Evaluación de Impacto del Programa Mi Primer Empleo en el...

Evaluación de Impacto del Programa Mi Primer Empleo en el

Ecuador

SECRETARÍA NACIONAL DE PLANIFICACION Y DESARROLLO

MINISTERIO DE RELACIONES LABORALES

M. Cristhina Llerena Pinto†

ECONOMICA CIC

M. Andrea Llerena Pinto‡

ECONOMICA CIC

Freddy Paul Llerena Pinto§

ECONOMICA CIC

ECONOMICA CIC – CENTRO DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA**

Enero 2013

Abstract

[El Programa Mi Primer Empleo del Ecuador, es un sistema de pasantías para jóvenes entre 18 y 29 años.

Tiene como objetivo insertar a las y los jóvenes estudiantes y egresados universitarios en entidades públicas o

privadas, mediante pasantías pagadas que les permitan adquirir una primera experiencia laboral, y así

mejorar sus condiciones de empleabilidad en el ámbito profesional. Un mecanismo de selección que genera lista

de espera y una muestra emparejada diseñada específicamente para este estudio, permitió realizar una

evaluación de impacto que logra determinar el efecto causal del programa. En este sentido, se encuentra

evidencia empírica robusta que el programa MPE aumenta la probabilidad de conseguir al menos un empleo,

tiene un impacto positivo en la probabilidad de encontrar un empleo en el sector público, y, aumenta la

probabilidad de haber tenido empleo en un área afín de los estudios realizados. Asimismo, el programa MPE

genera un impacto positivo en el nivel de satisfacción en el ámbito laboral de la población beneficiaria; e,

incrementa la felicidad subjetiva. Sin embargo, también se encuentra evidencia empírica que sugiere que el

programa disminuye la probabilidad de graduarse del sistema educativo y demora la graduación de la

población beneficiaria, aunque la magnitud del efecto es considerablemente pequeña.]

JEL: C14, C21, J01, J24.

Palabras Clave: Evaluación de Impacto, Métodos cuasi experimentales, Programas de Pasantías

Profesionales, Matching.

† Economista en Jefe –Líder del Proyecto. División Técnica de Investigación. ECONOMICA CIC – Centro de Investigación Cuantitativa para el Desarrollo Económico y Social. Web: www.economica.com.ec. Email: [email protected]. Como siempre, las expresiones vertidas en este documento pueden no necesariamente representar el pensamiento o la posición de las instituciones involucradas. Asimismo, cualquier error u omisión es mi responsabilidad. Un agradecimiento especial a Jose Andrade, Economista Junior, por su excelente trabajo de asistente de investigación. ‡ Economista en Jefe. División Técnica de Investigación. ECONOMICA CIC –. Email: [email protected]. § Director Ejecutivo. ECONOMICA CIC-. Email: [email protected]. ** Equipo Consultor: Michelle Artieda. Coordinadora de levantamiento de información Cualitativa. Claudio Gallardo, Coordinador de levantamiento de información cuantitativa. Jose Andrade, Economista Junior. ECONOMICA CIC -

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Índice de Contenidos

Introducción ....................................................................................................................................................................... 0

1. El Programa Mi Primer Empleo ......................................................................................................................... 0

2. Metodología .............................................................................................................................................................. 4

3. Descripción de los datos ...................................................................................................................................... 13

4. Resultados ............................................................................................................................................................... 17

4.1 Tiempo de búsqueda desde que se inscribió al programa hasta que inició su primer trabajo17

4.2 Probabilidad de conseguir empleo ........................................................................................................ 19

4.3 Probabilidad de estar empleado en el sector formal de la economía ............................................ 21

4.4 Probabilidad de estar empleado en un área afín a la de los estudios realizados ........................ 24

4.5 Probabilidad de encontrar empleo en el sector público .................................................................. 28

4.6 Tiempo de permanencia en el primer trabajo posterior a la pasantía .......................................... 32

4.7 Ingreso laboral real horario ................................................................................................................... 33

4.8 Satisfacción con el empleo ...................................................................................................................... 37

4.9 Probabilidad de egresar de la carrera universitaria ......................................................................... 41

4.10 Probabilidad de obtener el título universitario............................................................................. 42

4.11 Tiempo desde que inició la carrera hasta que obtuvo el título de la universidad ................. 44

4.12 Probabilidad de abandonar la carrera universitaria .................................................................... 45

4.13 Felicidad subjetiva ............................................................................................................................... 47

5. Conclusiones ........................................................................................................................................................... 49

6. Recomendaciones .................................................................................................................................................. 52

Introducción

El programa Mi Primer Empleo es un programa ejecutado por el Ministerio de Relaciones

Laborales. Es un sistema de pasantías pagadas para jóvenes de entre 18 a 29 años, el cual fue creado en

el 2007. El programa tiene como objetivo insertar a las y los jóvenes estudiantes y egresados

universitarios en entidades públicas o privadas, mediante pasantías pagadas que les permitan adquirir

una primera experiencia laboral, y de esta manera mejorar sus condiciones de empleabilidad en el ámbito

profesional.

En este sentido el Ministerio de Relaciones Laborales y la Secretaría Nacional de Planificación y

Desarrollo diseñaron e implementaron una metodología cuasi experimental para identificar los efectos

causales del programa sobre los principales indicadores de empleo y bienestar de la población

beneficiaria. El mecanismo de selección de los beneficiarios, sobre la base de información observable y

una lista de espera generada por la cantidad de aspirantes, que fue sensiblemente mayor a la cantidad de

beneficiarios, permitió crear un grupo de control relevante con el cual se realizó una evaluación de

impacto que logra determinar el efecto causal del programa.

Así, el presente documento esta ordenado de la siguiente manera. En la siguiente sección se describe

el Programa, presentando información de la cobertura provincial, según algunas características de los

beneficiarios. Seguidamente, se presenta la metodología de evaluación de impacto y se finaliza con los

resultados, conclusiones y recomendaciones.

1. El Programa Mi Primer Empleo

Como se mencionó anteriormente, el programa Mi Primer Empleo –MPE- es un sistema de

pasantías pagadas para jóvenes de entre 18 a 29 años, el cual fue creado en el 2007. El programa MPE

tiene como objetivo el insertar a las y los jóvenes estudiantes y egresados universitarios en entidades

públicas o privadas, mediante pasantías pagadas que les permitan adquirir una primera experiencia

laboral, para mejorar sus condiciones de empleabilidad en el ámbito profesional.

En primera instancia, toda la población entre 18 y 29 años de edad que se encuentren cursando una

carrera universitaria o hayan egresado y todavía no obtengan su título universitario, pueden inscribirse

como aspirantes. Para esto, desde septiembre 2007 los aspirantes debían inscribirse en las oficinas del

Ministerio de Relaciones Laborales. A partir de febrero 2008, los aspirantes debieron llenar con

información personal el formulario de inscripción del programa Mi Primer Empleo, Sistema de

Pasantías Pagadas que se encuentra en la página Web del Ministerio de Relaciones Laborales1. En

ambos periodos temporales, los campos requeridos se pueden dividir en dos componentes. Un

componente sociodemográfico que incluye información relacionada a i) Nombres Completos, ii) Sexo,

iii) Fecha de nacimientos, iv) Estado Civil, v) Domicilio, incluye la provincia y el cantón de residencia

habitual, vi) Número de Cédula de Ciudadanía y vii) Teléfonos e email de contacto; y, un segundo

componente que se refiere a la identificación académica, en este se incluye i) Nombre de la Universidad,

ii) Carrera universitaria, iii) El año/semestre que está cursando y iv) Horario de Clases.

1 http://www.relacioneslaborales.gob.ec

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Esta información es almacenada para la posterior elección de beneficiarios del sistema de pasantías

pagadas de acuerdo a las solicitudes de las instituciones. De esta forma, a través de una solicitud escrita,

las instituciones del Sector Público solicitan al Ministerio de Relaciones Laborales –Programa Mi

Primer Empleo- los requerimientos en cuanto a la necesidad de pasantes. En la solicitud se adjunta una

ficha de requerimiento que contiene información de identificación de la institución que está solicitando

pasantes como por ejemplo, el nombre de la institución, la unidad/departamento o dirección dentro de la

institución que solicita pasantes y la provincia de funcionamiento de la institución.

Asimismo, se debe entregar información referente al cantón donde será realizada la pasantía, la

unidad o la dirección/departamento dentro de la institución que será la responsable de la pasantía, el

número de pasantes requeridos, la carrera o especialidad del pasante, el año/semestre cursado, el horario

propuesto y el detalle de las actividades que serán realizadas por la/el pasante.

Un aspirante se convierte en un potencial beneficiario al momento que la Dirección encargada del

Proyecto realiza un emparejamiento considerando la información sociodemográfica-académica del

aspirante y las necesidades planteadas por la institución solicitante a través de la ficha de requerimiento.

Las variables que se usan para realizar el emparejamiento son: la carrera, el nivel de estudios del

aspirante, y el lugar de residencia. En la dirección del Proyecto se analizan las actividades que se

realizarán en la pasantía, descritas en la ficha de requerimiento. Estas deben responder a la pertinencia y

relevancia del área de estudio de las y los jóvenes. Complementariamente, se revisa el cumplimiento de la

institución solicitante, en base a los compromisos adquiridos, como la entrega oportuna de la

documentación (registros de asistencias, informes de actividades y evaluaciones mensuales de los

pasantes) en años anteriores y de esta manera se considera o se descarta la pasantía.

De este emparejamiento, se obtiene generalmente una terna, la cual es llamada a una entrevista de

trabajo. A dicha entrevista los candidatos deben presentar el record académico del último año. A partir

de marzo 2011, también se debe presentar un certificado de no haber aportado al IESS y rendir un

examen de tipo VALANTI (Test de valores y antivalores).

Los aspirantes deben cumplir con algunos requisitos adicionales para ser beneficiarios del programa

de pasantías pagadas. Esto es, no haber tenido experiencia laboral formal en el sector público y privado,

para lo cual se solicita la presentación del certificado de no aportar al IESS y no haber participado en el

programa en años anteriores, para este último se solicita una declaración juramentada y notariada en la

cual el aspirante indica que no ha participado en este programa en períodos previos.

Al 2012 hubo un cambio sobre esta condicionalidad, esto es no haber aportado al IESS en el ámbito

del trabajo en instituciones públicas. De esta forma, un aspirante o un potencial beneficiario pudo haber

tenido experiencia laboral en el ámbito privado formal. Continuamente, al recibir las solicitudes de

pasantía por parte de las instituciones públicas y analizando el presupuesto codificado disponible para las

pasantías, el MRL convierte a los aspirantes que cumplieron con los requisitos de las instituciones en

beneficiarios, una vez que hayan entregado toda la documentación y participado de las entrevistas.

A los beneficiarios del programa, se les reconoce mensualmente el 60% del Salario Básico Unificado

para el trabajador en general. Al 2011, los beneficiarios de la pasantía recibieron un reconocimiento

económico de 158.40 USD por mes. El tiempo de duración de la pasantía es de hasta seis meses.

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Hasta el año 2010, un total de 44.5 mil jóvenes se inscribieron para ser beneficiarios del programa.

No obstante, la cantidad de beneficiarios ascendió a 9 mil jóvenes, es decir aproximadamente el 20% de

los aspirantes fueron beneficiarios del programa hasta el 2010. Claramente, se puede apreciar que la

cantidad de beneficiarios del programa ha disminuido considerablemente durante este periodo temporal.

Note por ejemplo que, en el 2008 la cantidad de aspirantes fue de 9.8 mil personas, mientras que los

beneficiarios fueron 4.5 mil. Es decir el 46%.

Tabla 1: Estadísticas descriptivas de los registros del programa

Fuente: Registros Administrativos del Programa Mi Primer Empleo Elaboración: Autores

En el 2009 la cantidad de aspirantes fue de 16.4 mil, es decir aumentó en 67% respecto del 2008. Sin

embargo, la cantidad de beneficiarios disminuyó en 29% respecto del 2008. En particular, note que del

total de aspirantes del 2009, el 19% fue beneficiario del programa MPE. Al 2010, la cantidad de

beneficiarios del programa disminuyó en un 57% y la cantidad de aspirantes aumento en 10% en

relación al 2009. De hecho, para el 2010 únicamente el 8% de todos los aspirantes, fueron beneficiados

del programa MPE.

Ilustración 1: Concentración e Incidencia de Pasantes y Aspirantes por Provincia

Panel A: Concentración de pasantes por provincia Panel B: Concentración de aspirantes por provincia

Detalle 2008 2009 2010 Total

Pasantes 4.514 3.187 1.369 9.070

Aspirantes 9.878 16.447 18.126 44.451

% hombres 46.22% 43.50% 42.86% 44.00%

% casados 7.30% 8.45% 11.21% 9.14%

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Panel C: Incidencia de pasantes por provincia Panel D: Incidencia de aspirantes por provincia

Panel E: Relación entre pasantes y aspirantes por provincia

Fuente: Registros Administrativos Programa Mi Primer Empleo. Ministerio de Relaciones Laborales 2012. Censo de Población y Vivienda 2010. Instituto Nacional de Estadística y Censos INEC. Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

Desde una perspectiva territorial, Pichincha concentra la mayor cantidad de pasantes (22.41%) a

nivel nacional, seguido de Guayas con 11.01%, Manabí con 8.67% e Imbabura con 5.71%. Es decir, las

cuatro provincias concentran el 47.80% de los pasantes a nivel nacional (Panel A- Ilustración 1). La

concentración de aspirantes es similar (Panel B), en Pichincha se registra el 32.12% de los aspirantes,

seguido de Guayas con 19.95%, Manabí con 9.56% y El Oro con 4.75%.

Por su parte, la incidencia de los pasantes por provincia, de acuerdo a la población entre 18 y 29 años

que estudian o estudiaron universidad pero aún no se graduaron, es mayor en Bolívar con 5.27%,

seguido de Morona Santiago, Esmeraldas, Carchi y Cotopaxi con una incidencia de 4.25%, 3.82%, 3.69%

y 2.98% respectivamente (Panel C). Así mismo, la mayor incidencia por aspirantes se encuentra en las

provincias de Esmeraldas, Bolívar y Cotopaxi, con 13.20%, 12.75%, y 11.79%, respectivamente.

