24/02/14. Effekterne af uddannelse på lediges mulighed for at komme i beskæftigelse. Effekter og cost-benefit

Transkript

1 24/2/4 Effekterne af uddannelse på lediges mulighed for at komme i beskæftigelse Effekter og cost-benefit

2 For information on obtaining additional copies, permission to reprint or translate this work, and all other correspondence, please contact: DAMVAD damvad.com Copyright 23 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

3 Contents Indledning 5. Detaljerede resultater 6 2 Litteraturreview 2. Baggrund: Er der overhovedet en case for uddannelse? 2.2 Uddannelse er ikke bare uddannelse 2.3 Der er mange ubesvarede spørgsmål 3 Brugen af uddannelsesaktivering og grundlaget for effektmålingen 3 3. Uddannelsesaktivering og privat løntilskud i praksis Ordinær uddannelse som aktivering til ledige borgere Privat løntilskud Udviklingen i brugen af AMU og anden VEU Grundlaget for effektmålingen 2 4 Uddannelse er mest effektivt på den korte bane 4. Periodeeffekten 3 5 Betydningen af køn Lille periodeeffekt for kvinder Større periodeeffekt for mænd 38 6 Betydningen af uddannelsesniveau 4 6. Konsistent mer-effekt af uddannelsesaktivering på den korte bane Periodeeffekten 7 Betydningen af alder Mer-effekten af uddannelsesaktivering det første halve år Periodeeffekten er afhængig af alder 47 8 Betydningen af den aktuelle ledighedsperiodes længde 5 8. Mer- og mindreeffekt af uddannelsesaktivering Periodeeffekten 52 AMU og anden VEU. AMU og VEU ift. privat løntilskud.2 Betydning af certificering 5 Cost-benefit 62. Overordnet: uddannelse vs. privat løntilskud 64.2 Nutidsværdi for forskellige undergrupper 68 Data og metode 7 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

4 . Data 7.2 Deskriptiv analyse af brugen af uddannelse 7.3 Effektmålingen 7 2 Litteratur 74 3 Appendiks A: Sammenligning af AMU-kurser 76 4 Appendiks B: Betydningen af afgrænsning af forløb (afslutning inden for perioden) 83 5 Appendiks C: Betydningen af afgrænsning af forudgående ledighedsforløb 5 6 Appendiks D: Kvalitet af matching 8 4 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

5 Indledning Nærværende rapport præsenterer en effektmåling og en cost-benefitanalyse af uddannelse som instrument i den aktive beskæftigelsesindsats. Ny Fremgangsmåde Analysen anvender en ny fremgangsmåde i forhold til det meste af litteraturen på området, idet effekten af uddannelsesaktivering måles relativt til aktiveringen i private løntilskudsjobs. Effekten måles relativt, fordi det er interessant at undersøge, hvilke former for aktivering, der virker bedst, hvis man tager som udgangspunkt, at der overhovedet skal være aktivering. Avancerede data Samtidig anvendes en avanceret kobling af oplysninger fra Arbejdsmarkedsstyrelsen/Beskæftigelsesministeriet om ledigheds- og aktiveringsforløb med oplysninger fra Danmarks Statistik om uddannelsesforløb. Denne kobling er nødvendig, fordi det ikke registreres centralt, hvilke kursusforløb, ledige deltager i kun, at de deltager i uddannelsesaktivering (eller anden aktivering). Ny viden der er behov for En del eksisterende studier har vist, at effekterne af uddannelsesaktivering er tvivlsomme, idet de finder, at uddannelsesaktivering forlænger ledighedsperioderne og forringer de lediges mulighed for efterfølgende at finde beskæftigelse. Det skyldes især, at de ledige fastholdes i aktiveringen (og søger færre jobs under aktiveringen). Nogle af de seneste studier har dog vist, at uddannelse forkorter ledighedsperioderne og forbedrer de lediges mulighed for efterfølgende beskæftigelse. Samlet set er der derfor modstridende resultater på området og der er et klart behov for at få skabt mere viden om, hvad der virker, herunder, hvad der virker for hvem og hvornår. Hovedresultaterne af analysen er: Uddannelsesaktivering har mindst fastholdelseseffekt Inden for det første halve år efter påbegyndt aktivering er uddannelsesaktivering lidt mere effektivt end privat løntilskudsjob til at bringe ledige ud af ledighed. Fastholdelseseffekten er dermed noget større af privat løntilskud end af uddannelse. Det skal blandt andet ses i lyset af, at det gennemsnitlige aktiveringsforløb i private løntilskudsjobs er omkring 5 dage, mens det gennemsnitlige uddannelsesforløb er omkring 5 dage. Privat løntilskud er mest effektivt efter det første halve år i en overordnet sammenligning På den lidt længere bane er aktivering i privat løntilskudsjob det, der har den største effekt på ledigheden. Begge resultater gælder generelt i højkonjunkturperioden for både kvinder og mænd, yngre og ældre, ledige med kort og lang ledighedsanciennitet og personer med en kortere eller længerevarende uddannelse. men ikke nødvendigvis i lavkonjunkturperioden for unge, ledige med videregående uddannelse og ledige med kort ledighed bag sig Dog er privat løntilskudsjob ikke mere effektivt end uddannelsesaktivering i lavkonjunkturperioden 2-2 for ledige med en videregående uddannelse, for unge op til 2 år, samt for ledige med relativt kort ledighed bag sig i det pågældende ledighedsforløb. Der er således tegn på en periodeeffekt, som giver en forskel på effekten af uddannelsesaktivering relativt til privat løntilskud i en højkonjunkturperiode og en lavkonjunkturperiode. Uddannelsesaktivering virker relativt set lidt bedre i lavkonjunkturperioden. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

6 Privat løntilskud er det mest rentable for samfundet samlet set Privat løntilskudsjob er det mest rentable for samfundet. Det skyldes især, at den ledige får løn under aktiveringen i løntilskudsaktivering (modsat uddannelse), og at uddannelse koster penge det gør privat løntilskudsaktivering ikke som udgangspunkt. Det nye resultat i forhold til eksisterende studier at uddannelsesaktivering har en mindre fastholdelseseffekt end privat løntilskud ligger i tråd med, hvad DØR (22) finder, og skyldes muligvis en større målretning af kurser og større brug af kurser af kortere varighed på bekostning af langvarige.. Detaljerede resultater I tillæg til hovedkonklusionerne findes det i rapporten at: Forskellen på de to perioder er større for mænd end for kvinder Periodeeffekten slår lidt tydeligere igennem for mænd end for kvinder. Efter ca. et år efter påbegyndt aktivering er løntilskudsaktivering det mest effektive for begge køn men for mænd indsnævres forskellen mere i 2-2 end for kvinder. Dog indsnævres forskellen også for kvinder hen imod slutningen af måleperioden (to år efter påbegyndt aktivering), og usikkerheden på estimaterne er for stor til at fastslå noget endegyldigt. Uddannelse virker dårligst for ufaglærte Det erhvervskompetencegivende uddannelsesniveau er afgørende for, hvor godt uddannelsesaktivering virker set relativt til privat løntilskud. Uddannelsesniveauet er også afgørende for periodeeffekten. For både faglærte og ledige med videregående uddannelse virker uddannelsesaktivering bedst det første halve år for ledige med videregående uddannelse virker uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob lige godt derefter i perioden 2-2. For ledige med videregående uddannelse skal resultaterne dog tages med forbehold for et forholdsvis lille antal enheder, hvorfor usikkerheden på estimaterne er relativt stor, især i perioden 2-2. For faglærte reduceres forskellen mellem effekten af uddannelse og effekten af privat løntilskudsjob, men der er fortsat en mindre-effekt af uddannelse sammenlignet med privat løntilskudsjob. For ufaglærte er mer-effekten det første halve år meget beskeden, og mindre-effekten reduceres kun lidt fra perioden 24-5 til perioden 2-. Uddannelse virker bedst for de unge Alder er som uddannelsesniveau afgørende for effekterne af uddannelsesaktivering relativt til privat løntilskud. For de unge op til 2 år er der en forholdsvis stor mer-effekt af uddannelsesaktivering det første ca. halve år. Denne mer-effekt aftager med de lediges alder og er næsten ikkeeksisterende for de 5+-årige. Samtidig er der en meget kraftig periodeeffekt for de unge. I virker uddannelsesaktivering betydeligt ringere for de unge end privat løntilskudsjob fra det første halve år efter aktiveringen påbegyndes. I 2-2 er der en mer-effekt af uddannelsesaktivering det første halve år og der kan ikke fastslås en forskel på effekterne efter det første halve år fra påbegyndt aktivering. For ledige over 3 år er privat løntilskud mere effektivt end uddannelsesaktivering efter det første halve år fra påbegyndt aktivering både i og i 2-2. Uddannelsesaktivering har størst effekt i begyndelsen af ledighedsperioden Der er en mer-effekt af uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskudsjob i det første halve år fra aktiveringsperiodens begyndelse for 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

