Quarta conferenza annuale ESPAnet Italia 2011

“Innovare il welfare. Percorsi di trasformazione in Italia e in Europa”

(Im)mobilità sociale e overeducation: il caso italiano

Marco Centra, Maurizio Curtarelli, Valentina Gualtieri

Milano, 29 settembre 2011 – 1 ottobre 2011

Premessa

L’obiettivo e la tesi

Il quadro teorico di riferimento

I dati e gli aspetti metodologici

I risultati dell’analisi:

- overeducation

- redditi

Conclusioni e Possibili ambiti di intervento

PremessaL’Italia presenta degli evidenti deficit sui livelli di scolarizzazione nel confronto con i principali paesi dell’UE 25-64enni è in possesso di un titolo universitario (Anno 2010): Italia 14.8%; EU-27 25.9%; Regno Unito 35.0%; Spagna 30.7%; Francia 29.0% (il divario si amplia ulteriormente per la fascia di età più giovane)

In Italia le persone con istruzione terziaria hanno maggiori possibilità di occupazione, tuttavia, nel confronto con i principali paesi dell’UE, presenta degli evidenti deficit sui rendimenti del capitale umano in termini di occupabilità i tassi di occupazione delle persone con titolo universitario (Anno 2010): Italia 76.6%; EU-27 82.3%)

Sarebbe auspicabile per gli occupati italiani una collocazione lavorativa coerente con il titolo di studio posseduto. Invece, circa quattro occupati

italiani su dieci è interessato dal fenomeno dell’overeducation

IL PARADOSSO: alla scarsità relativa di alti livelli d’istruzione e alla connessa bassa offerta sul mercato del lavoro di persone altamente qualificate dovrebbe corrispondere un elevato rendimento dell’istruzione, sia in termini di occupabilità che in termini di qualità del lavoro (e relativa retribuzione). Si osserva al contrario una riduzione progressiva dei rendimenti dell’investimento in istruzione.

Il contesto: l’overeducation

Le causecambiamento tecnologico skill-biased effetto coorteprocesso decisionaleasimmetrie informative

Le “asimmetrie informative” esistenti sul mercato del lavoro (la difficoltà di accesso alle informazioni sulle opportunità di lavoro) possono determinare il mancato corretto incontro tra domanda e offerta di lavoro e dunque il fenomeno della disoccupazione in presenza di vacancies disponibili e le situazioni di mismatch

Il problema delle asimmetrie informative, può essere ovviato tramite i network sociali di cui dispone l’individuo la “qualità” del network di cui gli individui dispongono determinerebbe la “qualità” dell’occupazione: il rendimento del

capitale umano è fortemente influenzato dalla dotazione di capitale sociale

Le conseguenzeLivello macro: allocazione sub-ottimale della risorsa produttiva capitale umano che genera perdita di efficienza del sistema economico e minori tassi di crescita

Livello micro: ritorni insoddisfacenti dell’investimento effettuato con ricadute sulla produttività del singolo e sulla qualità del lavoro

Obiettivo

La tesi : Il capitale sociale è in grado di orientare l’esito occupazionale di un individuo

in Italia gli individui che dispongono di una dotazione di capitale sociale più esigua degli altri incontrano maggiori difficoltà nell’avere una collocazione sul mercato del

lavoro che corrisponda al livello di istruzione posseduto (sia in termini di professionalità che di retribuzione)

Analizzare empiricamente il legame tra capitale sociale e rendimento del capitale umano, soprattutto in relazione ai fenomeni di overeducation

Mostra che in assenza di politiche in grado di favorire il corretto incontro tra domanda e offerta di lavoro (soprattutto se qualificato), gli individui che non possono contare su una dotazione di capitale sociale “di qualità” sono immobili nella gerarchia sociale

Al fine di

Il quadro teorico di riferimento

Due filoni di ricerca

capitale umano capitale sociale

educational mismatch VS skill mismatch

Overeducation VS

undereducation

OverskillingVS

underskilling

“network di relazioni sociali basate su diverse forme di fiducia e reciprocità, che possono permettere il perseguimento di diversi interessi privati e pubblici” (Matějů and Vitásková, 2006

la disponibilità di capitale sociale assicura dei benefici ai singoli o a gruppi di individui in virtù della loro appartenenza a network di relazioni (Portes, 1998; Yang, 2007).

