prop · H50379 · 2018-02-15 00:00:00 — Förklaringarna som undersökts eller diskuterats i tidigare studier är kopplade till bland annat programvolymer, deltagarsammansättning, utbildningens inriktning, konjunkturläge, styrning samt vilken tidshorisont som använts vid uppföljningen. Emellertid har ingen av de tidigare studierna specifikt studerat regional effektvariation inom AUB. 30Se exempelvis och (2015) eller (2016) för en beskrivning av förberedande utbildning. 31Det finns även studier som fokuserar på vissa grupper av deltagare. Exempelvis studier som fokuserar på yngre personer som ej avslutat skolan (Alegre m.fl., 2015), ungdomar (Card m.fl., 2011 och och , 2015), funktionshindrade (, 2014), invandrare (Heinesen m.fl., 2013), etc. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G 4.1 Att identifiera effekter Att identifiera effekter syftar till att fastställa ett orsakssamband. Ett sätt att göra detta är att jämföra utfall mellan de som deltagit i AUB och en jämförelsegrupp som gjort något annat istället och som får representera vad deltagarna i AUB skulle ha gjort om de inte deltagit. Det grundläggande problemet för att kunna identifiera effekter är att det kan finnas andra skillnader, utöver själva deltagandet i insatsen, mellan personer som deltar och personer som inte deltar som kan förklara skillnader i utfall. Exempelvis kan de som deltar i AUB vara mer motiverade att finna ett arbete än de personer som inte deltar. Om så är fallet kommer eventuella skillnader i utfallet även att bära på information om de skillnader mellan grupperna som analysen inte kunnat ta hänsyn till vilket kan leda till över- eller underskattade effekter av att delta. Det säkraste sättet att skapa en relevant jämförelsegrupp är att låta slumpen avgöra vilka individer som deltar i AUB. Deltagare- och jämförelsegrupp kan då i genomsnitt antas vara lika i alla andra avseende, förutom deltagandet i själva insatsen. Tillgång till denna typ av data är dock sällsynt och detta angreppssätt har inte kunnat användas i denna granskning. Detta innebär att analysen måste hantera att vilka som deltar i AUB både påverkas av vilka de arbetssökande är och av arbetsförmedlarna som genomför anvisningarna. En metod för att hantera denna typ av selektion av individer som tar del av programmet är matchning.32 Matchning innebär att det för varje person som deltar i AUB söks en person som inte deltar, men som har liknande observerbara egenskaper. Av naturliga skäl kan enbart egenskaper som finns registrerade i dataregister användas för matchningen. Det grundläggande antagandet är att alla faktorer som kan påverka vilka personer som deltar i AUB finns tillgängliga i data, eller att dessa faktorer till fullo indirekt fångas av tillgänglig information i data. Detta antagande går dock inte att testa, och det finns således en risk att den matchning som används inte fullt ut lyckas fånga alla relevanta faktorer. Caliendo m.fl. (2016) visar dock att matchning, där det finns tillgång till detaljerat registerinformation om individers bakgrund såsom utbildning, inkomster, sociala ersättningar och arbetslöshetshistorik, i mycket hög grad fångar upp skillnader mellan individer som inte kan observeras i data och risken för snedvridna resultat är därmed liten. Den i granskningen tillgängliga statistiken från Arbetsförmedlingen är mycket detaljerad och av god kvalitet, vilket skapar goda förutsättningar för att identifiera relevanta jämförelsegrupper. 32Populationen och tillvägagångssätt för att identifiera deltagare- och jämförelsepersoner beskrivs i kapitel 5. 