7 ledige med en korterevarende ledighedsperiode, dvs. op til 26 ugers ledighed. For personer med 27-3 ugers ledighed er der en mer-effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob i højkonjunkturperioden 24-25, men denne mereffekt er meget lille i lavkonjunkturperioden 2-2. For ledige med længere forudgående ledighed over 3 ugers ledighed er denne mer-effekt det første halve år enten meget lille eller slet ikke eksisterende og privat løntilskud langt mere effektivt end uddannelsesaktivering uanset om der ses på høj- eller lavkonjunkturperioden. AMU-kurser virker bedre end anden VEU Forskellige typer af uddannelse har ikke samme effekt på ledigheden. Set relativt til privat løntilskudsjob, er AMU-kurser langt mere effektive end anden VEU. AMU-kurser har samlet set en forholdsvis stor mer-effekt sammenlignet med privat løntilskudsjob det første ca. halve år efter påbegyndt aktivering. Det har anden VEU ikke. Efter det første ca. halve år har andre VEU-kurser en ganske betydelig mindre effekt end privat løntilskudsjob. For AMU-kurser er forskellen til effekten af privat løntilskudsjob noget mindre og i 2-2 forsvinder mindre-effekten næsten efter ca. ¾ år. Når AMU-kurser virker bedre end andre VEUkurser skal det blandt andet ses i lyset af, at AMUkurserne i snit er mellem og 32 dage, mens de andre VEU-kurser i begge perioder er lige knap dage lange, eller omtrent tre gange så lange. Det fører alt andet lige til en langt mindre fastholdelseseffekt af AMU-kurserne sammenlignet med de andre VEU-kurser. ke-certificerede AMU-kurser, men der er ikke nogen stor forskel på effekterne. I lavkonjunkturperioden 2-2 er effekten ca. ¾ år om at indtræffe, og er kun lige præcis signifikant. Det skal især ses i lyset af, at de certificerede kursers varighed øges med ca. 4 pct. fra til 2-2, mens de ikke-certificerede kursers varighed øges med ca. pct. Det resulterer i, at certificerede og ikke-certificerede kurser er af stort set lige lang varighed i 2-2 og i, at der ikke er en mindre fastholdelseseffekt af certificerede end ikke-certificerede kurser. AMU-transport er bedre for mænd end for kvinder Blandt AMU-kurserne er kurser inden for byggeanlægsområdet, transportområdet og inden for svejsning og fyringsteknik lidt mere effektive end kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse. For transportområdet gælder dette dog kun for mænd mens det for kvinder forholder sig omvendt. Ingen klare, signifikante forskelle mellem undergrupper på sammenlagt effekt over 2 år Hvis man sammenregner den sammenlagte effekt af uddannelsesaktivering relativt til privat løntilskudsaktivering hen over to år, så er skønnet for perioden 2-2 for den relative effekt af uddannelsesaktivering størst blandt mænd, faglærte, unge ledige og ledige, der har en relativt kortvarig ledighedsperiode forud for aktiveringsstart. Noget tilsvarende viser sig i 24-25, men her er skønnet for den relative effekt af uddannelsesaktivering lidt større for ledige med en mellemlang videregående uddannelse end for faglærte. Der er dog forholdsvis stor usikkerhed på estimaterne for forskellen mellem uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob, og klare, signifikante forskelle mellem grupperne kan ikke identificeres. Certificerede AMU-kurser virker lidt bedre end ikke-certificerede Certificerede AMU-kurser virker lidt bedre end ik- EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 7

8 Uddannelsesaktivering giver et mindre samfundsøkonmisk afkast end privat løntilskudsjob En beregning af det samfundsøkonomiske afkast viser, at uddannelse samlet set er en dårligere forretning end privat løntilskudsjob. Det hænger især sammen med, at der er løn under løntilskud, hvad der kommer samfundet til gode og gør løntilskud mere rentabelt sammenlignet med uddannelsesaktivering, hvor der ikke er løn under aktiveringen. Selve udgiften til uddannelsen er samtidig også vigtig, fordi der ikke som sådan er en udgift for samfundet forbundet med privat løntilskudsjob. Hvis uddannelse vælges som aktiveringsform, selvom det altså har negativ nutidsværdi for samfundet sammenholdt med privat løntilskudsjob, så viser beregningerne, at det er de unge, de faglærte og dem med lavest ledighedsanciennitet, der fortrinsvis bør sendes i uddannelse. 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

9 2 Litteraturreview Studier af den aktive beskæftigelsesindsats op gennem erne viste, at uddannelse som beskæftigelsesinstrument ikke havde nogen effekt eller havde decideret negative effekter på lediges chance for at komme tilbage i beskæftigelse. Andre studier finder, at uddannelse har positive effekter på lediges chancer for at komme i beskæftigelse og reducerer ledighedsperioderne i en højkonjunktur. fx litteraturgennemgange i Arbejdsmarkedsstyrelsen 22, Jensen & Rosholm 2, Finansministeriet 2, Arbejdsmarkedskommissionen 2). Derfor er det interessant at måle effekten af uddannelsesaktivering i sammenligning med effekten af privat løntilskudsjob. 2. Baggrund: Er der overhovedet en case for uddannelse? Derfor står det ikke urokkeligt fast, at uddannelse ikke virker eller måske endog har negative effekter i forhold til at bringe ledige tilbage i beskæftigelse, og den eksisterende viden om vejledning og opkvalificering generelt er usikker (Arbejdsmarkedsstyrelsen 22). Samtidig rejser der sig flere spørgsmål omkring, hvad der virker og for hvem. I lyset af det generelle indtryk fra litteraturen, at en tidlig indsats virker bedre end en indsats, der sættes ind senere, er det interessant at undersøge, hvad længden af ledighedsperioden forud for aktiveringen betyder for effekten af uddannelse. Derudover er det interessant, om og hvordan beskæftigelsesinstrumenter virker både i en høj- og i en lavkonjunktur. En række studier har fundet, at uddannelse ikke forbedrer lediges chancer for at komme i beskæftigelse og at det muligvis ligefrem forringer chancerne for lediges mulighed for at finde beskæftigelse (Arbejdsmarkedskommissionen 28; Lauzadyte & Rosholm, 28; Rosholm & Svarer, 28; DØR, 27). Arbejdsmarkedskommissionen fandt, at aktivering i private virksomheder var den form for aktivering, der får deltagerne hurtigst tilbage i arbejde (2) og at uddannelse, især længerevarende uddannelse, fastholder de ledige i ledighed særligt længe (28). Dog giver AMU-transport samlet set en reduktion af ledighedsperioderne, men andre former for videre- og efteruddannelse (VEU) forlænger ledighedsperioderne ifølge Arbejdsmarkedskommissionen (28). Endelig synes det væsentligt, hvad effekten af uddannelse er i sammenligning med noget, hvor man har relativt stærke indicier på, at det virker hvis man accepterer præmissen, at der skal være en aktiv beskæftigelsesindsats, er det af stor betydning, at det så bliver den mest hensigtsmæssige beskæftigelsesindsats, der vælges. Endvidere finder flere studier, at uddannelsesaktivering forlænger ledighedsperioderne (Lauzadyte og Rosholm, 28; Rosholm og Svarer, 28; Munch og Skipper, 28) og reducerer det efterfølgende beskæftigelsesomfang (DØR, 27; Jespersen et al. 28). Her har litteraturen indtil for nylig været ret klar: Den virksomhedsrettede indsats virker bedst, og der er særligt gode effekter af privat løntilskud (jf. Afsnittet bygger delvist på Jensen & Rosholm (2), der giver en gennemgang af studier af effekterne af den aktive beskæftigelsesindsats. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

10 Jespersen et al. (28) og Christensen og Jacobsen (2) finder, at personer i ordinær uddannelsesaktivering har en lavere beskæftigelsessandsynlighed i perioden umiddelbart efter deltagelse i aktiveringen og at der er en fastholdelseseffekt forbundet med uddannelsesaktivering, så de ledige fastholdes i ledighed som følge af uddannelse i stedet for at blive hjulpet ud i beskæftigelse. Fastholdelseseffekten skyldes blandt andet, at jobsøgningsintensiteten falder, mens uddannelsen står på. Til sammenligning finder Jespersen et al. (28), at aktivering i privat løntilskud medfører en fastholdelseseffekt i op til omkring et år efter aktiveringen påbegyndes, mens den efterfølgende programeffekt betyder positiv effekt på chancen for at komme i beskæftigelse. Som kapitlet om grundlaget for effektmålingen nedenfor viser, er den gennemsnitlige længde af uddannelsesforløbene reduceret med godt 2½ pct., mens de længste forløb, målt ved procentsfraktilen, er reduceret med godt 3 pct. i årene mellem og 2-2. Det indikerer, at fastholdelseseffekten kan være mindsket i den mellemliggende periode. Derudover finder DØR (22), at fastholdelseseffekten af uddannelse er mindre end den er for privat løntilskud. I en højkonjunktur reduceres afgangsraten til beskæftigelse således med 2 pct. for uddannelsesaktiverede og med 77 pct. for løntilskudsaktiverede under aktiveringen. I en lavkonjunktur reduceres afgangsraten med 2 pct. for uddannelse og 68 pct. for privat løntilskud. Sianesi (28) finder i et studie af svenske data, at job substitutes har en positiv effekt på muligheden for efterfølgende at finde et job, mens labour market training har ingen eller negativ effekt på mulighederne for efterfølgende at finde et job. Finansministeriet (2) konkluderede på baggrund af litteraturen, at der ikke kan påvises entydige positive effekter af uddannelse i forbindelse med aktivering. Samtidig er der ikke stor forskel på den samlede effekt af privat løntilskud og uddannelsesaktivering i DØRs analyse (22). I højkonjunkturen finder DØR (22), at uddannelse reducerer ledighedsperioden med uger, mens privat løntilskud reducerer ledigheden med 2 uger. I en lavkonjunktur forøger uddannelse iflg. DØR (22) ledighedsperioden med 7 uger, mens privat løntilskud forøger ledighedsperioden med uger altså mere end dobbelt så meget som uddannelse. På det seneste har der dog også været studier, der viser positive effekter af uddannelse. DØR (22) finder i en analyse af mikrodata, at der under en højkonjunktur er positive effekter af uddannelse, som forkorter ledighedsperioden. DØR (22) henviser blandt andet til, at uddannelsesforløbene kan være blevet mere målrettede end tidligere, og at tidligere studier af dagpengemodtagere viser en høj fastholdelseseffekt, fordi dagpengemodtagere tidligere i særligt høj grad deltog i længerevarende forløb med en høj fastholdelseseffekt til resultat. På den måde tyder DØRs (22) resultater på, at den relative performance af uddannelse altså hvor godt uddannelsesaktivering fungerer sammenlignet med privat løntilskudsjob er bedre i en lavkonjunktur end i en højkonjunktur. DØR (22) anfører ikke selv dette men det er en interessant konsekvens, fordi det understreger forskellen mellem, at den absolutte performance af uddannelsesaktivering er bedst i en højkonjunktur, mens den relative performance af uddannelsesak- EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