Bonding caratterizzato da legami forti (per esempio tra membri di una famiglia o tra amici intimi),

Bridging caratterizzato da legami deboli, meno intensi ma trasversali (conoscenti, rapporti di lavoro)

Linking caratterizzato da legami istituzionali (ricerca di lavoro presso un centro per l’impiego)

I dati:Isfol – Plus – Anno 2008

Universo di riferimenti popolazione residente in Italia di 18-64 anni

Popolazione assunta come rappresentazione Istat RCFL 2008

Tecnica di rilevazione CATI

Dimensione campionaria 40.000 individui

Le analisi empiriche sono svolte su un sottocampione composto dagli occupati di 25-55 anni

Il data-set PLUS permette di analizzare congiuntamente:-le caratteristiche individuali dell’occupato quali il titolo di studio posseduto e la professione svolta e il reddito percepito (e dunque di identificare le situazioni di incoerenza tra il titolo posseduto e l’inquadramento professionale)-le caratteristiche relative al background familiare di origine

Una scelta obbligata…Il background familiare di origine come proxy della dotazione di capitale sociale (bonding)

Gli aspetti metodologici: L’indicatore composito di bakground familiare

La maggior parte degli studi sulla mobilità sociale propendono nell’utilizzare la professione come unico indicatore di background

Se entrambi i genitori hanno avuto condizioni occupazionali e professioni diverseesistono tre orientamenti:1. considera esclusivamente il ruolo occupazionale del marito perché la partecipazione maschile al

mondo del lavoro è maggiore di quella femminile (Goldthorpe 1980, 1983).2. attribuisce a entrambi i coniugi una posizione di classe composita, corrispondente alla combinazione

delle rispettive classi occupazionali (Britten e Healt 1983,1984; Barbagli 1988).3. propone invece il principio di dominanza: assegnare al nucleo familiare l’appartenenza di classe

relativa all’occupazione più elevata (Erikson, 1994).

L’indicatore è stato costruito considerando congiuntamente le informazioni sulla condizione occupazionale, sulla professione e sul livello di istruzione di entrambi i genitori

Dato il progressivo incremento della quota femminile nel mercato del lavoro, i, che renderebbe distorta l’elaborazione proposta nel punto 1), sia il numero troppo elevato di posizioni di classi e di tassi di mobilità che risulterebbe adottando l’orientamento al punto 2), si è ritenuto di utilizzare il principio di dominanza di Erikson (1994)

Gli aspetti metodologici: procedura di costruzionedell’indicatore composito di background familiare

Steps:

1.ricodifica del titolo di studio dei genitori in tre categorie (fino alla licenza media, qualifica professionale o diploma,

titolo universitario);

2.ricodifica della condizione occupazionale e della professione dei genitori in cinque categorie (alta, tecnica, media,

bassa, non occupato);

3.calcolo del livello di istruzione e della professione più elevati tra i due genitori;

4.assegnazione di punteggi ai differenti livelli di istruzione e alle differenti condizioni/professioni;

5.calcolo dei differenti valori associati alle combinazioni ottenibili tra titolo di studio e professione tramite una media

aritmetica;

6.utilizzo dei valori risultanti ottenuti dai punti precedenti come indicatore composito di background familiare.

Background familiare

Analisi descrittive: background familiare e professione

Professione del figlio Background

familiare Professioni Alte

Professioni tecniche

Professioni Medie

Professioni non qualificate

Totale

Distribuzione background

familiare Alta 46.9 23.8 28.6 0.7 100.0 4.0 Medio Alta 27.7 23.2 47.1 2.0 100.0 12.7 Medio Bassa 11.5 18.6 64.2 5.6 100.0 77.6 Bassa 13.6 13.0 62.1 11.3 100.0 5.7 Totale 15.1 19.1 60.5 5.3 100.0 100.0

Si evince una forte influenza del background familiare nel determinare l’esito occupazionale dell’individuo l’ipotesi che una dotazione elevata di capitale sociale bonding possa veicolare all’individuo informazioni utili ad accedere a lavori di rango elevato appare confermata

