Contar con un conjunto eficaz de políticas activas del mercado laboral (PAMT) es esencial para afrontar los desafíos que la automatización, la globalización y el cambio demográfico imponen al mercado laboral. Las políticas activas del mercado laboral son una denominación general para políticas específicas que podrían agruparse, en términos generales, en cuatro grandes grupos: formación profesional, asistencia en el proceso de búsqueda de empleo, subvenciones salariales o programas de obras públicas, y apoyo a microempresarios o trabajadores independientes. Los gobiernos destinan recursos fiscales significativos a las PAMT (en los últimos 10 años, estas políticas han representado más del 0,5 % del PIB de los países de la OCDE) para reducir los niveles de desempleo, aumentar los ingresos laborales y facilitar la adopción de nuevas tecnologías que impulsen la productividad. Sin embargo, la evidencia suele ser escasa y contradictoria como guía para el diseño de soluciones de política eficaces.
En un artículo reciente (Levy Yeyati et al. 2019), analizamos la eficacia de estas políticas mediante una revisión sistemática de más de 100 evaluaciones experimentales que documentaron la eficacia de las PAMT aplicadas en todo el mundo. En concreto, nos centramos exclusivamente en programas evaluados mediante ensayos controlados aleatorios (RCT, por sus siglas en inglés), aprovechando el hecho de que en los últimos cinco años se ha producido una avalancha de RCT que arrojan nueva luz sobre el impacto y la rentabilidad de las PAMT (Figura 1).1 Este enfoque en los RCT reduce el número de evaluaciones pertinentes, pero nos permite centrarnos en estimaciones con alta validez interna y refinar las métricas utilizadas para comparar resultados, lo que hace que los hallazgos de las evaluaciones individuales sean más comparables de forma natural.2
Figura 1 Distribución de los estudios incluidos en nuestra muestra según el año de publicación
La eficacia de políticas multidimensionales y complejas como las PAMT depende de cómo se diseñen, de la calidad de su implementación, del contexto en el que se desarrollaron y de su población objetivo. Por ejemplo, un programa de formación profesional puede diferir en su coste y duración, en sus contenidos curriculares y en si el sector privado participa o no, y de qué manera, y puede dirigirse a un público muy diverso, desde programadores de software con experiencia en Tokio o Chicago hasta jóvenes desfavorecidos en el estado de Madhya Pradesh. Un análisis que ignore estas consideraciones difícilmente puede ofrecer lecciones específicas y concluyentes para los responsables de políticas.
Siguiendo a Pritchett et al. (2013), nuestros cuatro grupos de políticas pueden tratarse como ‘clases’ de políticas que podrían diseñarse y aplicarse de formas muy distintas y dirigirse a grupos demográficos diversos, con una eficacia muy variable. Una revisión que no tenga en cuenta esta variabilidad podría extraer conclusiones del tipo ‘las subvenciones salariales funcionan’ o ‘la formación profesional no funciona’, afirmaciones tan imprecisas como ‘la ingestión de componentes químicos funciona’.3 Para tener en cuenta la dimensionalidad del problema de manera operativa, proponemos un espacio de diseño (una versión parsimoniosa del espacio de todas las posibles instancias de una clase de política, obtenida al especificar todas las decisiones necesarias para que un proyecto se implemente) que caracteriza: (i) los componentes específicos en los que pueden descomponerse los programas; (ii) las características de la implementación y el tipo de participación público-privada; y (iii) el contexto económico y la población objetivo de los programas. Esto nos permite afinar el análisis e identificar por qué políticas que son similares sobre el papel pueden diferir en su impacto y en su relación coste-eficacia, y aislar el efecto específico de un amplio conjunto de variables estandarizadas que describen de forma granular el diseño, la implementación, el contexto y la población objetivo de nuestras 102 PAMT. Para caracterizar estas dimensiones, analizamos toda la información disponible en las publicaciones académicas y condensamos la descripción de los criterios utilizados para identificar cada una de las variables en protocolos unificados que articulan el proceso de revisión.