11 tivering altså lader til at være bedst i en lavkonjunktur. Endvidere finder de Luna et al. (28), at den fagrettede arbejdsmarkedsuddannelse i Sverige har endog meget gode effekter på lediges mulighed for at komme i beskæftigelse efter knap 2/3 år, eller ca. dage. de Luna et al. (28) finder endvidere, at der er ganske stor forskel på, hvilke typer af uddannelse, der er tale om. Deltagelse i den såkaldt forberedende arbejdsmarkedsuddannelse giver også positive effekter iflg. de Luna et al. (28), men de positive effekter indtræffer først efter ca. 2½ år. Endelig finder Richardson og van den Berg (22), at den fagrettede uddannelsesaktivering reducerer ledighedsperioderne, hvis den er af under 3 måneders varighed, mens Kluve et al. (22) finder, at jo længere kurserne er, des større er sandsynligheden for at få den ledige tilbage i beskæftigelse for kurser med varighed på under 2 dage. 2.2 Uddannelse er ikke bare uddannelse Det er en væsentlig pointe, at uddannelse ikke bare er uddannelse men at forskellige typer af uddannelse virker forskelligt, som også vist af de Luna et al. (28). Endvidere virker uddannelse forskelligt for forskellige typer af ledige. uddannelsesindsats giver ringere effekt er umiddelbart et resultat, der står i kontrast til en række studier, der har vist, at en tidlig og intensiveret indsats har større effekt end en indsats, der ligger senere i ledighedsforløbet (fx Finansministeriet, 2), og nærværende rapport ser nedenfor nærmere på betydningen af ledighedsperiodens længde op til aktivering. Endelig er det ikke uden betydning, hvilken konjunktursituation, økonomien befinder sig i. Som påpeget af Jensen & Rosholm (2), er den samlede viden om, hvad der egner sig bedst i hvilke konjunktursituationer, stadig begrænset. Én af de effekter, der kan tænkes at være relevante i den sammenhæng er, at fastholdelseseffekter muligvis mindskes i en lavkonjunktur, fordi det i det hele taget bliver sværere at finde et job. Derfor mindskes effekten af at søge mange jobs i stedet for få og forskellen mellem ledige, der er i aktivering og søger få jobs og ledige, der søger mange jobs, reduceres. Derfor mindskes fastholdelseseffekten (Lechner & Wunch 26). Hvis det i særlig grad er uddannelse, der har stor fastholdelseseffekt, så vil den reducerede forskel mellem høj og lav jobsøgningsintensitet isoleret set betyde, at uddannelse set relativt til andre former for aktivering bliver mere virkningsfuldt i en lavkonjunktur. Tidligere studier har fundet, at uddannelse virker bedst for ledige uden uddannelse, bedre for kvinder end for mænd, og bedre for yngre end for ældre ledige (DØR, 27; Munch og Skipper, 28; Lauzadyte 28; Jensen og Rosholm, 2). Endvidere finder Lauzadyte (28), at den ringeste effekt opnås ved uddannelse i det første halve år af ledighedsperioden, og at korte uddannelsesforløb kan forkorte ledighedsperioden. At en tidlig 2.3 Der er mange ubesvarede spørgsmål På baggrund af den eksisterende litteratur står der stadig en række ubesvarede spørgsmål tilbage. For det første er det ikke klart, om uddannelse har positiv eller negativ indvirkning på lediges muligheder for at finde job. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

12 For det andet er det væsentligt, at uddannelse ikke bare er uddannelse og det er et vigtigt spørgsmål, hvad der virker, for hvem og hvornår i et ledighedsforløb. Her er det interessant, hvad betydningen er af den forudgående ledighedsperiode, af erhvervskompetencegivende uddannelsesniveau, af typen af uddannelsesaktivering, og af alder og køn. For det tredje er det væsentligt, om aktiveringen foregår i en høj- eller en lavkonjunktur, hvor der grundet de helt forskellige overordnede makroøkonomiske betingelser godt kan tænkes forskellige effekter. Hertil kommer, at det må være væsentligt dersom man antager, at der skal være en aktiv beskæftigelsesindsats hvilket instrument, der virker bedst (eller eventuelt mindst ringe). Fokus i denne analyse er dog på effekterne af uddannelsesaktivering, og en sammenligning af alle aktiveringsformer for alle undergrupper bærer for vidt. Derfor vælges som en slags hård test at sammenligne med den form for aktivering, hvor litteraturen synes mest enig om de positive effekter på lediges chance for at finde job nemlig privat løntilskud. 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

13 3 Brugen af uddannelsesaktivering og grundlaget for effektmålingen I dette kapitel præsenteres indledningsvis nogle eksempler på brugen af uddannelsesaktivering og privat løntilskud. Eksemplerne giver et indtryk af, hvordan uddannelsesaktivering bruges ude i jobcentrene. Dernæst præsenteres udviklingen i brugen af AMU- og VEU-kurser. Til sidst præsenteres grundlaget for effektmålingen af brugen af uddannelsesaktivering, som følger i den resterende del af rapporten. 3. Uddannelsesaktivering og privat løntilskud i praksis I denne del af kapitlet gives en kvalitativ beskrivelse af jobcentrenes brug af ordinær uddannelse og privat løntilskud som aktiveringsredskab overfor ledige borgere. Formålet er at præsentere anvendelsen af ordinær uddannelse og privat løntilskud. Til beskrivelsen to aktiveringsredskaber præsenteres endvidere borgere, der via ordinær uddannelse og/eller privat løntilskud har fundet job eller har et job i sigte. Til det formål er der gennemført interviews med fire borgere og fire medarbejdere i tre forskellige jobcentre, hhv. Nordfyn, Assens og Tønder Jobcenter (Damvad 23a, 23b, 23c, 23d). De gennemførte interviews viser, at få ledige får enten ordinær uddannelse eller privat løntilskud tidligt i deres aktiveringsforløb. Dette skyldes ikke mindst de regler og incitamenter, der er indlagt i brugen af ordinær uddannelse og privat løntilskud, hvilket betyder at de fleste ledige deltager i forskellige vejlednings- og opkvalificeringsaktiviteter i første del af deres ledighedsforløb. For de borgere, der kommer i ordinær uddannelse, består forløbet ofte af en kombination af uddannelse og privat virksomhedspraktik eller privat løntilskud. 3.. Ordinær uddannelse som aktivering til ledige borgere Som nævnt er der få borgere, der alene, dvs. ikke i kombination med andre tilbud, får ordinær uddannelse tidligt i deres ledighedsforløb. Blandt interviewpersonerne er der endvidere en generel opfattelse af, at uddannelse sjælendt kan stå alene i et aktiveringsforløb, fordi holdningen er, at uddannelse uden kobling til en virksomhedsrettet indsats sjælendt fører ordinær beskæftigelse. Derfor ses uddannelse sjælendt anvendt som et isoleret aktiveringsredskab, men oftere noget som jobcentrene anvender i kombinationen med en virksomhedsrettet indsats. Det anvendes i kombinationen primært, hvis uddannelsen er rettet mod jobs med gode beskæftigelsesmuligheder. Hvis de ledige ønsker uddannelse inden for brancher, som ifølge jobcenteret ikke har gode beskæftigelsesmuligheder, henviser de som regel de ledige til deres rettighed til 6 ugers selvvalgt uddannelse. Der er dog flere situationer, hvor jobcentrene vælger at anvende ordinær uddannelse tidligt i ledighedsforløbet uden anden forudgående aktivering. Det gælder særligt i situationer, hvor ledige borgere har en arbejdsgivererklæring, der tilsiger, at en pågældende virksomhed har til hensigt at ansætte den ledige borger under forudsætning af, at vedkommende har gennemført en særlig uddannelse eksempelvis et svejsecertifikat eller HGuddannelse (grunduddannelse indenfor detail, handel og kontor). Hvis en ledig borger har en arbejdsgivererklæring, er jobcentrene villige til, at betale for uddannelser til ledige borgere, også selvom de kan være relativt omkostningstunge som eksempelvis kurser til offshore-branchen eller IT-kurser (Damvad 23a, 23b, 23c). Eksempel på uddannelsesforløb for faglærte og ufaglærte inden for metalområdet I Tønder Kommune har jobcenteret sammen med den lokale Metal-a-kasse gennem længere tid haft EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

14 et godt samarbejde med en større lokal industrivirksomhed. I den forbindelse er Jobcenter Tønder gået sammen med virksomheden, den lokale Metal-a-kasse og det lokale AMU-center om at skabe uddannelsesforløb, i dette tilfælde svejsecertifikater, for både faglærte og ufaglærte ledige. De skræddersyede uddannelsesforløb for ledige anvendes således til at få ledige hurtigt tilbage til i ordinær beskæftigelse via samarbejde med en konkret virksomhed om løbende rekrutterings- og kompetencebehov. Forløbene har ifølge jobcenteret god beskæftigelseseffekt, fordi de laves på baggrund af efterspørgsel fra en konkret virksomhed og i samarbejde med a-kasse og uddannelsesinstitution (Damvad 23d). Jobcentrene anvender også længerevarende uddannelse til borgere med læse- og stavevanskeligheder, eksempelvis FVU og AVU (Damvad 23a, 23c). Eksempel på uddannelsesforløb målrettet gode beskæftigelsesmuligheder I Tønder Kommune har man valgt at anvende tidlig opkvalificering for ledige rettet mod brancher, hvor der ofte er mangel på arbejdskraft. I løbet af foråret har Tønder oprettet et aktiveringsforløb for en gruppe af ledige målrettet turistbranchen, hvor der historisk set er mangel på arbejdskraft i sommermånederne. Forløbene består af en kombination af kurser rettet mod turistbranchen kombineret med virksomhedspraktik, hvor de ledige borgere kan anvende deres nyerhvervede kompetencer. Forløbene har god effekt fordi de retter sig mod brancher, hvor der ofte er mangel på arbejdskraft. Samme forløb laves også på rengørings- og SO- SU-området, hvor jobcenteret ofte oplever der er efterspørgsel på arbejdskraft (Damvad 23d).. Borgerhistorie : Kombinationen af uddannelse og privat løntilskud giver job Borgeren er en mand på 5 år, med en stor arbejdserfaring bag sig. Borgeren er uddannet cand. mag. og underviste i 8 erne i gymnasieskolen. Efterfølgende blev han i ansat som informationschef på Lindø-værftet hvor han var indtil 22. Fra 22 til 26 arbejdede han som personale- og informationsmedarbejder for et lufthavnsselskab i Odense Lufthavn. I 27 startede han sit eget firma inden for kommunikation og som tekstforfatter, men måtte i juni 23 melde sig ledige da han efter et par år som freelance-medarbejder ikke længere kunne få firmaet til at løbe rundt. Da borgeren blev ledig, var han nervøs over sin alder i forhold til at finde beskæftigelse, og hans selvtillid havde lidt et knæk da han lukkede firmaet. Heldigvis havde han via tidligere beskæftigelse et netværk, som han kunne trække på. En grafisk virksomhed som borgeren tidligere havde arbejdet sammen med, havde brug for en medarbejder, der kunne oprette webshops og redigerer hjemmesider. Borgeren havde ikke de fornødne IT-kompetencer, men havde via tidligere ansættelser og eget firma stor indsigt i det grafiske og kommunikationsmæssige område. Derfor blev aftalen mellem borgeren, jobcenteret og virksomheden, at hvis borgeren fik betalt et IT-kursus inden for oprettelse og redigering hjemmesider, ville virksomheden gerne indgå en aftale om, at ansætte borgeren på ordinære vilkår efter gennemført kursus. Eftersom ITkurset er fordelt på 23 ikke-sammenhængende dage, begynder borgeren i et 3 måneder løntilskud i virksomheden pr. november, samtidig med at IT-kurset begynder. Ideen er således, at borgeren veksler mellem at være i uddannelse og være på virksomheden for, at kombinere de færdigheder han lærer på ITkurset med den praktiske erfaring han får fra arbejdet i virksomheden (Borgerinterview Damvad 23e). 4 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