20 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Vid en genomgång av de metoder som använts i andra utvärderingar av AUB, nationellt såväl som internationellt, framgår att det sätt som valt är den dominerande ansatsen. I inte mindre än 10 av 14 svenska effektstudier av AUB används samma eller en mycket snarlik ansats.33 4.2 Metod för att skatta effekter tillvägagångssätt för att skatta effekter i denna granskning följer det tillvägagångssätt som tidigare svenska utvärderingar av AUB har använt (Se exempelvis Arbetsförmedlingen (2013) och Liljeberg (2016)). Inledningsvis matchas deltagare och öppet arbetslösa jämförelsepersoner så att de har varit arbetssökande som deltagarna påbörjar insatsen.34 Skälet till att inleda med denna matchning har sin utgångspunkt från de resultat som redovisats i Sianesi (2004) och och (2008). Dessa studier har visat att det har betydelse för ett arbetsmarknadspolitiskt programs effekt hur länge en individ får vänta innan han/hon blir inskriven i ett program. forskning35 har även visat att arbetslöshetshistoriken kan vara en vara bra indikatorer på sådant som inte observeras i data. I en andra del beräknas sannolikheten att delta i AUB för deltagare och jämförelsepersoner med hjälp av övriga bakgrundsvariabler. Det innebär att hänsyn tas till många av de egenskaper som en arbetsförmedlare kan tänkas beakta när individer väljs ut för att delta i AUB, men också egenskaper som är kopplade till att individen själv har större benägenhet att välja AUB i den mån de själva kan påverka.36 Sannolikheten att delta beräknas med en regressionsmetod där utfallet enbart indikerar två utfall, deltagit eller inte.37 En utförlig beskrivning av hur deltagare och jämförelsegrupp väljs ut finns i avsnitt 5.1. Slutligen kombineras dessa båda delarna. De beräknade sannolikheterna och de matchade arbetslöshetstider matchas så att deltagare i AUB och individer från jämförelsegruppen har samma beräknade sannolikhet att vara deltagare och samma arbetslöshetstid. Om exempelvis sannolikheten att delta i AUB för en faktisk deltagare beräknas vara och denna deltagare har en arbetslöshetstid så söks bland de individer som inte deltar i AUB en person som också har en beräknad sannolikhet att delta på och en arbetslöshetstid . Orsaken till varför den ena deltar men inte den 33Se bilaga 1. 34För att matcha deltagare och icke-deltagare före deltagande används egenskapsmatchning. För detta steg används Coarsened Exact Matching (), se Iacus m.fl. (2012). 35Se exempelvis Caliendo m.fl. (2016). 36Arbetsförmedlingens arbete med att välja ut individer benämns ibland för administrativ selektion och när individen själv påverkar valet benämns det självselektion. 37Standardmetoder för denna typ av utfall är logit eller probit modeller. I vissa fall används även linjära sannolikhetsmodeller. Se exempelvis Maddala (1994) för en beskrivning. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G andra antas bero på slumpen eller ovidkommande faktorer. Efter matchningen kommer det att finnas två grupper: deltagare i AUB och jämförelsepersoner, vilka enligt beräkningarna har samma sannolikhet att vara deltagare i AUB och samma arbetslöshetstid. Det är värt att notera att det inte alltid kommer vara möjligt att finna matchade icke-deltagare för varje deltagare. För att kunna matchas krävs att det finns individer med samma modellmässiga sannolikhet för deltagande och samma arbetslöshetstid från båda grupperna (så kallat common support). Detta innebär att effektmätningen bara kan baseras på individer där det finns minst en icke-deltagare till varje deltagare. Om så inte är fallet exkluderas individen.38 38När matchning enbart sker på den beräknade sannolikheten benämns metoden propensity score matching. För en beskrivning av metoden propensity score matching (PSM) och rekommendation för hur de kan användas se exempelvis och (1983), (2002), Baser (2006), Caliendo och Kopeinig (2008). 