Occupati di 25-55 anni per professione e background familiare

Professione del figlio Background

familiare Professioni Alte

Professioni tecniche

Professioni Medie

Professioni non qualificate

Totale

Distribuzione background

familiare Alto 63.2 15.8 20.3 0.6 100.0 14.4 Medio Alta 46.4 26.5 26.9 0.2 100.0 23.1 Medio Bassa 38.9 33.7 27.1 0.3 100.0 58.6 Bassa 54.1 25.6 18.4 2.0 100.0 3.9 Totale 44.7 29.2 25.7 0.4 100.0 100.0

Occupati di 25-55 anni con titolo universitario per professione e background familiare

Nota: escluse le forze armate

Nota: escluse le forze armate

Analisi descrittive: background familiare e mismatch

Fino alla licenza media Qualifica professionale o diploma Titolo universitario Background familiare

matching under-

education Totale matching under-

education over-

education Totale matching over-

education Totale Basso 90.8 9.2 100.0 87.2 9.3 3.5 100.0 39.9 60.1 100.0 Alto 77.3 22.7 100.0 79.9 18.1 2.0 100.0 52.9 47.1 100.0 Totale 89.9 10.1 100.0 86.0 10.8 3.3 100.0 44.7 55.3 100.0

Occupati di 25-55 anni per titolo di studio, tipo di matching e background familiare

Nota: escluse le forze armate

Per analizzare la coerenza tra titolo di studio e professione svolta è stata creata una variabile che assume tre possibili modalità: Matching: titolo universitario e professione alta; diploma e professione tecnica o media; titolo di studio al massimo pari alla licenza media e professione media o non qualificata.Overeducation: titolo di studio universitario e professione tecnica, media o non qualificata; diploma e professione non qualificata.Undereducation: diploma e professione alta; titolo di studio al massimo pari alla licenza media e professione tecnica o alta.

Evidente correlazione tra mismatch e dotazione di capitale sociale bonding

Analisi multivariata: modelli OLS

Le stime sono prodotte generando modelli sempre più ricchi di informazioni in modo da verificare come i coefficienti delle due variabili esplicative principali (background familiare e titolo di studio) si modificano all’aumentare delle caratteristiche individuali inserite nel modello

Modello 1: studia l’impatto dei differenti livelli di istruzione sui redditi da lavoro senza considerare il background familiare e controllando per le principale caratteristiche individuali (modello minceriano che valuta i rendimenti in termini reddituali dell’investimento in istruzione);

Modello 2: valuta l’effetto dell’indicatore composito di background familiare sui redditi da lavoro a parità di caratteristiche quali la ripartizione territoriale di residenza, il genere, la cittadinanza e l’esperienza lavorativa. Nell’equazione non si prende in considerazione l’istruzione e la formazione in modo tale da verificare l’intensità dell’effetto dell’indicatore composito non depurandolo dal livello di “capitale umano”.

Modello 3: con tutte le informazioni menzionate nei modelli precedenti. Tramite questa equazione è possibile studiare l’effetto sui redditi da lavoro della scolarità e della formazione a parità di background familiare e viceversa.

Modello 4: completo anche dei predittori caratterizzanti il lavoro. Tramite questa equazione è possibile verificare il cambiamento nell’intensità dell’effetto dell’indicatore composito di background familiare e dell’istruzione di sul reddito da lavoro.

Modello 5: riproduce il modello 4 ma per la sola sottopopolazione dei dipendenti.

Obiettivo valutare l’effetto medio del background familiare, oltre che dei livelli di

istruzione e di altre caratteristiche degli individui occupati, sui redditi da lavoro

Regressione OLS sul log dei redditi annuali lordi (occupati di 25-55 anni)