15 Borgerhistorie 2: Opkvalificering tidligt i ledighedsforløbet gav job Borgeren er en mand på år. Han er ufaglært, men har for mange år siden taget en HF. I mange år arbejdede han med lageropgaver inden for grafisk bogbinderi og på en møbelfabrik. Da borgeren blev ledig søgte han derfor en lang række lagerjobs, men uden held. I forbindelse med et projekt på jobcenteret, blev en virksomhedskonsulent opmærksom på borgeren og de mange selvlærte kompetencer han havde inden for IT. På samme tidspunkt henvendte en virksomhed sig til jobcenteret, fordi de gerne ville ansætte en ledig der havde gode IT-færdigheder. Derfor lavede jobcenteret en aftale med virksomheden om at betale for et særligt IT-kursus, hvis virksomheden skrev under på en arbejdsgivererklæring om at ansætte borgeren i forlængelse af kurset. Borgeren tog IT-kurset, hvorefter han påbegyndte et privat løntilskud i virksomheden og i forlængelse heraf blev han ansat på virksomheden (Borgerinterview Damvad 23f) 3..2 Privat løntilskud Privat løntilskud anvendes ofte, når borgere har brug for at få nogle nye kompetencer eller vedligeholde eksisterende kompetencer. Interviewene viser, at mange borgere begynder et privat løntilskud med en virksomhedspraktik i den pågældende virksomhed. Virksomhedspraktik er nemmere at i gangsætte, af kortere varighed og mindre krævende og forpligtigende for virksomhederne. Mange ledige finder genbeskæftigelse inden for de første seks måneder. Dette betyder, medarbejderne, at det ofte er svagere arbejdsmarkedsparate ledige, der kommer i privat løntilskud. Kravet fra de private virksomheder er, at de ledige skal kunne indgå som en reel arbejdskraft på virksomhederne. Det er derfor heller ikke de svageste ledige, der kommer i privat løntilskud (Damvad 23d). tre, et særlig godt aktiveringsredskab til at få dimittender, med begrænset foregående joberfaring, i beskæftigelse. Dimentenderne kan således få praktisk erfaring og nye praksisnære kompetencer, som de kan anvende i deres videre jobsøgning, hvis ikke de ansættes på virksomheden i forlængelse af løntilskuddet. Privat løntilskud anvendes også for borgere med stor arbejdserfaring fra tidligere jobs, men som har svært ved at finde job i tidligere branche eller ikke ønsker at vende tilbage til tidligere branche. Både faglærte og ufaglærte kommer i privat løntilskud, men ifølge jobcentrene kan det være sværere, at overbevise faglærte ledige om at gå i privat løntilskud fordi det ifølge medarbejderne, opleves nedværdigende for nogle faglærte med en lang arbejdserfaring bag sig. Nogle borgere føler, at de i løntilskud bliver andenrangs-medarbejdere, men som regel lykkes det medarbejderne at overbevise borgerne om, at løntilskud er en god måde at få et ben ind på arbejdsmarkedet igen (Damvad 23a, 23c). Medarbejderne peger alle på, at der som regel er en god chance for at finde beskæftigelse i forlængelse af privat løntilskud. Privat løntilskud er ifølge medarbejderne et stærkt aktiveringsredskab, fordi det giver virksomhederne mulighed for at lære en ledig mere uforpligtende at kende. På den måde kan virksomheden afprøve, om den ledige har de nødvendige kompetencer og passer socialt ind på virksomheden, inden vedkommende ansættes. Derfor er virksomhederne nogle gange mere villige til, at tage andre typer af medarbejdere ind end de er vandt til (Damvad 23a, 23b, 23c, 23d). Privat løntilskud er ifølge de interviewede jobcen- EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

16 Borgerhistorie 3: Godt match mellem ledig og virksomhed ledte til job Borgeren er en 45 årige mand med en uddannelsesbaggrund som klejnsmed og transportoperatør. Efter færdiggørelse af sin uddannelse arbejdede han som lagerarbejder på flere forskellige lagre. Undervejs i sit arbejdsliv som lagermedarbejder arbejdede borgeren som langturschauffør i Sydeuropa i en årrække. De seneste fire år, frem til borgerens ledighedsperiode arbejdede han som lagermedarbejder på en stor plastfabrik på Fyn. I begyndelsen af sit ledighedsforløb forventede borgeren hurtigt at finde genbeskæftigelse i lagerbranchen, men uden held. Efter længere tids ledighed søgte han virksomhedspraktik, og kom i praktik som servicemedarbejder på et hotel, hvor han gjorte rent og lavede forskellige praktiske gøremål. Hotellet kunne ikke tilbyde borgeren at fortsætte i privat løntilskud eller i ordinær beskæftigelse. Heldigvis hjalp en virksomhedskonsulent fra jobcenteret den ledige til et tre måneders privat løntilskud på en trailervirksomhed, hvor der var et godt match mellem borgerens kompetencer og opgaverne på virksomheden. Her kunne borgeren på ny anvende sine kompetencer som klejnsmed og sin erfaring som lagermedarbejder i arbejdet med at montere nye trailere. Efter tre måneder blev borgeren ansat i ordinært arbejde på virksomheden (Borgerinterview Damvad 23g). Borgerhistorie 4: Privat løntilskud gav dimittend øget erhvervserfaring og ledte til job Borgeren er en mand på 3 år, som i foråret 2 blev færdig som arkitekt. Igennem sin studietid havde borgeren fået gode karakterer, været i praktik og løbende haft studierelevant arbejde, hvilket betød han havde en forventning om hurtig at finde arbejde. Desværre var der meget få jobs målrettet arkitekter. Selv om borgren deltog i flere arkitektkonkurrencer, søgte job i Oslo og London og løbende brugte sit netværk var, var det uden held. Tegnestuerne ville ikke have en dimittend, men en med mere erfaring og det var ikke svært for dem at finde kandidater med mange års erfaring. Efter nogle måneder brugte borgeren muligheden for seks-ugers selvvalgt uddannelse til et IT-kursus, fordi han mente det måske ville åbne nye veje ind på arbejdsmarkedet. Da de 6 ugers-selvvalgt uddannelse ikke kastede noget job af sig, besluttede borgeren at forsøge at finde en virksomhedspraktik for at få foden indenfor på arbejdsmarkedet. Efter kort tid havde borgeren en aftale med en lille tegnestue på Christianshavn om at påbegynde en fire ugers praktik, uden at tegnestuen forpligtede sig til mere. Det viste sig hurtigt, at borgerens arkitekt-kompetencer passede godt ind på tegnestuen, hvilket betød at praktikken blev afløst af et fem-måneder privat løntilskud, hvorefter borgeren blev fastansat (Borgerinterview Damvad 23h). 3.2 Udviklingen i brugen af AMU og anden VEU Brugen af AMU-kurser har svinget meget hen over de otte år fra 24 til 2. Som følge af databrud for så vidt angår AMU-kurser, præsenteres tal fra og med er senest tilgængelige dataår. Fra 24 og frem har antallet af identificerede AMU-kurser svinget meget mellem godt 8. og godt 7., jf. tabel 3., hvor et forløb indgår i året, hvis forløbet starter i det pågældende år. 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

17 Til gengæld er antallet af forløb på HF og almen voksenundervisning (AVU) faldet betydeligt i perioden, trods en kortvarig tilvækst i 2 og 2. Ses der videre på kursisternes køn, har der de fleste af årene siden 24 været lidt flere kvinder end mænd på et VEU-kursus som led i deres aktivering. I 2, 2 og 2 har der dog været flest mænd, jf. tabel 3.. Det skal ses i lyset af, at bruttoledigheden for kvinder var større end for mænd frem til 2, hvorefter den var størst for mænd (Beskæftigelsesministeriet 2). FIGUR 3. Udviklingen i anvendelsen af VEU i uddannelsesaktiveringen (antal forløb) AMU FVU Kvinder AVU HF Andet I alt AMU FVU Mænd AVU HF Andet I alt Total Heraf AMU Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik Note: FVU er forberedende voksenundervisning, AVU er almen voksenundervisning. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

18 Endvidere anvendes AMU-forløb mere af ufaglærte og faglærte end af andre. I 2 blev lidt under 5. ud af de samlet set ca. 5. AMU-forløb identificeret som en del af et aktiveringsforløb taget af ufaglærte og faglærte, jf. tabel 3.2. I de senere år er AMU-kurser er også den dominerende kursusform som del af et aktiveringsforløb blandt personer, der har en videregående uddannelse. Hvis der dernæst ses lidt nærmere på AMUkurserne, har det især været kurser inden for er- TABEL 3.2 Udviklingen i anvendelse af VEU-kurser (antal forløb) Ufaglært Faglært KVU MVU LVU Ukendt AMU Anden VEU AMU Anden VEU AMU Anden VEU AMU Anden VEU AMU Anden VEU AMU Anden VEU I alt Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

19 hvervsuddannelsesudvalget for handel, administration, kommunikation og ledelse, der har været fulgt. Erhvervsuddannelsesudvalgene fastlægger indholdet af AMU-kurserne inden for forskellige faglige områder. Derfor er en inddeling af AMUkurser efter erhvervsuddannelsesudvalg meningsfuld. Tidligere har tværgående flygtningeindvandrerkurser også udgjort en stor del af AMUkurserne, ligesom kurser inden for Transporterhvervets uddannelsesråds område og inden for Industriens fællesudvalgs område, har været meget fulgte, jf. tabel 3.3. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

20 3.3 Grundlaget for effektmålingen Effekten af uddannelse i beskæftigelsesindsatsen måles i denne rapport relativt til privat løntilskud for på den måde at give indblik i, hvordan aktiveringsindsatserne virker i forhold til hinanden. Effekten er målt som forskellen i efterfølgende arbejdsmarkedsperformance, dvs. efterfølgende ledighedsgrad. Hvis bortfaldet ud af ledighed sker hurtigst ved uddannelsesaktivering, er effekten af uddannelse større end sammenligningsgrundlaget. TABEL 3.3 Udvikling i brugen af forskellig typer AMU-kurser inddelt efter erhvervsuddannelsesudvalgsområde Bygge-/Anlægsområdet og -Industri ELIT & BAI Overgangsordning ETIE & MI Rustfrit område 4 22 Efteruddannelsesudvalg for Laboranter og Industriens Teknikere 22 Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse IF & MI - Svejsning og Fyringsteknik Individuel kompetencevurdering Industriens Fællesudvalg Køkken-Hotel-Restaurant-Bager- Konditor-Kødbranchen Mejeri- og Jordbrugets Efteruddannelsesudvalg Metalindustriens Uddannelsesudvalg Pædagogiske Område og Social og Sundhedsområdet Serviceerhvervenes Efteruddannelsesudvalg Tekniske Installationer og Energi Transporterhvervets Uddannelsesråd Træets Efteruddannelser Tværgående kurser & flygtninge- /indvandrerkurser Uoplyst Total Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