22 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N 5 Data och definitioner Samtliga analyser bygger på data från Arbetsförmedlingen och (). Populationen utgörs av personer som varit inskrivna hos Arbetsförmedlingen –2011. I data finns bland annat information om individernas arbetslöshetshistorik, antal inskrivningsperioder samt programdeltagande, men även individkaraktäristika såsom utbildning, ålder, kön etc. 5.1 Deltagare och jämförelsegrupp Urvalet av programdeltagare begränsas till arbetssökande som var registrerade som öppet arbetslösa direkt innan programstart. Individer ska inte tidigare i inskrivningsperioden ha deltagit i något program. Anledningen till att sökande som var registrerade på AF av annan orsak än öppen arbetslöshet, till exempel de som hade arbete direkt innan programstart, exkluderas är att analysen bör baseras på en så homogen grupp som möjligt. Det är troligt att de arbetssökande som inte är öppet arbetslösa innan programstart skiljer sig väsentligt från de öppet arbetslösa. Vidare ingår endast personer mellan 20–. Programdeltagarna grupperas efter vilken månad de startade AUB. Till varje sådan månadsgruppering identifieras potentiella jämförelsepersoner. Jämförelsepersonerna ska också vara registrerade som öppet arbetslösa under den aktuella månaden. Vidare ska de vid månadens slut vara registrerade som öppet arbetslösa. För deltagare i AUB inom garantierna gäller i övrigt samma antaganden – det vill säga, individerna ska vara och inte ha deltagit i annat program (eller aktivitet inom garantin som motsvarar ett program) innan deltagandet i AUB. har valt att exkludera individer som tidigare deltagit i ett program inom inskrivningsperioden eftersom det annars blir svårt att separera programeffekterna från varandra. Detta är också det vanligaste tillvägagångsättet i tidigare studier. Som en följd av detta ska resultaten tolkas som effekten av att delta i AUB som första program i inskrivningsperioden. Om inte denna begränsning används kan ett nytt program kan vara en förlängning av ett tidigare program eller ingå i en planerad sekvens av olika program. Det nya programmet kan då inte ses som en helt ny programstart. I tabell 2 redovisas antalet deltagare som utgör underlag för beräkningen av effekter. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G Tabell 2 Antalet deltagare i AUB 20–som ingår i urvalet för analysen Anm. MO1=Stockholm/, MO2=Norra , MO3=Södra /Östra MO4=Göteborg/, MO5=Nordvästra , MO6=Västra , MO7=Skåne, MO8=Småland/, MO9=Södra , MO10=Norra . Det skulle kunna vara så att personer som ingår i jämförelsegruppen tar del av AUB . Om det är en stor andel av jämförelsegruppen som senare tar del av AUB skulle detta kunna påverka de beräknade effekterna av programmet. Av denna anledning bör andelen vara så låg som möjligt. I tabell 3 analyseras därför hur stor andel av jämförelsepersonerna som tagit del av AUB. Tabell 3 Antal och andel jämförelsepersoner som tagit del av AUB Andel som tagit del av AUB vid Som framgår av tabell 3 är det endast en mycket liten andel av individerna i jämförelsegruppen som tar del av AUB. Detta resultat tyder på att resultaten av effektskattningarna inte kommer att påverkas av att individer som ingår i jämförelsegruppen tar del av AUB. Ytterligare en faktor som skulle kunna påverka resultaten av effektskattningarna är vad jämförelsegruppen gör istället för att ta del av AUB, samt vad deltagarna i AUB gör efter avslutat program. I tabell 4 redovisas andelen som påbörjat andra program än AUB inom samma inskrivningsperiod för de båda grupperna över den studerade tidsperioden. Tabell 4 Andel i jämförelsegruppen och deltagargruppen som övergått i annat program (som inte är AUB) R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Skillnaden i andel som övergått i något annat program än AUB är mellan . än 2006 är det en större andel av deltagarna i AUB som övergår i ett annat program jämfört med jämförelsegruppen. Ett skäl till detta resultat kan vara att AUB redan på förhand ingår i en planerad kedja av insatser vid Arbetsförmedlingen. Exempelvis kan AUB följas av Arbetspraktik. En ytterligare orsak till skillnader i effektskattningar