cuyos beneficios sólo se entregan cuando cada uno cumple con sus respectivos requisitos) para remuneraciones mínimas y con un porcentaje decreciente hasta llegar a los $360 mil mensuales, ingreso en el que se deja de recibir el subsidio. El monto total del subsidio mensual se calculará según la siguiente fórmula: Sea R la remuneración bruta mensual del joven. Entonces el monto mensual del subsidio es: i. 0.3*R Si R<= $ Cuando las remuneraciones brutas mensuales del trabajador (R) sean iguales o inferiores a $ , el monto mensual del subsidio asciende a un 30% de las remuneraciones mensuales sobre las cuales se hubieren realizado cotizaciones obligatorias de pensiones y de salud. ii. 0.3*$ Si R>= $ & R<= $ Cuando las remuneraciones brutas mensuales del trabajador (R) sean superiores a $ e inferiores o iguales a $ , el monto mensual del subsidio ascenderá al 30% de $ iii. 0.3*$ *(R-$ ) Si R>= $ & R<= $ Cuando las remuneraciones brutas mensuales del trabajador (R) sean superiores a $ e inferiores a $ , el monto mensual del subsidio corresponde a la cantidad que resulte de restar al 30% de $ , el 30% de la diferencia entre la remuneración bruta mensual y $ Estos pagos son equivalentes al75% del pago del subsidio que le correspondería y se reliquidan a final de año. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 18

19 Para ilustrar el esquema de pago, se presenta el siguiente gráfico que enseña el beneficio del subsidio dada la remuneración bruta mensual del trabajador. Gráfico 3: Esquema de Pago de Beneficio SEJ por tramo de Renta Bruta Fuente: Elaboración Propia Así, dada la descripción del esquema de pago, tal como se indicó, el joven recibirá dos tercios del monto del subsidio, mientras que el empleador recibirá un tercio. Ambos deberán solicitar la entrega del subsidio de forma independiente, pudiéndose entregar una parte del subsidio sin que se esté entregando la otra. El pago fuera de plazo de las cotizaciones de seguridad social no da derecho al empleadora reclamar retroactivamente el subsidio que le corresponda. En aquellos meses en que el empleador pierda el derecho al subsidio por haber realizado las cotizaciones de seguridad social fuera del plazo legal, el respectivo trabajador mantiene el derecho a devengar el subsidio correspondiente a dichos meses, pero solo lo recibirá cuando se paguen estas cotizaciones. Si el trabajador dependiente percibiese simultáneamente remuneraciones de dos o más empleadores solo tendrá derecho a un subsidio. En este caso, para el cálculo se suman todas las remuneraciones, y a cada empleador le corresponde proporcionalmente el subsidio, según la proporción que representen las remuneraciones pagadas por él, sobre el conjunto de remuneraciones percibidas por el trabajador en el mes respectivo. Los trabajadores que sean dependientes e Centro de Microdatos, Universidad de Chile 19

20 independientes a la vez, pueden optar a pagos mensuales del subsidio en relación a las remuneraciones que perciban en su condición de trabajador dependiente. Durante Julio, Agosto y Septiembre de 2009, los empleadores y sus trabajadores o ex trabajadores pudieron solicitar el pago mensual del subsidio, correspondiente a todos o algunos de los cuatro meses inmediatamente anteriores a aquel mes en que presentaron dicha solicitud, siempre que hubiesen cumplido los requisitos para acceder a él, en los meses cuyo pago se solicitó. En lo que concierne a las reliquidaciones del subsidio, éstas deben realizarse respecto de los trabajadores dependientes que, durante un año calendario o en una parte de él, hayan obtenido pagos provisionales mensuales. La reliquidación se practicará en el año calendario inmediatamente siguiente a aquél en que se realizaron los referidos pagos mensuales. Para la reliquidación del subsidio al empleo, se considerará la diferencia que resulte entre el subsidio calculado en forma anual y la suma de los pagos provisionales mensuales del subsidio realizado al trabajador dependiente durante el año calendario inmediatamente anterior a la reliquidación. El saldo que resultare a favor del trabajador le será pagado en la misma oportunidad en que se pague el subsidio anual. El trabajador que percibiere una cantidad mayor a la que le corresponda por concepto de subsidio, deberá reintegrar la parte percibida en exceso, debidamente reajustada según la variación experimentada por el índice de precios al consumidor en el período comprendido entre el mes anterior a la reliquidación del subsidio y el último día del mes anterior a la fecha de devolución de las sumas pagadas en exceso. Respecto a la ampliación de plazos, hay dos situaciones que hacen que el joven pueda prorrogar la entrega del subsidio: i. Estudios Superiores: Los trabajadores independientes y dependientes tendrán derecho a un plazo adicional para acceder al subsidio, si han cursado estudios regulares, entre los 18 y antes de los 25 años de edad, en una Institución de Educación Superior del Estado o reconocida por este y acreditada La acreditación de las instituciones de Educación Superior será exigible a partir de Julio de Centro de Microdatos, Universidad de Chile 20

21 El plazo adicional será directamente proporcional al periodo en que el trabajador haya cursado estudios regulares y se contara a partir del mes siguiente al mes en que el trabajador cumpla 25 años de edad, siempre que reúnan los demás requisitos para tener derecho al subsidio. Solo se consideraran los estudios cursados con posterioridad a la entrada en vigencia de la ley. Sin embargo, este plazo adicional solo se podrá extender hasta el mes siguiente en que el trabajador cumpla 27 años de edad. Este beneficio de ampliación estará vigente a contar del año ii. Hijo nacido vivo: Las trabajadoras independientes y dependientes, tendrán derecho a un plazo adicional para acceder al subsidio, por cada hijo nacido vivo que hubiere tenido entre los 18 y antes de los 25 años de edad. El plazo adicional, será equivalente a la duración del descanso de maternidad (seis semanas antes del parto y 12 semanas después de él). Este plazo se contará a partir del mes siguiente al mes en que la trabajadora cumpla 25 años de edad, siempre que reúnan los demás requisitos para tener derecho al subsidio. Ambos plazos adicionales son compatibles. En ese caso, el plazo adicional será la suma de ambos y se contara a partir del mes siguiente al mes en que el trabajador cumpla 25 años de edad. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 21

22 3. Objetivos de la Evaluación Los objetivos de la evaluación, que corresponden precisamente a los esbozados en las Bases Administrativas y Técnicas, son los siguientes: Objetivo General El foco de la evaluación está centrado en analizar los resultados intermedios y finales o impactos atribuibles al Subsidio al Empleo Joven, tanto en los trabajadores como en los empleadores. Objetivos Específicos A partir del objetivo general se desprenden los siguientes objetivos específicos: Realizar de manera independiente y objetiva un procesamiento y análisis de información cuantitativa que permita conocer si el programa ha logrado sus resultados a nivel de producto. Desarrollar y aplicar metodologías de evaluación, cuantitativas, que permitan conocer si el Programa ha logrado los resultados intermedios y resultados finales o impactos esperados, en trabajadores y empleadores, así como /as externalidades asociadas a la operación del mismo. Entregar conclusiones precisas, identificando claramente las debilidades e insuficiencias en términos de resultados del Programa, y realizar recomendaciones que permitan mejorar el desempeño de estos. Evaluar el desempeño del Programa en el mercado del trabajo, considerando para ello otros instrumentos de fomento al empleo joven. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 22

23 4. Aspectos Metodológicos Las estrategias que se aplican en este estudio, se basan en la amplia disponibilidad de datos administrativos vinculados. Entre ellos, los datos provenientes de la Información del Seguro de Cesantía, Información de la Ficha de Protección Social y la información de la administración del Subsidio al Empleo Juvenil. Dado esto, es que se utilizó un sistema de monitoreo y evaluación, ya que contribuye a generar mayor transparencia en el uso de los recursos. Las actividades de monitoreo y de evaluación son complementarias y ambas deben ser parte de un sistema integral orientado hacia los resultados. Un sistema de monitoreo y seguimiento sin evaluación pierde el objetivo y no puede responder a las preguntas causales fundamentales. Por otra parte, un sistema puramente enfocado en la evaluación, sin monitoreo y seguimiento, puede no ser implementado por cuanto faltarán los insumos básicos; o bien puede llevar a atribuir erróneamente la falta de impacto a una mala aplicación de la política. El sistema de seguimiento y evaluación debe dar cuenta de un proceso continuo o regular y, además, sistemático y bien planificado. Adicionalmente, la interacción entre monitoreo y evaluación debe ser continua. Por ejemplo, los resultados provenientes de una evaluación de impacto bien diseñada deberían dar lugar a la introducción de correcciones y modificaciones en distintos aspectos del programa. Así, la vinculación por medio del RUT, de las bases de datos anteriores, disponibles para el análisis (por supuesto, con registros innominados), permite la realización de análisis de monitoreo de la Ley y de evaluación del impacto por medio de análisis en el margen de los requisitos. A saber: i. Sistema de monitoreo de la ley: Además del seguimiento de las cifras de empresas y trabajadores adscritos, se podrá analizar las características de ambos universos participantes y no participantes en la ley. Evidentemente, de dicha comparación no se puede deducir una causalidad, puesto que las diferencias entre ambos grupos pueden ser endógenas. Del mismo modo, el 23 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

24 análisis de las series de tiempo provenientes de ese sistema, podría permitir realizar el seguimiento de la cobertura del subsidio (respecto del grupo potencial) pero no sería factible deducir causalidad, por ejemplo, de la sola observación de indicadores relevantes como tasas de participación o tasas de cobertura del grupo de interés, por cuanto, además del SEJ, hay una multiplicidad de otros factores actuando de manera simultánea (de hecho, esta medida ha surgido en el contexto de un empeoramiento en el desempeño del mercado laboral). ii. Comparación de jóvenes que están en el margen del cumplimiento de los requisitos de edad: Dado que el subsidio se aplica a jóvenes de entre 18 y 24 años, un grupo de control natural es el de jóvenes que, cumpliendo todos los otros requisitos, tienen 25 o 26 años. Un problema de esta comparación es que está muy documentado que los ingresos y las posibilidades de empleo se incrementan en el mercado laboral con la edad. Por ello, es fundamental contar con una gran cantidad de datos administrativos que permitan, por ejemplo, comparar al grupo de 25 con el de 24 o 23 años (se requieren muchas observaciones en cada segmento). Asimismo, típicamente los datos de encuestas tienen gran error de medición lo cual aquí podría ser muy dañino dado que se requiere mucha precisión en los límites de edad. Afortunadamente, los datos del seguro de cesantía y de la ficha de protección social tienen las fechas de nacimiento, por lo cual esta información tendría la precisión requerida. Así, la comparación de tendencias diversas en los grupos en el margen del cumplimiento del requisito podría constituir evidencia para el impacto de la ley. No obstante lo anterior, debe notarse que, si la ley tuviera un mayor impacto en los más jóvenes dentro de los elegibles, este impacto no se podría captar por medio del análisis propuesto. Esto se debe a que el impacto estimado corresponde al efecto del tratamiento promedio (ATE) para las personas en una vecindad de los 25 años condicional a que cumplan los otros requisitos. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 24

25 iii. Comparación de jóvenes que están en el margen del cumplimiento del requisito de puntaje de la Ficha de Protección Social: siguiendo la misma lógica anterior, y como una forma de estimar alternativamente el impacto de la ley, se propone utilizar la información proveniente de la Ficha de Protección Social para comparar jóvenes del rango etario relevante en la vecindad del 40% del límite de ingresos requerido. De allí que se podrá, por ejemplo, utilizar al grupo que está entre los percentiles 38 y 40, afectados por la ley, y compararlos con quienes están en los percentiles 41 a 43. Esta estrategia tiene como dificultad el que el efecto de la ley se podría confundir con el de otros programas sociales que tengan el mismo requisito del 40%. Asimismo, si es que la ley tuviera un importante impacto, especialmente en los grupos más vulnerables, por ejemplo, en el primer quintil, y luego su impacto fuera decreciente, este análisis podría subestimar el verdadero valor del SEJ. Nuevamente, ante la imposibilidad de una medición mejor, se recomienda abordar este análisis. En relación a estos dos últimos enfoques, se encuentra la utilización de Regression- Discontinuity, método muy usado en evaluación de programas cuando la regla de selección de tratamiento es una función discontinua de una variable observable. El parámetro de interés es la discontinuidad en sí en la variable de resultado (outcome). La intuición que está detrás de esto es que los individuos que están justo arriba del corte utilizado para asignar el tratamiento, son muy parecidos a los individuos que han sido clasificados justo por debajo del corte, por lo tanto, en la evaluación de impacto se compararán los resultados obtenidos entre ambos grupos de individuos tratados y no tratados. Dadas las características en la asignación del Subsidio al Empleo Joven, el cual es asignado según Edad y el Puntaje en la Ficha de Protección Social, la utilización del método de Regression-Discontinuity es la mejor opción para construir un grupo de control. Cabe destacar que para poder utilizar esta metodología de evaluación debe ser posible ordenar a los beneficiarios y no beneficiarios a lo largo de una dimensión cuantificable, la cual a su vez se debe utilizar para estimar el índice o parámetro Centro de Microdatos, Universidad de Chile 25

26 claramente definido que se utiliza para asignar el tratamiento y el índice debe tener corte conoºcido para la elegibilidad. Se debe señalar que existen dos tipos de diseños de Regression-Discontinuity: El primero es el Sharp Design o diseño agudo en el cual d i =f(x i ) es una función determinística de x i y continua excepto en x 0. El otro tipo de diseño es el Fuzzy Design o diseño difuso en el cual la probabilidad de tratamiento es discontinua en x 0, i.e. Pr(d i =1 x) es discontinua en x 0. En el caso del SEJ, la asignación es de tipo Sharp Design o Diseño Agudo, lo cual facilita la estimación empírica. Este diseño es válido solo si es que la información disponible involucra datos de todos los postulantes, es decir, aquellos que obtienen el SEJ y aquellos que no obtienen el SEJ por alguna razón de inhabilidad, entonces se tendrá un Diseño Sharp. Por el contrario, si no se cuenta con toda la información y solo se dispone del puntaje de la Ficha de Protección Social y los beneficiarios, entonces el diseño es de tipo Difuso, debido a que dicho puntaje afecta la probabilidad de ganar pero también lo hace el hecho que el individuo postule. Luego, para demostrar las ventajas de este método seguimos a Hahn, Todd y Van der Klaauw (2001), artículo seminal en esta literatura donde se muestra la identificación del efecto causal. Sea: y 1i el outcome potencial si es tratado y 0i el outcome potencial si no es tratado. Además, sea d i =1 si el individuo es tratado (recibe el SEJ) y d i = 0 si no lo es. Luego, podemos escribir la siguiente ecuación en notación experimental: Y i Y 1i d i Y 0i (1 d i ) (1) donde Y i es la variable de resultados observada. Esta puede ser y 1i si el individuo es beneficiado (d i =1) o Y 0i si el individuo no es beneficiado. Definamos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 26

27 Como el efecto del tratamiento sobre el individuo i-ésimo, entonces es posible escribir la ecuación anterior (1) de la siguiente manera (esta notación es usada de manera usual): Tomando esperanza condicional en el puntaje de la Ficha de Protección Social (x) tenemos la siguiente expresión: E[Y i x] m(x) E[ i d i x] donde m(x)=e(y 0i x) es la esperanza condicional de la variable de resultado sin tratamiento, en el puntaje de la Ficha de Protección Social. Hahn, Todd y Van der Klaauw (2001) muestran que si se cumple los siguientes supuestos podemos identificar el efecto tratamiento promedio: 1. Existencia de los límites y 2. Continuidad de la función Donde x 0 es el valor de corte (Puntaje en la Ficha de Protección Social, condicional a que se cumple el requisito de edad) de asignación del SEJ. Cuando se tiene Sharp Design como en este caso, tenemos que dichos límites siempre existen, de hecho, son uno o cero dado que el beneficio se asigna únicamente si se cumple la regla de puntaje: Centro de Microdatos, Universidad de Chile 27

28 El segundo supuesto es meramente técnico y la continuidad nos garantiza que, en ausencia de tratamiento, la esperanza condicional de la variable de resultado (infinitesimalmente) por arriba y abajo del índice es la misma. Luego, bajo el supuesto de efecto de tratamiento común, es decir tratamiento está dado por la siguiente expresión: i=, el efecto donde los límites pueden ser estimados por técnicas no-paramétricas como una regresión local o polinomio local que discutiremos más adelante. Debe notarse que el resultado anterior permite encontrar un efecto causal explotando la discontinuidad en la asignación del tratamiento. Esto es muy potente porque no sería necesario utilizar más variables controles que el puntaje de la Ficha de Protección Social (x) y Edad, es decir las reglas de asignación. Un problema, es que el resultado anterior asume que el efecto de tratamiento es común para todos los individuos de la vecindad. Sin embargo, el supuesto de tratamiento común puede ser relajado para poder identificar el efecto de tratamiento promedio para aquellos que están en una vecindad del puntaje de corte. Para ello se debe efectuar otro supuesto de identificación 3. E( i x) es una función continua en x=x 0 y E( i d i x)=e( i x)e(d i x). La primera parte del supuesto 3 es más bien técnica y la segunda parte dice que el efecto tratamiento es independiente (en media) condicional en el índice. Nótese que solo es posible identificar la esperanza condicional de I en x=x 0. Así, se tiene el siguiente efecto local: Centro de Microdatos, Universidad de Chile 28