Por último, la relación entre pasantes y aspirantes (Panel E) indica qué porcentaje de los aspirantes

fueron beneficiarios. En esta línea, la provincia que tiene mayor relación es Napo con 94.12%, es decir,

94.12% de los aspirantes fueron beneficiarios del programa, seguido Pastaza con 60.73% y Carchi con

57.93%. Pichincha, Guayas y Manabí presentaron una relación baja entre pasantes y aspirantes: 10.12%,

8.00% y 13.13%, respectivamente.

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Tabla 2: Estadísticas descriptivas de los registros del programa

Fuente: Registros Administrativos Programa Mi Primer Empleo. Ministerio de Relaciones Laborales 2012 Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

Por otro lado, tomando en cuenta los registros administrativos del programa, se evidencia que el

33.67% de los pasantes tenía horario nocturno en la institución donde se encontraba realizando sus

estudios, seguido por 24.30% de pasantes con horario matutino, 23.18% con horario vespertino, 14.16%

con horario mixto; y, finalmente, 4.70% a distancia. Adicionalmente, se puede apreciar que durante el

periodo de referencia casi el 60% de los beneficiarios del programa fueron mujeres y el restante 40%

fueron hombres.

También, se muestra que el mayor porcentaje de pasantes, durante los tres años analizados, es

soltero, con una participación del 91.30%; mientras que, apenas 8.03% es casado, 0.56% es divorciado; y,

0.11% viudo, y finalmente, se observa que el porcentaje de pasantes respecto a la región sierra fue de

63.07%, de la costa fue de 33.44% y finalmente en el oriente el porcentaje fue de 3.50%.

2. Metodología

La evaluación de impacto tiene como objetivo principal proporcionar evidencia empírica sobre si la

pasantía tiene impacto significativo en los beneficiarios. En otras palabras, la evaluación trata de

determinar cuál es la mejora que perciben los individuos que participaron en el programa, en términos

de algunas variables de interés (denominadas variables de resultado) relacionadas a la situación

ocupacional posterior a participar en la pasantía, resultados académicos y bienestar o satisfacción.

Categoría 2008 2009 2010 Total

Horario

Distancia 3.63% 5.62% 6.06% 4.70%

Matutino 24.15% 25.32% 22.43% 24.30%

Mixto 17.19% 10.73% 12.13% 14.16%

Nocturno 33.78% 32.51% 36.01% 33.67%

Vespertino 21.25% 25.82% 23.37% 23.18%

Total 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%

Género

Femenino 58.20% 60.90% 62.60% 59.81%

Masculino 41.80% 39.10% 37.40% 40.19%

Total 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%

Estado Civil

Casado 6.91% 9.10% 9.20% 8.03%

Divorciado 0.51% 0.47% 0.95% 0.56%

Soltero 92.49% 90.27% 89.77% 91.30%

Viudo 0.09% 0.16% 0.07% 0.11%

Total 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%

Región Natural

Sierra 67.33% 54.66% 68.59% 63.07%

Costa 28.24% 41.86% 30.97% 33.44%

Oriente 4.43% 3.48% 0.44% 3.50%

Total 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%

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En este sentido, conjuntamente con el Equipo Técnico de Evaluación conformado por la Secretaría

Nacional de Planificación y Desarrollo, y el Ministerio de Relaciones Laborales se determinó diseñar e

implementar la evaluación de impacto de los siguientes indicadores, los cuales guardan concordancia con

el objetivo del programa.

Probabilidad de conseguir empleo.

Probabilidad de estar empleado en el sector formal de la economía.

Probabilidad de estar empleado en un área afín a la de los estudios realizados.

Probabilidad de encontrar empleo en el sector público.

Tiempo de permanencia en el primer trabajo posterior a la pasantía.

Ingreso laboral horario.

Satisfacción con el empleo.

Culminación de la carrera universitaria.

Felicidad Subjetiva

Con la evaluación de impacto se busca responder a la pregunta ¿qué ganan, en términos de las

variables de interés, los participantes del programa?, en comparación a no haber participado en el

mismo. Esta pregunta solo puede responderse si se pudiera observar cómo se encontrarían los

beneficiarios del programa Mi Primer Empleo después de terminadas las pasantías, si en lugar de haber

participado en el programa no lo hubiesen hecho. Es decir, de manera ideal, el cambio en las variables de

resultado atribuible al Programa se podría determinar de manera exacta si fuera posible observar a un

individuo después de haber participado en el programa y al mismo individuo en el estado contrafactual,

es decir, sin haber participado en el programa. Sin embargo, es claro que solo se puede observar a la

persona en uno de esos estados. Si el individuo participa en el programa sería imposible observarlo en

una situación en la que no haya participado y viceversa.

Los distintos métodos de evaluación de impacto estudiados y aplicados en las ciencias Económicas

intentan resolver este problema, de modo que se pueda estimar el cambio en la situación de un joven

atribuible exclusivamente a su participación en el programa. Metodológicamente, se puede pensar en dos

estados potenciales para un individuo. El primero sería un estado de recibir las pasantías, el que refleja la

situación de una persona en el momento posterior a haber participado en el programa. El segundo, sería

un estado de no recibir las pasantías, el cual reflejaría la situación del mismo joven, en ese mismo

momento posterior, de no haber participado en las pasantías de Mi Primer Empleo.

Dado que no es posible observar a los beneficiarios en el estado de no recibir el tratamiento, es decir,

en la situación contrafactual, se necesita estimar tal situación. Para ello se utiliza un grupo de control, es

decir, jóvenes de las mismas características que no hayan participado del programa. En este sentido, la

pregunta relevante de la evaluación de impacto es hasta qué punto los jóvenes del grupo de control son

comparables al estado de no recibir el tratamiento para el grupo de jóvenes beneficiarios

La Ilustración 2 ejemplifica la situación descrita en los párrafos anteriores. La evaluación de

impacto busca determinar la diferencia en las variables de resultado que se da al comparar las situaciones

I y II, es decir, cuánto mejor está el joven como consecuencia del programa en el período posterior a la

ejecución del mismo. Se busca comparar la variable de resultado, por ejemplo el ingreso laboral de una

persona, después que recibe el programa (Situación I) con el ingreso laboral del mismo joven en el

mismo momento del tiempo si es que no hubiera recibido las pasantías de Mi Primer Empleo (situación

II).

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Ilustración 2: Esquema de la evaluación de impacto

El problema básico de la evaluación es que no es posible observar la situación II para los

beneficiarios del programa, por lo que necesitamos estimar dicho escenario a partir de un grupo de

control. La situación III corresponde a la de un joven que no pasó por el programa, observado en el

período posterior al mismo. En la medida en que los jóvenes en la situación III se parezcan a los que se

encuentran en la situación II, será válido estimar el impacto del programa sobre, por ejemplo los

ingresos laborales de los beneficiarios como la diferencia en los ingresos laborales de los jóvenes en las

situaciones I y III.

¿Cómo elegir el grupo de control para lograr que los jóvenes en la situación III tengan

características muy similares a los beneficiarios del programa en la situación II? La respuesta a esta

pregunta es fundamental en los procesos de evaluación. Una asignación aleatoria, de la población

elegible para participar del programa Mi Primer Empleo a los grupos de tratamiento y de control antes

de la implementación del programa, garantizaría que los jóvenes en las situaciones II y III tengan las

mismas características. Sin embargo, en la práctica, rechazar a un grupo de jóvenes del programa porque

no salieron elegidos por sorteo y además utilizarlos como grupo de control no es una opción

generalmente viable en términos de la sostenibilidad política del programa y en términos de su prestigio

entre su población objetivo.

Por ende, usualmente, el grupo de control se forma con personas que quisieron participar en el

programa pero que llegaron tarde o no pudieron inscribirse; o bien con individuos que siendo elegibles

para el programa, por cualquier otro motivo no participaron del mismo. En la práctica, el diseño del

programa suele establecer una línea de base antes de la implementación del mismo en la que se

determinan los grupos de tratamiento y control de forma tal, que tengan características similares y se

recoge información sobre las variables de resultado y sobre las características de los integrantes de

ambos grupos. Con esta información se recurre a métodos de evaluación cuasi-experimentales para

medir el impacto del programa.

Este escenario, claramente no es el caso de la evaluación de impacto del programa Mi Primer

Empleo en Ecuador. En particular, no se contó con la información de una línea de base generada por el

diseño del programa. Por este motivo, como se explicará más adelante, solo se pudieron utilizar datos

Nota: Las flechas y rectángulos solidos indican situaciones observables mientras que las flechas y rectángulos de guiones representan situaciones contrafácticas.

0T: Beneficiarios de Mi Primer Empleo (Grupo

Tratamiento)

I: Recibió las pasantías

II: No recibió las pasantías

0T: No Beneficiarios de Mi Primer Empleo (Grupo

Control)

III: No Recibió las pasantías

IV: Recibió las pasantías

Antes del

Programa

Después del

programa

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recolectados de una muestra específicamente diseñada para el presente estudio, después de la

implementación del Programa. En donde se entrevistaron a una muestra representativa para el grupo de

tratamiento, y en función de ésta se creó un grupo de control con las mismas características, cuyo marco

fueron las personas que se habían inscrito para el programa pero que no han sido beneficiarios.

En particular, el grupo de tratamiento fueron los beneficiarios del programa MPE, y el grupo de

control se formó con jóvenes que se habían inscrito al programa de Mi Primer Empleo pero no

obtuvieron las pasantías. Con una metodología de “matching” exacto y del vecino más cercano, se

encontraron a los contrafactuales. De esta manera, se garantiza que el grupo de tratamiento y de control

sean similares en las características observables, que determinan la probabilidad de la asignación del

programa MPE.

El grupo de control debe ser directamente comparable con el grupo de tratamiento no solo en las

características observables, sino especialmente en aquellas que están asociadas a las variables sobre las

cuales se quiere medir el impacto del programa, a la decisión de participar o no en el mismo y a los

requisitos para ser elegible para participar, sino también debe ser comparable con el grupo de

tratamiento en las características no observables. En primera instancia, no todos los jóvenes del Ecuador

que no recibieron el programa y por consiguiente tampoco se inscribieron, son controles relevantes para

este estudio, principalmente por la existencia de un sesgo por características no observables. Por

ejemplo, personas más motivadas, hábiles y emprendedoras, potencialmente se inscriban con mayor

probabilidad al programa Mi Primer Empleo, generando de esta manera un problema de endogeneidad.

Sin embargo, como se mencionó en la anterior sección, la focalización se la ha realizado sobre la base

de características observables de una lista de postulantes. Además al existir una mayor cantidad de

personas que se inscribieron en el programa, que las que efectivamente fueron beneficiarios de la

pasantía, y dado que el mecanismo de selección de beneficiarios se basa únicamente en características

observables, entonces una comparación entre jóvenes que se inscribieron pero no recibieron el programa

(grupo de control relevante), y los que recibieron el programa (grupo de tratamiento), resulta útil para

eliminar cualquier sesgo determinado por características no observables asociados a la probabilidad de

ser seleccionado.

Una vez controlado los sesgos por no observables, se debe también controlar las estimaciones por

sesgos derivados de características observables. En este sentido, para tratar de resolver el potencial

problema del sesgo de selección en las características observables se utilizaron técnicas econométricas y

métodos de emparejamiento (“matching”) basados en estas características. El emparejamiento consiste

en asignar para cada beneficiario del programa Mi Primer Empleo un respectivo control. La asignación

se realiza sobre la base de emparejar aquel beneficiario con aquel joven del grupo de control que sea lo

“más parecido” posible. Una vez establecidas las parejas de beneficiarios y controles “emparejados” se

puede estimar el impacto promedio del programa como la diferencia en la variable de resultado para cada

pareja y luego promediar esta diferencia sobre la cantidad de beneficiarios del programa.

Existen varias técnicas de emparejamiento o “matching” y varias formas de interpretar que es lo que

se considera “más parecido”. Un método de emparejamiento, por ejemplo, asigna a un beneficiario aquel

control que tenga la mínima distancia Euclídea entre sus características y las del control. Otro método

utiliza la distancia de Mahalanobis, que corrige la distancia Euclídea usando las varianzas y covarianzas

entre las características. Otra variante, contempla emparejar a un beneficiario, no con un control en

particular, sino con un promedio ponderado de controles, en el que aquellos controles más cercanos

tendrán mayor ponderación y aquellos más lejanos menor ponderación. Finalmente, se puede utilizar el

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método de emparejar un beneficiario con aquel control que tenga la probabilidad más cercana de

participar en el programa (o “propensity score”). De todas estas metodologías, para generar la muestra

de grupo de control, se desarrolló la técnica de “matching” o emparejamiento por el vecino más cercano,

buscando en primera instancia emparejamientos exactos.

De esta manera se logró generar grupos de tratamiento y de control lo más parecidos posibles en las

situaciones 0T y 0C de la Ilustración 2. Una vez que los grupos de tratamiento y control son

comparables se puede estimar el impacto del programa de Mi Primer Empleo mediante la utilización de

métodos cuasi-experimentales de evaluación de impacto, que buscan comparar las variables de resultado

entre los dos grupos.

En este trabajo, principalmente por la naturaleza de las variables analizadas, se usaron los

estimadores de corte transversal, que toma en cuenta la situación de beneficiarios y controles después

del programa. El impacto del programa Mi Primer Empleo se estima a través de la diferencia entre la

variable resultado promedio en las situaciones I y III.

El supuesto detrás de este estimador es que la situación III es una buena representación de la

situación II. Esta metodología se utiliza en los casos en los que no hay información acerca de la variable

de resultado antes del inicio del programa y sólo se puede recoger información después de la

implementación del mismo; es decir, el salario del joven en el empleo actual.

Existen diversos estimadores de corte transversal, con el propósito de verificar la robustez de los

resultados en este trabajo se utilizaron diferentes métodos: diferencia simple, regresión, “propensity

score matching”, regresión ponderada (weighting), emparejamiento (matching), regresión y

emparejamiento y emparejamiento por bloques (blocking).

Finalmente, la muestra para estudio fue diseñada específicamente para captar mejoras en distintos

ámbitos del desarrollo del beneficiario. En este sentido, a continuación se presenta los cálculos de poder

para las principales variables del estudio.