21 Effekten måles uge-for-uge baseret på oplysninger i Beskæftigelsesministeriets DREAM-database. Der sammenlignes effekter for perioderne og 2-2 for på den måde at kunne sammenligne effekterne i både en konjunkturfremgangsperiode og en konjunkturtilbagegangsperiode. For at sikre sammenlignelighed er det valgt kun at anvende første aktiveringsforløb, en person gennemgår i én af de to perioder. I er der således godt 7.6 relevante private løntilskudsforløb. Der indgår desuden omkring. uddannelsesforløb i 24-25, jf. tabel 3.4. Hvis der sammenlignes aktiveringer, der er gennemgået som eksempelvis første og fjerde forløb i én af de to perioder, vil der være en klar bias i retning af længere efterfølgende ledighedsforløb for gruppen i fjerde aktiveringsperiode. Biasen opstår, fordi der sker en selektion af personer, der overhovedet når hen til et fjerde aktiveringsforløb. Eller sagt på en anden måde: det er typisk svagere ledige, der er ledige længe nok til at nå til det fjerde aktiveringsforløb. De ledige, der er nået hen til et fjerde aktiveringsforløb, kan således ventes at være forskellige fra dem i første aktiveringsforløb målt på uobserverbare faktorer som motivation, drive og evner, fordi der undervejs til det fjerde forløb er sket en selektion. Til gennemførelse af analyserne anvendes forløb, der starter og afbrydes eller afsluttes inden for de to perioder og 2-2. Antallene er bl.a. af denne årsag ikke umiddelbart sammenlignelige med bestandsopgørelserne på eksempelvis jobindsats.dk. Denne begrænsning foretages for at sikre, at overordnede forhold som bl.a. ledighed holdes nogenlunde uændrede og altså for at sikre sammenlignelighed i forhold til den makroøkonomiske udvikling inden for den periode, hvor aktiveringsforløbene finder sted. I appendiks B er gengivet en følsomhedsanalyse af resultaternes følsomhed over for begrænsningen til forløb, der afsluttes eller afbrydes inden for perioden 24-25, hhv. 2-2, idet der i følsomhedsanalysen ikke er indført denne begrænsning. I store træk er resultaterne de samme som i analysen nedenfor. TABEL 3.4 Antal forløb fordelt på sekvens (forløbsnummer i et individs samlede ledighedsforløb) og på forløbstyper. forløb 2. forløb 3. forløb 4. forløb 5. forløb I alt Privat løntilskud Uddannelse Privat løntilskud Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 2

22 Varigheden af de enkelte aktiveringsforløb er af åbenlys interesse, blandt andet fordi den gennemsnitlige varighed har betydning for hvor stor en fastholdelseseffekt, de enkelte forløb har. En længere varighed af et aktiveringsforløb vil således alt andet lige give en større fastholdelseseffekt, fordi den ledige så også nedsætter jobsøgningsintensiteten i længere tid. Som nævnt udgør privat løntilskudsjob sammenligningsgrundlaget for uddannelsesaktivering i effektmålingen. Varigheden af privat løntilskud var i gennemsnit 54 dage i og 4 dage 2-2 blandt den gruppe af personer, der var i privat løntilskud som deres første aktiveringsforløb og som startede og sluttede inden for hver af de to perioder, jf. tabel 3.5. Til sammenligning var uddannelsesforløbene gennemsnitligt på 55 og 48 dage, blandt de personer, der var i uddannelsesaktivering som deres første aktiveringsforløb. Det ligger godt i tråd med, at Arbejdsmarkedskommissionen (28) fandt, at mere end halvdelen af alle uddannelsesaktiveringsforløbene i 27, som de analyserede på, havde en varighed på op til seks uger. Til gennemførelse af selve effektmålingen anvendes en økonometrisk metode til sammenligning af personer, der ligner hinanden mest muligt på en lang række karakteristika, men som har gennemført forskellige forløb. På den måde sammenlignes statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er den aktivering, de gennemgår. Da personerne jo er ens er det rimeligt at sige, at forskelle i efterfølgende arbejdsmarkedsperformance skyldes forskelle i aktiveringen. Metoden er nærmere beskrevet i kapitlet om metode sidst i rapporten. Ved anvendelsen af denne sammenligningsmetode vil der være enkelte ledige, der ikke ligner nogen af de ledige i den anden aktiveringstype i tilstrækkeligt omfang til, at de kan indgå i sammenligningen for nogle få af dem kan der således ikke findes et match i den anden gruppe. I den første periode, 24-25, indgår der således omtrent 8.5 uddannelsesaktiveringsforløb og ca. 7.5 forløb i privat løntilskud, jf. tabel 3.6. TABEL 3.5 Varigheder af første aktiveringsforløb i dage fordelt på periode og aktiveringstype Middelværdi. percentil. percentil N Antal dage Privat løntilskud Uddannelse Privat løntilskud Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik 22 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

23 TABEL 3.6 Antal forløb i effektmålingen (efter matching), hvor uddannelsesaktivering sammenlignes med privat løntilskudsjob Uddannelsesaktivering Privat løntilskud Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Det lille tab af ledige ved sammenligningen af uddannelsesaktiverede med ledige i privat løntilskud medfører kun helt marginale ændringer i de gennemsnitlige varigheder, jf. tabel 3.7. TABEL 3.7 Gennemsnitlige varigheder af aktiveringsforløb i dage for ledige, der indgår i sammenligningen Antal dage Uddannelse Privat løntilskud 52 3 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik Sammenlignet med kortlægningen ovenfor er der således et mindre antal forløb, der indgår i effektmålingen. Det skyldes, at der af hensyn til kvaliteten af effektmålingen er skåret til, så kun relevante uddannelsesforløb effektmåles. Effekten måles således alene på ordinær uddannelse, dvs. ikke for kortere vejlednings- og opkvalificeringsforløb, som også indgår i kortlægningen ovenfor. Det gøres for at få den mest muligt rene uddannelseseffekt. Derudover måles effekten på første aktiveringsforløb i et samlet ledighedsforløb, og alene for forløb, der starter og slutter i hhv. 2-2, jf. tabel 3.8. TABEL 3.8 Samlet antal uddannelsesforløb til grund for anlayserne (før matching), fordelt på typer af uddannelse Afgrænsning Kortlægning Samlet Heraf VEU (indgår i kortlægning) Effektmåling Samlet ordinær uddannelse Afsluttet ultimo perioden Første 5 aktiveringsforløb Første aktiveringsforløb VEU - Heraf AMU Heraf FVU Heraf AVU Heraf HF Heraf Andet Danskundervisning Andet (ikke I VEU-registret) heraf gymnasiale eller lavere heraf faglige heraf kort/mellem heraf bachelor eller højere ikke genfundne Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Varigheden for udvalgte uddannelsestyper fremgår af tabel 3.. Det ses, at mens AMU-kurser som gennemsnit er forholdsvis korte knap 3 dage i 2-2, så er uddannelsestyperne, der ikke er VEU af forholdsvis lang varighed godt 5 dage i og ca. 5 dage i 2-2. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 23

24 TABEL 3. Gennemsnitlige varigheder i dage for udvalgte uddannelsesforløb Varighed Varighed 2-2 AMU 2 AVU 2 4 FVU 86 HF 2 26 Andet (VEU) 6 5 Andet (ikke VEU) 5 Andet (ikke genfundet) 42 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Se tabel 3.8 for N. Kvaliteten af matching-analyserne I appendiks gengives resultaterne af en undersøgelse af, om matchingen har medført, at de grupper af ledige, der sammenlignes, rent faktisk er sammenlignelige på baggrund af relevante karakteristika. Det kan overordnet konkluderes, at matchingerne i det følgende bygger på sammenlignelige grupper. Matchingkvaliteten er højst for de matchinger, der involverer flest enheder. 24 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

25 4 Uddannelse er mest effektivt på den korte bane På den korte bane viser en sammenligning af uddannelsesaktivering og privat løntilskud, at uddannelsesaktivering er lidt mere effektivt til at bringe ledige ud af ledighed. Frem til ca. ½ år efter påbegyndt aktivering er der således en lidt mindre andel af de uddannelsesaktiverede tilbage i ledighed end der er af ledige i private løntilskudsjobs når der sammenlignes personer, der er matchet, dvs. ligner hinanden rigtig meget på en lang række observerbare karakteristika, og derfor er statistisk set ens personer bortset fra selve aktiveringsindsatsen. Efter godt ½ år er der til gengæld flere af de uddannelsesaktiverede tilbage i ledighed end af de løntilskudsaktiverede, jf. figur 4.. De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Privat løntilskud er således mere effektivt til at bringe ledige tilbage i beskæftigelse når det første halve år er gået, mens uddannelsesaktivering synes at være lidt mere effektivt på den korte bane, jf. figur 4.3. Kurven viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. ATT svarer til forskellen mellem de to kurver i figur 4.. En positiv værdi på kurven i figur 4.3 betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed, mens en negativ værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. Disse resultater gælder for begge perioderne og 2-2, jf. også figur 4.2 og 4.4. Dog er mindre-effekten af uddannelsesaktivering efter det første halve år fra påbegyndt aktivering lidt større i end i 2-2. Sammenligningen af personer i uddannelsesaktivering og personer i løntilskudsjobs leder således til to hovedkonklusioner: Uddannelse er mere effektivt end løntilskud til at bringe folk ud af ledighed uge-for-uge i det første ca. ½ år efter påbegyndt aktivering. Derefter er løntilskud mere effektivt end uddannelsesaktivering. Der er tegn på en periodeeffekt: Løntilskud er relativt set bedre i en konjunkturfremgang end i en konjunkturtilbagegang. I perioden 4-5 er mereffekten af løntilskudsaktivering efter det første halve år større, end den er i -, hvor forskellen i effekten af de to programmer indsnævres. Når uddannelse er mere effektivt end privat løntilskudsaktivering i det første halve år efter påbegyndt aktivering, skal det blandt andet ses i lyset af de forskellige gennemsnitlige varigheder af programmerne, jf. tabel 3.5 og tabel 3.7 ovenfor. Programvarigheden for løntilskud var gennemsnitligt 54 dage i 4-5 og 4 dage i -. For uddannelse var den 55 dage i 4-5 og 48 dage i -. Det kunne tyde på, at personer i løntilskud fastholdes i aktiveringen i længere tid end personer i uddannelse, men at programeffekten af løntilskud til gengæld er lidt stærkere end programeffekten af uddannelse. Når udviklingen i ledighedsgraden for personer i privat løntilskudsjob falder brat omkring et halvt år efter påbegyndt aktivering, skal det ses i lyset af, at privat løntilskud aftales med en virksomhed for en periode på seks måneder (med mulighed for forlængelse i yderligere seks måneder). Det er ikke usædvanligt at den ledige efterfølgende kommer i job i den virksomhed, vedkommende har været i løntilskud hos og virksomheden har formentlig EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