29 Resumiendo, dado el diseño del Subsidio al Empleo Joven la metodología óptima de identificación de efectos causales es la de Regresión Discontinua. Esta estrategia es muy superior a diferencias-en-diferencias dado que garantiza la identificación de efectos causales con supuestos técnicos mínimos en comparación con las técnicas de Dif-en-Dif que descansan en estrategias de matching. Limitaciones La única limitación de relevancia en materia metodológica que presenta esta estrategia de evaluación es que, en caso de existir heterogeneidad en el efecto del tratamiento, ésta entrega un estimador del impacto del tratamiento que es de carácter local, específicamente para los individuos que están en torno al punto de corte de asignación del beneficio. Este estimador (Average Treatment Effect, ATE) mide el efecto causal del programa en la población elegible y los resultados no son necesariamente generalizables para toda la población. Por otra parte, es necesario mencionar una limitación proveniente de los datos disponibles para este estudio, ya que además de poder apreciar el impacto de SEJ en los márgenes que estudiaremos, lo cual como se indicó nos dará un efecto local, se debe considerar que en base a los datos disponibles existen indicadores de resultado que no se pueden evaluar, tal caso surge para evaluar el programa distinguiendo entre empleo formal, desempleo e inactividad. Otro elemento que se debe considerar en relación a los datos, en especial cómo podría limitar la efectividad del método presentado, es respecto a la variable de asignación, esto es el conocimiento de la variable de asignación puede causar manipulación de ésta por parte de los agentes, esta situación podría presentarse en la variable puntaje de la Ficha de Protección Social. En este caso, el método de Regresión Discontinua falla en identificar los parámetros de interés. Por lo tanto, se realizó un test para evaluar una discontinuidad en la densidad de la variable de asignación 11, mediante un test de McCrary, McCrary(2008) 12, el cual será expuesto en la sección Si existe esta discontinuidad, se viola el supuesto de que las esperanzas condicionales sean continuas. 12 McCrary (2008) entrega un estimador consistente y asintóticamente normal para la discontinuidad en el corte de la densidad de la variable de asignación. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 29

30 Estimación Existen varias alternativas de estimación desarrolladas en los últimos años. Una manera de hacerlo es estimar cada esperanza condicional por una regresión noparamétrica de tipo Nadaraya-Watson, pero tiene problemas en la frontera y el sesgo es de orden O(h) en cambio en el interior es O(h 2 ) 13. Esta alternativa se descarta por dicho problema. Una segunda alternativa que proponen Hahn, Todd y Van der Klaaww (2001) es una regresión lineal local. Para ello se puede asumir, sin falta de generalidad, que: Luego, Asumiendo Y 0 =c por simplicidad. Se puede estimar esta regresión como una Local Linear Regression, con más peso en las observaciones cerca de la discontinuidad si: donde h es el ancho de banda 14 y K es una función Kernel que usualmente es el de Epanechnikov. Con lo anterior se pueden estimar los límites: 13 En términos prácticos, el orden de magnitud del sesgo asociado a la estimación en el corte (o frontera) es mayor en orden de magnitud que el sesgo en el interior (es decir, a la derecha o a la izquierda del corte). Esto hace que un estimador de Nadaraya-Watson no sea recomendable como lo señala el artículo de Hahn, Tood y van der Klaauw (2001) 14 El ancho de banda h es un parámetro que determina cuán ancho será el Kernel usado para ponderar las observaciones cerca del corte. Luego, es un parámetro que determina cuán suave es el estimador de regresión local a estimar. Mientras más suave es, habrá menor varianza en la estimación del parámetro de interés pero un mayor sesgo asociado a dicha estimación. Por otra parte, si este parámetro es poco suave habrá menor sesgo pero mayor varianza. En econometría semi y no paramétrica esta relación inversa o trade-off se conoce como el trade-off sesgo/varianza o relación inversa entre el sesgo y la varianza. En consecuencia, es menester elegir dicho parámetro de manera óptima. 30 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

31 y que es, finalmente, la estimación requerida. Un último detalle muy importante es cómo se elige el ancho de banda (h). Porter (2003) sugiere un método de validación cruzada localizada pero no existe una buena aproximación empírica para dicho método. Rau (2008) muestra que la elección de h es sensible al tamaño de la vecindad donde se realiza la validación cruzada. Imbens Y Kalyanaraman (2009) también critican la práctica de validación cruzada y proponen un método alternativo que muestra buenos resultados en ejercicios de Monte Carlo. La estrategia de Local Linear Regression preferida a la estimación de las esperanzas condicionales mediante Nadaraya-Watson por el problema de sesgo en la frontera. Es, además, un caso particular de Porter (2003) que discutimos con detalle a continuación. En el caso de variable de resultados binaria, si bien se puede implementar el método anterior, es más preciso econométricamente hablando estimar las esperanzas condicionales por medio de regresión logística o de tipo probit. Implementación en la práctica La tercera alternativa requiere que analicemos primero el diseño en su formulación más sencilla. Como muestra Porter (2003) bajo supuestos de continuidad generales, la ecuación a estimar se reduce a la siguiente forma reducida Y c d m( puntaje ) i i i Donde las variables se definen como: Y i = Variable de resultado para el individuo i (ej. Empleo) d i = 1 si el individuo i recibe tratamiento (SEJ). Centro de Microdatos, Universidad de Chile 31

32 d i =0 si el individuo i no recibe tratamiento (SEJ). Puntaje = Puntaje de la Ficha de Protección Social del individuo i µ i = Término de error Porter (2003) muestra que la estimación de la ecuación anterior es equivalente a la segunda estrategia discutida anteriormente. La función m(x) debe ser estimada noparamétricamente y algunos métodos han sido sugeridos. Porter (2003) sugiere una regresión polinómica local (en lugar de una regresión local), luego la función m(x) serían polinomios de orden cúbico locales, es decir con un peso que dependerá de una función Kernel y de la elección de un ancho de banda h. Rau (2008) sugiere el uso de Splines penalizados y muestra que la inferencia Bayesiana supera en algunos casos (en términos de probabilidad de cobertura) a los polinomios locales para el diseño de montecarlo establecido por Sun (2005). Sin embargo, el método de estimación elegido será el de Porter (2003) dada su universalidad. El tratamiento d i se define como ser beneficiario del Programa SEJ y la variable de resultado hace referencia a resultados finales (aumento atribuible al programa en la proporción de jóvenes que trabajan como asalariados sobre el número de jóvenes (formalidad), por ejemplo). Si el parámetro es significativo y positivo, quiere decir que aquellas personas por debajo del corte presentan un resultado menor que las personas que se ubican por encima (y cerca) del puntaje de corte: es decir, el programa tuvo un impacto positivo sobre la variable Y i. La implementación será tomando dos índices posibles o runny variable. El primer índice es la edad donde se analizará el efecto tratamiento promedio local (LATE) para las personas en una vecindad de los 25 años condicional en que se está en el percentil 40 o inferior de acuerdo a al FPS. El segundo índice será el puntaje de la FPS, condicional a estar en el rango Ambas implementaciones nos entregarán un LATE diferente, con lo cual pueden diferir entre ellos. El primero sería un efecto tratamiento promedio local para Centro de Microdatos, Universidad de Chile 32

33 aquellos que están alrededor de los 25 años. El segundo, nos entregará el efecto tratamiento promedio local para aquellos que están en la vecindad del percentil 40 de acuerdo al puntaje de la FPS. Efectos heterogéneos En el caso del SEJ, como mencionamos anteriormente notamos dos discontinuidades importantes: FPS-> hasta percentil 40 y Edad->entre años. En cada una de dichas discontinuidades tenemos un tipo distinto de tratamiento. Así como el estar a la izquierda del percentil 40 de la FPS y en el rango de edad años, el tratamiento es de recibir el 100% (en el mejor de los casos) del beneficio, el estar marginalmente a la derecha significa obtener 0% del beneficio. En consecuencia, el diseño sugiere realizar estimaciones en las 2 zonas por separado para permitir la heterogeneidad del tratamiento y así darle más flexibilidad al modelo recién descrito. Resumiendo, la implementación empírica de la estimación del efecto de tratamiento promedio local (LATE) se hará mediante el diseño de Regression-Discontinuity. En primer lugar, el primer grupo de estimaciones se hará con el puntaje de FPS como variable de asignación, condicional en que se cumplan los requisitos de edad. Se examinará la existencia de heterogeneidad en el efecto del tratamiento estimando separadamente para distintos grupos de edad y género. La estimación misma será implementada mediante el método de estimación de Porter (2003). Se explorará un segundo grupo de estimaciones para el cual la variable de asignación será la edad, condicional a que se cumplan los requisitos de puntaje de la FPS. Sin embargo, esta variable de asignación presenta algunos problemas que la hacen menos tratable. En primer lugar, la identificación del efecto a estimar requiere que en los cortes en cuestión no existan otros eventos que puedan cambiar la variable de resultado. En el caso de los 18 años muchos jóvenes se incorporan al mercado laboral lo cual impide la identificación del efecto del subsidio. Luego, es necesario acotar que esta estimación se implementará para la segunda discontinuidad, es decir, alrededor de los 25 años, ya que por debajo de los 18 años la estimación podría presentar dificultades debido a la poca participación y alto desempleo asociado a este cohorte según la evidencia empírica, lo cual violaría Centro de Microdatos, Universidad de Chile 33

34 uno de los supuestos de la metodología: que condicional en la edad el efecto tratamiento no esté correlacionado con la asignación del programa, pero el programa está específicamente orientado a los jóvenes por el alto desempleo. En segundo lugar, el puntaje de corte de 25 años no está exento de problemas. Por ejemplo en dicho corte, el programa de formación en oficios permite la capacitación de mujeres entre 25 y 49 años desocupadas e inactivas. El programa de bonificación a la contratación en el período de análisis también presenta un criterio de elegibilidad de jóvenes desempleados de 18 a 24 años, luego tanto el corte de 18 como el corte de 25 años podría invalidar el diseño. Es importante destacar y considerar que el éxito de la estimación recién descrita, depende en gran medida, de contar con los datos, para los niveles, años y cohortes necesarios en todas aquellas variables que se incluirán en esta evaluación. Obtención de un grupo de control Como el beneficio del Programa SEJ no es asignado aleatoriamente entre un grupo de postulantes, se requiere de una forma alternativa para obtener un grupo de no beneficiarios que pueda hacer las veces de grupo de comparación y representar el escenario contrafactual. Para ello, como ya se ha dicho anteriormente, la metodología propuesta es utilizar el método de Regression-Discontinuity, el cual permite la comparación de individuos que están en el margen del cumplimiento del requisito de puntaje de la Ficha de Protección Social, condicional a que se cumplan los requisitos de edad. Para lo anterior, fue imprescindible contar con la información que resultó del cruce de las bases de datos solicitadas, y que además esta información fuese equivalente entre beneficiarios y no beneficiarios. El marco muestral fue proporcionado por el Ministerio de Planificación y Ministerio del Trabajo, a través de la Dirección de Presupuestos, y consistió en un listado de individuos que se encontraban en el margen superior del puntaje de la Ficha de Protección Social establecido para la obtención del beneficio del Programa SEJ. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 34

35 5. Estadísticas Descriptivas En este módulo se expone los antecedentes recopilados sobre resultados a nivel de producto asociados al programa Subsidio al Empleo Joven. Entre los resultados a nivel de producto solicitados en las bases de la licitación de esta evaluación de impacto se encontraban los siguientes: Resultados a nivel de producto Número de subsidios recibidos por los trabajadores y por las empresas, en el tiempo, por edad, región, tramos de renta, vulnerabilidad, etc. Cobertura Características de las empresas y de los trabajadores que reciben el subsidio; Características de las empresas y trabajadores que siendo elegibles no postulan al programa o determinantes de no postular. Si bien el equipo investigador ha desarrollado a cabalidad los resultados recién expuestos, ha determinado conveniente presentar estos resultados en otro orden, distinto al establecido, para un mayor entendimiento y mejor uso de las estadísticas realizadas. De esta manera, se presenta a continuación los resultados a nivel de producto para el ítem de cobertura y resultados de la postulación Cobertura En este apartado se exponen las estadísticas generadas para el ítem de cobertura, según tipo de beneficiario del subsidio, esto es, por trabajador y empleador, realizando la distinción entre universo elegible, universo ocupado, postulantes, beneficiarios, etc Trabajadores Se ha definido como trabajador elegible a aquellos trabajadores que cumplen con los criterios de edad y de puntaje de la Ficha de Protección Social del universo de la Centro de Microdatos, Universidad de Chile 35

36 base de la FPS 15. De este modo, como se puede observar en el 2, la cantidad de jóvenes elegibles mensualmente se encuentra en torno al millón de personas. Lo anterior es consistente con los datos de CASEN 2009 que indican que el total de jóvenes elegibles por edad y decil de ingreso, asociado al puntaje de la ficha, es de Adicionalmente, se consideró la condición de actividad y tramo de renta utilizando información del seguro de cesantía, para medir la cobertura del subsidio. El análisis de elegibilidad y cobertura se presenta de dos maneras. La primera es de forma anual considerando la renta anual, edad a comienzos y finales del año y puntaje de la ficha de protección social. Luego, el segundo procedimiento es un análisis más específico de manera mensual, que considera la edad, renta y el puntaje de las ficha para cada mes respectivo. A continuación se presenta los jóvenes elegibles de manera anual. En el cuadro 2 se considera a todos los jóvenes que cumplen por lo menos durante un mes del año con el rango de edad y ficha. Asimismo, se considera el requisito de renta anual (menor a $ ) para observar las tasas de cobertura del subsidio. Sobre los beneficiarios del subsidio, se considera a todos aquellos trabajadores dependientes, independientes y ambos, que recibieron reliquidación o pago anual durante el año respectivo. Se debe considerar que sólo se tiene información de renta de los trabajadores dependientes, de manera que las tasas de cobertura solo se pueden estimar para este grupo de trabajadores. Se puede observar en el cuadro, que ha existido un leve aumento en la tasa de elegibilidad y cobertura para los trabajadores dependientes. Por otra parte, se observa un leve incremento en la tasa de elegibilidad para los trabajadores independientes. 15 Solo se contó con la totalidad de los puntajes de la Ficha de Protección Social (FPS) para el mes de mayo del año Sin embargo para los postulantes al SEJ se contó además con su puntaje al momento de la postulación. Así ambas informaciones se cruzaron de modo que el puntaje consolidado quedó como el puntaje de la FPS 2011 para quienes no postularon y el puntaje de postulación para los postulantes. 36 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

37 Cuadro 2: Jóvenes Elegibles según Ficha, Edad y Renta Anual Jóvenes Elegibles según Ficha, Edad y Renta Anual Año 2009 Año 2010 (1)* (2)* (3)* (1)* (2)* (3)* Total Elegibles por edad y ficha (1) Elegibles en Tramo de Renta Anual (2) Reciben pago mensual o reliquidación (3) Tasa Elegibles: (3)/(1) 11,49% 0,58% 0,36% 12,29% 0,84% 0,41% Tasa Cobertura: (3)/(2) 27,14% ,26% - - Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota*: (1) Dependientes, (2) Independientes, (3) Ambos. Respecto al análisis mensual, como se observa en los cuadros 3 y 4, la cobertura del subsidio al Empleo Joven, considerando el total de elegibles por edad y ficha, alcanza apenas al 5% de esta población casi de manera constante a partir del mes de Julio del 2009 hasta fines del año No obstante, la cobertura incrementa de manera relevante al considerar la condición de actividad y el tramo de renta de los jóvenes. De este modo, se puede observar en el siguiente cuadro que, de alrededor de un millón de jóvenes elegibles, cerca de se encuentran ocupados cada mes, de los cuales alrededor de cumplen con los requisitos de tramo de renta. Luego, la cobertura del subsidio sobre este grupo es bastante superior y se encuentra en torno al 21% para cada mes del año La mayor cobertura para el año 2009 se encuentra en los meses de Julio hasta Octubre, y luego se estabiliza en torno al 20% hasta el año Año 2009 Cuadro 3: Jóvenes Elegibles según Ficha de Protección Social 2009 Mes Total Elegibles por edad y ficha Postulantes por mes Reciben pago por mes % Recibe Subsidio/ Total Elegibles Marzo ,67% Abril ,59% Mayo ,37% Junio ,84% Julio ,32% Agosto ,29% Septiembre ,27% Octubre ,45% Noviembre ,19% Diciembre ,89% Promedio ,60% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 37

38 Año 2010 Cuadro 4: Jóvenes Elegibles según Ficha de Protección Social 2010 Total Elegibles Reciben Postulantes % Recibe Subsidio/ Mes por edad y pago ese por mes Total Elegibles ficha mes Enero ,94% Febrero ,90% Marzo ,75% Abril ,31% Mayo ,94% Junio ,79% Julio ,86% Agosto ,09% Septiembre ,74% Octubre ,73% Noviembre ,39% Diciembre ,09% Promedio ,88% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Año 2009 Mes Cuadro 5: Cobertura del Subsidio a Trabajadores, 2009 Elegibles Activos Elegibles Ocupados en el tramo de renta con pago de cotizaciones Reciben pago ese mes Cobertura sobre ocupados elegibles en tramo de renta Marzo ,08% Abril ,29% Mayo ,70% Junio ,93% Julio ,20% Agosto ,25% Septiembre ,11% Octubre ,08% Noviembre ,70% Diciembre ,74% Promedio ,21% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Análogamente para el año 2010, como se observa en el Cuadro 6, la cantidad de jóvenes que reciben un pago mensual aumenta para el año 2010, en alrededor de 6 mil jóvenes en promedio. Lo anterior es acompañado por un aumento en los jóvenes elegibles por edad y ficha y un resultante aumento en los jóvenes activos. Por consiguiente, no se observa un aumento en las tasas de cobertura para el año 2010, y estas se mantienen constantes alrededor de 20%. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 38

39 Cuadro 6: Cobertura del Subsidio a Trabajadores, 2010 Año Mes Elegibles Activos Elegibles Ocupados en el tramo de renta con pago de cotizaciones Reciben pago ese mes Cobertura sobre ocupados elegibles en tramo de renta Enero ,81% Febrero ,65% Marzo ,06% Abril ,08% 2010 Mayo ,37% Junio ,82% Julio ,00% Agosto ,91% Septiembre ,65% Octubre ,02% Noviembre ,48% Diciembre ,16% Promedio ,25% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Para los análisis segregados por grupos, se presentan a continuación los cuadros con la cantidad de beneficiarios e individuos elegibles por mes. Es decir, se hace un análisis de manera mensual, por lo que se consideran como beneficiarios aquellos individuos que recibieron un pago mensual. La cobertura se calcula en base al total de trabajadores jóvenes elegibles, que cumplen con criterio de renta y pago de cotizaciones (elegibles ocupados). Sobre el análisis de elegibilidad segregado por género, se puede observar en el Cuadro 7 una mayor cantidad promedio de hombres que mujeres que son elegibles ocupados, no obstante, esta situación se revierte cuando se analiza la cantidad de individuos que son elegibles sólo por puntaje en la Ficha de Protección Social y por edad (Véase Cuadro 2 y3 en Anexo 2). Asimismo, las tasas de cobertura del subsidio son superiores para las mujeres que para los hombres, debido a que a pesar que el número de subsidios otorgados es similar entre ambos grupos, la cantidad de elegibles es menor en mujeres, lo cual hace que el denominador sea menor y por ende se obtenga una mayor tasa de cobertura. Siguiendo esta línea, se aprecia en el Cuadro 8, que la situación observada en 2009 se repite para Centro de Microdatos, Universidad de Chile 39