Tabla 3: Cálculos de poder

Fuente: Registros Administrativos Programa Mi Primer Empleo. Ministerio de Relaciones Laborales 2012 Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

Una vez levantada la información del grupo de tratamiento, se realizó un emparejamiento de las

encuestas efectivas, buscando generar para cada unidad de tratamiento recolectada, una unidad de

control lo más similar posible en términos de provincia, sexo, tipo de universidad en la que estudió, el

año en el cual se hizo la solicitud del programa, la carrera y edad. En este sentido, en la siguiente sección

se presenta la estrategia de identificación y estimación.

Media -Grupo

de Tratamiento-

Media -Grupo

de Control-Poder

* Probabilidad de conseguir empleo 0.91 0.84 100%

Primer empleo 0.32 0.21 100%

Empleo actual 0.43 0.28 100%

* Probabilidad de abandonar la carrera

universitaria

0.06 0.09 92%

* Felicidad subjetiva 0.62 0.51 100%

Variables de Interés

*Claramente se observa un alto poder en las variables donde se encontró impacto

* Probabilidad de encontrar empleo en el sector

público

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Identificación y estimación

El método de evaluación utilizado en este trabajo se basa en el modelo de resultados potenciales

(Rubin, 1974). Se supone que se tiene una muestra aleatoria de tamaño N obtenida desde una población

grande. Para cada unidad i en la muestra, se define la variable indicadora que adopta el valor unitario

si la unidad i recibió el tratamiento y vale cero si la unidad i no lo recibió. Utilizando la notación de los

resultados potenciales, se escribe para denotar el resultado potencial de la unidad i bajo el control

y para denotar el resultado potencial de la misma unidad pero habiendo recibido el tratamiento. Se

observa e , donde

Adicionalmente se observan variables de pre-tratamiento denotadas por .

La evaluación se interesa por el efecto o impacto promedio del tratamiento en la población:

[ ]

O también en el efecto promedio del tratamiento sobre la subpoblación tratada:

[ ]

El problema central de la evaluación es que para la unidad i no se observan al mismo tiempo los dos

resultados potenciales: y .

Para resolver este problema de identificación se utiliza el supuesto de unconfoundedness ó

ignorabilidad del tratamiento (Rubin, 1978 y Rosembaum y Rubin, 1983) que establece que, condicional

en las variables medidas antes del tratamiento, la variable indicadora de tratamiento es independiente de

los resultados potenciales. Este supuesto implica que, más allá de las variables observadas, no hay

características no observadas asociadas al tratamiento y a las variables de resultado. Formalmente,

[ ]

Si todos los individuos de una población se exponen o no al tratamiento, entonces el resultado más

relevante está dado por la ecuación A1.1, mientras que, si ocurre como en el caso de la evaluación del

programa MPE, el tratamiento se aplica sobre una subpoblación bien definida y el grupo de comparación

no se selecciona desde la misma subpoblación, el resultado más relevante es el de la ecuación A1.2

porque usualmente no se está interesado en el efecto del programa sobre la subpoblación que no recibe

el tratamiento.

Bajo el supuesto de ignorabilidad del tratamiento la ecuación A1.2 puede estimarse porque

[ ] [ ] [ ]

En la práctica se debieran formar celdas y comparar unidades con exactamente el mismo valor de X.

Este procedimiento puede fallar si las X toman muchos valores diferentes. Para evitar tener que

| 10

emparejar unidades por los valores de todas las variables observadas antes del tratamiento, Rosembaum

y Rubin (1983, 1984) diseñaron un enfoque basado en el propensity score, la probabilidad de ser

seleccionado para el grupo de tratamiento:

[ ]

La importancia del enfoque de Rosembaum y Rubin es que si el tratamiento y los resultados

potenciales son independientes, condicional en todas las características anteriores al tratamiento,

entonces, también son independientes condicionando en la probabilidad condicional de recibir el

tratamiento, dadas las variables observadas antes del tratamiento. El supuesto de ignorabilidad del

tratamiento se puede reescribir como:

[ ]

Entonces, para obtener estimaciones insesgadas del impacto promedio del programa solo es

necesario emparejar los grupos con una sola variable.

Existen en la práctica una variedad de estimadores de corte transversal del impacto promedio del

programa. En este trabajo se utilizaron siete estimadores diferentes para explorar la sensibilidad de las

estimaciones a la elección del estimador. A continuación se detallan los estimadores utilizados.

1. Diferencias simples. Este estimador simplemente calcula la diferencia simple entre el valor

promedio de la variable de resultados para el grupo de tratamiento, , y el valor promedio de la

variable de resultados para el grupo de control, :

La estimación del error estándar de viene dada por:

√

2. Regresión. Este método de estimación asume que el efecto de tratamiento, , es constante. Esto

implica que para una realización aleatoria i, . Asumiendo que

, donde [ ] es el error que captura los efectos no observables

que afectan la variable de resultado en ausencia de tratamiento. Entonces usando la variable de

resultado observada, definida arriba en A1.0, se puede escribir:

Y el supuesto de ignorabilidad del tratamiento es equivalente a la independencia entre y

condicional en . Si en lugar de estimar el impacto promedio del tratamiento, se quiere estimar

efecto promedio del tratamiento sobre la subpoblación tratada entonces a la regresión

presentada arriba hay que agregarle un término de interacción entre las características

observadas antes del tratamiento y la variable indicadora del tratamiento:

| 11

3. Ponderación (weighting). Este método utiliza las estimaciones del propensity score definido

más arriba, , para re-ponderar las observaciones por la inversa de su probabilidad de

selección y obtener:

∑

[ ]

[ ]

Donde es la proporción de observaciones en el grupo de tratamiento. Esta expresión se debe

fundamentalmente a Dehejia y Wahba (1999). Wooldridge (2002, 2007) deriva la varianza

asintótica de este estimador como:

(

∑

)

donde son los residuos de una regresión de [ ]

[ ] sobre una constante y la función

score de la estimación de máxima verosimilitud de la probabilidad de recibir el tratamiento.

4. Bloques (blocking). Este método utiliza el supuesto de ignorabilidad del tratamiento dado el

propensity score y la propiedad de que las características observables antes del tratamiento están

balanceadas dado el propensity score. Esta última condición asegura que observaciones con el

mismo propensity score (en el mismo “bloque”) tienen la misma distribución de características

observables y no observables independientemente de si pertenecen al tratamiento o al control.

En otras palabras, dado un propensity score, la exposición al tratamiento es aleatoria y entonces

las unidades del grupo de tratamiento y del grupo de control deberían ser, en promedio,

observacionalmente equivalentes. Formalmente, se hace que q indexe los bloques definidos sobre

intervalos del propensity score donde se cumple la propiedad de que las características

observables están balanceadas. Entonces, dentro de cada bloque se estima:

∑

∑

Donde I(q) es el conjunto de unidades en el bloque q y y

son el número de

unidades en el bloque q en el grupo de tratamiento y en el grupo de control, respectivamente.

El estimador del impacto promedio del programa sobre la subpoblación tratada se calcula como:

∑ ∑

∑

donde el ponderador para cada bloque está dado por la correspondiente fracción de unidades

tratadas y Q es el número de bloques. El error estándar de este estimador se calcula como (ver

Becker e Ichino, 2002 y Rosembaum y Rubin, 1983):

| 12

√

[ ( ) ∑

( )]

5. Emparejamiento (matching). Este método desarrollado por Abadie e Imbens (2002) imputa el

resultado potencial no observado utilizando el resultado promedio para individuos con valores

para las características observadas antes del tratamiento “similares”. Un estimador de

emparejamiento del vecino más cercano (nearest neigbhor matching) del impacto promedio del

programa sobre la subpoblación tratada, , empareja cada unidad i del grupo de tratamiento a la

unidad j del grupo de control que tenga el valor más cercano en las características observadas y

luego promedia las diferencias entre el valor de la variable de resultados para cada par de

observaciones emparejadas, , sobre los pares emparejados (note que con esta definición

cada unidad j del grupo de control puede ser utilizada en más de un emparejamiento).

Formalmente, sea ‖ ‖ la norma euclidiana estándar del vector. Para todas las

unidades i del grupo de tratamiento (esto es con ) sea la mínima distancia entre el valor

de las características observadas para la unidad i y el valor de las características observadas de la

unidad del grupo de control más cercana:

‖ ‖

Se define con { { } ‖ ‖ } al conjunto de

emparejamientos más cercanos de la unidad del grupo de tratamiento i. Entonces, para cada

unidad del grupo de tratamiento i:

∑

es el promedio de la variable de resultado en el conjunto de emparejamientos más cercanos para

la observación i, donde es el número de elementos en el conjunto . El estimador de

emparejamiento de es:

∑ ( )

Abadie e Imbens (2006) muestran que el error estándar asintótico de está dado por:

√

∑

donde denota el número ponderado de veces que la unidad i es utilizada como

emparejamiento si i pertenece al grupo de control y si la unidad i pertenece al grupo de

tratamiento. es un estimador de la varianza condicional de dado y basada en el

emparejamiento.

| 13

6. Regresión ponderada. Este método de estimación se basa en el método de regresión discutido

anteriormente y estima el impacto promedio del tratamiento sobre la subpoblación tratada

mediante la estimación de la siguiente ecuación:

Usando mínimos cuadrados ponderados con ponderadores √

(Imbens y Wooldridge, 2009).

7. Regresión y emparejamiento. Este método, propuesto por Abadie e Imbens (2002) corrige el

estimador de emparejamiento descrito arriba con estimadores de regresión imputados.

Formalmente, sea [ ] la media condicional de dado con

. Dada una estimación de usando el método de regresión: ,

el estimador de regresión y emparejamiento se define como:

∑ ( )

Donde

∑ ( ( ))

Note que el ajuste con estimadores de regresión imputados no afecta la forma del estimador del

error estándar presentado para el método de emparejamiento aunque si lo afectará en su valor

numérico (Abadie, Drukker, Herr e Imbens, 2003).

3. Descripción de los datos

Como se mencionó anteriormente, para realizar la evaluación de impacto se contó con una muestra

específicamente diseñada para este estudio. La muestra es representativa para el grupo de tratamiento y

el grupo de control. Se encuestaron a 1441 jóvenes que ingresaron al programa Mi Primer Empleo

durante los años 2008-2010 (grupo de tratamiento) y una muestra emparejada de 1440 jóvenes

seleccionados de los aspirantes al programa que conforman el grupo de control. El relevamiento de

información se lo realizó en el cuarto trimestre del 2012, en las provincias de Guayas, Manabí y

Pichincha.

Tomando en cuenta lo descrito anteriormente, a continuación se presentan algunas estadísticas

generales de la muestra, se describe tanto al grupo de control como al grupo de tratamiento, analizando

estadísticas descriptivas de ambos grupos.

Como se puede apreciar en la siguiente tabla, el total de población encuestada fue de 2881 personas.

El 57.9% fueron mujeres. En el grupo de control el 57.4% fueron mujeres, mientras que, en el grupo de

tratamiento el 58.4%. Este resultado se presenta principalmente por el diseño muestral, puesto que la

muestra fue estratificada de acuerdo al sexo de la población y emparejada buscando parejas lo más

parecidas posibles a las del grupo de tratamiento.

| 14

Se puede verificar también que la distribución por edad entre el grupo de tratamiento y control,

difiere un poco en los primeros rangos, sin embargo la edad promedio de toda la población encuestada es

de 26.3. La edad media es de 26.27 en el grupo de control y de 26.34 en el grupo de tratamiento. La

diferencia en las medias, entre el grupo de tratamiento y de control, no es estadísticamente significativa.

Tabla 4: Descripción estadística de los individuos

Fuente: Encuesta de Evaluación de Impacto del Programa Mi Primer Empleo. SENPLADES 2012

Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

En el ámbito del tipo de institución en la que estudió, de la población encuestada el 75%

estudiaron en Institución Pública. En el grupo de tratamiento este porcentaje alcanzó el 76.4% de la

población, mientras que, en el grupo de control fue de 74.4%. La diferencia de las medias entre el grupo

de tratamiento y el de control, no es estadísticamente significativa al 10%.

N % Fila % Col N % Fila % Col N % Fila

Sexo

Mujer 827 57.4% 49.6% 841 58.4% 50.4% 1,668 57.9%

Hombre 613 42.6% 50.5% 600 41.6% 49.5% 1,213 42.1%

Total 1,440 100.0% 50.0% 1,441 100.0% 50.0% 2,881 100.0%

Grupo de Edad

21-24 años 391 27.4% 53.6% 339 23.6% 46.4% 730 25.5%

25-26 años 409 28.6% 46.4% 473 33.0% 53.6% 882 30.8%

27-28 años 343 24.0% 49.9% 344 24.0% 50.1% 687 24.0%

29 y mas 285 20.0% 50.6% 278 19.4% 49.4% 563 19.7%

Total 1,428 100.0% 49.9% 1,434 100.0% 50.1% 2,862 100.0%

Institucion

Universidad Privada 114 8.2% 54.0% 97 7.4% 46.0% 211 7.8%

Universidad Cofinanciada 218 15.8% 51.8% 203 15.5% 48.2% 421 15.6%

Universidad Publica 1,025 74.1% 51.1% 982 75.0% 48.9% 2,007 74.5%

Instituto privado 22 1.6% 71.0% 9 0.7% 29.0% 31 1.2%

Instituto publico 5 0.4% 21.7% 18 1.4% 78.3% 23 0.9%

Total 1,384 100.0% 51.4% 1,309 100.0% 48.6% 2,693 100.0%

Año Solicitud

2008 783 56.6% 47.5% 865 66.1% 52.5% 1,648 61.2%

2009 516 37.3% 57.7% 379 29.0% 42.3% 895 33.2%

2010 85 6.1% 56.7% 65 5.0% 43.3% 150 5.6%

Total 1,384 100.0% 51.4% 1,309 100.0% 48.6% 2,693 100.0%

Provincia

Guayas 373 25.9% 49.9% 374 26.0% 50.1% 747 25.9%

Manabí 292 20.3% 50.0% 292 20.3% 50.0% 584 20.3%

Pichincha 775 53.8% 50.0% 775 53.8% 50.0% 1,550 53.8%

Total 1,440 100.0% 50.0% 1,441 100.0% 50.0% 2,881 100.0%

G. de Control G. de Tratamiento TotalVariables Seleccionadas

| 15

Tabla 5: Test de Medias

*El test de medias para el año de solicitud se lo realizó tomando en cuenta el promedio del año de solicitud, tanto para

el grupo de control, como para el grupo de tratamiento.