kan vara att deltagarna och jämförelsegruppen tar del av väsentligt skilda insatser. I figur 3 redovisas antalet som övergått i andra program och hur stor andel som övergått till respektive program. För deltagarna i AUB gäller detta övergångar efter avslutad AUB och för jämförelsegruppen gäller siffrorna övergångar till program efter att de lämnat öppen arbetslöshet. Figur 3 Övergångar till andra program, för deltagare och jämförelsepersoner Anm. APR=Arbetspraktik, FUB=Förberedande och orienterande utbildning, INS=Instegsjobb, KVR=Kartläggning, vägledning och rehabilitering, LBI=Lönebidrag, NYJ=Nystartsjobb, SAS=Särskilt anställningsstöd och SEB=Start av näringsverksamhet. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G Som framgår av figur 3 tar deltagarna i AUB och jämförelsegruppen främst del av Nystartsjobb, Arbetspraktik och Förberedande utbildning. För de som deltagit i AUB så är det vanligast att övergå till ett Nystartsjobb medan det för jämförelsegruppen är vanligast med övergång till Arbetspraktik, Förberedande utbildning och Nystartsjobb. Det är inte oväntat att deltagande i AUB följs av program som är mer inriktade mot träning på arbetsplatser, såsom Nystartsjobb respektive Arbetspraktik. Sammantaget indikerar den beskrivande statistiken som presenterats ovan inte på att det skulle föreligga några väsentliga skillnader mellan deltagare i AUB och jämförelsepersonerna, det vill säga de som utgör den potentiella kontrollgruppen. 5.2 Vilket utfall ska mätas? har i denna granskning valt att använda inkomst som utfallsmått. Måttet som används är om en individ har en årsinkomst som överstiger ett prisbasbelopp eller inte. I studier av effekter av arbetsmarknadspolitik används en rad olika arbetsmarknadsutfall som alla har det gemensamma att de ska visa på att en individ helt eller till delar, permanent eller temporärt, lämnat arbetslösheten.39 I många svenska studier (se bilaga 1) används information från Arbetsförmedlingen. I Arbetsförmedlingens register anges om en individ lämnat Arbetsförmedlingen för jobb eller om en individ lämnat en sökandekategori, exempelvis öppen arbetslöshet eller AUB, till en sökandekategori som innebär att individen jobbar.40 Ett potentiellt problem med att använda information från Arbetsförmedlingen är att det finns ett mörkertal. Detta mörkertal uppstår om individer fått jobb, men att detta inte meddelats Arbetsförmedlingen. Ett sätt att hantera denna problematik är att istället använda inkomster från arbete eller egenföretagande som utfall. Att en person har fått en inkomst innebär per definition att denne åtminstone tillfälligt har varit verksam på arbetsmarknaden även om informationen inte kommit Arbetsförmedlingen till del. har valt att använda sig av ett utfall som innebär att en individ ska ha fått en inkomst från arbete som minst motsvarar ett prisbasbelopp.41 Ett alternativ till att använda ett tröskelvärde för inkomst hade varit att använda skillnader i absolut inkomst. Det finns dock ett antal problem med detta. För det första kommer 39Utfallsdefinitionens påverkan på de mätta effekterna diskuteras exempelvis i och (2017). 40Se Arbetsförmedlingens webbplats för olika status som räknas som jobb, hämtad , statistiken/Definitioner-och-forklaringar.html. 41Prisbasbeloppet varierar något över tiden. För den aktuella tiden var basbeloppen: år , år , år och år år , år , år och år . 