Al comparar el impacto global de los cuatro grupos de políticas analizados, constatamos que las subvenciones salariales y la asistencia a trabajadores independientes muestran el mayor impacto mediano en los ingresos en relación con el grupo de control, con mejoras del 16,7 % y del 16,5 %, respectivamente. Por otra parte, los programas de formación profesional tienen un impacto mediano del 7,7 %, mientras que los servicios de empleo muestran un impacto casi insignificante. El impacto mediano en el empleo presenta un patrón similar: las subvenciones salariales son el tipo de programa que registra el mayor impacto en esta categoría de resultados, mientras que la asistencia a trabajadores independientes y la formación profesional muestran un impacto mediano del 11 % y del 6,7 %, respectivamente. Curiosamente, las intervenciones de servicios de empleo tienen un impacto mediano del 2,6 %, lo que es coherente con intervenciones de corta duración y de bajo coste que no pretenden contribuir a la formación de capital humano, sino mejorar la propensión a encontrar empleo.
Es importante señalar que existe una variabilidad considerable en los impactos notificados sobre los resultados en ingresos y empleo. Esto es especialmente cierto en el caso de los tipos de intervención de los que disponemos de más de 10 casos, como los servicios de empleo, el apoyo o la asistencia a trabajadores independientes y la formación profesional (Figura 2).
Figura 2 Diagrama de caja de los 652 coeficientes según el efecto estimado en relación con el grupo de control
Cuando la información está disponible, añadimos una variable continua que identifica el coste medio por persona de la intervención, en dólares PPA de 2010. Cabe subrayar que solo 51 intervenciones notificaron esta variable crítica y que solo 22 llevaron a cabo un análisis riguroso de coste-beneficio mediante el valor actual neto, la tasa interna de retorno o los períodos de recuperación, lo que pone de manifiesto una limitación importante de la práctica habitual en la literatura de evaluación de impacto.
Aunque la muestra de PAMT para la que disponemos de datos de coste es limitada, podemos identificar algunas pautas indicativas. Las subvenciones salariales, el apoyo a trabajadores independientes o microempresarios y la formación profesional tienen un coste mediano por participante comparable, que oscila entre 1.744 y 1.518 dólares estadounidenses PPA de 2010, con una variabilidad mucho mayor en el segundo grupo. A su vez, los servicios de empleo son políticas notablemente menos costosas, con un coste mediano por participante de 277 dólares estadounidenses PPA de 2010 y una variabilidad limitada entre programas (Figura 3).
Figura 3 Diagrama de caja de los costes unitarios, coste por participante tratado según la clasificación de programas de cuatro vías, dólares estadounidenses PPA de 2010
Los impactos notificados de las PAMT sobre los resultados en empleo e ingresos, aunque moderadamente positivos en promedio, están sujetos a una gran variabilidad debido al espacio de diseño multidimensional de estas políticas.
Como señalamos, las PAMT son, en general, políticas complejas con espacios de diseño de alta dimensión, muy dependientes de factores contextuales y de la calidad de su implementación.4 Cualquier revisión sistemática que no describa el espacio de diseño de las políticas evaluadas ni tenga en cuenta la variabilidad existente dentro de la misma clase de intervención o sus interacciones con el contexto y la población objetivo puede tener un uso limitado desde una perspectiva práctica de política pública.
Para abordar esta limitación, ejecutamos regresiones de metanálisis que aprovechan la granularidad descriptiva del espacio de diseño para identificar componentes de política y factores contextuales asociados a una mayor probabilidad de éxito. La Figura 4 resume los principales hallazgos con significación estadística a niveles convencionales de ocho modelos diferentes. Son la combinación de dos umbrales para la variable binaria positiva y estadísticamente significativa (5 % y 10 %) y cuatro submuestras.
Figura 4 Principales hallazgos con significación estadística a niveles convencionales en regresiones de metanálisis
De este ejercicio se desprenden varias conclusiones:
Diseño. La tutoría o el seguimiento individualizado de los participantes, la formación centrada exclusivamente en un sector específico y la concesión de incentivos monetarios a los alumnos se correlacionan todos con mejores resultados en los programas de formación profesional (las PAMT más frecuentes en nuestro conjunto de datos).
Contexto. La eficacia de un programa se correlaciona positivamente con el crecimiento y negativamente con el desempleo.
Población objetivo. Los programas de formación tienden a ser más eficaces para los jóvenes (no encontramos diferencias significativas entre géneros ni niveles educativos).
Mejorar la eficacia de esta investigación empírica requeriría la recopilación sistemática de información granular y valiosa, a partir de protocolos acordados para publicar información relevante en un registro sistematizado y tabulado. El espacio de diseño propuesto en el artículo es una versión preliminar de dicho protocolo.