40 Año 2009 Cuadro 7: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Cobertura Mujeres Hombres Total Mujeres Hombres Total Mujeres Hombres Total Marzo ,31% 6,10% 7,08% Abril ,14% 14,84% 16,29% Mayo ,89% 18,98% 20,70% Junio ,79% 20,73% 22,93% Julio ,80% 22,46% 25,20% Agosto ,95% 22,45% 25,25% Septiembre ,74% 23,32% 26,11% Octubre ,66% 22,38% 25,08% Noviembre ,56% 26,84% 22,70% Diciembre ,52% 18,50% 20,74% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Año 2010 Cuadro 8: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Género Año Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Cobertura Mujeres Hombres Total Mujeres Hombres Total Mujeres Hombres Total Enero ,69% 17,61% 19,81% Febrero ,57% 17,43% 19,65% Marzo ,99% 17,89% 20,06% Abril ,70% 17,16% 19,08% Mayo ,27% 19,52% 22,37% Junio ,52% 19,11% 21,82% Julio ,17% 19,69% 22,00% Agosto ,57% 20,28% 22,91% Septiembre ,72% 19,65% 22,65% Octubre ,78% 18,29% 21,02% Noviembre ,68% 20,08% 22,48% Diciembre ,82% 19,04% 21,16% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos En cuanto al análisis segregado por edad, se observa en el Cuadro 9 que las tasas de cobertura son bastante similares entre los distintos grupos de edad, destacando así los jóvenes de entre 20 y 22 años que se poseen las mayores tasas de cobertura, debido principalmente a que poseen la mayor proporción de subsidios recibidos. En relación a lo observado para el año 2010, el Cuadro 10 señala que las cohortes de 22 y 23 años son las que poseen tasas de cobertura mayores al resto 16 En Anexo se encuentra esta tabla para 2009 con el universo de elegible por Ficha de Protección Social y Edad. 17 En Anexo se encuentra esta tabla para 2010 con el universo de elegible por Ficha de Protección Social y Edad. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 40

41 del universo elegible. Sin embargo sucede en ambos periodos que el grupo con menor tasa de cobertura es el de 18 años. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 41

42 Año 2009 Cuadro 9: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, 2009 Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Tramo Renta y Pago Cotizaciones Total Total Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Continuación Cuadro 9: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, 2009 Año Mes Cobertura Elegibles Ocupados con Tramo Renta Total Marzo 6,12% 7,40% 7,83% 7,91% 7,46% 7,43% 4,39% 7,08% Abril 16,14% 17,39% 17,34% 17,60% 16,95% 16,80% 10,57% 16,29% Mayo 20,26% 22,32% 21,71% 22,18% 21,47% 21,14% 14,67% 20,70% Junio 23,16% 24,33% 24,08% 24,16% 23,74% 23,00% 17,49% 22,93% 2009 Julio 25,05% 26,48% 26,27% 26,40% 25,75% 25,30% 20,69% 25,20% Agosto 22,99% 25,90% 26,22% 26,25% 26,00% 25,33% 22,57% 25,25% Septiembre 23,88% 26,79% 26,99% 27,07% 26,94% 25,98% 23,64% 26,11% Octubre 20,58% 24,92% 25,80% 26,07% 26,22% 25,61% 23,74% 25,08% Noviembre 16,77% 21,87% 23,67% 24,08% 24,02% 23,95% 21,26% 22,70% Diciembre 11,30% 18,89% 21,72% 22,63% 23,06% 23,40% 21,04% 20,74% Fuente: Elaboración propia con datos administrativo Centro de Microdatos, Universidad de Chile 42

43 Año 2010 Cuadro 10: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, 2010 Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Tramo Renta y Pago Cotizaciones Total Total Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Continuación Cuadro 10: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Edad, 2010 Año Cobertura Elegibles Ocupados con Tramo Renta Mes Total Enero 9,67% 17,41% 20,79% 21,68% 22,95% 23,02% 20,04% 19,81% Febrero 8,38% 16,74% 20,32% 21,64% 22,69% 23,09% 20,91% 19,65% Marzo 6,94% 16,45% 20,63% 21,69% 23,13% 23,33% 22,66% 20,06% Abril 6,07% 15,69% 19,24% 20,92% 22,03% 22,05% 21,23% 19,08% Mayo 6,99% 18,20% 22,69% 24,12% 25,43% 25,38% 24,62% 22,37% 2010 Junio 6,67% 17,58% 22,12% 23,65% 25,39% 25,26% 24,20% 21,82% Julio 6,34% 17,14% 22,34% 24,15% 25,65% 25,47% 24,72% 22,00% Agosto 7,38% 17,62% 23,24% 25,29% 26,69% 26,31% 25,49% 22,91% Septiembre 8,24% 16,97% 22,67% 25,04% 26,28% 26,27% 25,15% 22,65% Octubre 9,18% 15,64% 20,38% 22,92% 24,43% 24,29% 23,35% 21,02% Noviembre 8,82% 16,48% 22,04% 24,93% 26,52% 26,14% 25,03% 22,48% Diciembre 6,44% 14,77% 20,98% 24,29% 25,78% 26,16% 24,95% 21,16% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 43

44 Por cierto, las diferencias entre grupos etarios se ven reflejadas en las bajas tasas de cobertura para jóvenes de 18 y 19 años, particularmente durante el año 2010 con tasas de 8% y 17% en promedio para cada edad respectivamente. Las cuales son considerablemente más bajas que las tasas de cobertura del subsidio para jóvenes vulnerables entre 21 a 23 años (alrededor de 24% en promedio). Por último, para ilustrar las diferencias entre los jóvenes más vulnerables, se utilizaron los deciles de pobreza según el puntaje en la Ficha de Protección Social. Como se puede observar en el Cuadro 11 y 12, tanto para el año 2009 como para el año 2010, respectivamente, se observa una mayor cobertura respecto a los elegibles ocupados para el primer decil de pobreza. Lo anterior resulta positivo en términos de focalización del subsidio, ya los jóvenes más vulnerables tienen además de tasas de cobertura superiores, la mayor cantidad de subsidios recibidos. Puesto que, se reconoce que los trabajadores del primer decil reciben, en promedio, 9 mil subsidios más que los jóvenes en los deciles II, III y IV. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 44

45 Cuadro 11: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Vulnerabilidad, Año 2009 Año Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Tramo Renta y Pago Cotizaciones Cobertura Elegibles Ocupados con Tramo Renta I II III IV V ó más Total I II III IV Total I II III IV Total Marzo ,53% 6,91% 6,78% 6,66% 7,08% Abril ,85% 16,16% 15,92% 15,66% 16,29% Mayo ,77% 20,43% 19,90% 19,61% 20,70% Junio ,23% 22,63% 22,03% 21,49% 22,93% 2009 Julio ,55% 24,77% 24,34% 23,75% 25,20% Agosto ,55% 24,90% 24,38% 23,80% 25,25% Septiembre ,87% 25,74% 25,12% 23,77% 26,11% Octubre ,67% 24,57% 24,20% 23,17% 25,08% Noviembre ,93% 22,40% 22,23% 20,85% 22,70% Diciembre ,87% 20,45% 20,27% 19,02% 20,74% Cuadro 12: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Vulnerabilidad, Año 2010 Año Mes Recibe Subsidio Elegibles Ocupados Tramo Renta y Pago Cotizaciones Cobertura Elegibles Ocupados con Tramo Renta I II III IV V ó más. Total I II III IV Total I II III IV Total Enero ,62% 19,44% 19,60% 18,45% 19,81% Febrero ,54% 19,29% 19,33% 18,35% 19,65% Marzo ,95% 19,75% 19,93% 18,47% 20,06% Abril ,06% 18,66% 18,80% 17,65% 19,08% Mayo ,37% 22,04% 21,85% 21,07% 22,37% 2010 Junio ,90% 21,52% 21,18% 20,37% 21,82% Julio ,46% 21,21% 21,08% 20,64% 22,00% Agosto ,63% 22,42% 22,41% 22,46% 22,91% Septiembre ,40% 21,44% 21,53% 21,38% 22,65% Octubre ,75% 20,47% 20,66% 20,41% 21,02% Noviembre ,02% 21,27% 21,79% 21,11% 22,48% Diciembre ,42% 20,71% 21,30% 20,97% 21,16% Fuente Cuadro 11 y 12: Elaboración propia con datos administrativos. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 45

46 5.1.2 Empresas En cuanto a las empresas, el total de empresas elegibles fue calculado en base a los datos del Seguro de Cesantía y de la Ficha de Protección Social. Según éstos se definió las empresas elegibles como aquellas con trabajadores jóvenes (entre 18 y menores a 25 años) que cumplen con los requisitos de renta y puntaje de la ficha de protección social para cada mes. De este modo, las empresas elegibles corresponden a alrededor de empresas mensuales para el año 2009, con un aumento para cada mes del año 2010 en relación al 2009 de entre y empresas que contratan al menos un joven elegible. Cuadro 13: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Empresa, 2009 Año Mes Reciben pago Total Empresas Cobertura: ese mes Elegibles Recibe/Elegibles Marzo ,44% Abril ,11% Mayo ,09% Junio ,28% Julio ,58% 2009 Agosto ,71% Septiembre ,02% Octubre ,63% Noviembre ,57% Diciembre ,64% Promedio ,71% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Cuadro 14: Cobertura del Subsidio a Trabajadores por Empresa, 2010 Año Mes Reciben pago ese mes Total Empresas Elegibles Cobertura: Recibe/Elegibles Enero ,46% Febrero ,22% Marzo ,54% Abril ,70% Mayo ,78% Junio ,66% 2010 Julio ,06% Agosto ,09% Septiembre ,36% Octubre ,96% Noviembre ,77% Diciembre ,44% Promedio ,84% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 46

47 Luego, si bien ha incrementado la cantidad de empresas elegibles para el subsidio, las tasas de cobertura se han mantenido relativamente constantes alrededor de un nivel bastante pequeño de 3,75%. Por consiguiente, la implementación del subsidio a la demanda ha tenido una cobertura notoriamente inferior a la cobertura del subsidio a la oferta. Dicho de otro modo, el take-up 18 del subsidio por parte de las empresas elegibles se ha mantenido a niveles considerablemente bajos desde la implementación de éste Resultados de la Postulación Como se ha mencionado en la descripción del programa el subsidio puede ser asignado tanto a trabajadores como a los empleadores de manera independiente. De este modo los empleadores pueden solicitar subsidio por trabajadores contratados aunque éstos no reciban subsidio como trabajadores. A continuación se presenta la distribución mensual de las postulaciones por número de trabajadores realizadas por los trabajadores mismos y luego se presentan aquellas presentadas por las empresas Trabajadores Como se mencionó anteriormente, los trabajadores pueden postular al subsidio tanto como dependiente, independiente o ambos. Los trabajadores dependientes pueden optar por un pago provisional mensual. Mientras que los trabajadores independientes solo reciben un pago de forma anual Proceso de Postulación A continuación, se presenta el tipo de trabajador de los postulantes en base al mes de solicitud del subsidio. Tal como se puede observar en el Cuadro 15, la mayoría de los postulantes al subsidio son aquellos trabajadores dependientes, representando, en promedio, casi el 90% de los postulantes. 18 Adopción en el programa. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 47

48 Año Cuadro 15: Mes de solicitud por Tipo de Trabajador % del Total por tipo Mes de Número de Trabajadores Postulantes de trabajador Solicitud 1 (*) 2 (*) 3 (*) Total 1( *) 2(*) 3(*) % del Total por mes Julio % 93% 4% 18% Agosto % 90% 6% 36% Septiembre % 88% 7% 9% Octubre % 89% 8% 4% Noviembre % 90% 7% 3% Diciembre % 90% 7% 2% Subtotal % 90% 6% 71% Enero % 90% 7% 3% Febrero % 90% 7% 2% Marzo % 90% 7% 2% Abril % 90% 7% 3% Mayo % 89% 8% 2% Junio % 89% 8% 2% Julio % 89% 8% 2% Agosto % 89% 8% 2% Septiembre % 89% 8% 3% Octubre % 88% 9% 3% Noviembre % 89% 8% 3% Diciembre % 89% 8% 2% Subtotal % 89% 8% 29% Total 8, % 90% 7% 100% Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota (*): 1: Ambos 19 2: Dependiente 3: Independiente Respecto el año de postulación, del total de postulantes el 71% lo hizo durante el año Esto es, del total de trabajadores que postularon, realizó la solicitud del subsidio durante el año En el año 2010 en tanto, sólo trabajadores postularon. De esta tabla, se aprecia una importante baja en la tasa de solicitudes hacia el año 2010, siendo que aquellos que solicitaron el subsidio el año 2010 representan sólo el 29% del total de solicitantes a diciembre del 2010, contrastando con el 71% que realizó su postulación en Si bien en esta sección sólo se pretende describir lo que reflejan los datos, es interesante notar porqué podría producirse esta baja en la solicitud del subsidio para el año 2010, lo cual se presentará en la sección de resultados. 19 Ambos se refiere a individuos que se desempeñan en trabajos de categoría dependiente e independiente. 48 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

49 Respecto a la forma de postular, los trabajadores pueden optar por una postulación vía web o de forma presencial. Es importante destacar que para el año 2009, alrededor de 20% de los postulantes lo hicieron de forma presencial. En cambio para el año 2010, solo 541 trabajadores postularon de esta manera, lo que corresponde a menos de un por ciento de los postulantes. Lo anterior nos indica que a medida que aumenta el tiempo de implementación del subsidio, la tasa de postulación presencial disminuye de manera considerable. Se espera que para el año 2011, este valor sea aún más pequeño Estado de solicitud La evaluación de las solicitudes de asignación de subsidio se realiza mes a mes, verificando el cumplimiento de los requisitos de edad, puntaje de Ficha de Protección Social 20 y renta. La asignación se realiza tanto para los que optan por pago mensual como pago anual, y el primer año además es posible solicitar pagos retroactivos por cuatro meses hasta el mes de septiembre de En el estado Recibe Subsidio se concentran las asignaciones de subsidio mensual, sean éstas solicitudes de pago mensual o anual. En el caso del pago anual, sólo se contabiliza una vez su asignación puesto que la validación del pago efectivo por el total de meses trabajados es realizado al final del periodo 21 en base a su información mensual recogida de las bases del Seguro de Cesantía y Servicio Impuestos Interno, luego de la confirmación de que la renta anual sea inferior al límite de $ en el año calendario. De este modo las solicitudes aceptadas mensualmente se establecen con el código Recibe Subsidio en los Cuadros 16 y 17 para los años 2009 y 2010 respectivamente. Adicionalmente se presenta el detalle de las razones de rechazo, extinción u otras razones de no otorgamiento del subsidio por ese mes. 20 Sólo a partir del 2010 el puntaje de la Ficha de Protección Social se actualiza mensualmente. 21 Para el año 2009 el pago del subsidio de aquellos trabajadores que optaron por pago anual y para aquellos que debían recibir reliquidaciones, se realizó en el mes de agosto de 2010, esto es, una vez que SENCE recibe toda la información necesaria para realizar este proceso de pago, ya que por ejemplo SII entrega la información a SENCE después del proceso de declaración de renta de abril de cada año. Asimismo para el año 2010, el pago del subsidio anual se realizó en septiembre de 2011, debido a que para esa fecha SENCE contaba con la información requerida. 49 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

50 En el caso de los pagos anuales identificados, no es posible distinguir aún después de la reliquidación, por qué meses se le paga el monto anual y por qué meses no recibe pago. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 50

51 Cuadro 16: Estado de la Solicitud, 2009 Año 2009 Estado Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Recibe Subsidio Recibe Subsidio, pago parcial cotizaciones Renta superior o sin información Sin información pago cotización No solicitó pago retroactivo Rechazada- No cumple edad Rechazada- Sin información FPS Rechazada- Puntaje FPS Rechazada- Emp. o inst. más de 50% por Estado Rechazada- Prog. Inv. en la Com Extinguida- No cumple edad Extinguida- Sin información FPS Extinguida- Puntaje FPS Extinguida- Emp. o inst. más de 50% por Estado Dependiente- pago anual Independiente- pago anual FPS en trámite En trámite-pendiente Información En trámite-descanso maternal 116 Pago Anual Total Centro de Microdatos, Universidad de Chile 51

52 Cuadro 17: Estado de la Solicitud, 2010 Año 2010 Estado Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Recibe Subsidio Recibe Subsidio, pago parcial cotizaciones Renta superior o sin información Sin información pago cotizaciones Rechazada- No cumple edad Rechazada- Sin información FPS 2 Rechazada- Puntaje FPS Rechazada- Emp. o inst. más de 50% por Estado 96 Rechazada- Prog. Inv. en la Comunidad 14 6 Rechazada en Proceso Anual Sept Extinguida- No cumple edad Extinguida- Sin información FPS Extinguida- puntaje FPS mayor a Extinguida-Emp. o inst. más de 50% por Estado Extinguida- término plazo extensión maternal Extinguida-Prog. Inv. en la Comunidad Centro de Microdatos, Universidad de Chile 52

53 Estado de la Solicitud, 2010 (continuación) Año 2010 Estado Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Dependiente- solicitó pago anual Independiente- pago anual Cambio proceso anual a mensual Cambio proceso mensual a anual 14 FPS en trámite Proceso anual FPS En trámite-pendiente Información En trámite-descanso maternal Activo Concedido desde Abril er pago 2º semestre Concedido desde Mayo er pago 2º sem Concedido desde Junio er pago 2º sem Pago Anual Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 53