26 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N inkomsterna, givet yrke, att variera mellan regioner. För det andra varierar inkomster mellan yrken. Detta innebär att en observerad inkomstskillnad mellan deltagare och jämförelsegrupp även fångar regionala skillnader i lönenivåer. Att välja ett tröskelvärde gör det möjligt att eliminera dessa skillnader om tröskelvärdet sätts tillräckligt lågt.42 5.3 När ska effekterna mätas? Vid studier av effekter av arbetsmarknadspolitiska program behöver det normalt gå innan effekterna av programdeltagande kan mätas. Att mäta utfallet för nära programstarten innebär troligen att en del individer fortfarande inte slutfört AUB, vilket gör att chanserna att de ska ha lämnat arbetslösheten är låga. Det är viktigt att vara medveten om denna så kallade inlåsningseffekt och också vara medveten om att den varierar mellan olika program. Det finns därför inget generellt svar på frågan om när effekter ska mätas utan det varierar mellan olika program. När det gäller AUB visar litteraturgenomgången att effekter troligen är mätbara först efter avslutat program (Lechner och Wunch, 2009), men också att effekterna blir större efter detta (Card m.fl. 2009). granskning har valt att mäta effekterna efter programstart. Detta innebär exempelvis att om en individ påbörjar sin utbildning så kommer utfallet i form av inkomst att mätas . Således finns viss variation i uppföljningstidens längd beroende på när en individ startade sin AUB. Uppföljningsperioden startar som tidigast efter en AUB . Detta gäller exempelvis en person som påbörjade AUB . Det huvudsakliga skälet att använda uppföljning är att individer som påbörjat sitt AUB-deltagande sent det aktuella året kan fortsätta sin utbildning året därpå. Att en person går i ett program riskerar att minska chanserna för jobb tills programmet är avslutat. Dessa, så kallade inlåsningseffekter, är mindre om uppföljningen sker efter att insatsen ägde rum jämfört med om en kortare uppföljningsperiod hade använts. Effekterna beräknas årsvis per marknadsområde för individer som deltog i AUB . 5.4 Beskrivning av matchningsvariabler Eftersom fokus för granskningen är regionala skillnader har en variabel som indikerar marknadsområdestillhörighet inkluderats i matchningen. forskning har pekat på en rad faktorer som kan påverka utfallet av AUB och vilka som får ta del av AUB. Som tidigare nämnts lyfts exempelvis konjunkturen som en orsak till att effekten av AUB varierar. För att åtminstone till delar ta hänsyn till konjunkturskillnader mellan olika regioner används information om vilket lokalt 42 Analyser har även gjorts för två respektive tre prisbasbelopp och resultaten blir relativt lika. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G arbetsmarknadsområde som individen tillhör. För att kontrollera för deltagarsammansättning används ett antal variabler som relateras till individen och som i tidigare forskning visat sig utgöra indikatorer på stark respektive svag arbetsmarknadsanknytning och är därmed egenskaper som påverkar chanserna att få ett arbete. •inkomster och förekomst av försörjningsstöd ett och före deltagande respektive ett och före en person valts ut som jämförelseperson. När det gäller utbildningsbakgrund visar exempelvis de m.fl. (2008) att individer med kort utbildning har sämre möjlighet att få ett jobb efter AUB jämfört med personer med högre utbildning. Det är också värt att notera att det enligt och (2015) är gruppen med universitetsexamen som får de längsta utbildningarna. Det finns en lång tradition av forskning om invandrares position på den svenska arbetsmarknaden. Ett generellt resultat är att personer som är födda utanför och EU har en lägre sannolikhet att lämna arbetslöshet för arbete. görs en bedömning av om individen är matchningsbar och huvuddelen av både deltagare och individer i jämförelsegruppen bedöms vara matchningsbara. Att en individ inte bedöms som matchningsbar antas påverka chanserna att få ett arbete negativt. En annan faktor som bedöms påverka möjligheterna att lämna arbetslöshet efter AUB är funktionsnedsättning. har använt Arbetsförmedlingens statistik för att skapa en variabel som indikerar funktionsnedsättning oavsett typ. Detta innebär att det inte görs någon skillnad på om det rör sig om en fysisk, psykisk eller socialt relaterad nedsättning.43 I allmänhet innebär en funktionsnedsättning att chanserna att individen ska få ett arbete på den öppna 43Inom gruppen funktionshindrade med korta inskrivningstider finns ett stort mörkertal på grund av att det tar tid att erhålla en kod som funktionshindrad. För effektskattningarna är detta emellertid inte något problem eftersom både deltagar- och jämförelsegrupp matchas på inskrivningstid. 