*El tipo de institución donde estudió se divide en Universidades (entidades) Públicas y Privadas.



En este sentido, en general no existe evidencia estadística, a los niveles de significancia usuales,

que permita rechazar la hipótesis nula, por ende se puede concluir que ambos grupos son homogéneos en

las características observables que determinan la probabilidad de tratamiento. El año de solicitud

muestra evidencia de que los grupos son heterogéneos en esta variable; sin embargo, la aplicación de un

muestreo emparejado en términos de una distancia multivariada, en conjunción con métodos

econométricos de evaluación de impacto basados en matching y combinaciones, elimina el sesgo causado

por características observables. Además, las estimaciones fueron realizadas tomando en cuenta las

variables antes testeadas, controlando así posibles sesgos. Se destaca que la distribución de las variables

en el grupo de tratamiento y de control son similares, lo cual se puede apreciar en la Ilustración 3.

Controles Tratados Diferencia P-Value

Edad: Menor a 27 años 24.4217 24.6455 -0.2238 0.7450

Hombre 0.4257 0.4164 0.0093 0.6127

Año solicitud 2,008.5 2,008.4 0.1068 0.0000

Universidad Pública 0.7442 0.7639 -0.0197 0.2352

Guayas 0.2590 0.2595 -0.0005 0.9749

Manabí 0.2028 0.2026 0.0002 0.9925

Pichincha 0.5382 0.5378 0.0004 0.9840

| 16

Ilustración 3: Frecuencias relativas entre el grupo de Tratamiento y Control

Fuente: Encuesta de Evaluación de Impacto del Programa Mi Primer Empleo. SENPLADES 2012 Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

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4. Resultados

A continuación se presenta el análisis de la evaluación de impacto del programa Mi Primer Empleo

en las variables de interés. Para cada variable analizada, se realizó siete estimaciones con distintos

métodos econométricos de evaluación de impacto, que son asintóticamente equivalentes. Esto tiene el

propósito de verificar la robustez de los resultados. En este sentido, se presentan para cada variable

analizada, siete estimadores del efecto promedio sobre los tratados: i) diferencia simple, ii) regresión, iii)

ponderación (weighting), iv) por bloques (blocking), v) emparejamiento (matching), vi) regresión

ponderada y vii) regresión y emparejamiento (matching). La primera columna presenta la estimación del

ATT para cada modelo. La segunda columna, presenta el error estándar, la tercera presenta el p-value, y

la última columna presenta el número total de observaciones de la estimación. En cada variable de

interés, se incluye un análisis de acuerdo al sexo de la población beneficiaria.

Se controla por las variables que determinaron la probabilidad del tratamiento, es decir: edad, sexo,

año de solicitud, tipo de institución en la que estudió, y provincia; en los estimadores que permiten

controles (regresión y combinaciones). En los que no permiten incluir variables de control (matching),

dichas variables están incluidas en la estimación de la probabilidad de ser beneficiario.

Los resultados se expresan mostrando el valor de la línea base (valor de la variable de interés en el

grupo de control) y el aumento o disminución provocado por el impacto del programa MPE en puntos

porcentuales y su equivalente aumento o disminución relativa en porcentaje. El efecto provocado por el

programa se lo calcula con el promedio de los resultados de las estimaciones.

4.1 Tiempo de búsqueda desde que se inscribió al programa hasta que inició su primer trabajo

En la Tabla 6, se presenta la estimación de la evaluación de impacto del programa MPE sobre la

duración temporal desde que una persona se inscribió en el programa MPE, hasta que inició su primer

empleo. En este modelo, la variable dependiente es una variable continua, que mide los meses de este

lapso temporal.

Los resultados de la estimación del efecto del programa MPE muestran un impacto positivo,

derivado las pasantías, en el tiempo de búsqueda de un primer empleo. En particular, el programa MPE

disminuye el tiempo de búsqueda en casi 1.4 meses. El efecto no es estadísticamente significativo para

los hombres. Note que, el tiempo de búsqueda del primer empleo, una vez que la población se ha inscrito

en el programa, es de 17.6 meses (casi 1 año con 6 meses), lo que implica que aquellas personas que

fueron beneficiarias del programa MPE, disminuyeron este tiempo de búsqueda en 7.8%.

| 18

Tabla 6: Impacto del programa sobre el tiempo desde que se inscribió al programa hasta que inicio su

primer trabajo


Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación2

Como se mencionó, el impacto no es estadísticamente significativo en los hombres. No obstante,

como se aprecia en el Panel 1, se verifica que existe un impacto positivo y estadísticamente significativo

en las mujeres beneficiarias, en comparación a las mujeres no beneficiarias. De hecho, una mujer no

beneficiaria experimenta un tiempo de búsqueda del primer empleo de casi 18 meses, lo que implica que

el programa MPE disminuye este periodo de búsqueda en 7.9% (1.4 meses).

La evidencia empírica muestra que el programa MPE genera una disminución en el tiempo de

búsqueda laboral, o lo que es lo mismo, la población beneficiaria encuentra un empleo más rápidamente

con mayor probabilidad que la población de las mismas características, pero no beneficiaria. Aunque para

los hombres, el coeficiente asociado a la variable de política tiene el signo esperado y una magnitud

similar, el impacto no es estadísticamente significativo.

2 La diferencia de observaciones en las estimaciones se debe a que en la estimación de bloques hay observaciones

que no pertenecen a ningún bloque, es por esto que el número de observaciones es menor (el algoritmo de la metodología). En la regresión ponderada, existen casos donde hay una observación adicional. En ambos casos, representa una variación en la cantidad de observaciones de menos del 1 por mil, lo cual no influyen en los resultados.

Modelo de estimación ATE ee Valor P N

General -1.381

Diferencia simple -1.524 0.661 0.021 1837

Regresion -1.405 0.674 0.037 1837

Ponderacion -1.625 0.679 0.017 1837

Bloques -1.604 0.675 0.018 1835

Emparejamiento -1.011 0.728 0.165 1837

Regresion ponderada -1.504 0.676 0.026 1837

Regresion y emparejamiento -0.993 0.728 0.172 1837

Mujer -1.407


Regresion -1.451 0.841 0.085 1034

Ponderacion -1.316 0.844 0.119 1034

Bloques -1.486 0.842 0.078 1031

Emparejamiento -1.327 0.872 0.128 1034



Hombre -1.352


Regresion -1.452 1.135 0.201 803

Ponderacion -2.029 1.114 0.069 803

Bloques -1.581 1.170 0.177 801

Emparejamiento -0.610 1.235 0.622 803



| 19

Panel 1 Efecto general del programa sobre el tiempo desde que se inscribió al programa hasta que inicio su

primer trabajo



4.2 Probabilidad de conseguir empleo

En la Tabla 7, se presenta la estimación de la evaluación de impacto del programa MPE sobre la

probabilidad de encontrar al menos un empleo. En este modelo, la variable dependiente es una variable

binaria que toma el valor de uno si el joven reportó tener al menos un empleo después de la pasantía y

cero en cualquier otro caso.

Nivel %

Toda la Muestra 17.6 -1.38 -7.8% Si

Mujeres 17.7 -1.41 -7.9% Si

Hombres 17.6 -1.35 -7.7% No

Tiempo de búsqueda desde que se inscribió al programa

hasta que inicio su primer trabajo

Linea Base

(G. Control)

Efecto del Programa Significancia

Estadística

| 20

Tabla 7: Impacto del programa sobre la probabilidad de conseguir empleo



Los resultados de la estimación del efecto del programa MPE muestran un impacto positivo,

derivado de las pasantías, sobre la probabilidad de conseguir empleo. En todas las especificaciones las

estimaciones son estadísticamente significativas a los niveles usuales de significancia. En este sentido, el

programa MPE mejora la probabilidad de tener al menos un trabajo en 6.4 puntos porcentuales. Por

ejemplo, note que el grupo de control tiene una probabilidad de 84% para conseguir al menos un empleo,

mientras que, el grupo de tratamiento tiene una probabilidad mayor en 6.4 puntos porcentuales, lo que

indica que el programa Mi Primer Empleo aumenta la probabilidad de conseguir empleo en 7.6%, en

términos relativos.

Según el Panel 2, las mujeres beneficiarias presentan un impacto ligeramente menor a los hombres

beneficiarios3. En particular, el impacto del programa en las mujeres es de 6 puntos porcentuales y en los

hombres de 7.1 puntos porcentuales adicionales. Note que, la probabilidad de tener al menos un empleo

es de 82% para una mujer no beneficiaria. El programa MPE mejora dicha probabilidad en 6 puntos

porcentuales, es decir, el programa aumenta la probabilidad en 7.3%, en términos relativos.

Por otro lado, note que la probabilidad que tiene un hombre no beneficiario de conseguir al menos

un empleo es del 87%. La pasantía mejora esta probabilidad en 7.1 puntos porcentuales, es decir, el

programa mejora la probabilidad de conseguir al menos un empleo en 8.2%, en términos relativos.

3 Ambos grupos comparados con población del grupo de control.


General 0.064

Diferencia simple 0.070 0.012 0.000 2876

Regresión 0.070 0.012 0.000 2876

Ponderación 0.067 0.013 0.000 2876

Bloques 0.069 0.013 0.000 2875

Emparejamiento 0.053 0.013 0.000 2876

Regresión ponderada 0.070 0.012 0.000 2877

Regresión y emparejamiento 0.052 0.013 0.000 2876

Mujer 0.060


Regresión 0.063 0.017 0.000 1665

Ponderación 0.072 0.018 0.000 1665

Bloques 0.061 0.018 0.001 1661

Emparejamiento 0.052 0.019 0.006 1665



Hombre 0.071


Regresión 0.083 0.017 0.000 1211

Ponderación 0.060 0.018 0.001 1211

Bloques 0.080 0.017 0.000 1210

Emparejamiento 0.055 0.017 0.001 1211



| 21

En términos generales, se encuentra evidencia empírica robusta del impacto del programa Mi

Primer Empleo sobre la probabilidad de conseguir al menos un empleo. En promedio, el programa

genera un aumento de 6.4 puntos porcentuales, o lo que es lo mismo aumenta la probabilidad en 7.6%, en

términos relativos.

Panel 2 Efecto general del programa sobre la probabilidad de conseguir empleo



4.3 Probabilidad de estar empleado en el sector formal de la economía

En esta sección se presenta los resultados de las estimaciones del impacto del programa sobre la

probabilidad de encontrar un empleo en el sector formal de la economía. La variable dependiente del

modelo es una variable binaria que toma el valor de uno para aquellos jóvenes que reportan haber

conseguido un empleo en el que el salario percibido era al menos el salario mínimo legal, trabajan al

menos 40 horas a la semana y están afiliados al IESS, es decir, poseen seguridad social. Esta variable fue

generada en dos momentos temporales diferentes. Al encontrar el primer empleo y al momento de la

realización de la encuesta (empleo actual). El propósito de construir ambos escenarios es analizar si el

programa de pasantías tiene efecto en el corto y mediano plazo. Al igual que en la sección anterior, se

presenta las estimaciones desagregadas por sexo.

4.3.1 Primer empleo

La Tabla 8 muestra los resultados de la estimación de la evaluación de impacto del programa MPE

sobre la probabilidad de haber estado empleado en el sector formal de la economía en el corto plazo (el

primer empleo posterior a la pasantía). En el caso general –i.e. hombres y mujeres, se puede apreciar que

los resultados muestran un impacto positivo del programa sobre la probabilidad de encontrar un empleo

en el sector formal de la economía. Sin embargo, las estimaciones no son estadísticamente significativas.

Adicionalmente, se puede apreciar que las estimaciones del impacto considerando el sexo de la

población, aunque tienen el signo esperado no son estadísticamente significativas. Sugiriendo de esta

manera, que el programa MPE no impacta sobre la probabilidad de encontrar un empleo en el sector

formal de la economía de manera indistinta entre hombres y mujeres.

Nivel %

Toda la Muestra 0.84 0.064 7.6% Si

Mujeres 0.82 0.06 7.3% Si

Hombres 0.87 0.071 8.2% Si

Probabilidad de Conseguir Empleo

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 22

Tabla 8: Impacto del programa sobre la probabilidad de estar empleado en el sector formal en el primer

trabajo



La evidencia sugiere que el programa Mi Primer Empleo no genera un impacto estadísticamente

significativo en la probabilidad de conseguir un empleo en el sector formal de la economía en el corto

plazo. Y que la ausencia de impacto –en términos estadísticos- no difiere entre hombres y mujeres.

Panel 3 Efecto general programa sobre la probabilidad de estar empleado en el sector formal en el primer

trabajo




General 0.018


Regresión 0.020 0.020 0.327 2461

Ponderación 0.051 0.020 0.009 2461

Bloques 0.013 0.020 0.530 2460

Emparejamiento 0.005 0.022 0.835 2461



Mujer 0.012


Regresión 0.014 0.027 0.606 1387

Ponderación 0.047 0.026 0.069 1387

Bloques 0.004 0.027 0.880 1380

Emparejamiento 0.001 0.028 0.965 1387



Hombre 0.027


Regresión 0.029 0.031 0.340 1074

Ponderación 0.056 0.030 0.062 1074

Bloques 0.027 0.032 0.388 1073

Emparejamiento 0.007 0.034 0.827 1074



Nivel %

Toda la Muestra 0.45 0.018 4.0% No

Mujeres 0.43 0.012 2.8% No

Hombres 0.47 0.027 5.7% No

Probabilidad tener primer empleo en el sector formal de

la economía

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 23

4.3.2 Empleo actual

La Tabla 9 presenta la estimación del impacto del programa MPE sobre la probabilidad de estar

trabajando en un empleo en el sector formal de la economía en el mediano plazo, es decir, al momento de

la encuesta (empleo actual). Al igual que en el caso anterior, el signo de los coeficientes es positivo,

indicando que el programa mejoraría dicha probabilidad; sin embargo, las estimaciones de los

parámetros no son estadísticamente significativos, evidenciando una ausencia de efecto.