Modello 1 Modello 2 Modello 3 Modello 4 Modello 5 (solo

dipendenti) β SE β SE β SE β SE β SE Ripartizione territoriale (Base = Mezzogiorno) Nord 0.15*** 0.01 0.14*** 0.01 0.15*** 0.01 0.11*** 0.01 0.07*** 0.01 Centro 0.04** 0.02 0.05* 0.02 0.04* 0.02 0.02 0.02 0.05*** 0.01 Genere (Base = Donna) Uomo 0.35*** 0.01 0.32*** 0.01 0.35*** 0.01 0.23*** 0.01 0.19*** 0.01 Cittadinanza (Base = Italiano) Straniero -0.06 0.06 0.05 0.06 -0.05 0.06 -0.08 0.06 -0.08** 0.03 Anzianità di servizio (Base = <10 anni) tenure (>10 anni) 0.10*** 0.01 0.14*** 0.01 0.10*** 0.01 0.06*** 0.01 0.10*** 0.01 Durata del rapporto di lavoro in anni 0.03*** 0.00 0.02*** 0.00 0.03*** 0.00 0.02*** 0.00 0.02*** 0.00 Durata del rapporto di lavoro al quadrato -0.00*** 0.00 -0.00*** 0.00 -0.00*** 0.00 -0.00*** 0.00 -0.00*** 0.00 Titolo di studio (Base = Diploma) Al massimo la licenza media -0.19*** 0.01 -0.18*** 0.01 -0.13*** 0.01 -0.15*** 0.01 Titolo universitario 0.19*** 0.02 0.18*** 0.02 0.17*** 0.02 0.15*** 0.01 Attività formative (ultimi 3 anni) Si 0.13*** 0.01 0.13* 0.01 0.07*** 0.01 0.08*** 0.01 Indicatore composito di background familiare 0.11*** 0.01 0.04* 0.01 0.04*** 0.01 0.02** 0.01 Tipologia contrattuale (Base = Collaboratori; modello 5 Base = Tempo indeterminato) Dipendenti a tempo indeterminato 0.49*** 0.02 Dipendenti a tempo determinato 0.36*** 0.03 -0.15*** 0.01 Autonomi 0.36*** 0.03 Professione (Base =Alta) Tecnica 0.00 0.02 -0.06*** 0.02 Media -0.12*** 0.02 -0.13*** 0.01 Non qualificata -0.28*** 0.03 -0.32*** 0.02 Orario di lavoro settimanale (Base = più di 45 ore) Meno di 21 ore -0.42*** 0.02 -0.50*** 0.02 Da 21 a 35 ore -0.14*** 0.02 -0.17*** 0.02 Da 36 a 45 ore -0.01 0.02 -0.08*** 0.01 Intercetta 9.19*** 0.06 8.99*** 0.07 9.09*** 0.07 9.07*** 0.07 9.75*** 0.05 Prob.> F <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 R-Square 0.16 0.12 0.1634 0.2521 0.407 Adj R-Sq 0.16 0.12 0.1625 0.2507 0.4058 *** significativo al livello di probabilità del 99%; **significativo al livello di probabilità del 95%;*significativo al livello di probabilità del 90%

L’analisi empirica ha permesso di verificare la tesi sostenuta: il rendimento del capitale umano è fortemente influenzato dalla dotazione di capitale sociale

A parità di capitale umano, gli individui riescono ad accedere a lavori di rango più elevato con maggior frequenza se dispongono di una dotazione elevata di capitale sociale.

Nonostante i limiti relativi alla misurazione della dotazione di capitale sociale, l’analisi ha prodotto risultati che permettono di avere un quadro più articolato delle cause dell’overeducation nel nostro paese.

Si può dunque affermare che l’investimento in capitale umano non sempre permette agli individui di avanzare nella gerarchia sociale intergenerazionale, e anzi si può affermare che l’origine sociale diventa per loro spesso una trappola.

I risultati raggiunti permettono di suggerire delle generiche indicazioni di politica del lavoro: se le informazioni per i lavori di “qualità” sono disponibili soprattutto agli individui che dispongono di un network di “qualità”, è possibile agire proprio sulle “asimmetrie informative” e fornire informazioni di “qualità” anche agli individui che non dispongono di una dotazione elevata di capitale sociale. Si potrebbe in tal modo agevolare il corretto incontro tra domanda e offerta di lavoro, aumentare il rendimento del capitale umano e favorire pertanto i processi di mobilità sociale, aumentando contestualmente l’efficienza dell’intero sistema.

Conclusioni

Fine

Appendice

Tertiary graduates as a share of the working age population (25-64)

1415 15

17

19 20

23 23 24 2426 27 27

2931

32 3334 34 35 35 35 36 36

37

13

17

38

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

% 2

5-6

4 y

ea

r o

lds

wit

h h

igh

er

ed

uc

ati

on

2010 (with %) 13 14 15 15 17 17 19 20 23 23 24 24 26 27 27 29 31 32 33 34 34 35 35 35 36 36 37 38

2009 13 13 15 15 16 16 19 20 21 23 23 23 25 26 26 29 30 33 31 34 33 33 33 36 35 34 36 37 37 39 41 44 50

MT RO IT PT CZ SK AT HU PL BG SI EL EU DE LV FR ES NL LT DK SE BE UK EE LU CY IE FI AU KO US JP CA

Source: Eurostat (EU-27) OECD 2011b (US, Australia [AU], Korea [KO], Japan [JP], Canada [CA])

0.