26 ret begrænset tilskyndelse til at ansætte den ledige før end løntilskudsperioden hvor virksomheden jo får et løntilskud er forbi. Samtidig har den ledige, der måske kan se frem til at blive ansat i virksomheden og relativt hurtigt bliver klar over dette, ikke noget stort incitament til at søge videre der kommer jo en ansættelse inden for en overskuelig fremtid. Derfor er det ikke overraskende, at der er et brat fald i ledigheden for ledige, der har været i aktivering i privat løntilskud efter omkring et halvt år fra påbegyndt aktivering. Det er heller ikke overraskende, at privat løntilskud i dette første halve år endvidere har en forholdsvis stor fastholdelseseffekt. Når forskellene i effekt i øvrigt udjævnes på sigt, skal dette ses i lyset af, at de tilbageblevne (i ledighed) også gennemfører andre aktiveringsforløb, herunder forløb af den type, der sammenlignes med. Eksempelvis vil ledige, der har været i uddannelsesaktivering og er forblevet ledige godt kunne komme i privat løntilskudsjob efterfølgende. 26 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

27 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 4. Udvikling i ledighedsgrad for personer i privat løntilskudsjob matchet med personer i uddannelsesaktivering og omvendt, 24-25,8 FIGUR 4.2 Udvikling i ledighedsgrad for personer i løntilskud matchet med personer i uddannelsesaktivering og omvendt, 2-2,8,6,4,2,6,4,2 Løn (Udd) Udd (Løn) Løn (Udd) Udd (Løn) Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag. N=7.5 for privat løntilskud og N=8.54 for uddannelse for kurven løn(udd), N= 8.4 for uddannelse og N= 7.4 for privat løntilskud i 4-5 for kurven udd(løn). N= for uddannelse og N=.726 for privat løntilskud for kurven løn(udd) og N= for uddannelse og N=.726 for privat løntilskud for kurven udd(løn) i -. FIGUR 4.3 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 4.4 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd (Løn) Løn Udd (Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer angiver et 5 pct. konfidensinterval N= 8.4 for uddannelse og N= 7.4 for privat løntilskud i 4-5. N= for uddannelse og N=.726 for privat løntilskud i -. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 27

28 Kumuleret nettoeffekt Kumuleret nettoeffekt Figur 4.5 og 4.6 nedenfor viser den kumulerede opgørelse af arealet under kurverne i figur 4.3 og 4.4. Figurerne skal altså forstås som en samlet relativ netto-effekt af uddannelsesaktivering (relativt til privat løntilskud) i den pågældende uge. Punktet hvor kurven krydser nul er det tidspunkt ved hvilket uddannelsesaktivering og privat løntilskud har samme netto-effekt på ledighed. Det punkt ligger mellem 4. og. uger i og mellem 43. og 44. uge i 2-2. I kapitlerne nedenfor analyseres effekten af uddannelsesaktivering relativt til privat løntilskudsjob for udvalgte grupperinger af ledige. Den kumulerede nettoeffekt af uddannelsesaktivering relativt til privat løntilskudsjob for disse grupper er gengivet i tabel 4.. Den viser, at skønnet i 2-2 for den relative effekt af uddannelsesaktivering er størst blandt mænd, faglærte, unge ledige, og ledige, der har en relativt kortvarig ledighedsperiode forud for aktiveringsstart. Skønnet for viser noget tilsvarende, men her er den sammenlagte effekt for ledige med mellemlang videregående uddannelse lidt større end for faglærte. Det skal dog ses i lyset af, at der er forholdsvis stor usikkerhed på estimaterne for den sammenlagte effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob, og at klare, signifikante forskelle mellem grupperne ikke kan identificeres for så vidt angår den sammenlagte effekt. I perioden er skønnet for den sammenlagte effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob negativt for alle grupperne. I 2-2 er forskellen på den sammenlagte effekt på de to aktiveringsformer ikke signifikant forskellig fra for ledige med videregående uddannelse, unge under 3 år, og ledige med forholdsvis kort ledighedsanciennitet i indeværende ledighedsperiode (3-26 uger). Det betyder, at uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob som FIGUR 4.5 Kumuleret nettoeffekt af uddannelse, FIGUR 4.6 Kumuleret nettoeffekt af uddannelse, Break-even Nettoeffekt Break-even Nettoeffekt Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. 28 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

29 udgangspunkt er lige godt samlet set hen over en toårsperiode fra aktiveringsstart. Dog skal der her tages det forbehold, at der som følge af færre private løntilskudsforløb i 2-2 er større usikkerhed forbundet med de enkelte estimater (og således som udgangspunkt en større sandsynlighed for insignifikante resultater). De kumulerede nettoeffekter udtrykker den samlede mer- eller mindre-effekt målt på ledighedsgraden, som uddannelsesaktivering har sammenlignet med privat løntilskudsjob. Når uddannelsesaktivering således har en skønnet kumuleret nettoeffekt på -7, relativt til privat løntilskudsjob for faglærte i perioden 2-2, betyder det således, at uddannelsesaktivering i gennemsnit uge-for-uge har en effekt på ledighedsgraden for faglærte, der er ca.,7 enheder mindre end, hvad privat løntilskudsjob har eller svarende til, at der gennemsnitligt er ca. 7 pct.- enheder færre af de uddannelsesaktiverede, der er bragt ud af ledighed i hver af ugerne, end af dem i privat løntilskudsjob. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 2

30 4. Periodeeffekten Som nævnt er der tegn på en periodeeffekt, hvor uddannelsesaktivering er bedre i en konjunkturtilbagegangsperiode end i en konjunkturfremgangsperiode, når det ses relativt til løntilskud. Det er væsentligt, at periodeeffekten både kan skyldes de ændrede konjunkturer, ændringer i brugen af uddannelsesaktivering eksempelvis mere målrettet uddannelsesaktivering ændringer i brugen af privat løntilskud, og en lang række andre forhold, som kan ændre sig med tiden. TABEL 4. Kumulerede nettoeffekter af uddannelsesaktivering i måleperioden på 5 uger (ledighedsgrad). Skøn Øvre grænse Nedre grænse Skøn 2-2 Øvre grænse Nedre grænse Samlet -2,4 -, -3, -,3-6, -2,5 Mænd -,2 -,4-3, -7, -3,3 -, Kvinder -3, -,3-6,2 -, -4,6 -, Ufaglært -3,2 -,4-5,7-8,7-3, -4,3 Faglært -2,2 -, -4,3-7, -2, -,8 KVU -,7-6,3-6,7 -,2,7-24, MVU -,4-4,3-6,3-8, 3,7 -,7 LVU -3,5-7,4 -,3-8, 3,4 -,3 Under 3 år -, -6, -3,,6 8,7-7,5 3-5 år -2,5 -,6-4,5 -,5-6, -6, 5+ år -4,6 -,4 -,8 -,7-5,2-6,2 Under 3 uger -,8-8,8-4,8-8,5 -,6-6, uger -, -8,5-5,3-6,,6-2, uger -4,6 -, -8,3 -,7-6, -,4 3+ uger -4, -,8-6,4-3, -7,4-8, Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: De kumulerede nettoeffekter udtrykker den samlede mer- eller mindreeffekt målt på ledighedsgraden, som uddannelsesaktivering har sammenlignet med privat løntilskudsjob. Et tal på 3, betyder således, at uddannelsesaktivering i snit har bragt ca. 3 pct.-enheder flere i beskæftigelse hver uge end privat løntilskudsjob har. 3 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

31 Periodeeffekten er sammensat af en kombination af en hurtigere afgang fra ledighed blandt uddannelsesaktiverede i den første del af måleperioden og en lidt langsommere afgang fra ledighed blandt personer i privat løntilskud efter ca. et år inde i aktiveringsperioden i 2-2 end i 24-25, jf. figur 4. og 4.2. I figur 4.7 og 4.8 sammenlignes afgangen fra ledighed for personer i uddannelsesaktivering med afgang fra ledighed for personer i al anden aktivering i den pågældende høj- eller lavkonjunkturperiode for på den måde at kunne udsondre fælles betingelser for alle aktiverede, herunder at det i princippet var lettere at få et job for en ledig i end i 2-2, fordi ledigheden var lavere i Forud for sammenligningen med al anden aktivering er personer i uddannelsesaktivering i matchet med personer i uddannelsesaktivering i 2-2 for at sikre, at der er sammenlignelighed mellem de uddannelsesaktiverede på tværs af perioderne. Dernæst er de uddannelsesaktiverede matchet med personer i anden aktivering i den pågældende periode for derved at kunne beregne mer-/mindreeffekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med anden aktivering i hver af de to perioder. I figur 4. vises mer-/mindreeffekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med anden aktivering i hver af de to perioder dvs. en nettoeffekt af uddannelsesaktivering i de to perioder. Det fremgår, at såvel mer-effekten det første halve år fra påbegyndt aktivering, som mindre-effekten i perioden efter det første halve år reduceres fra den første til den anden periode og forskellen på uddannelsesaktivering og anden aktivering er mindre i 2-2 end i I figur 4. sammenlignes nettoeffekterne af uddannelse i de to perioder eller med andre ord: der sammenlignes det mere og ekstra, som uddannelsesaktivering bidrager med når der er taget højde for genelle betingelser for den aktive beskæftigelsesindsats. Figur 4. viser, at nettoeffekten af uddannelsesaktivering efter det første halve år fra påbegyndt aktivering større i 2-2 end den er i Samtidig er nettoeffekten af uddannelsesaktivering inden for det første halve år efter påbegyndt aktivering mindre i 2-2 end den er i Det skal ses i lyset af for det første den reducerede fastholdelseseffekt af løntilskudsaktivering i 2-2 sammenlignet med som DØR (22) finder. Det giver alt andet lige en større fastholdelseseffekt af uddannelsesaktivering relativt til anden aktivering. For det andet skal den mindre nettoeffekt i 2-2 end i af uddannelsesaktivering det første halve år fra påbegyndt aktivering ses i lyset af Lechner & Wunschs (26) pointe om, at forskellen i fastholdelseseffekterne af forskellige aktiveringsprogrammer mindskes, når konjunktursituationen forværres (se evt. litteraturgennemgang ovenfor). Uddannelsesaktivering har således en reduceret mer-effekt sammenlignet med anden aktivering i 2-2 end i forskellen i fastholdelseseffekter er altså mindsket, men det er stadig uddannelsesaktivering, der har den mindste fastholdelseseffekt. Der er således ikke uden yderligere kvalifikation belæg for en tolkning, der siger, at uddannelsesaktivering er mere effektivt i en lavkonjunktur end i en højkonjunktur afgangen fra ledighed følger no- EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