Aunque en términos generales –i.e. hombres y mujeres, el programa Mi Primer Empleo no impacta

sobre la probabilidad de tener un empleo en el sector formal de la economía en el mediano plazo (empleo

actual), se encuentra evidencia positiva y estadísticamente significativa para las mujeres. En particular,

note que para las mujeres beneficiarias, el programa MPE mejora la probabilidad de estar empleado en el

sector formal de la economía en el mediano plazo en 6.6 puntos porcentuales. Una mujer no beneficiaria

del programa tiene una probabilidad de estar empleada en el sector formal de la economía en el mediano

plazo de 71%. El programa mejora esta probabilidad en 6.6 puntos porcentuales, es decir, aumenta la

probabilidad en 9%, en términos relativos (Panel 4).

Tabla 9: Impacto del programa sobre la probabilidad de estar empleado actualmente en el sector formal



La evidencia empírica muestra que en términos generales, el programa MPE no tiene un impacto

significativo. Sin embargo, el impacto es positivo y estadísticamente significativo para las mujeres

beneficiarias, en comparación a mujeres no beneficiarias. En este sentido, el programa Mi Primer


General 0.030


Regresión 0.016 0.023 0.483 1473

Ponderación 0.128 0.022 0.000 1473

Bloques 0.010 0.023 0.665 1472

Emparejamiento 0.013 0.025 0.604 1473



Mujer 0.066


Regresión 0.054 0.032 0.089 801

Ponderación 0.131 0.031 0.000 801

Bloques 0.050 0.032 0.122 795

Emparejamiento 0.061 0.034 0.073 801



Hombre -0.014


Regresión -0.035 0.035 0.315 672

Ponderación 0.126 0.031 0.000 672

Bloques -0.034 0.035 0.329 672

Emparejamiento -0.040 0.038 0.293 672

Regresión ponderada -0.036 0.034 0.282 673

Regresión y emparejamiento -0.042 0.038 0.269 672

| 24

Empleo aumenta la probabilidad de estar empleado en el sector formal de la economía. En el caso de los

hombres, se puede concluir que el programa MPE no tiene el impacto esperado.

Panel 4 Efecto general del programa sobre la probabilidad de estar empleado actualmente en el sector

formal



4.4 Probabilidad de estar empleado en un área afín a la de los estudios realizados

En esta sección se presenta los resultados de las estimaciones del impacto del programa MPE sobre

la probabilidad de estar empleado en un área afín a los estudios realizados. La variable dependiente del

modelo es una variable indicadora que toma el valor de uno para aquellos jóvenes que han trabajado en

un área afín a los estudios y cero en caso contrario. Al igual que en la anterior sección, la variable fue

generada en dos momentos temporales diferentes. Es decir, al encontrar el primer empleo y al momento

de la realización de la encuesta. Se presenta las estimaciones desagregadas por sexo.

4.4.1 Primer empleo

En la Tabla 10 se presentan los resultados de la estimación del impacto del programa MPE en el

corto plazo. En el caso general se observa un impacto positivo del programa sobre la probabilidad de

encontrar un empleo afín a los estudios. En todas las especificaciones, las estimaciones tienen el signo

esperado y son estadísticamente significativas. Sugiriendo que haber participado del programa MPE

aumenta la probabilidad de tener un primer empleo en un área afín a los estudios en 7.6 puntos

porcentuales. Note, que la población del grupo de control tiene una probabilidad de haber tenido un

primer empleo en un área afín a los estudios del 70%. El programa aumenta esta probabilidad en 7.6

puntos porcentuales, por ende el aumento relativo es de 11%.

Nivel %


Mujeres 0.71 0.066 9.3% Si

Hombres 0.78 -0.01 -1.8% No

Linea Base

(G. Control)


Estadística

Probabilidad tener empleo actual en el sector formal de

la economía

| 25

Tabla 10: Impacto del programa sobre la probabilidad de estar empleado (primer empleo) en un área afín a

estudios realizados



Se observan diferencias significativas del impacto del programa MPE entre hombres y mujeres. Las

mujeres beneficiarias presentan un impacto sensiblemente mayor en relación a las mujeres no

beneficiarias. En particular, para las mujeres, el programa MPE genera un aumento de 9.4 puntos

porcentuales en la probabilidad de haber tenido un primer empleo relacionado a un área afín a los

estudios. Note que, una mujer no beneficiaria tiene una probabilidad de haber tenido un primer empleo

en un área a fin de los estudios del 68%. El efecto del programa MPE para las mujeres es de 9.4 puntos

porcentuales, es decir, aumenta la probabilidad en 14%, en términos relativos.

Por otro lado, en el Panel 5, se puede apreciar que el programa Mi Primer Empleo aumenta la

probabilidad en 5.4 puntos porcentuales en los hombres. La probabilidad de un hombre no beneficiario

de haber tenido un primer empleo en un área a fin a los estudios es de 73%. El programa Mi Primer

Empleo mejora esta probabilidad en 7.4%.

En resumen, la evidencia empírica sugiere que el programa Mi Primer Empleo aumenta la

probabilidad de conseguir un primer empleo en un área afín a los estudios. El impacto es sensiblemente

más fuerte en las mujeres que en los hombres, indicando que el Programa ayuda a romper desigualdades

laborales en este ámbito.


General 0.076


Regresión 0.072 0.018 0.000 2508

Ponderación 0.119 0.018 0.000 2508

Bloques 0.067 0.018 0.000 2507

Emparejamiento 0.067 0.019 0.000 2508



Mujer 0.094


Regresión 0.087 0.024 0.000 1409

Ponderación 0.140 0.024 0.000 1409

Bloques 0.086 0.024 0.000 1405

Emparejamiento 0.088 0.025 0.001 1409



Hombre 0.054


Regresión 0.052 0.026 0.050 1099

Ponderación 0.091 0.026 0.001 1099

Bloques 0.041 0.027 0.126 1098

Emparejamiento 0.047 0.029 0.100 1099



| 26

Panel 5 Efecto general del programa sobre la probabilidad de estar empleado (primer empleo) en un área

afín a estudios realizados



4.4.2 Empleo actual

La Tabla 11 muestra la estimación del impacto del programa MPE sobre la probabilidad de estar

trabajando actualmente (al momento de la encuesta) en un empleo relacionado con el área de estudio. En

el caso general –i.e. hombres y mujeres, el signo de las estimaciones es el esperado y es estadísticamente

significativo, indicando un impacto positivo. En este sentido, se puede apreciar que el programa MPE

aumenta la probabilidad de estar empleado en un área afín a los estudios en 5.7 puntos porcentuales.

Note que, la probabilidad de estar empleado en un área a fin a los estudios es del 80% para la población

no beneficiaria. Lo cual implica que, el programa aumenta dicha probabilidad en 7.1%, en términos

relativos.

Nivel %


Mujeres 0.68 0.094 13.8% Si

Hombres 0.73 0.054 7.4% Si

Probabilidad de haber tenido un primer empleo un área

afín a los estudios

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 27

Tabla 11: Impacto del programa sobre la probabilidad de estar empleado (empleo actual) en un área afín a

los estudios realizados



Aunque el signo de las estimaciones para identificar el impacto del programa Mi Primer Empleo en

las mujeres es el esperado, no es estadísticamente significativo. En cambio, en los hombres el impacto es

positivo y estadísticamente significativo, sugiriendo que el programa MPE aumenta la probabilidad de

estar trabajando en un área a fin a los estudios en 7.4 puntos porcentuales. La probabilidad de estar

trabajando en un área a fin de los estudios de un hombre no beneficiario del programa MPE es del 81%,

lo cual implica que el programa MPE aumenta esta probabilidad en 9.1%, en términos relativos (Panel

6).

En resumen, la evidencia empírica sugiere que el programa Mi Primer Empleo aumenta la

probabilidad de conseguir un empleo en un área afín a los estudios. El impacto es sensiblemente más

fuerte en los hombres que en las mujeres. De hecho, para estas últimas el impacto no es estadísticamente

significativo.


General 0.057


Regresión 0.045 0.020 0.022 1572

Ponderación 0.150 0.019 0.000 1572

Bloques 0.039 0.020 0.046 1571

Emparejamiento 0.040 0.021 0.059 1572



Mujer 0.043


Regresión 0.032 0.027 0.242 845

Ponderación 0.113 0.027 0.000 845

Bloques 0.032 0.027 0.246 843

Emparejamiento 0.030 0.029 0.296 845



Hombre 0.074


Regresión 0.059 0.029 0.043 727

Ponderación 0.192 0.026 0.000 727

Bloques 0.048 0.029 0.101 727

Emparejamiento 0.056 0.031 0.069 727



| 28

Panel 6 Efecto general del programa sobre la probabilidad de estar empleado (empleo actual) en un área

afín a los estudios realizados



4.5 Probabilidad de encontrar empleo en el sector público

En esta sección se presentan los resultados de las estimaciones del impacto del programa MPE sobre

la probabilidad de estar empleado en el sector público. La variable dependiente del modelo, es una

variable indicadora que toma el valor de uno para aquellos jóvenes que han trabajado en el sector público

y cero en caso contrario. Al igual que en la sección anterior, la variable fue generada en dos momentos

temporales diferentes. Es decir, al encontrar el primer empleo y al momento de la realización de la

encuesta. El propósito de construir ambos escenarios es analizar si el programa de pasantías tiene efecto

en el corto y mediano plazo. Se presentan las estimaciones desagregadas por sexo.

4.5.1 Primer empleo

La Tabla 12 muestra los resultados de la estimación del impacto del programa MPE en el corto

plazo. Se puede apreciar que, el signo de los coeficientes es positivo y estadísticamente significativo,

sugiriendo que haber sido beneficiario del programa MPE aumenta la probabilidad de encontrar un

primer empleo en el sector público. En particular, el programa aumenta dicha probabilidad en 11.6

puntos porcentuales. Note que, la probabilidad de haber tenido el primer empleo en el sector público

para la población no beneficiaria es del 21%. Esto implica que, el programa MPE aumenta dicha

probabilidad en 55%, en términos relativos.

Nivel %


Mujeres 0.8 0.043 5.4% No

Hombres 0.81 0.074 9.1% Si

Significancia

Estadística

Probabilidad de tener empleo actual un área afín a los

estudios

Linea Base

(G. Control)

Efecto del Programa

| 29

Tabla 12: Impacto del programa sobre la probabilidad de encontrar su primer empleo en el sector público



Considerando el sexo de la población, en el Panel 7, se puede apreciar que los hombres presentan un

impacto ligeramente superior al de las mujeres. En particular, una mujer beneficiaria del programa MPE

tiene una probabilidad de encontrar un primer empleo en el sector público de 11 puntos porcentuales

adicionales, que una mujer de las mismas características pero que no fue beneficiaria del programa. Note

que, una mujer del grupo de control tiene una probabilidad de encontrar el primer empleo en el sector

público del 21%, es decir el programa MPE aumenta esta probabilidad en 52%.

Por otro lado, un hombre beneficiario del programa MPE tiene una probabilidad de encontrar un

primer empleo en el sector público de 12.3 puntos porcentuales adicionales, en comparación con un

hombre de las mismas características, pero que no fue beneficiario. Note que, un hombre del grupo de

control tiene una probabilidad de encontrar el primer empleo en el sector público de 21%, es decir el

programa MPE aumenta esta probabilidad en 59%, en términos relativos.

La evidencia empírica sugiere que el programa MPE aumenta la probabilidad de encontrar el primer

empleo en el sector público. Y a juzgar por las estimaciones, los hombres tienen un impacto ligeramente

mayor al de las mujeres. De hecho, como se podrá apreciar en la siguiente sección, los resultados se

hacen más fuertes en el mediano plazo.


General 0.116


Regresión 0.113 0.018 0.000 2508

Ponderación 0.129 0.017 0.000 2508

Bloques 0.112 0.018 0.000 2507

Emparejamiento 0.118 0.019 0.000 2508



Mujer 0.110


Regresión 0.109 0.023 0.000 1409

Ponderación 0.126 0.023 0.000 1409

Bloques 0.108 0.023 0.000 1405

Emparejamiento 0.104 0.025 0.000 1409



Hombre 0.123


Regresión 0.118 0.027 0.000 1099

Ponderación 0.132 0.026 0.000 1099

Bloques 0.114 0.027 0.000 1098

Emparejamiento 0.131 0.029 0.000 1099



| 30

Panel 7 Efecto general del programa sobre la probabilidad de encontrar su primer empleo en el sector

público



4.5.2 Empleo actual

La Tabla 13 muestra la estimación del impacto del programa MPE sobre la probabilidad de estar

trabajando actualmente (al momento de la encuesta) en un empleo en el sector público. En todos los

modelos, el signo del coeficiente que acompaña a la variable de política es positivo y estadísticamente

significativo, sugiriendo que el programa MPE aumenta la probabilidad de tener un empleo actual en

alguna institución pública. En particular, haber participado del programa MPE aumenta la probabilidad

de trabajar actualmente en el sector público en 16.7 puntos porcentuales. Note por ejemplo, que la

probabilidad del grupo de control de estar trabajando en el sector público es del 28%, lo que implica que

el programa MPE aumenta esta probabilidad en casi 60%, en términos relativos.

Nivel %


Mujeres 0.21 0.11 52.4% Si

Hombres 0.21 0.123 58.6% Si

Probabilidad de haber tenido un primer empleo en el

sector público

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 31

Tabla 13: Impacto del programa sobre probabilidad de tener empleo actual en el sector público



Se aprecia que los resultados son sensiblemente similares cuando se considera el sexo de la población.

En particular, el Panel 8 destaca que, una mujer beneficiaria del programa MPE tiene una probabilidad

de estar trabajando en el sector público de 16.9 puntos porcentuales adicionales, en comparación a una

mujer de características similares pero que no ha sido beneficiaria del programa. La probabilidad que

tiene una mujer no beneficiaria de encontrarse trabajando en el sector público es de 29%, lo que implica

que el programa MPE aumenta esta probabilidad en 58%, en términos relativos.

Asimismo, un hombre beneficiario del programa MPE tiene una probabilidad de estar trabajando en

el sector público de 16.3 puntos porcentuales adicionales, en comparación con un hombre de

características similares pero que no ha sido beneficiario del programa MPE. La probabilidad de un

hombre no beneficiario de encontrarse trabajando en el sector público es del 26%, lo que implica que

dicha probabilidad aumenta en 63% a causa del programa MPE.