54 Es importante constatar que la clasificación de estados entre el año 2009 y el año 2010 sufrió modificaciones, de modo que el equipo evaluador hizo lo posible por homologar y agrupar estados de respuesta a las solicitudes. Además, los trabajadores pueden volver a postular una vez que su solicitud se haya extinguido, por lo que los números observados en estos cuadros pueden tener leves diferencias respecto a los beneficiarios del subsidio que se observan en otras secciones del informe. Los Cuadros 16 y 17, nos indican que tanto para el año 2009 y 2010, la mayor razón de rechazo a la asignación mensual es debido a que la renta es superior a $ o no se tiene información de renta. Luego, la segunda razón en orden de relevancia, es el no pago de cotizaciones. No obstante, considerando que el subsidio para los trabajadores es anual, los rechazados por ambas razones pueden, de igual forma, optar por el pago anual si su renta total es menor a $ , y sus empleadores han pagado las cotizaciones respectivas 22. Por otro lado, los cuadros anteriores nos relevan las incompatibilidades del subsidio para el trabajador. Una de estas, es estar contratado por una institución pública o privada, financiada en más de 50% por el Estado, razón por la que en promedio 500 solicitudes son rechazadas cada mes. Aunque no representa una cantidad relevante, podemos observar la incompatibilidad del subsidio con estar contratado mediante el programa Inversión en la Comunidad Mejor Trabajo. Se observa que, como máximo, 88 solicitudes son rechazadas/extinguidas por esta razón. Por último, se observa las razones de extinción para el subsidio, las cuales corresponden a: edad superior a 25 años, un puntaje superior a puntos, y término de plazo adicional de la extensión maternal. Tal como se puede ver en estos cuadros, tanto la edad como el puntaje, son las razones más relevantes de extinción mes a mes. 22 Se debe destacar que en aquellos meses en que el empleador pierda el derecho al subsidio por no haber pagado las cotizaciones al día, el trabajador mantendrá su derecho a cobrar el subsidio correspondiente a ese mes, pero solo recibirá el pago una vez que se encuentren canceladas las cotizaciones obligatorias. 54 Centro de Microdatos, Universidad de Chile

55 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 16,260 35,485 43,940 49,030 54,018 54,018 54,713 56,146 53,647 50, Beneficiarios Un resumen de la distribución mensual de la asignación de beneficiarios se presenta en el Gráfico 4. La línea roja representa el porcentaje de asignación del subsidio con respecto al total de solicitantes en ese mes. Se observa que los meses con mayores asignaciones son los meses de julio, agosto, septiembre y octubre del año 2009, siendo octubre el mes con mayores asignaciones. Luego se aprecia una leve tendencia a la baja que sólo repunta a partir de mayo del 2010 y se mantiene de manera irregular durante ese año, con un aumento importante en noviembre del Gráfico 4: Asignación de Beneficiarios por mes de postulación 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10, % 35% 39% 39% 38% 37% 34% 31% 32% 32% 32% 30% 27% 28% 33% 36% 34% 32% 31% 32% 32% 33% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Recibe Subsidio Porcentaje Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Empresas En esta sección se presentan las estadísticas de los trabajadores por los que las empresas postulan al subsidio, por lo tanto las estadísticas serán presentadas por número de trabajadores y no por número de empresas, para que de esta forma, los resultados sean comparables con los entregados en la sección anterior. Sin embargo, es importante destacar que son las empresas las que reciben el beneficio por cada trabajador al que se le concede el subsidio. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 55

56 Proceso de Postulación A continuación se presentan las solicitudes de subsidio por mes de solicitud por parte de las empresas, esto es, el número de empresas y sus respectivos trabajadores por los postula al subsidio, de acuerdo al mes en que lo hizo. Se presentan las estadísticas de las postulaciones desde Julio 2009 a Diciembre Se aprecia que durante agosto y septiembre del primer año se concentra la mayor cantidad de postulaciones, alcanzando un 20% y un 15% del total de postulaciones respectivamente. En el año 2009 se acumula un total de trabajadores por los que las empresas postulan al subsidio, y en el año 2010 ascienden a trabajadores. Respecto a la cantidad de empresas, hasta Diciembre del año 2010, empresas han postulado para el beneficio. Año Cuadro 18: Postulantes a SEJ por mes solicitud Mes de Solicitud Empresas Postulantes Trabajadores Postulantes 23 Porcentaje Trabajadores/Total Julio ,80% Agosto ,10% Septiembre ,60% Octubre ,40% Noviembre ,40% Diciembre ,10% Enero ,30% Febrero ,60% Marzo ,70% Abril ,00% Mayo ,60% Junio ,20% Julio ,20% Agosto ,50% Septiembre ,20% Octubre ,00% Noviembre ,60% Diciembre ,60% Total % Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 23 Esta columna presenta el número de trabajadores por los que las empresas (columna anterior) postulan al subsidio. Centro de Microdatos, Universidad de Chile 56

57 Estado de Solicitud Las estadísticas presentadas en el siguiente cuadro corresponden al número de trabajadores por los que las empresas postulan al subsidio de acuerdo al estado en que se encuentra la solicitud y al mes correspondiente. Cuadro 19: Estado de Solicitud por mes de remuneración, 2009 Año 2009 Estado Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Recibe Subsidio Cotizaciones fuera de plazo Sin información de Renta Renta Superior Solicitud en trámite No solicito pago retroactivo Rechazada - Recibe Ley Nº o Rechazada - Puntaje FPS Rechazada No tiene FPS Rechazada - No cumple edad Rechazada Otros Extinguida - Puntaje FPS Extinguida No tiene FPS Extinguida Sin motivo Extinguida No cumple edad 690 Total Centro de Microdatos, Universidad de Chile 57

58 Cuadro 20: Estado de Solicitud por mes de remuneración, 2010 Año 2010 Estado Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Recibe Subsidio Cotizaciones fuera de plazo Sin información de Renta Renta Superior Solicitud en trámite No solicito pago retroactivo Rechazada - Recibe Ley N o N Rechazada - Puntaje Ficha Rechazada - No tiene Ficha Rechazada - No cumple edad Rechazada - Otros Extinguida - Puntaje Ficha Extinguida - No tiene Ficha Extinguida - Sin motivo 99 Extinguida - No cumple edad Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Centro de Microdatos, Universidad de Chile 58

59 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Como se observa en los Cuadros 19 y 20, las razones de rechazo son similares a las de los trabajadores. No obstante, a diferencia de los trabajadores, el empleador pierde el derecho al subsidio cuando no cancela en la fecha correspondiente las cotizaciones obligatorias de los trabajadores causantes del beneficio. A modo de ejemplo, (25,6% del total) y (15,7% del total) solicitudes durante los años 2009 y 2010, respectivamente, fueron rechazas por no pago de cotizaciones obligatorias. Tal como ocurre en el caso de los trabajadores, la razón que presenta mayor relevancia al momento de no recibir el subsidio, es la de no poseer información de renta. Finalmente, en los cuadros anteriores se revelan las incompatibilidades del subsidio para el caso del empleador. En particular, las bonificaciones a la contratación de mano de obra y el subsidio previsional para trabajadores jóvenes Beneficiarios Como se observa en la distribución de las solicitudes por las que las empresas solicitan subsidio, éstas son menores a las solicitudes de los trabajadores. En cuanto a las tasas de aceptación los porcentajes son más altos en los meses iniciales de la implementación del subsidio, con tasas incluso mayores que las de las solicitudes de los trabajadores % Gráfico 5: Asignación de Beneficiarios por Empresa 47% 49% 45% 41% 41% 36% 41% 23% 26% 37% 35% 21% 21% 23% 22% 24% 21% 17% 16% 21% 20% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Recibe Subsidio Porcentaje Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 59

60 5.3. Características de beneficiarios En esta sección se presentan las estadísticas descriptivas de los trabajadores beneficiarios. Para comenzar se presenta la distribución de los trabajadores según su relación con el subsidio. Esto es, los trabajadores que son beneficiarios y no sus empleadores, los trabajadores que son beneficiarios y sus empleadores también lo son y, en tercer lugar, los trabajadores que, siendo empleados de empresas que reciben subsidio, no acceden al beneficio. Su distribución mensual para el periodo en que se implementa el subsidio se presenta en los Cuadros 21 y 22. Cuadro 21: Relación con el subsidio de beneficiarios, Año 2009 Año Categoría Sólo Trabajador y Sólo Trabajadores Empleador Empleador Total Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Cuadro 22: Relación con el subsidio de beneficiarios, Año 2010 Año Categoría Sólo Trabajador y Sólo Total Trabajadores Empleador Empleador 2010 Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 60

61 5.3.1 Trabajadores A continuación se describen las principales características de los trabajadores dependientes que reciben subsidio de manera mensual; se incluye a los trabajadores cuyos empleadores no reciben y los trabajadores que reciben al mismo tiempo que sus empleadores Género La distribución por género a lo largo de la implementación del subsidio indica que la distribución por género entre beneficiarios es bastante pareja, lo cual se mantienen en el tiempo, aunque levemente a favor de los hombres en algunos meses. Gráfico 6: Género de los Beneficiarios, % 80% 60% 40% 20% 0% Género Beneficiarios % 49% 49% 49% 49% 49% 49% 49% 49% 51% 48% 51% 51% 51% 51% 51% 51% 51% 51% 49% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Hombres Mujeres 100% 80% 60% Género Beneficiarios % 50% 49% 48% 50% 49% 48% 48% 50% 50% 49% 50% 40% 20% 0% 50% 50% 51% 52% 50% 51% 52% 52% 50% 50% 51% 50% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Hombres Mujeres Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 61

62 Edad En cuanto a la distribución etaria de los beneficiarios se observa que los mayores porcentajes se encuentran entre los 19 y 21 años para el año 2009, y entre los 20 y 22 años para el 2010, lo que es comprensible por la permanencia de cierta fracción de trabajadores de un año a otro. Así mensualmente alrededor del 50% de los beneficiarios tiene entre 19, 20 y 21 el año 2009; y el año 2010 sobre el 53% representan a los jóvenes de entre 20 y 22 años. Gráfico 7: Edad de los Beneficiarios % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Edad Beneficiarios % 9% 10% 11% 12% 13% 13% 13% 13% 13% 15% 15% 15% 15% 15% 15% 15% 16% 16% 16% 16% 17% 17% 17% 16% 16% 16% 17% 17% 17% 18% 18% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 18% 18% 18% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 15% 15% 15% 15% 15% 14% 14% 14% 14% 14% 8% 8% 8% 8% 8% 7% 7% 6% 6% 5% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Edad Beneficiarios % 14% 15% 15% 15% 15% 16% 15% 15% 16% 15% 15% 16% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 18% 18% 18% 18% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 19% 19% 18% 19% 19% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 17% 16% 16% 17% 13% 13% 12% 11% 11% 11% 11% 11% 10% 10% 10% 10% 5% 4% 3% 3% 2% 2% 2% 3% 3% 3% 3% 3% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 62

63 Región La distribución regional de los beneficiarios fue agregada por macro zonas como son la zona norte, sur y centro. La zona norte abarca de la primera a la cuarta región, así como también la región de Arica y Parinacota, la zona sur incluye de la octava a la duodésima incluyendo la región de Los Rios, y en la zona central se agrupó la región metropolitana junto con la quinta, sexta, séptima región. Se aprecia que el mayor porcentaje de beneficiarios se encuentra en la zona central en ambos años, con sobre el 64% para todos los meses del Además se observa que la segunda zona en importancia es la zona sur, con entorno al 27% de los beneficiarios tanto para 2009 como para Gráfico 8: Zona de los Beneficiarios, % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Zona Beneficiarios % 27% 27% 27% 27% 27% 26% 27% 27% 28% 70% 66% 64% 65% 65% 65% 65% 65% 65% 64% 5% 8% 9% 9% 9% 9% 9% 9% 9% 9% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Norte Centro Sur 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Zona Beneficiarios % 27% 27% 26% 26% 26% 26% 26% 26% 27% 26% 26% 64% 64% 65% 65% 65% 65% 66% 66% 66% 65% 66% 66% 9% 9% 8% 8% 8% 9% 8% 8% 8% 8% 8% 8% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Norte Centro Sur Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 63

64 Tipo de contrato En cuanto al tipo de contrato de los beneficiarios, llama la atención que el porcentaje más importante cuente con contrato indefinido. Adicionalmente se observa que este porcentaje aumenta a medida que se implementa el subsidio para el año 2009 y comienzos del año Esto puede significar que los beneficiarios aceptados son aquellos con mayor estabilidad en el empleo, o que esta estabilidad es fomentada por el subsidio. No obstante ambas explicaciones, se indica que el pago mensual para trabajadores dependientes, está beneficiando mayoritariamente a jóvenes con empleos más estables. Gráfico 9: Tipo de Contrato de los Beneficiarios, % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tipo Contrato Beneficiarios % 41% 38% 39% 39% 33% 35% 34% 33% 35% 60% 57% 60% 60% 59% 61% 63% 64% 65% 62% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Indefinido A plazo fijo 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tipo Contrato Beneficiarios % 35% 32% 35% 35% 36% 36% 35% 36% 34% 37% 40% 62% 63% 66% 63% 63% 62% 62% 63% 62% 64% 61% 57% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Indefinido A plazo fijo Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 64

65 Luego, al considerar si el empleador recibe un beneficio por el trabajador correspondiente, se observa un aumento relevante en el porcentaje de indefinidos para aquellos trabajadores que reciben simultáneamente junto a sus empleadores. Como es de esperar disminuye el porcentaje de indefinidos, respecto al total, para aquellos trabajadores que solo reciben ellos mismos, y no sus empleadores. Sin embargo, se debe tener cautela respecto a estos resultados, ya que la cantidad de trabajadores que reciben de forma simultánea junto a sus empleadores, es considerablemente inferior a la de trabajadores que sólo ellos reciben subsidio (Cuadro 23). Gráfico 10: Tipo de Contrato según relación con el subsidio 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tipo de Contrato por Beneficiario, Año % 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 0% 6% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 38% 0.5% 39% 2% 4% 4% 3% 3% 2% 2% 3% 2% 34% 35% 35% 30% 33% 31% 30% 33% 59% 1% 53% 4% 51% 8% 51% 9% 8% 9% 9% 51% 53% 54% 10% 11% 8% 54% 54% 55% (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 2009 Indefinido Plazo Fijo. Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1)* Solicita sólo trabajador, (2)* Solocita trabajador y empleador 65

66 Gráfico 11: Tipo de Contrato según relación con el subsidio 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tipo de Contrato por Beneficiario, Año % 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 2% 0% 3% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 33% 33% 30% 33% 33% 34% 34% 33% 35% 32% 35% 38% 10% 10% 7% 10% 9% 7% 10% 10% 7% 11% 9% 9% 52% 53% 59% 53% 54% 54% 52% 52% 55% 54% 51% 48% (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* (1)* (2)* Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 2010 Indefinido Plazo Fijo. Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1)* Solicita sólo trabajador, (2)* Solocita trabajador y empleador Cuadro 23: Tipo de Contrato según relación con el subsidio de beneficiarios Solicita Solicita Mes Solicita sólo Trabajador Trabajador y su Solicita sólo Trabajador Trabajador y su Total Empleador Empleador Total (1)* (2)* (3)* (1)* (2)* (1)* (2)* (3)* (1)* (2)* Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1) Contrato Indefinido, (2)* Contrato Plazo Fijo, (3)* Missing 66

67 Tramo renta Se analizó la distribución de trabajadores jóvenes beneficiarios en base a los tramos de renta del subsidio. Se observa para ambos años que el porcentaje de trabajadores con rentas en el tramo superior es mayoritario y además se incrementa con los meses de implementación del subsidio, a partir de julio del Gráfico 12: Tramo de Renta de los Beneficiarios, % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tramo de Renta Beneficiarios % 51% 50% 49% 58% 57% 62% 61% 61% 63% 23% 21% 22% 23% 18% 17% 17% 17% 17% 16% 28% 28% 28% 29% 24% 24% 21% 22% 22% 21% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Menor a $ $ $ $ $ % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tramo de Renta Beneficiarios % 62% 61% 63% 61% 61% 65% 65% 65% 64% 64% 66% 17% 17% 16% 14% 16% 16% 15% 15% 14% 15% 14% 14% 23% 21% 23% 22% 23% 22% 20% 21% 20% 21% 22% 20% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Menor a $ $ $ $ $ Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 67

68 Vulnerabilidad Como se puede observar en el Gráfico 13, alrededor del 40% de los beneficiarios corresponden al decil más vulnerable de la población según puntaje de FPS. Tal como se mencionó en la sección de cobertura, este resultado es positivo respecto a la focalización del subsidio sobre los jóvenes más desfavorecidos. Se aprecia un leve aumento entre los beneficiarios más vulnerables (decil I y II) desde el año 2009 al año 2010, manteniéndose relativamente constante en torno al 40% para el primer decil. Además, se reporta un porcentaje casi imperceptible de beneficiarios con puntaje mayor al elegible (36 trabajadores en ambos años). Gráfico 13: Vulnerabilidad de los Beneficiarios, % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Vulnerabilidad de los Beneficiarios % 17% 16% 16% 16% 16% 16% 16% 15% 15% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 41% 40% 41% 41% 41% 41% 42% 42% 41% 42% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Decil I Decil II Decil III Decil IV 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Vulnerabilidad de los Beneficiarios % 15% 15% 15% 15% 15% 15% 16% 15% 15% 15% 15% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 19% 20% 19% 20% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 42% 42% 42% 42% 41% 42% 41% 41% 42% 42% 42% 42% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Decil I Decil II Decil III Decil IV Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 68