32 genlunde samme mønster i som i 2-2 (sml. figur 4.7 og figur 4.8). Alligevel kan man godt sige, at uddannelse er relativt set mere effektivt på sigt i lavkonjunkturperioden 2-2 end i højkonjunkturperioden 24-25: Når der sammenlignes med al anden aktivering er nettoeffekten af uddannelse på sigt større i 2-2 end i 24-25, jf. figur 4.. Det skyldes, at afgangen fra ledighed for personer i anden aktivering sker langsommere i lavkonjunkturperioden end i højkonjunkturperioden. 32 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

33 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad FIGUR 4.7 Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannelsesaktivering i matchet med personer i anden aktivering i og omvendt,8 FIGUR 4.8 Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannelsesaktivering i 2-2 sammenlignet med anden aktivering.,8,6,4,2,6,4,2 Andet Uddannelse 4-5 Andet Uddannelse - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af uddannelse og anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag. Forud for matchingen inden for året er der desuden gennemført matching af de personer, der gennemfører uddannelsesforløbene i de to perioder for derved at sikre sammenlignelighed på tværs af perioderne. N=8.52 i 4-5 og N=54.3 i - for uddannelse og N=35.2 i 4-5 og N=42.66 i - for alt andet. FIGUR 4. Effekt på ledighed af uddannelse relativt til anden aktivering i 2-2 og i ,3,2 FIGUR 4. Effekt af uddannelsesaktivering i 2-2 sammenlignet med uddannelsesaktivering i 24-25,3,2, -, -,2 -,3,, -, -,2 -, Andet '- '4-5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne til venstre viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering relativt til anden aktivering i de to perioder. Personer i uddannelsesaktivering i 2-2 er matchet med personer under uddannelse i samt med personer i anden aktivering i den pågældende periode. Kurven til højre viser ATT af uddannelsesaktivering i 2-2 (relativt til anden aktivering) sammenholdt med uddannelsesaktivering i (relativt til anden aktivering) dvs. forskellen mellem de to kurver til venstre. De stiplede linjer i figuren til højre angiver et 5 pct. konfidensinterval. N=54.3 for - og N=8.52 for 4-5 for uddannelse og N=35.2 i 4-5 og N=42.66 i - for alt andet. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

34 Mulige årsager til, at uddannelsesaktivering (set relativt til al anden aktivering) er blevet lidt mere effektivt, kan være, at den jobnære aktivering er mere effektiv i perioder, hvor der er en større efterspørgsel efter arbejdskraft, og jobs til de fleste, hvorfor konkret jobtræning bliver mere væsentligt, mens opkvalificering muligvis træder lidt mere i baggrunden i højkonjunkturperioder. Modsat bliver opkvalificering muligvis lidt vigtigere i en lavkonjunktur end i en højkonjunktur, fordi arbejdsgiverne bliver mere selektive i forhold til formelle kvalifikationer til besættelse af den enkelte stilling, og hvor der typisk er færre jobs til personer med begrænsede uddannelsesmæssige kvalifikationer. Samtidig kan det godt tænkes, at uddannelsesaktiveringen er blevet mere målrettet og derfor mere effektiv i den mellemliggende tid mellem de to perioder, som også påpeget af DØR (22), dvs. brugen af uddannelsesaktiveringen er forbedret, hvorfor uddannelsesaktivering fører til lidt hurtigere afgang fra ledighed i hvert fald efter det første halve år fra påbegyndt aktivering i 2-2 end det gør i (set relativt til al anden aktivering). Periodeeffekt for AMU-transport For at undersøge nærmere, om det er uddannelsesaktiveringen, der er forbedret, eller det er den øvrige aktivering, hvis effekter er forringet, kan der på samme vis som ovenfor sammenlignes effekten af en bestemt type af uddannelse mellem de to perioder. På den måde holdes typen af uddannelse konstant. Matchingen af personer i den pågældende uddannelsesaktivering i de to perioder sikrer, at personkredsen ligeledes holdes konstant (i en statistisk optik). AMU-kurser inden for transportområdet (Arbejdsmarkedskommissionen kalder det AMU-transport ) samlet set reducerede ledighedsperioderne for ledige mænd til forskel fra, hvad den fandt for anden uddannelsesaktivering. For at vælge en kursustype, hvor der er indicier i litteraturen på en positiv effekt i forhold til at reducere ledighedsperioderne, vælges AMU-transport derfor. AMU-transport bragte i begge perioder ledige hurtigere ud af ledighed end anden aktivering gjorde, jf. figur 4. og 4.2. Det ligger i tråd med, hvad Arbejdsmarkedskommissionen (28) finder. Af figur 4.3 og 4.4 ses, at AMU-transport havde en lidt mindre nettoeffekt i 2-2 end i det første ca. halve år, og på sigt stort set den samme nettoeffekt i de to perioder. Man kan altså ikke sige, at AMU-transportkurser er blevet mere effektive relativt til anden aktivering. Samlet giver analysen af periodeeffekter ikke som udgangspunkt grundlag for at konkludere, at uddannelsesaktivering er blevet mere effektivt per se. Uddannelsesaktivering set er dog blevet lidt mere effektivt relativt til anden aktivering. Fastholdes uddannelsestypen til at være AMU-transport, ligesom målgruppen fastholdes, er uddannelsesaktiveringen dog ikke blevet mere effektiv relativt set. Arbejdsmarkedskommissionen (28) fandt, at 34 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

35 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad FIGUR 4. Udvikling i ledighedsgrad for personer i AMUtransportkursus i matchet med personer i anden aktivering,8 FIGUR 4.2 Udvikling i ledighedsgrad for personer i AMUtransportkursus i 2-2 matchet med personer i anden aktivering,8,6,4,2,6,4,2 Andet AMU-transport 4-5 Andet AMU-transport - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af AMU-transportkursus og anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag. Forud for matchingen inden for året er der desuden gennemført matching af de personer, der gennemfører uddannelsesforløbene i de to perioder for derved at sikre sammenlignelighed på tværs af perioderne. N=3.674 for 4-5 og N=2.878 for - og N=2. for 4-5 og N=.546 for kontrolgrupperne. FIGUR 4.3 Effekt på ledighed af AMU-transportkursus relativt til anden aktivering i 2-2 og i 24-25,3,2 FIGUR 4.4 Effekt af AMU-transport i 2-2 sammenlignet med AMU-transport i 24-25,3,2, -, -,2 -,3, -, -,2 -,3 '4-5 '- Andet '4-5 '- Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne til venstre viser average treatment effect on the treated (ATT) af AMU-transportkursus relativt til anden aktivering i de to perioder. Personer i uddannelsesaktivering i 2-2 er matchet med personer under uddannelse i samt med personer i anden aktivering i den pågældende periode. Kurven til højre viser ATT af uddannelsesaktivering i 2-2 (relativt til anden aktivering) sammenholdt med uddannelsesaktivering i (relativt til anden aktivering) dvs. forskellen mellem de to kurver til venstre. De stiplede linjer i figuren til højre angiver et 5 pct. konfidensinterval. N=2.878 for - og N=3.674 for - for uddannelse og N=2. for 4-5 og N=.546 for alt andet. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 35

36 5 Betydningen af køn Effekterne i foregående afsnit er gennemsnitseffekter for alle og er derfor ikke nødvendigvis et godt udtryk for effekten for grupper med forskellige karakteristika, hvis der er stor forskel mellem forskellige grupper. Gennemsniteffekterne kan dække over forskelle mellem eksempelvis mænd og kvinder eller individer med forskellig uddannelsesbaggrund. Der indgår flere mænd end kvinder i 2-2, mens det er omvendt i for så vidt angår uddannelsesaktivering, jf. tabel 5.. I er der samlet set flere forløb for både mænd og kvinder svarende til det overordnede billede. 5. Lille periodeeffekt for kvinder I det følgende opdeles analysen derfor, så kønsspecifikke effekter kan udsondres. I de næstfølgende afsnit opdeles tillige på højst fuldførte uddannelse, forudgående ledighedsperiode og alder. Overordnet er der tre centrale konklusioner på opdelingen af analyserne på køn: Uddannelsesaktivering er mere effektivt indtil ca. ½ år for både mænd og kvinder. Periodeeffekten slår noget tydeligere igennem for mænd end for kvinder. I er uddannelsesaktivering godt 2 pct.-enheder mindre effektivt end privat løntilskud efter ca. et år for både mænd og kvinder. I 2-2 gælder dette stadig for kvinderne men ikke for mændene, hvor uddannelsesaktivering i 2-2 er ca. pct.-enheder mindre effektivt end løntilskudsjobs, med forholdsvis stor usikkerhed (forskellen i effekt indsnævres dog mere for kvinderne frem mod to år efter påbegyndt aktivering). I er uddannelse kun lidt mere effektivt end løntilskud det første halve år efter påbegyndt aktivering for kvinder. Uddannelse er til gengæld ca. 2 pct.-enheder mindre effektivt end privat løntilskudsjob efter ca. et år efter påbegyndt aktivering, jf. figur 5.. Udviklingen i 2-2 er ikke væsensforskellig for kvinder dog er der ikke tale om en signifikant mer-effekt af uddannelse i hele det første halve år efter påbegyndt aktivering i 2-2, og mindreeffekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskudsjob reduceres hen mod afslutningen af måleperioden på godt to år. Hen mod slutningen af måleperioden tenderer forskellen i effekt mellem uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob at være insignifikant for kvinder. I 2-2 er estimatet på forskellen ca. pct.-enheder efter to år, mens den er ca. 5 pct.-enheder i Der er dog forholdsvis stor usikkerhed på estimatet i 2-2 TABEL 5. Antal forløb i matchingen fordelt på køn Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud Kvinder Mænd Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 36 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

37 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 5.2 Effekten for kvinder af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 5.2 Effekten for kvinder af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn FIGUR 5.3 Effekten for mænd af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2 FIGUR 5.4 Effekten for mænd af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 37