La evidencia presentada sugiere que el programa MPE afecta positivamente en la probabilidad de

estar trabajando en el sector público, y que el impacto es ligeramente superior en los hombres que en las

mujeres.


General 0.167


Regresión 0.159 0.024 0.000 1572

Ponderación 0.193 0.023 0.000 1572

Bloques 0.155 0.024 0.000 1571

Emparejamiento 0.172 0.026 0.000 1572



Mujer 0.169


Regresión 0.168 0.033 0.000 845

Ponderación 0.193 0.032 0.000 845

Bloques 0.163 0.033 0.000 843

Emparejamiento 0.165 0.035 0.000 845



Hombre 0.163


Regresión 0.149 0.036 0.000 727

Ponderación 0.194 0.032 0.000 727

Bloques 0.143 0.036 0.000 727

Emparejamiento 0.175 0.039 0.000 727



| 32

Panel 8 Efecto general del programa sobre probabilidad de tener empleo actual en el sector público

Fuente: Encuesta de Evaluación de Impacto del Programa Mi Primer Empleo. SENPLADES 2012 Elaboración: ECONOMICA CIC – División Técnica de Investigación

4.6 Tiempo de permanencia en el primer trabajo posterior a la pasantía

En esta sección se presenta las estimaciones del impacto del programa sobre el tiempo de

permanencia en el primer trabajo posterior a la pasantía. La variable dependiente en este modelo es la

cantidad de meses que la población estuvo empleada en su primer trabajo. Como siempre, también se

presentan las estimaciones condicionando el análisis por sexo de la población.

Tabla 14: Impacto del programa sobre el tiempo de permanencia en el primer trabajo posterior a la

pasantía

Nivel %


Mujeres 0.29 0.169 58.3% Si

Hombres 0.26 0.163 62.7% Si

Probabilidad de tener empleo actual en el sector público

Linea Base

(G. Control)


Estadística


General 0.557


Regresión 0.392 0.521 0.452 2438

Ponderación 1.967 0.487 0.000 2438

Bloques 0.411 0.517 0.427 2437

Emparejamiento 0.174 0.563 0.757 2438



Mujer 0.439


Regresión 0.224 0.669 0.737 1370

Ponderación 1.844 0.629 0.003 1370

Bloques 0.237 0.663 0.721 1366

Emparejamiento 0.155 0.707 0.826 1370



Hombre 0.740


Regresión 0.733 0.825 0.374 1068

Ponderación 2.125 0.763 0.005 1068

Bloques 0.614 0.835 0.462 1067

Emparejamiento 0.188 0.913 0.837 1068



| 33



Se puede apreciar en la Tabla 14 que los coeficientes de la variable de política, aunque tienen el signo

esperado, no son estadísticamente significativos en el modelo general. Y aunque, al parecer el impacto

fuera más profundo para los hombres, los coeficientes de los modelos condicionados por sexo, tampoco

presentan significancia estadística.

En síntesis, el programa Mi Primer Empleo no tiene un impacto estadísticamente significativo en el

tiempo de duración del primer empleo. Tampoco se encuentra evidencia que indique que el efecto fuese

distinto entre hombres y mujeres.

Panel 9 Efecto general del programa sobre el tiempo de permanencia en el primer trabajo posterior a la

pasantía



4.7 Ingreso laboral real horario

En esta sección se presenta los resultados de las estimaciones del impacto del programa sobre el

índice del ingreso laboral real. La variable dependiente del modelo es una variable que toma el salario

nominal ajustado por el índice de precios al consumidor para cada periodo temporal. Al igual que en

secciones anteriores, la variable fue generada en dos momentos temporales diferentes. Es decir, al

encontrar el primer empleo y al momento de la realización de la encuesta. Se presenta las estimaciones

desagregadas por sexo.

Se destaca que la muestra emparejada garantiza que en un inicio los grupos eran estadísticamente

iguales, y las técnicas de estimación utilizadas controlan por sesgos en variables observables. Se incluyó,

en las estimaciones, como variables de control: la edad, el sexo, el año de solicitud (en este caso funciona

como una variable proxy del tiempo transcurrido), el tipo de institución donde estudió y la provincia, es

decir las variables que determinaron la probabilidad de ser beneficiario, por ende, el efecto del programa

en el índice del ingreso laboral real es atribuible únicamente al programa MPE.

Nivel %


Mujeres 13.3 0.439 3.3% No

Hombres 14.3 0.74 5.2% No

Tiempo de permanencia en el primer trabajo

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 34

4.7.1 Primer empleo

La Tabla 15 muestra los resultados de la estimación de impacto del programa MPE en el corto plazo.

Como se puede apreciar, el programa no genera impactos estadísticamente significativos sobre el índice

del ingreso laboral real en el primer empleo, sugiriendo que el ingreso laboral real en el primer empleo

para los beneficiarios del programa va a ser estadísticamente igual, en comparación, con aquellos jóvenes

de similares características, pero que no fueron beneficiarios del programa MPE.

Tabla 15: Impacto del programa sobre el índice del ingreso laboral real en el primer empleo



Tampoco se aprecia que el impacto es estadísticamente distinto entre hombres y mujeres. De hecho,

las estimaciones sugieren una ausencia de impacto del programa MPE en los salarios reales del primer

empleo de los jóvenes. Es decir, se espera que el salario real de los hombres y mujeres beneficiarios del

programa MPE, sean estadísticamente iguales a los salarios reales de los hombres y mujeres, de

similares características pero que no recibieron el programa MPE (Panel 10).


General 0.036


Regresión 0.013 0.073 0.856 2425

Ponderación 0.310 0.073 0.000 2425

Bloques -0.022 0.075 0.772 2424

Emparejamiento -0.027 0.079 0.731 2425



Mujer -0.015


Regresión -0.039 0.096 0.682 1370

Ponderación 0.264 0.094 0.005 1370

Bloques -0.066 0.097 0.495 1363

Emparejamiento -0.071 0.100 0.476 1370



Hombre 0.112


Regresión 0.083 0.115 0.470 1055

Ponderación 0.370 0.113 0.001 1055

Bloques 0.041 0.119 0.728 1054

Emparejamiento 0.067 0.124 0.589 1055



| 35

Panel 10 Efecto general del programa sobre el índice del ingreso laboral real en el primer empleo



4.7.2 Empleo actual

En la Tabla 16 se presentan las estimaciones del impacto del programa MPE sobre el índice del

ingreso real actual (al momento de la encuesta). Se puede apreciar que los coeficientes que acompañan a

la variable de política tienen signo positivo y son estadísticamente significativos, sugiriendo que el

programa mejora el ingreso real de la población beneficiaria. En particular, haber sido beneficiario del

programa MPE mejora el índice de salario real en 0.28. Note por ejemplo, que el índice del salario real

laboral para el grupo de control es de 4.1, lo que implica que, en términos relativos, el programa mejora

el índice del salario real en casi 7% en promedio. Generalmente, el índice del salario real laboral, es una

medida del poder adquisitivo de la población en escenarios de incrementos en el nivel general de precios

de una economía. En este sentido, se puede afirmar que el programa MPE aumenta el poder adquisitivo

de la población beneficiaria, medido en esta ocasión por el ingreso real laboral.

Nivel %


Mujeres 3.2 -0.02 -0.5% No

Hombres 3.4 0.112 3.3% No

Índice del ingreso laboral real en el primer empleo

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 36

Tabla 16: Impacto del programa sobre el índice del ingreso laboral real actual



Se puede apreciar también, que el programa MPE genera un impacto diferenciado en el índice de

salarios reales entre hombres y mujeres. Note por ejemplo, que el impacto es sensiblemente más alto en

las mujeres beneficiarias, en relación a mujeres no beneficiarias, que los hombres beneficiarios en

relación a los hombres no beneficiarios. De hecho, en los hombres el impacto no es estadísticamente

significativo, aunque tiene un signo positivo.

Según el Panel 11, una mujer que participó en el programa MPE tiene un índice de salario real más

alto (0.3) que una mujer de las mismas características, pero que no participó en el programa. En

particular, note que una mujer del grupo de control tiene un índice de salario real de 3.92, lo que implica

que haber recibido el programa MPE aumenta el índice de salario real en 7.7%. Es decir, aumenta el

poder adquisitivo de las mujeres beneficiarias.

En términos generales, la evidencia empírica sugiere que existe un impacto en el índice de salario real

de la población beneficiaria. El impacto es sensiblemente más alto en mujeres, sugiriendo que el

programa MPE ayuda a disminuir las brechas salariales entre hombres y mujeres, puesto que el índice

de salario real para los hombres es considerablemente más alto en relación a las mujeres.


General 0.280


Regresión 0.209 0.098 0.032 1458

Ponderación 0.829 0.095 0.000 1458

Bloques 0.162 0.100 0.105 1457

Emparejamiento 0.190 0.105 0.072 1458



Mujer 0.300


Regresión 0.264 0.129 0.041 793

Ponderación 0.693 0.130 0.000 793

Bloques 0.226 0.132 0.087 787

Emparejamiento 0.235 0.137 0.085 793



Hombre 0.254


Regresión 0.146 0.151 0.333 665

Ponderación 0.985 0.137 0.000 665

Bloques 0.096 0.154 0.535 665

Emparejamiento 0.136 0.164 0.409 665



| 37

Panel 11 Efecto general del programa sobre el índice del ingreso laboral real actual



4.8 Satisfacción con el empleo

En esta sección se presentan los resultados de la estimación del impacto del programa MPE sobre la

satisfacción con el empleo. La variable dependiente de este modelo es una variable indicadora que toma

el valor de uno si la población está contenta con su trabajo, y cero en caso contrario. Al igual que en

secciones anteriores, la variable dependiente fue generada en dos momentos temporales diferentes. Es

decir, al encontrar el primer empleo y al momento de la realización de la encuesta. El propósito de

construir ambos escenarios es analizar si el programa de pasantías tiene efecto en el corto y mediano

plazo. Como es usual, se presenta las estimaciones desagregadas por sexo.

4.8.1 Primer empleo

En la Tabla 17 se presentan los resultados de la estimación del impacto del programa MPE en el

corto plazo. Como se puede apreciar el programa MPE genera un impacto positivo y estadísticamente

significativo, sugiriendo que un joven beneficiario estaría más satisfecho con el primer empleo

conseguido, que un joven de las mismas características, pero que no recibió el programa. En particular,

el programa MPE genera un aumento en 5.3 puntos porcentuales en la probabilidad de estar satisfecho

con el primer empleo conseguido. Note, por ejemplo, que la probabilidad de estar satisfecho con el

primer empleo es del 64% para la población del grupo de control, lo que implica que esta probabilidad

aumenta en 8.3% a causa del programa MPE.

Nivel %


Mujeres 3.92 0.3 7.7% Si

Hombres 4.3 0.254 5.9% No

Índice del ingreso laboral real actual

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 38

Tabla 17 Impacto del programa sobre la satisfacción con el primer empleo



Por otro lado, se observan resultados ligeramente distintos entre hombres y mujeres. De hecho, en

los hombres la evidencia de un impacto positivo del programa MPE no es robusta. Por su parte, las

mujeres beneficiarias del programa tienen una probabilidad de estar satisfechas con el primer empleo de

5.7 puntos porcentuales adicionales, en comparación con las mujeres del grupo de control. La

probabilidad de estar satisfecha con su primer empleo, de una mujer no ha recibido el programa MPE, es

de 64%. Lo que implica que programa MPE aumenta dicha probabilidad en 9%, en términos relativos

(Panel 12).

En síntesis, la evidencia presentada sugiere que el programa MPE impacta positivamente en el nivel

de satisfacción con el primer empleo. El impacto es sensiblemente más alto en las mujeres que en los

hombres.


General 0.053


Regresión 0.047 0.019 0.015 2508

Ponderación 0.098 0.019 0.000 2508

Bloques 0.052 0.019 0.007 2507

Emparejamiento 0.037 0.020 0.068 2508



Mujer 0.057


Regresión 0.049 0.026 0.056 1409

Ponderación 0.104 0.025 0.000 1409

Bloques 0.052 0.026 0.041 1405

Emparejamiento 0.047 0.027 0.079 1409



Hombre 0.048


Regresión 0.043 0.029 0.141 1099

Ponderación 0.089 0.028 0.002 1099

Bloques 0.053 0.030 0.073 1098

Emparejamiento 0.027 0.031 0.383 1099



| 39

Panel 12 Efecto general del programa sobre la satisfacción con el primer empleo



4.8.2 Empleo actual

En la Tabla 18 se presentan los resultados de la estimación del impacto del programa MPE sobre la

probabilidad de estar satisfecho en el trabajo, en el mediano plazo. Como se puede apreciar, el programa

MPE genera un impacto positivo y estadísticamente significativo, sugiriendo que un joven beneficiario

estaría más satisfecho con el empleo actual, que un joven de las mismas características, pero que no

recibió el programa. En particular, el programa MPE genera un aumento de 9.8 puntos porcentuales en

la probabilidad de estar satisfecho con el empleo actual. Note que la probabilidad de estar satisfecho con

el empleo actual es del 74% para la población del grupo de control, lo que implica que esta probabilidad

aumenta relativamente en 13% a causa del programa MPE.

Nivel %


Mujeres 0.64 0.057 8.9% Si

Hombres 0.64 0.048 7.5% Si

Probabilidad de encontrarse satisfecho en el primer

empleo

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 40

Tabla 18: Impacto del programa sobre la satisfacción con el empleo actual



Por otro lado, se puede apreciar que los resultados del programa MPE son sensiblemente diferentes

entre hombres y mujeres. De hecho, en las mujeres el programa genera un impacto positivo y

estadísticamente significativo, sugiriendo que una mujer beneficiaria estaría más satisfecha con el empleo

actual, que una mujer de las mismas características pero que no recibió el programa. En particular, el

Panel 13 muestra que el programa MPE genera un aumento en 11.4 puntos porcentuales en la

probabilidad de estar satisfecho con el empleo actual. Es decir, la probabilidad de estar satisfecho con el

empleo actual es del 73% para las mujeres del grupo de control, lo que implica que esta probabilidad

aumenta en 16% a causa del programa MPE.

El impacto, es sensiblemente menor en los hombres. Note por ejemplo que, el programa MPE,

genera un aumento en 8.1 puntos porcentuales en la probabilidad de estar satisfecho en el empleo actual.