69 Antigüedad de afiliación La afiliación al seguro de cesantía nos puede dar una estimación de la antigüedad de los trabajadores en el sistema formal. Una vez más, se observa que los trabajadores beneficiarios presentan una mayor estabilidad, en tanto en julio del 2009 los beneficiarios con más de 30 meses de afiliación representaban al 45% del total, porcentaje que fue aumentando mes a mes, con un 47% en agosto, 48% en septiembre, y sobre el 50% a partir de octubre del Gráfico 14: Tiempo de Afiliación en Seguro de Cesantía de los beneficiarios, % 80% 60% 40% 20% 0% Antigüedad de Afiliación (en meses) al Seguro de Cesantía Beneficiarios % 17% 18% 19% 19% 20% 20% 21% 21% 20% 12% 11% 12% 12% 13% 13% 13% 14% 14% 14% 16% 15% 15% 13% 13% 14% 15% 15% 16% 16% 18% 17% 17% 17% 16% 15% 16% 16% 17% 18% 8% 8% 9% 9% 10% 10% 10% 11% 10% 9% 9% 9% 9% 8% 8% 7% 7% 7% 8% 7% 7% 7% 7% 7% 8% 7% 8% 8% 8% 8% 11% 11% 11% 11% 11% 9% 9% 7% 6% 5% Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic % 80% 60% 40% 20% 0% Antigüedad de Afiliación (en meses) al Seguro de Cesantía Beneficiarios % 22% 24% 26% 27% 27% 27% 27% 27% 27% 27% 26% 15% 15% 14% 14% 14% 15% 15% 15% 16% 16% 16% 16% 17% 17% 17% 17% 17% 16% 16% 17% 17% 17% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 17% 16% 16% 16% 16% 16% 7% 7% 8% 7% 7% 8% 8% 8% 8% 9% 8% 8% 8% 7% 8% 8% 8% 8% 7% 7% 7% 6% 6% 5% 5% 5% 5% 4% 6% 5% 4% 4% 3% 3% 3% 4% 4% 4% 5% 5% 5% 6% 3% 4% 4% 4% 3% 3% Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 69

70 Monto Subsidio En cuanto al monto del subsidio al diferenciar por trabajadores que solicitan sin que sus empleadores lo hagan o no, en el año 2009 se observa que los montos promedios son muy parecidos entre ambos tipos de beneficiarios, excepto por el mes de agosto, donde el monto del subsidio es mucho menor para los que solicitan sin que sus empleadores lo hagan. Gráfico 15: Monto Promedio del Subsidio, , Monto Promedio del Subsidio Año , , , , , Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Solicita sólo Trabajador Solicita Trabajador y Empleador 17, , , , , , , Monto Promedio del Subsidio Año 2010 Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Solicita sólo Trabajador Solicita Trabajador y Empleador Fuente: Elaboración propia con datos administrativos En tanto para el año 2010 la variación de los montos promedio es similar a la que se observa para el año De igual forma, en ambos años se observa una tendencia a la baja en el monto promedio de los subsidios. Esto se puede deber en la alta proporción de trabajadores del tramo superior de rentas, quienes reciben menos subsidio, y a su incremento proporcional en el tiempo. 70

71 Luego, observamos la distribución de los montos de pago para los meses agosto y diciembre de los años 2009 y En el Gráfico 16 se reconoce un aumento en la densidad de los montos medios y más altos, respecto a los montos de menor valor. Para el año 2009, se observa una cúpula muy angosta para los montos superiores del subsidio, mientras que para el año 2010, se observa una distribución levemente más pareja para los montos promedios y más altos. Gráfico 16: Distribución Monto de Pago del Subsidio Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Características de Empresas A continuación se presentan los resultados para las empresas que han solicitado el subsidio. Las empresas que alguna vez han recibido subsidio en el periodo de la evaluación son

72 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/ ,878 1,988 2,152 2,228 1,886 2,245 2,251 1,775 2,202 2,062 1,722 1,804 1,833 1,691 2,026 2,065 1,667 2,046 1,983 1, Beneficiarias La distribución por asignaciones mensuales se presenta a continuación, indicando los mayores incrementos en la demanda de subsidios en los meses de Octubre y noviembre del 2009, enero y febrero del 2010, julio y agosto, y octubre y noviembre del mismo año. En cuanto a la estacionalidad de la demanda de empleo se observa que el subsidio es solicitado y otorgado, según el porcentaje de aprobación, con mayor intensidad a comienzos de la implementación del subsidio % 39% Gráfico 17: Empresas Beneficiarias del Subsidio 60% 62% 53% 56% 53% 57% 53% 41% 49% 44% 35% 35% 35% 37% 37% 36% 34% 32% 29% 30% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Recibe Subsidio Porcentaje Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Tamaño En cuanto a las características de las empresas, tal como se observa en el Cuadro 24, es relevante que el mayor porcentaje de empresas que han solicitado el subsidio sean las empresas de menos de 10 trabajadores o microempresas, seguidas de las pequeñas, luego las medianas y dónde solo 373 empresas de gran tamaño han solicitado subsidio. No obstante, las empresas grandes, aunque son una menor cantidad, pueden tener una mayor cantidad de trabajadores causantes y recibir un mayor beneficio. 72

73 Cuadro 24: Empresas por Tamaño Tamaño Empresas Porcentaje Menos de 10 trabajadores % Entre 10 y 49 trabajadores % Entre 50 y 199 trabajadores % Más de 200 trabajadores 373 9% S/I 27 1% Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Actividad En cuanto al sector de actividad, el sector más importante es el de Comercio, Hoteles y Restaurantes, con el 29% de las asignaciones, seguido de las Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler, que agrupa a una gran variedad de empresas, y representa al 20%, mientras las Industrias manufactureras no metálicas alcanzan el 9%, y si las agregamos con aquellas manufacturas metálicas, alcanzan el 13%. Luego, en orden de magnitud, se encuentran los sectores de servicios, sean de suministro, servicios sociales o comunitarios. Cuadro 25: Empresas por Actividad Actividad Económica Empresas % Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca 205 5% Explotación de Minas y canteras 7 0% Industrias Manufactureras No metálicas 354 9% Industrias Manufactureras Metálicas 180 4% Suministro de electricidad, gas y agua 286 7% Comercio mayor y menor, Hoteles y restaurantes % Transporte, almacenamiento y comunicaciones 251 6% Intermediación Financiera 78 2% Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler % Administración pública, defensa; planes de seg. Social 10 0% Servicios (Educación, Salud, otros servicios sociales) 231 6% Otras actividades de servicios comunitarios 290 7% S/I 256 6% Total % Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 73

74 Región En cuanto a la distribución regional, nuevamente se observa un importante grado de concentración en la zona central, con un 43% de las empresas que se ubican en la región metropolitana, y con más del 62% en la zona central como fue definida anteriormente. Por otra parte la octava región hace un importante aporte de asignaciones por empresa con un 11%, de modo que la zona sur alcanza un 25% del total de empresas que recibieron susidio en el periodo Cuadro 26: Empresas por Región Región Empresas Porcentaje XV 33 1% I 42 1% II 29 1% III 28 1% IV 135 3% V 343 8% XIII % VI 173 4% VII 304 7% VIII % IX 169 4% X 282 7% XI 15 0% XII 22 1% XIV 55 1% XV 33 1% S/I 296 7% Total % Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Monto Subsidio de Empleadores En cuanto al monto del subsidio de los empleadores, es importante destacar que para ambos años el monto del subsidio para las empresas es más alto si a la vez sus trabajadores también acceden a subsidio. Por otra parte, el monto promedio del subsidio recibido por las empresas al igual que en el caso de los trabajadores, se va reduciendo en el tiempo. 74

75 Gráfico 18: Monto Promedio del Subsidio Empleadores , Monto promedio del Subsidio a Empledores Año , , , , , , Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Solicita Trabajador y Empleador Solicita sólo Empleador 12, Monto promedo del Subsidio a Empleadores Año , , , , , , Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Solicita Trabajador y Empleador Solicita sólo Empleador Fuente: Elaboración propia con datos administrativos 5.4. Solicitud de Pago anual El análisis anterior reflejaba los resultados de la solicitud mensual de pago. En esta sección se analiza, de manera independiente, el pago anual para los trabajadores dependientes e independientes. Los trabajadores que solicitan el pago anual solo reciben subsidio por los meses en que cumplen todos los requisitos, por esta razón a continuación se presentan las estadísticas para todos los que reciben subsidio en el año. 75

76 El total de trabajadores que recibieron un pago anual el año 2009 son , de los cuales un 82% corresponde a trabajadores dependientes. En el año 2010 en tanto, accedieron a éste pago anual, lo que corresponde en un 81% a trabajadores dependientes. Cuadro 27: Beneficiarios por Tipo de Trabajador con Pago Anual Tipo Trabajador Año 2009 Año 2010 Beneficiarios Porcentaje Beneficiarios Porcentaje Dependiente , ,37 Independiente , ,53 Ambos , ,10 Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Las características de los beneficiarios de pago anual se describen a continuación Género Para el total de trabajadores que solicitan pago anual, la distribución de género es alrededor de 50% y 50% para el año 2009, del total de individuos son hombres. No obstante, en el año 2010 aumenta de manera relevante la proporción de mujeres que reciben el subsidio, un 52, 5% de los beneficiarios son mujeres, esto es, del total de individuos. Al diferenciar por tipo de trabajador, para ambos años, se observa un leve predominio de los hombres en los trabajadores independientes beneficiados, ocurriendo lo contrario para el caso de los trabajadores dependientes. Tipo Trabajador Cuadro 28: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Género Año 2009 Año 2010 Hombres Mujeres. Total Hombres Mujeres. Total Dependiente Independiente Ambos Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Región La distribución regional para el total de trabajadores sigue una distribución similar a la observada en el pago mensual, sin diferencias relevantes entre independientes y 76

77 dependientes. Casi la mitad de los beneficiarios dependientes e independientes, esto es de y de 6.074, respectivamente, residen en la región metropolitana. En tanto, la Región del Bío-Bío representa alrededor de 11% de los beneficiarios para ambos tipos de trabajador, siendo la segunda región más relevante luego de la Metropolitana. Cuadro 29: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Región Región Año 2009 Año 2010 (1)* (2)* (3)* Total (1)* (2)* (3)* Total Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1)* Dependientes, (2)* Independientes, (3)* Ambos Edad Con respecto a la edad las mayores concentraciones de beneficiarios por pago anual se observan entre los 20 y 23 años para ambos años. En tanto al analizar por tipo de trabajador, se observa que el año 2009 los trabajadores independientes cuentan con una mayor proporción de jóvenes de 19 años y una menor proporción de jóvenes de 23 años que los dependientes. El año 2010, en tanto, esta diferencia es menor. 77

78 Cuadro 30: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Edad Edad el 1 de Diciembre Año 2009 Año 2010 (1)* (2)* (3)* Total (1)* (2)* (3)* Total 18 años años años años años años años años Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1)* Dependientes, (2)* Independientes, (3)* Ambos Tramo de Renta En cuanto a la distribución por tramo de rentas, a diferencia de los datos mensuales se observa que la mayor proporción de beneficiarios se encuentra en el tramo inferior con un 49% del total para el año 2009 ( individuos del total de beneficiarios) y un 54% el año 2010 ( del total de individuos). Mientras, solo un tercio de los beneficiarios se encuentran en el tramo superior, lo que es estable entre ambos años. Por tipo de trabajador, la mayor concentración en el tramo inferior es entre los independientes, llegando a representar un 63% de los beneficiarios de este grupo (3.857 del total de independientes) en el año Luego, se observa para el año 2010 una disminución en la concentración de beneficiarios en el tramo inferior, con un aumento en la proporción de jóvenes con rentas superiores a $ , para todos los tipos de trabajador. 78

79 Cuadro 31: Beneficiarios por Tipo de Trabajador Pago Anual, por Tramo de Renta Tramo de Renta Año 2009 Año 2010 (1)* (2)* (3)* Total (1)* (2)* (3)* Total Menor o igual a $ Mayor a $ y menor o igual a $ Mayor a $ y menor a $ Total Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Nota: (1)* Dependientes, (2)* Independientes, (3)* Ambos. 79

80 6. Impacto del Subsidio al Empleo Joven a partir de la metodología utilizada En esta sección se presentan los resultados de impactos del programa Subsidio al Empleo Joven, obtenidos de acuerdo a la metodología presentada en la sección 4. De esta manera, los resultados se reportan en el siguiente orden, en primer lugar se señala el impacto obtenido en empleo, a continuación se reporta el impacto en participación y finalmente el efecto observado en salarios e ingreso laboral. Es necesario señalar, que para cada resultado reportado se expresan las consideraciones utilizadas para cada estimación. Por otra parte, se debe destacar que los resultados fueron estimados utilizando como instrumento el puntaje en la Ficha de Protección social, que son los resultados que a continuación se reportan. Las estimaciones en base al instrumento de Edad no se agregan en este informe debido a que los resultados arrojaron que estas estimaciones son mayoritariamente no significativas y por lo discutido en la sección metodológica, por lo tanto, no es posible generar conclusiones en relación al efecto estimado usando dicho instrumento Aumento atribuible al programa en la proporción de jóvenes que trabajan como asalariados sobre el número de jóvenes (formalidad) Los resultados que a continuación se presentan, fueron estimados en base a dos horizontes, a nivel mensual y anual. A su vez, cada uno fue analizado en base a distintos grupos de relevancia, que se explicarán en detalle en los siguientes a partados. Específicamente, el impacto que se medirá en este estudio corresponde a un ATE (Average Treatment Effect), ya que el tratamiento de interés no es ser beneficiario sino que elegible, además dada las características de la muestra de datos disponible, resulta interesante analizar el impacto dentro del universo de los elegibles, utilizando como instrumento el puntaje de la Ficha de Protección Social. Esto quiere decir, que cada vez que se haga referencia al universo elegible, este corresponde a individuos que cumplen el requisito de edad en todo el rango posible de puntaje de la Ficha de Protección Social. 80

81 Así, se evaluará el impacto en la discontinuidad producida en la asignación del tratamiento en base al puntaje de la Ficha de Protección Social, es decir, en los 11,734 puntos, para individuos que cumplen con el criterio de edad. En cuanto a la construcción del contrafactual, se mantiene la hipótesis descrita en el Informe de Propuesta Metodológica, es decir, en este caso, el universo elegible corresponde a aquellos individuos que cumplen con el criterio de edad (18-24 años) en todo el rango del puntaje de la Ficha de Protección Social, así en el margen de los 11,734 puntos, se considerará al grupo de potencial tratamiento a todos aquellos individuos que se encuentren con un puntaje igual o por debajo de este umbral, mientras que el grupo de control corresponde a aquellos jóvenes entre años con un puntaje por encima de los 11,734 puntos Evaluación en base a horizonte Mensual Para la evaluación con horizonte de tipo mensual, se procedió a realizar bases mensuales desde marzo de 2009 hasta diciembre de De esta manera en cada base se construyó la variable de resultado de ocupación. En relación a lo anterior, para crear la variable ocupación, dada la información disponible, se utilizó la información de la base del Seguro de Cesantía y se consideró ocupado a todo joven que declarara renta imponible para el mes respectivo. Luego, dada la naturaleza de la variable, se consideró pertinente dos análisis al respecto. El primero de ellos, que se presenta a continuación, corresponde a un análisis con datos individuales, esto es, explotando la naturaleza binaria de la variable construida, por lo tanto se analizará el cambio en la probabilidad de estar ocupado. El segundo análisis aplicado, implicó generar celdas en base al puntaje de la Ficha de Protección Social, de esta manera para cada uno de los cuantiles construidos se tendrá el promedio de la variable de resultado, que corresponde a una tasa, de esta manera el segundo enfoque metodológico analiza la variable de resultado tasa de ocupación. La ventaja de trabajar con celdas es que se puede ver gráficamente si existe o no un efecto en el diseño RDD. Con datos individuales esto no es posible Se refiere a no utilizar una variable de resultado de tipo binaria con la estrategia de Regresión Discontinua, por esta razón, se generan celdas para construir esta variable medida como tasa de ocupación. 81

82 Análisis Individual Para la estimación de impacto a nivel individual, se consideró la naturaleza binaria de la variable de resultado ocupación. Por consiguiente, se estimaron modelos de probabilidad logísticos para estimar las esperanzas condicionales. Estos modelos se estimaron para ambos lados del puntaje de corte, generando predicciones de la probabilidad de estar ocupado en una vecindad del corte. Luego, se calcularon las diferencias de probabilidad en ambos lados del puntaje de corte. A continuación se presentan los resultados estimados con esta estrategia, respecto a la probabilidad de ocupación. En el gráfico 19 se puede observar el efecto en la probabilidad de estar ocupado, el cual indica ser positivo al pasar a ser elegible para el subsidio, según el puntaje de Ficha de Protección Social, esto significa que aquellos individuos que pasan a ser elegibles poseen una mayor probabilidad de estar ocupado. Las líneas punteadas upper y lower corresponden a un intervalo de confianza al 95%. El tamaño del efecto es mayor durante los meses del segundo semestre del año 2009, y luego disminuye a partir del año Gráfico 19: Efecto SEJ en Ocupación, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos El Cuadro 32 resume el efecto mensual del subsidio en la probabilidad de estar ocupado. Se observa un aumento de 4,8 puntos porcentuales durante el mes de agosto 2009, efecto que se mantiene relativamente constante el mes de septiembre 2009, para luego decaer en los meses posteriores con mayor rapidez para el año

83 Cuadro 32: Impacto del SEJ en Ocupación Año Meses Efecto Intervalo de Confianza Upper Lower Marzo -0,0004 0,004-0,005 Abril 0,039 0,043 0,035 Mayo 0,038 0,042 0,033 Junio 0,039 0,043 0, Julio 0,042 0,046 0,037 Agosto 0,048 0,053 0,044 Septiembre 0,048 0,052 0,043 Octubre 0,043 0,047 0,038 Noviembre 0,038 0,043 0,034 Diciembre 0,035 0,040 0,031 Enero 0,030 0,034 0,025 Febrero 0,021 0,026 0,017 Marzo 0,017 0,021 0,012 Abril 0,010 0,014 0,005 Mayo 0,008 0,013 0, Junio 0,009 0,014 0,005 Julio 0,024 0,028 0,020 Agosto 0,016 0,020 0,011 Septiembre 0,009 0,013 0,005 Octubre 0,005 0,009 0,001 Noviembre 0,018 0,022 0,014 Diciembre 0,001 0,005-0,004 Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Además de realizar el análisis de impacto en cuanto al total del universo elegible, se consideró necesario estudiar este impacto de acuerdo a género y grupos etarios. Así, a continuación se presenta en el gráfico 20, el efecto en ocupación reportado para las mujeres del universo elegible. Se aprecia un efecto estimado positivo en todo el rango temporal en estudio, esto quiere decir que aquellas mujeres que pasan al grupo de elegibles tienen una mayor probabilidad de estar ocupadas que aquellas que no son parte del grupo elegible, reportando así el mismo comportamiento que el resultado estimado para todo el universo elegible, es decir, para el año 2009 se aprecia un mayor impacto en el subsidio, el cual cae drásticamente para el año