28 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N arbetsmarknaden är lägre. Dock tillhör gruppen en av Arbetsförmedlingens prioriterade grupper varför subventionerade anställningar inte är ovanligt. Att en person tillhör en arbetslöshetskassa indikerar att personen tidigare haft ett arbete, men också att personen kan ha ett stärkt försörjningsskydd. Att en person har arbetslivserfarenhet är i allmänhet en positiv egenskap. Å andra sidan kan det vara så att den inkomstberoende arbetslöshetsersättningen höjer den lön som personen är villig att ta ett jobb för (den så kallade reservationslönen) Om reservationslönen är hög kan det påverka chanserna att individen lämnar arbetslösheten. Detta gäller både efter deltagande i AUB och andra program. Betydelsen av information om en individs arbetslöshetshistorik har nämnts tidigare. Att en person har långa historiska arbetslöshets- och inskrivningstider vid Arbetsförmedlingen indikerar att personen har haft svårt att hitta ett arbete även tidigare. Även antalet inskrivningar ger en indikation på svårigheter att permanent lämna arbetslöshet. har även information om inkomster och försörjningsstöd året före respektive före det aktuella inskrivningstillfället. Som illustration redovisas beskrivande statistik för uppdelat på marknadsområden i bilaga 2. hänvisas till bilaga 3. R I K S R E V I S I O N E N A R B E T S F Ö R M E D L I N G E N S A R B E T S M A R K N A D S U T B I L D N I N G I följande avsnitt presenteras resultaten. I avsnitt 6.1 redovisas och diskuteras resultatet av matchningen. Dessa ligger till grund för de skattningar av effekter som görs och effektskattningarna presenteras i avsnitt 6.2. 6.1 Hur väl fungerar matchningen? Ett sätt att undersöka hur väl matchningen klarat av att skapa jämförbara grupper av deltagare i AUB och jämförelsepersoner är att undersöka skillnader i viktiga egenskaper efter matchning. När detta görs visas att det över lag är mycket små skillnader mellan deltagare och jämförelsegrupp inom de olika marknadsområdena. På grund av det omfattande statistiska materialet väljs att exemplifiera genom att i tabell 5 visa på skillnaderna mellan deltagare och jämförelsegrupp för . Motsvarande beskrivningar av skillnader finns i bilaga 3.44 Tabell 5 Skillnader mellan deltagare i AUB och jämförelsegrupp 2011 för samtliga marknadsområden Ungdom (<25 år) -0,01 Barn ålder 0–7 år -0,01 Född i EU 15+ Född utanför /EU 15+ 44I bilaga 3 redovisas även fördelningen av observationer som matchas fördelat över de predikterade sannolikheterna, så kallat common support. 30 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Totalt antal inskrivningsdagar i -0,01 Som framgår av tabell 5 fanns det inte några signifikanta skillnader mellan deltagare i AUB och jämförelsegruppen efter det att matchningen genomförts. När balanstesterna genomförs per marknadsområde (se bilaga 3) är balansen även där över lag god. Att det finns skillnader i några enstaka variabler innebär att det i dessa dimensioner finns en återstående skillnad. Detta gäller dock förhållandevis få variabler och den uppmätta skillnaden är i regel liten. För att undersöka hur representativa de deltagare som ingår i analysen är jämförs dessa med samtliga individer som påbörjade AUB . Om de båda grupperna är relativt lika varandra när det gäller olika individuella egenskaper är det mer sannolikt att resultaten gäller generellt för alla som deltagit i AUB. Om det istället skulle vara stora skillnader mellan grupperna finns en risk att resultaten av effektanalysen inte är generaliserbara.