La probabilidad de estar satisfecho con el empleo actual es del 76% para los hombres de control, lo que

implica que a causa del programa MPE, esta probabilidad aumenta en 11%.

En síntesis, la evidencia empírica descrita en esta sección, sugiere que el programa MPE aumenta la

probabilidad de estar satisfecho con el trabajo, tanto en el corto y en el mediano plazo. Y que el impacto

es más fuerte para las mujeres, que en los hombres.


General 0.098


Regresión 0.086 0.021 0.000 1572

Ponderación 0.192 0.020 0.000 1572

Bloques 0.089 0.021 0.000 1571

Emparejamiento 0.071 0.022 0.002 1572



Mujer 0.114


Regresión 0.106 0.029 0.000 845

Ponderación 0.181 0.028 0.000 845

Bloques 0.109 0.029 0.000 843

Emparejamiento 0.094 0.030 0.002 845



Hombre 0.081


Regresión 0.065 0.031 0.038 727

Ponderación 0.204 0.028 0.000 727

Bloques 0.069 0.032 0.030 727

Emparejamiento 0.047 0.033 0.163 727



| 41

Panel 13 Efecto general del programa sobre la satisfacción con el empleo actual



4.9 Probabilidad de egresar de la carrera universitaria

A continuación, en la Tabla 19 se presenta la estimación de la evaluación de impacto del programa

MPE sobre la probabilidad de egresar. La variable dependiente de este modelo se definió como una

variable indicadora que toma el valor de uno si la persona ha egresado de la carrera universitaria y cero

caso contrario. Se desagrega el análisis de acuerdo al sexo de la población.

Tabla 19: Impacto del programa sobre la probabilidad de egresar



Nivel %


Mujeres 0.73 0.114 15.6% Si

Hombres 0.76 0.081 10.7% Si

Probabilidad de encontrarse satisfecho en el empleo

actual

Linea Base

(G. Control)


Estadística


General 0.032


Regresion 0.037 0.015 0.015 2877

Ponderacion 0.034 0.017 0.045 2877

Bloques 0.032 0.016 0.043 2876

Emparejamiento 0.027 0.016 0.085 2877

Regresion ponderada 0.036 0.015 0.017 2878

Regresion y emparejamiento 0.025 0.016 0.110 2877

Mujer 0.008


Regresion 0.014 0.020 0.476 1666

Ponderacion 0.020 0.022 0.375 1666

Bloques 0.015 0.021 0.454 1662

Emparejamiento -0.007 0.020 0.742 1666



Hombre 0.067


Regresion 0.069 0.024 0.003 1211

Ponderacion 0.055 0.027 0.043 1211

Bloques 0.061 0.025 0.014 1210

Emparejamiento 0.074 0.025 0.003 1211



| 42

Como se puede apreciar, el programa MPE genera un impacto positivo y estadísticamente

significativo sobre la probabilidad de egresar. En particular, el programa MPE genera un aumento de

3.2 puntos porcentuales adicionales sobre esta probabilidad. Note que la probabilidad de egresar para el

grupo de control es del 72%, lo que implica que el programa Mi Primer Empleo aumenta dicha

probabilidad en 4.4%, en términos relativos.

Se evidencia en el Panel 14, que en los resultados del modelo condicionado a las mujeres, los

coeficientes aunque tienen el signo esperado, no son estadísticamente significativos. Indicando que el

programa Mi Primer Empleo no genera un impacto sobre esta variable en las mujeres beneficiarias en

comparación con las mujeres no beneficiarias.

El impacto es considerablemente alto en los hombres beneficiarios, en comparación con los hombres

no beneficiarios. En particular note que la probabilidad de egresar aumenta en 6.7 puntos porcentuales a

causa del programa MPE. La probabilidad de egresar que tiene un joven que no ha sido beneficiario del

programa es del 75%, es decir el programa MPE aumenta esta probabilidad a 81.7%, indicando un

aumento relativo del 9%.

La evidencia empírica sugiere que el programa MPE no genera impacto negativo sobre la

probabilidad de egresar de los estudios académicos, de hecho mejora dicha probabilidad. El efecto es

considerablemente fuerte en los hombres.

Panel 14 Efecto general del programa sobre la probabilidad de egresar



4.10 Probabilidad de obtener el título universitario

En la Tabla 20, se presenta el resultado de la evaluación de impacto del programa MPE sobre la

probabilidad de obtener el título universitario. La variable dependiente de este modelo es una variable

indicadora que toma el valor de uno si los jóvenes encuestados reportaron haber conseguido un título

universitario y cero caso contrario. Se aprecia que no existen diferencias significativas entre el grupo de

tratamiento y el grupo de control. Sin embargo, es evidente que el programa MPE tiene un impacto

diferente entre hombres y mujeres. De hecho, las mujeres beneficiarias del programa no experimentan

una diferencia significativa en la probabilidad de obtener un título universitario, en relación a una mujer

de las mismas características que no fue beneficiaria.

Nivel %


Mujeres 0.75 0.008 1.1% No

Hombres 0.7 0.067 9.6% Si

Probabilidad de egresar

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 43

Tabla 20: Impacto del programa sobre la probabilidad de obtener el título universitario



Por otro lado, en el Panel 15 se destaca que los hombres beneficiarios del programa experimentan

una disminución en la probabilidad de obtener un título universitario en 8.4 puntos porcentuales, en

comparación a un hombre de las mismas características, que no ha sido beneficiario del programa. Note

que la probabilidad que tiene un hombre de obtener un título universitario es del 60%, el programa MPE

disminuye esta probabilidad en casi 14% en términos relativos.

Panel 15 Efecto general del programa sobre la probabilidad de obtener el título universitario




General -0.017


Regresion -0.015 0.021 0.459 2111

Ponderacion 0.012 0.021 0.572 2111

Bloques -0.019 0.022 0.374 2111

Emparejamiento -0.028 0.022 0.203 2111



Mujer 0.031


Regresion 0.034 0.027 0.205 1249

Ponderacion 0.050 0.027 0.071 1249

Bloques 0.035 0.027 0.209 1245

Emparejamiento 0.018 0.027 0.517 1249



Hombre -0.084


Regresion -0.088 0.034 0.009 862

Ponderacion -0.041 0.033 0.217 862

Bloques -0.099 0.035 0.004 862

Emparejamiento -0.090 0.037 0.017 862



Nivel %

Toda la Muestra 0.61 -0.02 -2.8% No

Mujeres 0.62 0.031 5.0% No

Hombres 0.6 -0.08 -14.0% Si

Probabilidad de obtener el título universitario

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 44

4.11 Tiempo desde que inició la carrera hasta que obtuvo el título de la universidad

En la Tabla 21 se puede apreciar el impacto del programa sobre el tiempo de duración desde el inicio

de la carrera hasta que obtuvo el título universitario. La variable dependiente de este modelo adopta los

valores en meses que le toma a la población encuestada obtener un título universitario, desde que inició

sus estudios. Como es usual, también se presentan los resultados del impacto del programa MPE de

acuerdo al sexo de la población.

Tabla 21: Impacto del programa sobre el tiempo desde que inicio la carrera hasta que obtuvo el título de la

universidad



Se aprecia que el coeficiente de la variable de política tiene un signo positivo y es estadísticamente

significativo, sugiriendo que el programa Mi Primer Empleo genera una demora de 2.6 meses en la

obtención del título universitario en los jóvenes beneficiarios. El promedio de la duración para completar

la carrera universitaria, es decir obtener un título, es de 79 meses (6.6 años) para la población del grupo

de control. Esto indica que, el programa MPE aumenta dicha duración en 3.3% en términos relativos.

Aunque el impacto es estadísticamente significativo, a juzgar por su magnitud, no debe presentar

preocupaciones en este ámbito.

En el Panel 16 se destaca que, un hombre beneficiario del programa MPE no presenta una demora

adicional estadísticamente significativa en comparación a un hombre del grupo de control. Sin embargo,

una mujer beneficiaria del programa MPE, experimenta una duración mayor en casi 4 meses. Una mujer

del grupo de control se demora en promedio 6.6 años en obtener un título universitario. Esto implica

que, el programa MPE aumenta la demora en 5% en términos relativos.


General 2.586


Regresion 2.373 1.141 0.038 1283

Ponderacion 4.092 1.256 0.001 1283

Bloques 2.002 1.211 0.099 1283

Emparejamiento 2.877 1.174 0.014 1283



Mujer 3.895


Regresion 3.531 1.258 0.005 807

Ponderacion 8.881 1.448 0.000 807

Bloques 2.743 1.409 0.052 803

Emparejamiento 2.999 1.375 0.029 807



Hombre 0.390


Regresion 0.980 2.180 0.653 476

Ponderacion -4.654 2.343 0.048 476

Bloques 0.757 2.319 0.744 476

Emparejamiento 2.419 2.178 0.267 476



| 45

La evidencia empírica sugiere que el MPE aumenta la demora en la culminación de la carrera

universitaria. El efecto es fuerte en las mujeres beneficiarias, en comparación a las mujeres no

beneficiarias. En el caso de los hombres beneficiarios, se aprecia que no existen diferencias

estadísticamente significativas en comparación a un hombre del grupo de control.

Panel 16 Efecto general del programa sobre el tiempo desde que inicio la carrera hasta que obtuvo el

título de la universidad



4.12 Probabilidad de abandonar la carrera universitaria

En la siguiente tabla se presentan los resultados de la evaluación de impacto del programa MPE

respecto a decisión de abandonar los estudios universitarios. La variable dependiente de este modelo es

una variable indicadora que toma el valor de uno si el joven ha abandonado los estudios universitarios y

cero caso contrario.

En la Tabla 22 se presentan los resultados de la estimación del programa sobre la probabilidad de

abandonar la carrera universitaria. Se puede apreciar un impacto negativo y estadísticamente

significativo, sugiriendo que el programa tiene un impacto importante en la no-deserción universitaria.

En particular, el programa MPE disminuye la probabilidad de abandonar los estudios en 2.9 puntos

porcentuales. Note, por ejemplo, que la probabilidad que tiene un joven del grupo de control de

abandonar los estudios es del 9%, sugiriendo que esta probabilidad disminuye en 32% a causa del

programa MPE.

Nivel %

Toda la Muestra 79 2.586 3.3% Si

Mujeres 79 3.895 4.9% Si

Hombres 83 0.39 0.5% No

Tiempo desde que inicio la carrera hasta que obtuvo el

título de la universidad

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 46

Tabla 22: Impacto del programa sobre el abandono de la carrera universitaria



El Panel 17 muestra que los impactos son sensiblemente diferentes entre hombres y mujeres. De

hecho, una mujer beneficiaria del programa MPE disminuye la probabilidad de abandonar sus estudios

en 2.2 puntos porcentuales, con respecto a una mujer de las mismas características pero que no ha

recibido el programa MPE. Note por ejemplo que, una mujer que no ha sido beneficiaria del programa,

tiene una probabilidad de abandonar sus estudios de 8.1%, esto implica que la probabilidad de abandonar

los estudios disminuye en 27% en términos relativos a causa del programa MPE.

En los hombres, el impacto del programa es mayor. Se puede apreciar que un hombre que ha sido

beneficiario del programa MPE, disminuye su probabilidad de abandonar sus estudios universitarios en

casi 4 puntos porcentuales. Es decir que, la probabilidad de abandonar los estudios universitarios para

un hombre que no ha sido beneficiario del programa es de 9.6%, por ende, el programa MPE disminuye

la probabilidad de abandonar sus estudios en 41% en términos relativos.

La evidencia presentada en esta sección, sugiere que el Programa Mi Primer Empleo no tiene efectos

distorsionadores sobre la probabilidad de abandonar los estudios. De hecho, disminuye dicha

probabilidad, y claramente el impacto es más fuerte en los hombres que en las mujeres.


General -0.029


Regresión -0.030 0.010 0.002 2878

Ponderación -0.028 0.010 0.003 2878

Bloques -0.028 0.010 0.004 2877

Emparejamiento -0.029 0.010 0.005 2878



Mujer -0.022


Regresión -0.024 0.012 0.059 1667

Ponderación -0.020 0.012 0.114 1667

Bloques -0.023 0.013 0.067 1663

Emparejamiento -0.021 0.013 0.106 1667



Hombre -0.039


Regresión -0.039 0.015 0.010 1211

Ponderación -0.041 0.015 0.007 1211

Bloques -0.033 0.015 0.028 1210

Emparejamiento -0.043 0.017 0.011 1211



| 47

Panel 17 Efecto general del programa sobre el abandono de la carrera universitaria



4.13 Felicidad subjetiva

En la presente sección se muestran los resultados de la evaluación de impacto del programa Mi

Primer Empleo respecto a la variable de felicidad subjetiva. La variable dependiente de este modelo, es

una variable indicadora que toma el valor de uno si la población se encuentra contenta o muy contenta,

considerando todos los aspectos de su vida, y cero caso contrario. Como siempre, se presenta los

resultados desagregando de acuerdo al sexo de la población.

En la Tabla 23 se presentan los resultados de la estimación. El signo del coeficiente de la variable de

política es positivo y estadísticamente significativo en todas las especificaciones, sugiriendo que el

programa MPE impacta positivamente sobre la felicidad subjetiva de la población beneficiaria del

programa. En este sentido, la probabilidad de estar contento o muy contento considerando todos los

aspectos de su vida aumenta en 11.3 puntos porcentuales a causa del programa MPE. Note que la

probabilidad de estar contento o muy contento en la población que no ha recibido el programa es del

50%. Es decir, el programa MPE aumenta esta probabilidad en casi 23%.

Nivel %

Toda la Muestra 0.09 -0.03 -32.2% Si

Mujeres 0.081 -0.02 -27.2% Si

Hombres 0.096 -0.04 -40.6% Si

Probabilidad de abandonar la carrera universitaria

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 48

Tabla 23: Impacto del programa sobre la felicidad subjetiva



El Panel 18 muestra que el impacto es ligeramente más fuerte para las mujeres que para los

hombres. Note que haber sido beneficiario del programa MPE aumenta la probabilidad de estar contento

o muy contento en 11.8 puntos porcentuales en las mujeres. Considere que la probabilidad de una mujer

del grupo de control de estar contenta o muy contenta es del 52%, esto implica que el programa MPE

aumenta dicha probabilidad en 23%.