84 Gráfico 20: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Los resultados para los hombres del universo elegible se presentan en el gráfico 21. Se aprecia un efecto estimado positivo en todo el rango en estudio, esto es, los hombres del grupo elegible poseen una mayor probabilidad de estar ocupados que aquellos pertenecientes al grupo de no elegibles. Se observa además el mismo comportamiento de los resultados obtenidos para todo el universo elegible, es decir, para el año 2009 se aprecia un mayor impacto en el subsidio, el cual cae drásticamente para el año En relación al resultado obtenido para las mujeres el impacto estimado es levemente menor pero no estadísticamente distinto. Por otra parte, el mes donde se reporta el mayor impacto del subsidio es para agosto de 2009, en cambio para las mujeres se observó en septiembre de Gráfico 21: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos 84

85 Diferencia en probabilidad de estar ocupado mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 En síntesis, se observa un efecto significativo del subsidio en la probabilidad de estar ocupado a medida que se implementa el subsidio. Sin embargo, la disminución en el tamaño del efecto se hace patente en la variable de ocupación que muestra una importante baja durante el segundo año de ejecución del subsidio, con saltos en julio y noviembre Dado lo anterior, resulta interesante observar qué está sucediendo para que se observe una tendencia de ese estilo. Para esto se realizaron dos tipos de análisis, el primero tiene relación con estimar el impacto para un mismo grupo de individuos en todo el periodo, vale decir seguir a los jóvenes que cumplen con los requisitos en marzo de 2009 por todo el periodo hasta diciembre 2010, y analizar el efecto en la variable ocupación que reporta este segmento. Con esto, podemos aislar cualquier efecto composición que pudiere afectar las estimaciones y estar detrás de disminución del impacto del subsidio. En el siguiente gráfico se aprecia que aún siguiendo a los mismos individuos durante todos los meses, se reporta el mismo comportamiento para la variable de ocupación. Lo cual, además, sugiere que no existe un efecto composición en los resultados estimados. Gráfico 22: Efecto SEJ en Ocupación para el mismo segmento de individuos, Datos Individuales Impacto del SEJ en ocupación para las mismas personas Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Dado lo anterior, el siguiente paso fue estudiar qué ocurre con el mercado laboral en este periodo, para esto se tomó como medida de referencia la tasa de desempleo reportada por el INE para investigar si este patrón tiene una relación con la caída del desempleo experimentada en el período de análisis. En el gráfico 23 se presentan la tasa de desempleo que reporta el INE y el impacto estimado del 85

86 SEJ en ocupación en el período Marzo 2009 y diciembre Se aprecia claramente que ambas series presentan un comportamiento similar, esto es un aumento hasta agosto de 2009 y después una reducción hasta diciembre Nuestra interpretación de este resultado es que el Subsidio al Empleo Joven presenta un comportamiento contra cíclico, así para periodos de mayor desempleo, como fue en 2009, el impacto del SEJ fue mayor, en tanto, para 2010 las cifras de desempleo disminuyeron considerablemente, lo cual se replicó para el efecto en ocupación del subsidio. No obstante, más allá de encontrar una respuesta a este comportamiento del subsidio producido entre 2009 y 2010, es interesante considerar este punto para las futuras políticas de empleo que se generen. Gráfico 23: Tasa de desempleo e impacto del SEJ en ocupación Fuente: Elaboración propia en base a información de SEJ e INE Análisis por Celda El análisis individual recién presentado, explota la naturaleza binaria de la variable de ocupación, esto es, la estimación se realiza para cada individuo que cumple con el requisito de edad pero que están en el margen del corte en base al puntaje de la Ficha de Protección Social. Asimismo, los supuestos de la estrategia de Regresión Discontinua se mantienen, con la salvedad que para la estimación del efecto se utiliza una regresión logit como consecuencia de que la variable de ocupación es dicotómica. Luego, para realizar la estimación del efecto del SEJ en ocupación mediante una regresión semi-paramétrica de polimonios locales, se utilizó la misma definición de 86

87 ocupación explicada en el análisis individual 25, no obstante, para evitar usar una variable de resultado binaria, se construyó una tasa de ocupación en base a esta variable. Esto es, se generaron grupos de individuos con igual o similar puntaje en la Ficha de Protección Social y a cada grupo, que se denominó celda, se calcula la tasa de ocupación (para cada grupo o celda, se suma la variable binaria de ocupación y se divide por el total de individuos de cada grupo o celda). De esta manera se construyeron grupos o celdas de jóvenes elegibles por edad en base a cuantiles de su distribución de puntaje de ficha de protección social (FPS). Estos 800 cuantiles fueron construidos de manera de tener como máximo valor en las celdas correspondientes los puntajes de corte de cada decil de pobreza, por ejemplo una de las celdas tiene como puntaje máximo 11,734, así las demás celdas tienen otros puntajes máximos conforme se abarca todo el rango posible de puntajes. La construcción de estas celdas se hizo de manera mensual, desde marzo de 2009 hasta diciembre de 2010, considerando como elegibles por edad a los jóvenes que tenían entre 18 y menos de 25 años en cada mes respectivo. Lo anterior implica que para cada mes, se construyeron 800 celdas con los criterios ya mencionados. El tamaño promedio de cada celda es tasas de ocupación para cada una de ellas. observaciones y se calcularon las Para construir las tasas de ocupación, se utilizó la información de la base del seguro de cesantía y se consideró ocupado a todo joven que declarará renta imponible para el mes respectivo, de esta manera se generó una variable binaria, 1 si estaba ocupado, 0 en caso contrario. Posteriormente al dejar todas las variables en función de las celdas, esta variable binaria quedó como un promedio, resultando así la tasa de ocupación como variable de resultado para cada grupo o celda. Se estimó el efecto del SEJ en ocupación mediante el método de Regresión Discontinua analizado en detalle en la sección 4 de este documento y en el Informe de Propuesta Metodológica. La estrategia de evaluación permite encontrar un efecto causal explotando la discontinuidad en la asignación del tratamiento, ésta entrega un estimador del impacto que es de carácter local, específicamente para los individuos que están en torno al punto de corte del puntaje de la Ficha de 25 Se utilizó la información del Seguro de Cesantía y se consideró ocupado a todo joven que declarara renta imponible para el mes respectivo. 26 Se eligió construir 800 celdas para asegurar el soporte de la estimación de Regresión Discontinua. 27 Al generar 800 celdas, con la precaución de que tuvieran un tamaño similar entre sí, se tuvo como consecuencia que cada celda quedara con aproximadamente observaciones. 87

88 Protección Social. La estimación se realizó mensualmente desde marzo de 2009 hasta diciembre de Dado que el tratamiento de interés no es ser beneficiario sino que elegible, el parámetro causal que se recuperará es un ATE (Average Treatment Effect). La estimación se realizó mediante regresión semi-paramétrica de polinomios locales. Los errores estándar de los efectos de tratamiento se obtuvieron mediante Bootstrap 28 no paramétrico con reemplazo y 50 replicaciones. En los gráficos siguientes se aprecia el efecto del SEJ en la tasa de ocupación de los jóvenes elegibles según criterio de edad, medido bajo la metodología de regresión discontinua. El gráfico 24 da cuenta del efecto en la tasa de ocupación del subsidio para el mes de marzo de 2009, esto es, antes de la implementación de SEJ, en tanto el gráfico 25 corresponde al efecto medido para julio de En el eje de las abscisas está el puntaje de la FPS normalizada donde 0 corresponde al corte de En el eje de las ordenadas se aprecia la tasa de ocupación de los distintos cuantiles de la distribución de la FPS. Es muy interesante destacar el efecto de pasar de ser elegible o no elegible en el corte. El efecto es de más de 5 puntos porcentuales en la tasa de ocupación en el caso de julio de 2009, en tanto para marzo el resultado encontrado es menor, lo cual se condice con la temporalidad en la implementación del subsidio. La ventaja de este análisis, como se indicó anteriormente es que se puede constatar gráficamente si existe una discontinuidad en el puntaje de corte, que es en efecto el efecto a estimar. 28 Conocido método de remuestreo no paramétrico utilizado para aproximar una característica de algún estadístico (sesgo, varianza, intervalos de confianza, etc.), (Efron,1979). 88

89 .35.4 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 24: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ Tasa de Ocupación Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 25: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ Tasa de Ocupación Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos El siguiente gráfico 26 resume el efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles por criterio de edad. Se puede apreciar un impacto positivo y significativo en la tasa de ocupación en todo el periodo de análisis (a excepción de septiembre de 2010 donde el impacto resulta ser no significativo), con un efecto creciente hasta agosto de A partir de enero 2010, el impacto comienza a decrecer con pequeños saltos en marzo y noviembre Aún cuando la probabilidad de estar ocupado es más 89

90 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Efecto inestable que lo estimado a través de la tasa de ocupación, se puede apreciar un mayor impacto a comienzo de la implementación del subsidio, que luego decrece a medida que avanza el tiempo. Gráfico 26: Efecto SEJ en Ocupación, por celdas desde marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en tasa de ocupación Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos El efecto estimado del subsidio en la tasa de ocupación se puede observar para cada mes en el cuadro siguiente. En este cuadro se puede apreciar el tamaño del efecto estimado y los intervalos de confianza 29 para cada mes correspondiente, presentando el mayor impacto en la tasa de ocupación durante septiembre de Los intervalos de confianza son estimados como el efecto del subsidio 1,96 por la desviación estándar. 90

91 Cuadro 33: Efecto del SEJ en la Tasa de Ocupación, jóvenes en torno al puntaje de corte. Intervalo de Confianza Año Fecha Efecto Upper Lower 2009 Marzo 0,011 0,003 0,020 Abril 0,036 0,024 0,048 Mayo 0,044 0,032 0,056 Junio 0,044 0,031 0,056 Julio 0,054 0,043 0,065 Agosto 0,058 0,045 0,070 Septiembre 0,058 0,045 0,071 Octubre 0,052 0,040 0,064 Noviembre 0,045 0,031 0,059 Diciembre 0,043 0,029 0,056 Enero 0,027 0,015 0,038 Febrero 0,031 0,017 0,044 Marzo 0,031 0,019 0,043 Abril 0,022 0,010 0,034 Mayo 0,019 0,008 0, Junio 0,018 0,006 0,029 Julio 0,023 0,012 0,033 Agosto 0,021 0,011 0,030 Septiembre 0, ,026 Octubre 0,013 0,001 0,024 Noviembre 0,021 0,012 0,030 Diciembre 0,013 0,004 0,023 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Luego de obtener los impactos estimados para cada mes en base a la población elegible, resulta interesante observar qué sucede cuándo se analizan por diversos grupos, de esta manera se reportan a continuación, los análisis realizados para género y edad. 30 En relación al impacto estimado en la tasa de ocupación según género, se reporta a continuación el resultado obtenido para los meses de marzo de 2009 y julio de 2009 para mujeres y hombres. De la misma forma que en el análisis anterior, se aprecia que el impacto aumenta conforme comienza la implementación del subsidio (Gráficos 27 y 28 para marzo 2009 y Gráficos 29 y 30 para julio 2009). 30 Para estas estimaciones se utilizan las 800 celdas construidas, luego para el análisis de cada grupo se controla según la variable de género o edad, según corresponda. 91

92 Gráfico 27: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas, marzo de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 28: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas, marzo de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 92

93 Gráfico 29: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas, julio de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 30: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas, julio de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos A continuación se presenta en el gráfico 31, el efecto reportado para las mujeres para cada mes analizado, se observa un efecto positivo en todo el periodo de análisis y significativo a excepción de marzo de 2009 y diciembre de 2010, logrando el efecto más alto para el mes de septiembre de 2009, lo cual se condice con lo reportado para el universo elegible total. En relación a lo anterior, se aprecia 93

94 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Efecto en tasa de ocupacoón además una tendencia similar en cuanto al comportamiento del efecto en la tasa de ocupación, esto es, se observa un mayor efecto en los primeros meses del subsidio y luego para el año 2010 decae el impacto. Los Cuadros con el reporte del impacto y los correspondientes intervalos de confianza para cada mes se encuentran en la sección Anexos 2. Gráfico 31: Efecto SEJ en Ocupación para Mujeres, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Mujeres Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En el gráfico 32 se reporta un resumen del efecto en la tasa de ocupación para el caso de los hombres en todo el periodo de análisis, el impacto que reporta el subsidio para este grupo es positivo en todo el periodo de análisis y significativo a excepción del mes de marzo en el año 2009 y en los meses de junio, septiembre, octubre y diciembre para Se aprecia además, que el mes de agosto de 2009 es en el que se reporta el mayor efecto del subsidio para este grupo. Adicionalmente, se mantiene la tendencia en cuanto al comportamiento experimentado por el subsidio, ya que los primeros meses se indica un mayor efecto respecto al año Los cuadros con el reporte del impacto y los correspondientes intervalos de confianza para cada mes se encuentran en la sección Anexos 2. 94

95 mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 Efecto en tasa de ocupación dic/10 Gráfico 32: Efecto SEJ en Ocupación para Hombres, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Hombres Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos A continuación se reporta el efecto estimado para la variable tasa de ocupación, en base al universo elegible para cada año de edad, esto es, con las celdas construidas se estima el efecto del SEJ en ocupación seleccionando sólo a los individuos de 18 años y se obtiene el efecto para este grupo, así sucesivamente para los jóvenes de 19, 20, 21, 22, 23 y 24 años, en la sección Anexo 2 se reportan los cuadros con el efecto del subsidio para cada año y los correspondientes intervalos de confianza para cada edad. De esta manera los gráficos 33 y 34 presentan la estimación resultante para la variable tasa de ocupación para los meses de marzo y julio de Así se aprecia un mayor efecto en julio 2009, lo cual se relaciona con la implementación del subsidio. Este impacto positivo señala que el grupo elegible de 18 años presenta aproximadamente 6 puntos porcentuales en la tasa de ocupación por sobre el grupo no elegible para el mes de Julio

96 Gráfico 33: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años por celdas, marzo de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 34: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años, por celdas, julio de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos El gráfico 35 reporta el resumen del efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de 18 años. Se puede apreciar un impacto positivo en la tasa de ocupación durante 96

97 Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 gran parte del periodo en estudio, a excepción del mes de diciembre donde el efecto reportado es negativo. Siguiendo la tendencia reportada para el total del universo elegible, el efecto obtenido es considerablemente mayor en los primeros meses del subsidio. Gráfico 35: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 18 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 18 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Siguiendo la descripción, en los gráficos 36 y 37 se presenta el impacto estimado para los meses de marzo y julio 2009 para el universo elegible de 19 años. Tal como se ha evidenciado en los casos anteriores, el efecto en julio 2009 es claramente mayor al encontrado en marzo de 2009, lo cual se relaciona con la implementación del subsidio. 97

98 Gráfico 36: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años por celdas, marzo de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 37: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años, por celdas, julio de 2009 Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En el gráfico 38 se observa el resumen del efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de 19 años. Se reporta un impacto positivo en la tasa de ocupación durante los 98

99 Puntos Porcentuales Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 meses de julio a diciembre de 2009, ya que para los demás meses se aprecia un efecto cercano a cero. Gráfico 38: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 19 años, por celdas marzo 2009 a diciembre 2010 Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 19 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En tanto para el caso de los jóvenes de 20 años, se aprecia en los gráficos 39 y 40 el efecto estimado para los meses de marzo de 2009 y julio de 2009, respectivamente, la tendencia reportada se replica para este grupo, donde es claro que el mes de julio de 2009 presenta un impacto mayor que el calculado al mes de marzo de Gráfico 39: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 20 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 99

100 Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Puntos Porcentuales Gráfico 40: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 20 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En el gráfico 41 se indica el efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de esta edad. A diferencia del caso anterior, estos jóvenes reportan un efecto mayor y positivo en la gran mayoría de los meses analizados. Siguiendo la tendencia del universo elegible total, se aprecia en los primeros meses del subsidio un efecto considerablemente mayor al resto del periodo. Gráfico 41: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 20 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 20 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 100

101 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Para el grupo elegible de 21 años, se presenta a continuación la estimación de la tasa de ocupación para los meses de marzo y julio de Se reporta un mayor impacto para el mes de julio de 2009 como se aprecia en los Gráficos 42 y 43. Gráfico 42: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 21 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 43: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 21 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Se aprecia en el Gráfico 44 el efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre En comparación al grupo elegible de 101

102 Efecto en tasa de ocupación mar-09 abr-09 may-09 jun-09 jul-09 ago-09 sep-09 oct-09 nov-09 dic-09 ene-10 feb-10 mar-10 abr-10 may-10 jun-10 jul-10 ago-10 sep-10 oct-10 nov-10 dic-10 jóvenes de 20 años, este grupo presenta un impacto relativamente mayor a lo largo del periodo. Siguiendo la tendencia del universo elegible total, se aprecia en los primeros meses del subsidio un efecto considerablemente mayor al resto del periodo. Gráfico 44: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 21 años, por celdas marzo 2009 a diciembre 2010 Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 21 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En relación al impacto del subsidio para el grupo elegible de 22 años, se aprecia en los Gráfico 45 y 46 el efecto estimado para los meses de marzo y julio de En tanto en el Gráfico 47 se ve el efecto mensual del subsidio en la tasa de ocupación desde marzo 2009 hasta diciembre En este caso se ve que para todo el periodo considerado el impacto estimado es positivo, no obstante es algo menor al grupo elegible anterior de 21 años. Siguiendo la tendencia del universo elegible total, se aprecia en los primeros meses del subsidio un efecto considerablemente mayor al resto del periodo. 102

103 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 45: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 22 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 46: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 22 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 103