10.

20.

30.

40.

50.

60.

70.

80.

90.

100.

Em

plo

ym

ent

ra

te %

Low er Secondary 51 37 49.8 51.5 52.5 56.7 45 38.7 39.7 28.7 45.5 31.2 47.1 53.3 54.6 45.5 50.8 67.3 62 42.3 53.8 55.4 57.6 56.7 61.5 67.7 62.2 63.3

Upper Secondary 77.3 62.4 67.3 62.4 63.2 59.4 62.4 66.6 62.8 66.4 63.3 59.9 70.8 69.9 70.6 67.9 69 70.6 67.6 71.4 71 75.3 77.4 75.4 77.6 74.1 79.6 79.5

Tertiary 83.9 77.7 76.6 81.5 77.1 77.5 79.8 82.8 82.9 77.0 82.4 86 82.6 82.3 80.4 79.6 85.9 81.5 81.3 81.5 84.6 84.2 85.1 86.7 85.8 83.2 87.1 88

MT HU IT RO ES EL IE BG PL SK LV LT BE EU FR EE SI PT LU CZ FI UK AT DE DK CY NL SE

Employment rates by level of educational attainment - 20-64 years (2010 Q4)

Source: Eurostat, EU Labour Force Survey

Belgium

Denmark

Estonia

Ireland

Bulgaria

Czech Republic

Germany

Greece

SpainFrance

Italy

Cyprus

LatviaLithuania

Luxembourg

Hungary

Malta

Netherlands

Austria

Poland

Portugal

Romania

Slovenia

Slovakia

Finland

Sw eden

United Kingdom

Iceland

Norw ay

Sw itzerland

Croatia

EU-27

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 90.0 95.0

% occ. con titolo univ. in lavori skilled ( sul tot. occ. in lavori skilled)

% o

cc.

in l

avo

ri s

kil

led

(su

l to

tale

deg

li o

cc.)

Titoli universitari e Overeducation: un confronto internazionale

Fonte: DB-Eurostat 2010

Relazione tra gli occupati di 25-64 anni con titolo universitario con qualifiche ISCO 1-2 e gli occupati di 25-64 anni con qualifiche ISCO 1-2 - Anno 2009

In Italia i posti di lavoro qualificati sono il 19% del totale e solo il 54 % di questi sono ricoperti da persone con istruzione universitaria

In Italia l’educational mismatch è accompagnato da una disponibilità molto ridotta di posti di lavoro a elevata qualificazione

Costruzione dell’indicatore composito di background familiare

Massimo titolo di studio conseguito dai genitori Punteggio

Punteggio riproporzionato Massima professione dei genitori Punteggio

Media dei punteggi background familiare

Fino alla licenza media 1 1.3 Professioni Alte 4 3 Medio Alta Fino alla licenza media 1 1.3 Professioni tecniche 3 2 Medio Bassa Fino alla licenza media 1 1.3 Professioni Medie 2 2 Medio Bassa Fino alla licenza media 1 1.3 Professioni non qualificate 1 1 Bassa Fino alla licenza media 1 1.3 Non occupato 0 1 Bassa Qualifica professionale o diploma 2 2. 7 Professioni Alte 4 3 Medio Alta Qualifica professionale o diploma 2 2. 7 Professioni tecniche 3 3 Medio Alta Qualifica professionale o diploma 2 2. 7 Professioni Medie 2 2 Medio Bassa Qualifica professionale o diploma 2 2.7 Professioni non qualificate 1 2 Medio Bassa Qualifica professionale o diploma 2 2. 7 Non occupato 0 1 Bassa Titolo universitario 3 4.0 Professioni Alte 4 4 Alta Titolo universitario 3 4.0 Professioni tecniche 3 4 Alta Titolo universitario 3 4.0 Professioni Medie 2 3 Medio Alta Titolo universitario 3 4.0 Professioni non qualificate 1 3 Medio Alta Titolo universitario 3 4.0 Non occupato 0 2 Medio Bassa