Se observan resultados similares en los hombres, de hecho un hombre beneficiario del programa Mi

Primer Empleo tiene una probabilidad de 10.5 puntos porcentuales adicionales, en comparación a un

hombre de las mismas características pero que no ha sido beneficiario del programa MPE. Note que la

probabilidad de estar contento o muy contento en un hombre que no ha sido beneficiario del programa,

es del 48%. Esto indica que el programa MPE, aumenta dicha probabilidad en 22%.

La evidencia presentada en esta sección sugiere que el programa MPE impacta sobre la felicidad

subjetiva de la población beneficiaria. El impacto es ligeramente más fuerte en las mujeres que en los

hombres.

En general, a través de las estimaciones realizadas, se evidencia que el estimador por ponderación,

por construcción, es más sensible a escenarios con varianza alta; no obstante, se destaca que si los

resultados son robustos, el estimador se encuentra dentro de los intervalos de confianza.


General 0.113


Regresión 0.114 0.019 0.000 2878

Ponderación 0.113 0.019 0.000 2878

Bloques 0.112 0.019 0.000 2877

Emparejamiento 0.111 0.020 0.000 2878



Mujer 0.118


Regresión 0.116 0.024 0.000 1667

Ponderación 0.122 0.024 0.000 1667

Bloques 0.112 0.024 0.000 1663

Emparejamiento 0.121 0.026 0.000 1667



Hombre 0.105


Regresión 0.115 0.029 0.000 1211

Ponderación 0.100 0.029 0.001 1211

Bloques 0.109 0.029 0.000 1210

Emparejamiento 0.092 0.032 0.004 1211



| 49

Panel 18 Efecto general del programa sobre la felicidad subjetiva



5. Conclusiones

El programa Mi Primer Empleo es un programa dirigido a jóvenes que se encuentran cursando o son

egresados de una carrera profesional o técnica, el cual tiene como objetivo principal mejorar las

condiciones de empleo y empleabilidad de las y los jóvenes participantes. En este estudio, se han usado

técnicas econométricas de evaluación de impacto cuasi experimentales, que junto con una muestra

emparejada entre grupo de tratamiento y de control diseñada específicamente para el presente estudio,

permitieron identificar correctamente el impacto causal del programa MPE sobre los distintos ámbitos

del desarrollo académico, laboral y de felicidad subjetiva de los beneficiarios.

El objetivo del presente estudio fue determinar cuál es la mejora que perciben los participantes en

términos de algunas variables de interés. Se verificó la comparabilidad entre el grupo de tratamiento y

de control, y se determinó que son grupos estadísticamente similares. La evaluación de impacto del

programa Mi Primer Empleo, se la implemento con siete métodos distintos, pero asintóticamente

equivalentes. Los resultados son robustos, y en términos generales el programa MPE tiene efectos

positivos en casi todos los ámbitos analizados.

En este sentido, los principales resultados muestran que el programa MPE disminuye el tiempo de

búsqueda laboral del primer empleo. Aumenta la probabilidad de conseguir al menos un empleo. Tiene

efectos positivos en la probabilidad de haber tenido un empleo en un área afín de los estudios realizados,

tanto en el primer empleo como en el empleo actual. Además, tiene un impacto considerablemente alto

en la probabilidad de encontrar un empleo en el sector público; y, genera un impacto significativo en el

nivel de satisfacción general del ámbito laboral de la población beneficiaria.

Por otro lado, no influye en la probabilidad de tener un empleo en el sector formal de la economía; y,

no se encuentra evidencia empírica que sugiera que el programa MPE aumenta la duración del primer

empleo de la población beneficiaria, ni tampoco sobre el índice de ingreso real laboral en el primer

empleo. No obstante, se encuentra evidencia positiva y estadísticamente significativa del impacto del

programa MPE sobre el índice de ingreso real en el empleo actual.

En el ámbito académico, el programa Mi Primer Empleo aumenta la probabilidad de egresar de la

carrera universitaria. Sin embargo, también genera una disminución en la probabilidad de obtener el

título universitario, es decir culminar sus estudios. Así mismo, se encuentra evidencia empírica que

Nivel %


Mujeres 0.52 0.118 22.7% Si

Hombres 0.48 0.105 21.9% Si

Probabilidad de estar feliz (subjetiva)

Linea Base

(G. Control)


Estadística

| 50

sugiere que el programa MPE aumenta el tiempo de duración desde que la población inició la carrera

hasta que obtuvo el título universitario. No obstante, el programa disminuye considerablemente la

probabilidad de abandonar la carrera universitaria. Por último, el programa MPE tiene un impacto

positivo en la probabilidad de estar feliz (felicidad subjetiva).

En términos generales, se pudo apreciar que el programa MPE, tiene impactos favorables en los

indicadores del mercado laboral, y aunque genera impactos no deseados en algunos indicadores en el

ámbito académico, la magnitud no es tan relevante en términos relativos. De hecho, mejora la

sobrevivencia en el sistema educativo universitario, lo cual es positivo. También impacta

significativamente en los niveles de felicidad subjetiva en el ámbito general de la vida y satisfacción

laboral de la población beneficiaria.

Por otro lado, refiriéndose a la evidencia empírica, no se encuentran evaluaciones de impacto de

programas que hayan usado el mismo diseño de implementación que el de MPE; sin embargo, para hacer

un contraste frente a los resultados obtenidos, se presentan los efectos causales de algunos programas

que usaron un diseño parcial al de MPE, es decir, programas que consistían en capacitaciones a jóvenes

vulnerables (desempleados o que abandonaron los estudios) y pasantías para los mismos. Se identifican

dos evaluaciones de impacto de diseños experimentales (Colombia y República Dominicana), uno de un

experimento natural (Panamá) y cuatro evaluaciones no experimentales (Argentina, Chile, Perú y

México), además se toma en cuenta resultados de programas aleatorizados (Estados Unidos y Europa).

Los programas analizados usan la capacitación laboral para proporcionar alguna forma de

capital social y/o humano que pueda aumentar la empleabilidad de los jóvenes desfavorecidos o

vulnerables y les permita lograr una inserción exitosa en el mercado de trabajo. El programa MPE, por

su parte, también busca insertar a jóvenes; no obstante, estos deben ser estudiantes y egresados

universitarios en entidades públicas o privadas, y se busca hacerlo mediante pasantías pagadas que les

permitan adquirir una primera experiencia laboral, para mejorar sus condiciones de empleabilidad en el

ámbito profesional.

En el caso de EE.UU., la literatura se centra en las evaluaciones aleatorias llevadas a cabo del

programa JTPA, the Job Training Partnership Ac, (Bloom et al., 1997; GAO, 1996; Heckman et al. 1999),

y the Job Corps (Burghart and Schochet, 2001). Hay una considerable heterogeneidad en los impactos en

función de las características de los participantes y el tipo de capacitación. Hay estudios que concluyen

que las mujeres se benefician más que los hombres y en el caso de experiencias laborales, se encuentra

que aquellos programas del sector privado son más efectivos que los públicos (Kluve et al., 2005). En lo

que respecta a los jóvenes, los efectos a corto plazo para las mujeres jóvenes en JPTA son esencialmente

cero, a pesar de que los impactos a largo plazo parecen ser más positivas, mientras que los impactos a

corto plazo para los hombres jóvenes son negativos (véase GAO, 1996). Para Job Corps se evidencia un

efecto significativamente positivo en ambos sexos. Por ejemplo, Lee (2005) muestra que Job Corp tuvo

un incremento del 12 por ciento en las ganancias tres años después de la formación. En este sentido,

tomando en cuenta los resultados del programa MPE, aunque no sean exactamente los mismos

programas, también se evidencia efectos en el índice de ingreso real solo a largo plazo, y en corto plazo

no es significativo para ningún sexo.

La evidencia Europea es mucho más incierta (Heckman et al., 1999), en parte debido a la falta de

estudios experimentales y la amplia variación en los métodos de evaluación. Sin embargo, una

conclusión importante que surge del meta-análisis realizado por Kluve et al. (2005) es que los programas

| 51

de atención a jóvenes son mucho menos propensos a mostrar efectos positivos del impacto que los

programas para adultos.

Los impactos de capacitación en América Latina son más positivos que los impactos de los

programas en los Estados Unidos y Europa, sin embargo, Calderón-Madrid (2006) sostiene que la

mayoría de las evaluaciones existentes de los programas de capacitación laboral no hacen distinción

entre encontrar un trabajo estable frente a la búsqueda de cualquier tipo de trabajo (es decir, la duración

del nuevo trabajo es raramente considerado), y que este problema puede llevar a conclusiones erróneas

sobre el eficacia de los programas de capacitación. En contraste con esto, en la evaluación de impacto del

programa MPE se tomó en cuenta la variable de tiempo de permanencia en el primer trabajo, sin

embargo, se determinó que no existía un impacto significativo. Adicionalmente, de acuerdo a la variable

del tiempo de búsqueda desde que se inscribió al programa hasta encontrar un primer empleo, se

evidencio un impacto positivo del programa, es decir disminuye ese tiempo.

En Latinoamérica, se identifica, dentro de los programas impulsados por la demanda de

formación, a Probecat de México y Chile Joven, este último basado en experiencias en Gran Bretaña4.

Tres rasgos principales caracterizan al modelo mexicano y chileno: el primero es la separación de la

financiación y la provisión de capacitación, el segundo es que la capacitación es impulsada por la

demanda y el tercer es que una primera fase de capacitación presencial es seguida por una pasantía en

una empresa para complementar la formación, esta última (la pasantía) es la que se asocia al programa

MPE de Ecuador.

El mecanismo innovado en Chile fue interiorizado por el BID (con la participación de la

Organización Internacional del Trabajo, que también apoyó a los gobiernos en la preparación de

propuestas para este tipo de operaciones) y se repitió más tarde en toda América Latina: en Venezuela

(1993), Argentina (1994), Paraguay (1994), Perú (1996), y más tarde en la República Dominicana (1999),

Colombia (2000), Panamá (2002) y Haití (2005).Uruguay también tiene un programa similar, que lleva el

nombre PROJOVEN y se inició en 1994. Recientemente, Honduras y Bolivia han alcanzado, con el

apoyo del Banco Mundial, los programas de capacitación similares y se llaman: "Mi primer empleo”5.

Con relación al programa Mi Primer Empleo de Ecuador, se destaca que estos programas difieren en

ciertas características, dado que los mismos mantienen las capacitaciones; y, las pasantías solo son una

fase del programa, adicionalmente están enfocados en jóvenes vulnerables; mientras que, en Ecuador se

identifica a las pasantías como parte estructural del programa y se enfoca en jóvenes universitarios.

En general, en la región, los programas de formación que se evaluaron son: Proyecto Joven

(Argentina), Chile joven (Chile), Jóvenes en Acción (Colombia), Juventud y empleo (República

Dominicana), Probecat (México), ProCajoven (Panamá) y Projoven (Perú); y, tenían objetivos similares.

Los resultados de los efectos causales en las evaluaciones experimentales determinan que en República

Dominicana no se evidencia efecto sobre el empleo (numero días y horas trabajadas), mientras que en el

caso de Panamá es positivo y solo significativo para las mujeres, y en Colombia si bien se evidencia

impactos positivos en ambos sexos, en las mujeres es más grandes. Adicionalmente, se evaluó el impacto

sobre los ingresos donde hay un impacto positivo para los tres países, finalmente respecto a la

4 Ver Marcel (1989), particularmente “El desempleo juvenil en Chile y los desafíos del gobierno democrático”, y “El programa de Entrenamiento de Jóvenes en Gran Bretaña”, by M. Marcel 5 Bolivia: Mi Primer Empleo Digno, el objetivo es incrementar el desarrollo de habilidades de jóvenes de zonas urbanas y periurbanas de bajos ingresos que les permita encontrar y mantener un empleo formal. Honduras: Mi Primer Empleo: Promover la inserción laboral y la inclusión social de aproximadamente 6,000 jóvenes pobres, entre 15 y 19 años de edad, del área urbana de las ciudades de Tegucigalpa, San Pedro Sula, La Ceiba, Comayagua y otras ciudades.

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probabilidad de tener un empleo formal en la economía, se evidencia que para Colombia hay impactos

positivos.

Sobre la evidencia de evaluaciones no-experimentales, se observa que Perú presenta efectos

positivos y significativos sobre la probabilidad de conseguir un empleo formal en la Economía así como

en el salario. Por otro lado en Argentina, no se evidencia efectos sobre la tasa de empleo, mientras que si

existe un impacto sobre la probabilidad de conseguir un empleo formal; finalmente, no se identifica un

efecto causal sobre el ingreso. En México, se presenta evidencia del impacto del programa sobre el

empleo formal y en el salario. En Chile, el impacto se lo registra sobre el ingreso y la probabilidad de

estar empleado en el sector formal.

En relación a estos resultados, y tomando en cuenta los resultados de Ecuador, se observó que el

programa influye en conseguir un empleo formal en la economía, sin embargo, este efecto es a mediano

plazo y solamente para las mujeres. Además, la probabilidad de conseguir un empleo también es

significativa y positiva como en Chile, y finalmente, sobre el ingreso se evidencia impacto a mediano

plazo. Referente a estos proyectos, de denota que no se presenta resultados sobre el impacto en el

ámbito académico, principalmente, debido a que los individuos que participan del tratamiento son

personas que no necesariamente se encuentran estudiando.

6. Recomendaciones

Tomando en cuenta los resultados antes mencionados, se recomienda implementar mecanismos

que disminuyan los impactos no deseados del programa MPE en el ámbito académico. Para esto se

puede incorporar estrategias de monitoreo académico a los pasantes. Las estrategias pudieran incluir

monitoreo a las calificaciones de los beneficiarios, a su asistencia a clases, y a la cantidad de créditos

tomados en función de los créditos establecidos por la universidad o instituto. Por otro lado, se

recomienda motivar a los beneficiarios que se encuentran egresados a la elaboración de la tesis, para

culminar su carrera profesional en los tiempos determinados por la institución.

Finalmente, se propone que la pasantía se la realice a mediados/finales de la carrera, por ende

ser recomienda incluir la condición de haber aprobado al menos el 50% de los créditos de la carrera.

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Referencias

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