104 Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 47: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 22 años, por celda, marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 22 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Continuando con el análisis, se aprecia en los siguientes gráficos, el efecto estimado para el grupo de 23 años. Así para los gráficos 48 y 49 se presenta el efecto estimado para los meses de marzo y julio de 2009, respectivamente. Así para el Gráfico 50 se ve el resumen de marzo de 2009 a diciembre de 2010 para el efecto estimado en la tasa de ocupación. Al igual que en el caso anterior, se ve que para el grupo elegible de 23 años el efecto estimado es positivo en todo el periodo. Sin embargo, se aprecia una caída pronunciada de este desde noviembre hasta junio de Al igual que en los análisis ya reportados, la tendencia del universo elegible total se mantiene, se aprecia en los primeros meses del subsidio un efecto considerablemente mayor al resto del periodo. 104

105 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 48: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 23 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Nomalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 49: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 23 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 105

106 Puntos Porcentuales Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 50: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 23 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 23 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Finalmente para el caso del grupo elegible de 24 años, se observa en los Gráficos 51 y 52 el impacto estimado para los meses de marzo 2009 y julio de Además el Gráfico 53 presenta un resumen con los efectos estimados desde marzo de 2009 hasta diciembre 2010, en el se observa un efecto estimado positivo en todo el rango de análisis. Si bien se aprecia que los primeros meses del subsidio reportan un efecto mayor en relación a los demás meses, la diferencia no es tan pronunciada como en los casos anteriores. Gráfico 51: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 24 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 106

107 Efecto en tasa de ocupación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Puntos Porcentuales Gráfico 52: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Ocupación para Jóvenes 24 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 53: Efecto SEJ en Ocupación para Jóvenes 24 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en ocupación Jovenes 24 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En resumidas cuentas, se puede apreciar un impacto significativo del subsidio en la tasa de ocupación. El impacto aumenta a medida que se implementa el subsidio, pero luego decrece a partir del año En cuanto a los análisis por edad, los resultados muestran un efecto menor en los jóvenes de 18 y 19 años versus los jóvenes de 20 a 24 años. Dado que estos resultados combinan razones de oferta y demanda no es trivial identificar el canal, aunque en principio podría indicarse que dado el uso del subsidio este canal podría ser más intensivo en oferta, sin embargo, la falta de capital humano de los jóvenes de 18 y 19 años los hace menos 107

108 atractivos para los empleadores en relación a los jóvenes de 20 a 24 años y razones de demanda podrían estar conduciendo a este resultado. Al igual que en el análisis individual, llama la atención la caída abrupta que se reporta para el 2010 en comparación a 2009 para la tasa de ocupación. No obstante, como fue explicado anteriormente, mediante el análisis realizado siguiendo a un mismo grupo de personas elegibles durante todo el período y de acuerdo a las cifras de desempleo, se reporta que no existe un efecto composición y además se deduce un comportamiento contracíclico del subsidio Evaluación en base a horizonte Anual: Resultado Impacto Calidad Empleo Para hacer una estimación de impacto del subsidio sobre la calidad de empleo, se considera la formalización del trabajo como uno de los aspectos más relevantes respecto a calidad. Dicho de otro modo, la estimación del impacto sobre la calidad de empleo consiste en analizar el impacto del subsidio en el índice de empleabilidad formal de los jóvenes vulnerables (Puentes y Rau (2010)). Este índice consiste en construir, para cada individuo, una tasa de empleabilidad anual. Esto es, la proporción de meses en que estuvo trabajando y cotizando, respecto a la totalidad de meses considerados. Para el año 2009, se tomo en consideración los meses desde julio hasta diciembre. Luego, para el año 2010, se utilizó la totalidad de los meses. A modo de ejemplo, un índice de 0,66 para el año 2009, significa que el trabajador cotizó por 4 meses de los 6 meses en consideración. Dicho de otra forma, para el año 2009, 0,16 representa un mes de cotizaciones respecto a los 6 meses. Luego, para el año 2010, un índice de 0,66 nos indica que el trabajador cotizó durante 8 meses de los 12 en consideración. Es decir, 0,08 representa un mes de cotizaciones respecto a los 12 meses. Se estimó el efecto de SEJ en la calidad de empleo mediante el método de Regresión Discontinua, analizado en detalle en el informe metodológico. La estrategia de evaluación permite encontrar un efecto causal explotando la discontinuidad en la asignación del tratamiento, ésta entrega un estimador del impacto que es de carácter local, específicamente para los individuos que están en 108

109 torno al punto de corte del puntaje de la FPS. La estimación se realizó de manera anual para 2009 y Dado que el tratamiento de interés no es ser beneficiario sino que elegible, el parámetro causal que se recuperará es un ATE (Average Treatment Effect). La estimación se realizó mediante una regresión semi-paramétrica de polinomios locales 31. Los errores estándar de los efectos de tratamiento se obtuvieron mediante Bootstrap no paramétrico con reemplazo y 50 replicaciones. A continuación se presenta el impacto del subsidio en la proporción de meses cotizados respecto a la totalidad de meses (índice de empleabilidad). En el Gráfico 54 se puede apreciar el efecto del SEJ en la calidad de empleo para los jóvenes elegibles por criterio de edad entre 18 y 25 años en el primer año de implementación del subsidio, desde julio a diciembre 2009 y Enero a Diciembre Los jóvenes a la derecha de la línea roja no son elegibles y a medida que su puntaje FPS disminuye son más probables a ser elegibles. Se aprecia una discontinuidad importante en la proporción de meses trabajados para el valor 0 del eje de las abscisas. Este valor 0 corresponde a 11,734 puntos en la FPS y corresponde a una normalización. Se aprecia con nitidez un importante efecto de pasar de ser no elegible a elegible de 4,9 y 6,7 puntos porcentuales para el año 2009 y 2010 respectivamente. Para el año 2010, el impacto es significativo. 31 Metodología desarrollada en la sección 4 y en el Informe de Propuesta Metodológica de este estudio. 109

110 Gráfico 54: Impacto en índice de Empleabilidad, Años Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 110

111 Cuadro 34: Impacto Anual Calidad Empleo por Género Año Efecto Upper Lower ,049 1,85-1, ,067 1,77 0,067 Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Respecto al resultado estimado para el año 2009, éste nos indica que un joven al pasar a ser elegible se encuentra ocupado y cotizando, en promedio, una semana más (al año) que un joven no elegible. Luego, en el año 2010, observamos un impacto de 6,7 puntos porcentuales en el índice de empleabilidad, lo que nos indica que un joven elegible cotiza, en promedio, por tres semanas más en el año que un joven no elegible. A continuación se hace un análisis segregado por género, edad y estado civil. Cuadro 35: Impacto Anual Calidad Empleo por Género Impacto Anual por Género Año Efecto Lower Upper Mujer 0,045 0,021 0, Hombre 0,051 0,027 0,075 Mujer 0,064 0,041 0, Hombre 0,069 0,043 0,095 Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Como se puede observar en el Cuadro 35 en ambos años el impacto es superior en los hombres que en las mujeres. No obstante, las diferencias no son estadísticamente significativas lo que no nos permite hacer inferencia respecto a estos resultados. Cuadro 36: Impacto Anual Calidad Empleo por Estado Civil Impacto Anual por Estado Civil Año Efecto Upper Lower Soltero 0,046 0,016 0, Casado 0,015-0,071 0,101 Soltero 0,073 0,048 0, Casado -0,009-0,104 0,08 Fuente: Elaboración propia con datos administrativos Sobre el análisis por estado civil, se debe mencionar que tanto para el año 2009 como 2010, más del noventa por ciento de las observaciones utilizadas en la estimación, son solteros (380,893 de 418,417 para 2009, y 319,168 de 348,191 para el año 2010). Se puede observar que el subsidio tiene un importante impacto 111

112 en la calidad de empleo para los solteros estadísticamente significativo (4,6 y 7,3 puntos porcentuales para 2009 y 2010 respectivamente), y no así para los jóvenes casados. En resumidas cuentas, se observa un impacto significativo en el índice de empleabilidad respecto a la totalidad de los jóvenes vulnerables. Por el contrario, al hacer un análisis segregado no se observan diferencias significativas para los grupos, por lo que no es informativo realizar un análisis del impacto anual en este índice para los distintos segmentos de la población. 112

113 6.2. Aumento atribuible al programa en el número de jóvenes participando en el mercado laboral sobre el número total de jóvenes (participación) Al igual que en el caso anterior, los resultados que a continuación se presentan, fueron estimados en base a dos horizontes, a nivel mensual y anual. A su vez, cada uno fue analizado en base a distintos grupos de relevancia. Nuevamente, para el caso de la variable participación, tal como sucedió con ocupación, el impacto que se medirá corresponde a un ATE (Average Treatment Effect), ya que dada las características de la muestra de datos disponible, el tratamiento de interés no es ser beneficiario sino que elegible, utilizando como instrumento el puntaje de la Ficha de Protección Social. Asimismo, cada vez que se haga referencia al universo elegible, este corresponde a individuos que cumplen el requisito de edad en todo el rango posible de puntaje de la Ficha de Protección Social. Así, se evaluará el impacto en la discontinuidad producida en la asignación del tratamiento en base al puntaje de la Ficha de Protección Social, es decir, en los puntos, para individuos que cumplen con el criterio de edad. En relación al grupo de control, tal como se refirió en el Informe de Propuesta Metodológica, este se construye en base a la discontinuidad en la variable de asignación de tratamiento, que en este caso corresponde al puntaje en la Ficha de Protección Social, de esta manera el universo elegible corresponde a aquellos individuos que cumplen con el criterio de edad (18-24 años) en todo el rango del puntaje de la Ficha de Protección Social, así en el margen de los puntos, se considerará al grupo de potencial tratamiento a todos aquellos individuos que se encuentren con un puntaje igual o por debajo de este umbral, mientras que el grupo de control corresponde a aquellos jóvenes entre años con un puntaje por encima de los puntos. 113

114 Evaluación en base a horizonte Mensual Para la evaluación con horizonte de tipo mensual, se procedió a realizar bases mensuales desde marzo de 2009 hasta diciembre de De esta manera en cada base se construyó la variable de resultado de participación. Para construir los resultados de participación se utilizó la información de la base del seguro de cesantía y se consideró activo a cualquier joven afiliado al seguro y que declarara renta imponible mayor a cero, en alguno de los últimos 12 meses. Es importante hacer notar que esta es una proxy de participación laboral. Luego, dada la naturaleza binaria de la variable, se consideró pertinente dos análisis al respecto de la misma forma que se hizo para ocupación. El primero de ellos que se presenta a continuación, corresponde a un análisis individual, esto es explotando la naturaleza binaria de la variable. El segundo análisis aplicado, implicó generar celdas en base al puntaje de la Ficha de Protección Social, de esta manera para cada celda se tendrá el promedio de la variable de resultado, que corresponde a una tasa, de esta manera el segundo enfoque metodológico analiza la variable de resultado tasa de participación. Como se mencionó anteriormente, la ventaja de este análisis es la observación gráfica del efecto en el caso de existir, lo cual lo hace más sencillo e intuitivo el análisis. Análisis Individual Para la estimación de impacto a nivel individual, se consideró la naturaleza binaria de la variable de resultado participación. Por consiguiente, se estimaron modelos de probabilidad logísticos para aproximar las esperanzas condicionales. Estos modelos se estimaron para ambos lados del puntaje de corte, generando predicciones de la probabilidad de estar participando en una vecindad del corte. Luego, se calcularon las diferencias de probabilidad en ambos lados del puntaje de corte. A continuación se presentan los resultados estimados con esta estrategia, respecto a la probabilidad de participar. En el Gráfico 55 se puede apreciar el efecto en la probabilidad de estar participando, al pasar a ser elegible para el subsidio, según el puntaje de Ficha de Protección Social. El tamaño del efecto es positivo y estadísticamente significativo en todo el periodo, vislumbrándose periodos de mayor impacto como por ejemplo en enero de A diferencia de lo que ocurrió en el análisis presentado para la 114

115 variable ocupación, en este caso se aprecia una caída bastante más suave para el período Gráfico 55: Efecto SEJ en Participación, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos El Cuadro 37 resume el efecto mensual del subsidio en la probabilidad de estar participando. Se observa un aumento de 3,9 puntos porcentuales durante el mes de enero 2010, adicionalmente los meses de abril 2009 y julio 2010 presentan un efecto considerable. 115

116 Cuadro 37: Impacto del SEJ en Participación Año Fecha Efecto Upper Lower Marzo 0,005 0,009 0,002 Abril 0,032 0,035 0,029 Mayo 0,027 0,030 0,023 Junio 0,025 0,028 0, Julio 0,026 0,029 0,022 Agosto 0,027 0,030 0,023 Septiembre 0,030 0,033 0,026 Octubre 0,031 0,034 0,027 Noviembre 0,032 0,036 0,029 Diciembre 0,032 0,035 0,029 Enero 0,039 0,042 0,036 Febrero 0,027 0,030 0,023 Marzo 0,028 0,032 0,025 Abril 0,022 0,025 0,019 Mayo 0,015 0,019 0, Junio 0,017 0,020 0,014 Julio 0,036 0,039 0,033 Agosto 0,019 0,022 0,016 Septiembre 0,027 0,030 0,024 Octubre 0,012 0,015 0,009 Noviembre 0,028 0,030 0,025 Diciembre 0,006 0,009 0,003 Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Además de realizar el análisis de impacto en cuanto al total del universo elegible, se consideró necesario estudiar este impacto de acuerdo a género. En el Gráfico 56, se presenta el efecto en participación reportado para las mujeres del universo elegible. Se aprecia un efecto estimado positivo y estadísticamente significativo en todo el rango en estudio, siguiendo la tendencia para el universo elegible, se mantiene un comportamiento estable del efecto para el año 2009, mientras que para el año 2010 presenta mayores fluctuaciones el efecto del subsidio sobre las mujeres. 116

117 Gráfico 56: Efecto SEJ en Participación para Mujeres, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos El Gráfico 57 resume los efectos del subsidio desde marzo 2009 hasta diciembre 2010 para los hombres. Se puede apreciar un impacto algo mayor que para las mujeres durante el año 2009, no obstante, el año 2010 presenta una disminución un tanto más pronunciada que para las mujeres y similares variaciones para los meses de julio, septiembre y diciembre. Gráfico 57: Efecto SEJ en Participación para Hombres, Datos Individuales Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos En síntesis, se observa un considerable efecto del subsidio en la probabilidad de estar participando a medida que se implementa el subsidio. Si bien se aprecia una caída para el año 2010, esta no es tan notoria como fue para la variable ocupación. Aún así se procedió a realizar el ejercicio de observar para un mismo grupo de individuos en todo el periodo, vale decir seguir a los mismos jóvenes que cumplen con los requisitos en marzo de 2009 por todo el periodo hasta diciembre 2010, y 117

118 Diferencia en probabilidad de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 analizar el impacto en la variable de participación que reporta este segmento. Esto nos ayuda a corregir por efecto composición. En el siguiente gráfico se aprecia que aún siguiendo a la misma población durante todos los meses, se reporta un comportamiento similar que para la variable de ocupación pero un poco más suave entre marzo de 2009 y junio de Gráfico 58: Efecto SEJ en Participación para el mismo grupo de individuos, Dato Individuales Impacto del SEJ en participación Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Análisis por Celda El análisis individual recién presentado, explota la naturaleza binaria de la variable de participación, esto es, la estimación se realiza para cada individuo que cumple con el requisito de edad pero que están en el margen del corte en base al puntaje de la Ficha de Protección Social. Asimismo, los supuestos de la estrategia de Regresión Discontinua se mantienen, con la salvedad que para la estimación del efecto se utiliza una regresión logit como consecuencia de que la variable de participación es dicotómica. Luego, para realizar la estimación del efecto del SEJ en participación mediante una regresión semi-paramétrica de polimonios locales, se utilizó la misma definición de participación explicada en el análisis individual 32, no obstante, para evitar usar una variable de resultado binaria, se construyó una tasa de participación en base a esta variable. Esto es, se generaron grupos de individuos con igual o similar puntaje en la Ficha de Protección Social y a cada grupo, que se denominó celda, se calcula la 32 Se utilizó la información de la base del Seguro de Cesantía y se consideró activo a cualquier joven afiliado al seguro y que declarara renta imponible mayor a cero, en alguno de los últimos 12 meses. 118

119 tasa de participación (para cada grupo o celda, se suma la variable binaria de participación y se divide por el total de individuos de cada grupo o celda). De esta manera se construyeron grupos o celdas de jóvenes elegibles por edad en base a cuantiles de su distribución de puntaje de ficha de protección social (FPS). Estos 800 cuantiles fueron construidos de manera de tener como máximo valor en las celdas correspondientes los puntajes de corte de cada decil de pobreza, por ejemplo una de las celdas tiene como puntaje máximo , así las demás celdas tienen otros puntajes máximos conforme se abarca todo el rango posible de puntajes. La construcción de estas celdas se hizo de manera mensual, desde marzo de 2009 hasta diciembre de 2010, considerando como elegibles por edad a los jóvenes que tenían entre 18 y menos de 25 años en cada mes respectivo. Lo anterior implica que para cada mes, se construyeron 800 celdas con los criterios ya mencionados. El tamaño promedio de cada celda es tasas de participación para cada una de ellas. observaciones y se calcularon las Para construir las tasas de participación se utilizó la información de la base del seguro de cesantía y, tal como se hizo para el análisis con datos individuales, se consideró activo a cualquier joven afiliado al seguro y que declarara renta imponible mayor a cero, en alguno de los últimos 12 meses, de esta manera se generó una variable binaria, 1 si estaba participando, 0 en caso contrario. Posteriormente al dejar todas las variables en función de las celdas, esta variable binaria quedó como un promedio, resultando así la tasa de participación como variable de resultado. Se estimó el efecto del SEJ en participación mediante el método de Regresión Discontinua analizado en detalle en la sección 4 de este documento y en el Informe de Propuesta Metodológica. La estrategia de evaluación permite encontrar un efecto causal explotando la discontinuidad en la asignación del tratamiento, ésta entrega un estimador del impacto que es de carácter local, específicamente para los individuos que están en torno al punto de corte del puntaje de la Ficha de Protección Social. La estimación se realizó mensualmente desde marzo de 2009 hasta diciembre de Dado que el tratamiento de interés no es ser beneficiario sino que elegible, el parámetro causal que se recuperará es un ATE (Average Treatment Effect). 33 Se eligió construir 800 celdas para asegurar el soporte de la estimación de Regresión Discontinua. 34 Al generar 800 celdas, con la precaución de que tuvieran un tamaño similar entre sí, se tuvo como consecuencia que cada celda quedara con aproximadamente 1,600 observaciones. 119

120 .45.5 Puntos Porcentuales La estimación se realizó mediante regresión semi-paramétrica de polinomios locales. Los errores estándar de los efectos de tratamiento se obtuvieron mediante Bootstrap 35 no paramétrico con reemplazo y 50 replicaciones. A continuación se presentan los resultados obtenidos en la tasa de participación en base al universo elegible. Así en los Gráficos 59 y 60 se reporta el efecto para los meses de marzo 2009 y julio 2009, donde se visualiza claramente que el mayor efecto se reporta en julio Gráfico 59: Efecto SEJ en Tasa de Participación por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 35 Conocido método de remuestreo no paramétrico utilizado para aproximar una característica de algún estadístico (sesgo, varianza, intervalos de confianza, etc.), (Efron,1979). 120

121 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10.45 Puntos Porcentuales Gráfico 60: Efecto SEJ en Tasa de Participación por celdas, Julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos El Gráfico 61 resume el efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles por criterio de edad. Se puede apreciar un impacto positivo en la tasa de participación y estadísticamente significativo de abril de 2009 a septiembre de 2010, esto es, aquellos individuos que pasan a ser elegibles poseen una mayor tasa de participación que aquellos que no son elegibles en el puntaje de la Ficha de Protección Social, el cual se mantiene relativamente estable durante todo el periodo, logrando mayores efectos en noviembre de 2009 y marzo de Gráfico 61: Efecto SEJ en Participación, por celdas desde Marzo 2009 a Diciembre Impacto del SEJ en tasa de participación Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos 121

122 El efecto estimado del subsidio en la tasa de participación se puede observar para cada mes en el Cuadro 38. En este cuadro se puede apreciar el tamaño del efecto estimado y los intervalos de confianza 36 para cada mes correspondiente, presentando el mayor impacto en la tasa de participación durante Noviembre de 2009 y Marzo de 2010, con 4,1 puntos para ambos casos. Cuadro 38: Efecto del SEJ en la Tasa de Participación, jóvenes en torno al puntaje de corte. Año Fecha Efecto Upper Lower Marzo -0,001-0,022 0, Abril 0,025 0,002 0,048 Mayo 0,027 0,005 0,049 Junio 0,030 0,006 0,053 Julio 0,034 0,012 0,055 Agosto 0,036 0,015 0,057 Septiembre 0,033 0,010 0,056 Octubre 0,037 0,018 0,057 Noviembre 0,041 0,020 0,062 Diciembre 0,036 0,015 0,058 Enero 0,026 0,011 0,042 Febrero 0,032 0,013 0,051 Marzo 0,041 0,025 0,057 Abril 0,040 0,025 0,053 Mayo 0,030 0,015 0, Junio 0,027 0,009 0,045 Julio 0,026 0,005 0,045 Agosto 0,023 0,006 0,041 Septiembre 0,024 0,007 0,041 Octubre 0,015-0,003 0,034 Noviembre 0,020-0,004 0,044 Diciembre 0,015-0,003 0,032 Fuente: Elaboración propia en base a datos administrativos Luego de obtener los impactos estimados para cada mes en base a la población elegible, se procederá a presentar los análisis por grupos, de esta manera se reportan a continuación, los análisis realizados para género y edad. En relación al impacto estimado en la tasa de participación según género, se señalan a continuación dos Gráficos (62 y 63) que corresponden al efecto del subsidio en la tasa de participación para los meses de marzo y julio de Los intervalos de confianza son estimados como el efecto del subsidio 1,96 por la desviación estándar. 122

123 .4 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales respectivamente, donde se observa que para el mes de julio el impacto obtenido es mayor, lo cual se condice con el tiempo de implementación del subsidio. Gráfico 62: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 63: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Mujeres Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Ahora analizamos la evolución del impacto durante todo el período de análisis. Así en el Gráfico 64 se aprecia que para las mujeres el efecto es positivo en todo el periodo de análisis, logrando el efecto más alto para el mes de marzo de 2010, lo cual es similar con lo reportado para el universo elegible total. Los Cuadros con el 123

124 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 reporte del impacto y los correspondientes intervalos de confianza para cada mes se encuentran en la sección de Anexos 2. Gráfico 64: Efecto SEJ en Participación para Mujeres, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Mujeres Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Para el caso de los hombres, se observa en los Gráficos 65 y 66 el resultado obtenido para los meses de marzo 2009 y julio 2009 respectivamente, es claro observar que para julio de 2009 el efecto estimado es mayor, lo cual tiene relación con el periodo de implementación del subsidio. En tanto en el Gráfico 67 se ve que el impacto estimado es positivo en todo el periodo de análisis. Se aprecia además, que el mes de noviembre de 2009 es en el que se reporta el mayor efecto del subsidio para este grupo. 124

125 .5.55 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 65: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 66: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Hombres Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 125

126 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 67: Efecto SEJ en Participación para Hombres, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Hombres Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos A continuación se reporta el efecto estimado para la variable tasa de participación, en base al universo elegible pero para distintos tramos etarios, en la sección Anexo 2 se reportan los cuadros con el efecto del subsidio para cada año y los correspondientes intervalos de confianza para cada edad. Los Gráficos 68 y 69 reportan el impacto del subsidio en la tasa de participación para los jóvenes de 18 años, para los meses de marzo 2009 y julio 2009, se reporta la misma tendencia señalada en los casos anteriores, esto es, el mayor impacto se condice con la implementación del subsidio. 126

127 .2.25 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 68: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 69: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 18 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos El Gráfico 70 reporta el resumen del efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de 18 años. Se observa que el impacto de SEJ en participación es negativo pero no significativo en gran parte del periodo de análisis. 127

128 .4 Puntos Porcentuales Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 70: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 18 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 18 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Los Gráficos 71 y 72 indican el impacto del subsidio en la tasa de participación para los meses de marzo y julio de 2009, es notoria la diferencia observada entre ambos meses, lo cual se relaciona con la implementación del subsidio. Gráfico 71: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 128

129 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/ Puntos Porcentuales Gráfico 72: Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 19 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En el Gráfico 73 se aprecia el efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de 19 años. Se reporta un impacto positivo en la tasa de participación hasta julio de 2010, luego el impacto cae para los meses posteriores. Gráfico 73: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 19 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 19 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En tanto para el caso de los jóvenes de 20 años, los gráficos 74 y 75 reportan el efecto estimado para los meses de marzo y julio de 2009, los cuales mantienen la 129

130 .45.5 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales tendencia reportada en los casos anteriores. En el Gráfico 76 se indica el efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre 2010, para los jóvenes elegibles de esta edad. A diferencia del caso anterior, estos jóvenes reportan un efecto mayor y positivo en los meses analizados. Gráfico 74: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 20 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 75: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 20 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 130

131 Puntos Porcentuales Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 76: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 20 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 20 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Para el grupo elegible de 21 años, se presentan los Gráficos 77 y 78 que reportan el impacto estimado para los meses de marzo y julio de 2009, el cual evidencia el mismo comportamiento de los análisis recién expuestos, esto es, para el mes de julio se aprecia un mayor efecto en la tasa de participación. Gráfico 77: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 21 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 131

132 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/ Puntos Porcentuales Gráfico 78: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 21 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Se observa en el Gráfico 79 el efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre En comparación al grupo elegible de jóvenes de 20 años, este grupo presenta un impacto relativamente mayor a lo largo del periodo. Para el mes de abril de 2010 se reporta el mayor impacto para este grupo. Gráfico 79: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 21 años, por celdas marzo 2009 a diciembre 2010 Impacto del SEJ en participación Jovenes 21 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En relación al impacto del subsidio para el grupo elegible de 22 años, se presentan tres gráficos a continuación, los dos primeros (80 y 81) se relacionan con el impacto obtenido en los meses de marzo y julio de 2009 respectivamente, evidenciando una tendencia similar a los reportes anteriores. Además se aprecia en 132

133 .5.55 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales el Gráfico 82 el efecto mensual del subsidio en la tasa de participación desde marzo 2009 hasta diciembre En este caso se ve que para todo el periodo considerado el impacto estimado es positivo, excepto para noviembre El resultado es bastante similar en términos de magnitud al reportado para los jóvenes de 21 años. Gráfico 80: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 22 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 22 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 81: Efecto SEJ en Participación n para Jóvenes 22 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 22 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 133

134 Puntos Porcentuales Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Gráfico 82: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 22 años, por celdas, marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 22 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Siguiendo con el análisis para el grupo de 23 años, se reporta a continuación el efecto estimado para los meses de marzo y julio de 2009 en los Gráficos 83 y 84, se evidencia que al igual que en los casos anteriores el impacto obtenido para el mes de julio es mayor al reportado para el mes de marzo de Además en el Gráfico 85 se aprecia un resumen del efecto obtenido para los meses de marzo de 2009 hasta diciembre de 2009, se ve que el efecto estimado es positivo en todo el periodo y además entre los meses de septiembre 2009 a abril 2010 se observa un sostenido, aunque fluctuante, incremento en el efecto. Gráfico 83: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años por celdas, marzo de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 23 años Marzo Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 134

135 Efecto en tasa de participación mar/09 abr/09 may/09 jun/09 jul/09 ago/09 sep/09 oct/09 nov/09 dic/09 ene/10 feb/10 mar/10 abr/10 may/10 jun/10 jul/10 ago/10 sep/10 oct/10 nov/10 dic/10 Puntos Porcentuales Gráfico 84: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años, por celdas, julio de 2009 Efecto SEJ en Tasa de Participación para Jóvenes 23 años Julio Puntaje Ficha de Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 85: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 23 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 23 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Por último para el caso del grupo elegible de 24 años, se observa en los Gráficos 86 y 87 el efecto estimado para los meses de marzo y julio de 2009, respectivamente. Visualmente se observa que para el mes de julio el efecto obtenido es levemente mayor para el grupo de 24 años. Además el Gráfico 88 reporta un resumen del impacto estimado para todo el periodo en estudio, así se observa un efecto positivo en todo el rango de análisis, los mayores efectos encontrados corresponden a los meses de agosto y diciembre 2009 y para 2010 en abril y mayo, no obstante, es relativamente estable en torno al 4% el efecto en participación, al menos para el periodo mayo 2009 a mayo

136 Puntos Porcentuales Puntos Porcentuales Gráfico 86: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 24 años por celdas, marzo de 2009 Puntaje Ficha Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos Gráfico 87: Efecto SEJ en Participaciónpara Jóvenes 24 años, por celdas, julio de 2009 Puntaje Ficha Protección Social Normalizado Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos 136

137 Efecto en tasa de participación mar-09 abr-09 may-09 jun-09 jul-09 ago-09 sep-09 oct-09 nov-09 dic-09 ene-10 feb-10 mar-10 abr-10 may-10 jun-10 jul-10 ago-10 sep-10 oct-10 nov-10 dic-10 Gráfico 88: Efecto SEJ en Participación para Jóvenes 24 años, por celdas marzo 2009 a diciembre Impacto del SEJ en participación Jovenes 24 años Efecto Upper Lower Fuente: Elaboración propia en base a información de datos administrativos En términos generales, se puede apreciar un impacto significativo del subsidio en la tasa de participación. En relación al análisis por grupos se reporta en cuanto a género, que el subsidio tiene un leve mayor impacto en los hombres que en las mujeres. En cuanto a los análisis por edad, los resultados parecen razonables, ya que se condicen con la evidencia empírica, esto es, los grupos de menor edad (18-19 años), presentan un menor efecto estimado. 137

138 6.3. Una nota de precaución acerca del uso de la Ficha de Protección Social como instrumento de asignación Uno de los criterios de elegibilidad de muchos programas sociales es la condición de vulnerabilidad medida por la Ficha de Protección Social. Esta condición corresponde en muchos casos el tener un puntaje menor a Este mecanismo genera una regla de asignación discontinua en el puntaje lo cual permite la estimación del efecto de elegibilidad en alguna variable de resultado mediante la metodología de Regression Discontinuity Design. Como se discutió en el informe metodológico, un supuesto técnico para tener identificación del parámetro de efecto tratamiento a estimar es que la esperanza condicional de la variable de resultado en ausencia de tratamiento sea continua en una vecindad del puntaje de corte. Este supuesto podría ser violado si los agentes manipulan la variable, en este caso el puntaje de la FPS. En este contexto, la manipulación del puntaje de la FPS podría darse si las personas piden una reevaluación para obtener un puntaje menor y situarse a la izquierda de los puntos. Como demuestra Lee (2007) la manipulación de la variable de asignación puede llevar a problemas de identificación del efecto de tratamiento. Si la manipulación es parcial, es decir, los agentes pueden controlar parte del puntaje pero hay elementos fuera de su alcance, se puede obtener identificación si la densidad condicional de la variable de asignación es continua. En un importante artículo, McCrary (2008) realiza un test para la densidad de distribución para la variable de asignación, que en nuestro caso es el puntaje de la FPS. Este test es informativo solo si la manipulación es monótona (por ejemplo que los agentes intenten bajar su puntaje solamente). En el caso que haya manipulación no monótona (por ejemplo que además del caso anterior tengamos que quién evalué a un hogar aumente su puntaje) el test no es informativo. Si bien es difícil pensar que los agentes tengan control total sobre la variable de asignación y menos saber si la manipulación es monótona, podemos implementar el test de McCrary (2008) para ver si dicha discontinuidad existe. El test consiste en estimar un histograma suavizado mediante una regresión local y calcular la 138

139 diferencia de dicha densidad a los dos lados del punto de corte. Si esta diferencia es significativa, el test de McCrary (2008) nos dice que la densidad es discontinua. A continuación realizamos el test de McCrary (2008) para el puntaje de la FPS para jóvenes entre 18 y 25 años. Se debe considerar que el puntaje de la FPS que tuvimos acceso es la actualización de mayo Luego, la manipulación de la variable puede ser resultado de su actualización. En el gráfico 89, se presenta la densidad del puntaje de la FPS para jóvenes entre 18 y 25 años con datos individuales. Se aprecian al menos dos discontinuidades y una de ellas en el valor indicado por la línea vertical. Realizamos también este test con los datos por celdas y se presenta la densidad del puntaje de la FPS en el gráfico 90. Si bien se aprecia un salto en el valor 11,734, los intervalos de confianza se cruzan no pudiéndose rechazar la hipótesis nula de ausencia de discontinuidad. Esto se debe al menor poder estadístico del test debido al menor tamaño muestral, en comparación del caso con datos individuales. Gráfico 89: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Datos individuales Fuente: Elaboración propia sobre la base de la FPS, actualización mayo

140 Gráfico 90: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, datos por celdas Fuente: Elaboración propia sobre la base de la FPS, actualización mayo 2011 Luego, el test de McCrary (2008) muestra una discontinuidad para el valor de lo cual pudiese conducir a problemas en la identificación del parámetro a estimar. Sin embargo, dado que es imposible verificar si la manipulación es monótona, el test puede ser no informativo porque se construye bajo dicho supuesto. De igual forma, se realizó este test para distintos puntajes de cortes utilizados en otros programas sociales, se estudio para los grupos vulnerables (8.500 puntos) y aquellos grupos emergentes (13.484). En ambos casos se observa una discontinuidad significativa. Luego, en el puntaje de corte de puntos se observa que la diferencia es negativa, lo que nos indica una mayor densidad en la parte menor al puntaje de corte respecto a la parte superior. 140

141 Densidad de probabilidad Densidad de probabilidad Gráfico 91: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Puntaje Puntaje Ficha Protección Social Fuente: Elaboración propia sobre la base de la FPS, actualización mayo 2011 Por el contrario, para el puntaje de corte de , se aprecia una diferencia positiva, lo cual puede indicar una mayor densidad en la parte superior del puntaje, al igual que ocurre con Gráfico 92: Test de discontinuidad en la densidad de la FPS, Puntaje Puntaje Ficha Protección Social Fuente: Elaboración propia sobre la base de la FPS, actualización mayo 2011 Sin embargo, dado que es imposible verificar si la manipulación es monótona en estos tres casos, y dado que el potencial sorting es contra intuitivo, es nuestra opinión que el test es no informativo porque se construye bajo el supuesto de monotonicidad y de que los agentes son capaces de manipular totalmente su puntaje y la evidencia empírica no se condice con dicho comportamiento. De todas 141

142 Densidad de cotizaciones formas, probablemente debiese repensarse el instrumento de asignación del subsidio (y de otros programas sociales) si se desea garantizar la identificación de parámetros estructurales de interés (como el efecto tratamiento) y evaluaciones libre de sesgos. No obstante lo anterior, es común en la literatura empírica verificar que otras variables (no relacionadas con la variable de asignación) no presenten discontinuidades en el puntaje de corte. Luego, de manera paralela y considerando que el test no es informativo, estudiamos la relación entre la densidad acumulada de cotizaciones en un periodo anterior a la implementación del Subsidio al Empleo Joven respecto al puntaje en la Ficha de Protección Social y edad. De esta forma, se intenta observar de manera gráfica, si existe una discontinuidad en otras variables con respecto al puntaje de la ficha previo a marzo Se puede apreciar una relación lineal entre el puntaje de la ficha y la densidad de cotizaciones, con un leve incremento en puntajes inferiores de la ficha. Se observa con claridad que no existe una discontinuidad, lo que nos indica el diseño es válido en este caso para la identificación del efecto causal. Gráfico 93: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Puntaje Ficha Protección Social Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos administrativos Adicionalmente, se realizó el ejercicio anterior separado por género, ya que hombres y mujeres presentan diferencias en su comportamiento de pago de cotizaciones, aún así se observa en los Gráficos 94 y 95 que el puntaje de la Ficha 142

143 Densidad de probabilidad Densidad de probabilidad de Protección Social se comporta de manera continua en todo el rango, lo cual refuerza la conclusión anterior. Gráfico 94: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Puntaje Ficha Protección Social Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos administrativos Gráfico 95: Relación entre puntaje en la Ficha de Protección Social y la variable Densidad de Cotizaciones Puntaje Ficha Protección Social Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos administrativos 143