38 Når mer-effekten af uddannelse det første halve år efter påbegyndt aktivering muligvis øges for kvinder i 2-2 sammenlignet med 24-25, skal det blandt andet ses i lyset af, at varigheden af uddannelsesforløbene mindskes for kvinder samtidig med at varigheden af privat løntilskud forøges en smule, jf. tabel Større periodeeffekt for mænd 5.4. Uddannelsesaktivering har en noget større mereffekt sammenlignet med privat løntilskud for mænd end for kvinder i perioden 24-25, jf. figur 5.3 sml. figur 5.. For mænd er mer-effekten af uddannelse det første halve år efter påbegyndt aktivering således omkring pct.-enheder sammenlignet med privat løntilskud, mens den for kvinder er ca. fem pct.-enheder. Aktiveringsforløbenes varigheder ændres til gengæld stort set ikke for mænd. For mænd er mereffekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskud det første halve år fra påbegyndt aktivering omtrent uændret, jf. figur 5.3 og I 2-2 kan der ved sammenligning af figur 5.2 og 5.4 ikke siges at være en signifikant forskel mellem mænd og kvinder på mer-effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob det første halve år efter påbegyndt akti- TABEL 5.3 Varigheder af programmer i dage fordelt på periode, køn og programtype Middelværdi. percentil. percentil N Antal dage Mænd Løntilskud privat Uddannelse Kvinder Løntilskud privat Uddannelse Mænd Løntilskud privat Uddannelse Kvinder Løntilskud privat Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 38 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

39 vering. Periodeeffekten slår noget tydeligere igennem for mænd end for kvinder i perioden efter det første halve år fra påbegyndt aktivering. Efter det første halve år efter påbegyndt aktivering har uddannelse mindre effekt end privat løntilskudsjob også for mænd, men for perioden 2-2 reduceres mindre-effekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskudsjob betydeligt. Igen er usikkerheden på estimaterne i perioden 2-2 for stor til, at der ud fra figur 5.2 og 5.4 kan konkluderes at være en signifikant forskel mellem mænd og kvinder på uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob. Med andre ord: Der er en tendens til, at forskellen på effekten af uddannelse og effekten af privat løntilskud reduceres for mænd i 2-2 sammenlignet med Det tyder på en periodeeffekt, hvor uddannelse relativt til løntilskudsjob har større betydning for at komme ud af ledighed for de ledige i en periode med ugunstige konjunkturer sammenlignet med en periode med mere gunstige konjunkturer. Det bemærkes dog, at usikkerheden på estimaterne i 2-2 er forholdsvis stor, og at reduktionen i forskellen på effekten af uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob ikke på baggrund af figur 5.3 og 5.4 kan fastslås at være signifikant. For kvinder er der også tegn på en periodeeffekt, idet forskellen mellem uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob indsnævres, men igen er usikkerheden på estimaterne i 2-2 forholdsvis stor, hvorfor reduktionen af mindre-effekten af uddannelsesaktivering efter det første halve år fra påbegyndt aktivering ikke på baggrund af figur 5. og 5.2 kan siges at være signifikant. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

40 6 Betydningen af uddannelsesniveau De lediges uddannelsesniveau har oplagt betydning for deres muligheder for at finde job igen og komme ud af ledighed. Det hænger sammen med, at nogle uddannelsesgrupper har højere generel ledighed end andre og derfor, at disse grupper som udgangspunkt har en højere sandsynlighed for at blive i ledighed. Overordnet er der følgende centrale konklusioner for analyserne opdelt på uddannelsesgrupper: Mer-effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskud i det første ca. halve år er konsistent på tværs af alle uddannelsesgrupperne i begge perioder. Uddannelsesniveauet har betydning for, hvor meget periodeeffekten slår igennem. For faglærte reduceres estimatet for mindre-effekten af uddannelsesaktivering i perioden efter det første halve år fra påbegyndt aktivering i - sammenlignet med 4-5. Da konfidensbåndene også er bredere i -, kan det dog ikke uden videre konkluderes, at der er forskel mellem de to perioder. For ledige med en videregående uddannelse kan der ikke siges at være forskel på effekterne af uddannelse og privat løntilskud i perioden 2-2. Årsagen er dog til dels den lidt tekniske, at forskellen mellem privat løntilskud og uddannelsesaktivering bliver insignifikant i -. Det skyldes, at konfidensbåndene bliver meget brede i -, fordi antallet af forløb, der kan måles effekt på, reduceres betydeligt fra 4-5 til -. For ufaglærte forskydes effekten af uddannelsesaktivering relativt til løntilskudsjob noget mindre og uddannelsesaktivering er under alle omstændigheder mindre effektivt end privat løntilskud for ufaglærte efter det første halve år efter påbegyndt aktivering. 6. Konsistent mer-effekt af uddannelsesaktivering på den korte bane Den mer-effekt af uddannelsesaktivering i det første halve år efter påbegyndt aktivering, der blev fundet ovenfor, er konsistent på tværs af uddannelsesgrupperne, jf. figur Dog er forskellen insignifikant for ledige med en mellemlang videregående uddannelse i -. For ufaglærte og ledige med en mellemlang videregående uddannelse i perioden er mer-effekten af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsaktivering det første halve år på ca. 5 pct.-enheder noget mindre end for de øvrige uddannelsesgrupper, hvor mer-effekten af uddannelsesaktivering er op mod pct.-enheder, dog med store variationer. Det skal blandt andet ses i lyset af, at de ufaglærtes uddannelsesforløb er blandt de længste som gennemsnit, mens de ufaglærtes private løntilskudsforløb er noget kortere end alle de øvrige uddannelsesgruppers løntilskudsforløb, jf. tabel 6.. Det trækker isoleret set i retning af en reduceret mer-effekt af uddannelse relativt til privat løntilskudsjob i det første halve år fra aktiveringens påbegyndelse. For ledige med en kort videregående uddannelse er mer-effekten af uddannelse det første halve år fra påbegyndt aktivering insignifikant i perioden 2-2. Det samme gælder til dels for ledige med en mellemlang og en lang videregående uddannelse i EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

41 Den efterfølgende mindre-effekt af uddannelsesaktivering i efter det første år er op mod pct.-enheder. 6.2 Periodeeffekten Uddannelsesniveauet er afgørende for, hvordan periodeeffekten slår igennem. For de ufaglærte bliver forskellen mellem effekten af privat løntilskud og uddannelsesaktivering også reduceret, men ikke nær så meget som for faglærte. Da konfidensbåndene igen er bredere i - end i 4-5, er det ikke muligt umiddelbart at konkludere, at der er en forskel på mindre-effekten for ufaglærte i de to perioder. Estimatet for den mindre-effekt, der findes af uddannelsesaktivering efter det første halve år fra påbegyndt aktivering i perioden 24-25, reduceres således for faglærte og ledige med en videregående uddannelse i 2-2. Det bemærkes, at estimaterne for ledige med videregående uddannelse er lidt mere usikre end for de øvrige grupper som følge af relativt få forløb i privat løntilskud, især i 2-2. TABEL 6. Gennemsnitlig længde af aktiveringsforløb og antal forløb efter uddannelsesniveau Gns. antal dage N Gns. antal dage N Ufaglærte Privat løntilskud Uddannelse Faglærte Privat løntilskud Uddannelse KVU Privat løntilskud Uddannelse MVU Privat løntilskud Uddannelse LVU Privat løntilskud Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Antallet af forløb er antallet af forløb i bruttogruppen af mulige forløb forud for matching. For antallet af forløb i matchingen, se tabel nedenfor. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

42 Der lader således til at være en betydning af erhvervskompetencegivende uddannelse for, hvor meget periodeeffekten slår igennem: Periodeeffekten slår således lidt tydeligere igennem for ledige med faglært baggrund end for ufaglærte. Samtidig ændres skønnet for effekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud sig ikke meget for ledige med en videregående uddannelse. Denne tilsyneladende interaktion mellem kompetencegivende uddannelse og periodeeffekten i påvirkningen af effekten af uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskudsjob antyder, at uddannelsesaktivering nok virker bedre i en lavkonjunkturperiode end i en højkonjunkturperiode (set relativt til privat løntilskud), men det afhænger meget af det uddannelsesmæssige udgangspunkt, præcis hvor meget bedre uddannelsesaktivering virker i lavkonjunkturen. Især faglærte ser således ud til at være bedre hjulpet med uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob i en lavkonjunkturperiode end i en højkonjunkturperiode Som nævnt er det væsentligt, at periodeeffekten kan skyldes en lang række forhold, som kan ændre sig med tiden, og ikke kun ændrede konjunkturer. En egentlig konjunktureffekt kunne hænge sammen med, at der i en lavkonjunktur lægges mere vægt på formelle kvalifikationer end der gør i en højkonjunktur ved besættelse af stillinger. I højkonjunkturen, hvor der med en lidt bred pensel kunne siges at være jobs til næsten alle uanset formelle kvalifikationer, træder egentlig joberfaring muligvis mere i forgrunden. I en lavkonkjunktur med mere konkurrence om jobsene træder formelle kvalifikationer muligvis i forgrunden. Samtidig er det væsentligt, at uddannelsesgrupperne langt hen ad vejen dikterer, hvilke jobs, der konkurreres om personer med en lang videregående uddannelse søger typisk ikke jobs i byggeriet, og tømrere søger typisk ikke ansættelse i centraladministrationen. Det medvirker til, at der langt hen ad vejen er tale om et opdelt arbejdsmarked, hvor periodeeffekter kan virke helt forskelligt på de forskellige dele. Det er samtidig oplagt, at periodeeffekten kan skyldes mere målrettet anvendelse af uddannelsesaktivering (eventuelt i erkendelse af et mere opdelt arbejdsmarked), så ledige med forskellige kompetencegivende uddannelser måske i højere grad i perioden 2-2 end i perioden tilbydes uddannelsesaktivering, der fremmer netop deres chancer for et efterfølgende job. Denne analyse peger som noget nyt på, at der lader til at være en periodeeffekt i forhold til hvor effektiv uddannelsesaktivering er relativt til privat løntilskudsjobs. Hvad periodeeffekten mere præcist skyldes konjunkturafhængige ændringer i arten af efterspurgt arbejdskraft, anvendelsen af uddannelsesaktivering, eller noget tredje bør yderligere undersøgelser på området søge at afdække. Det bemærkes, at resultaterne, herunder resultaterne omkring periodeeffekter er lidt mere sikre for ufaglærte og faglærte end for personer med videregående uddannelse, og at der i flere tilfælde ikke ud fra graferne kan konstateres klare, signifikante forskelle eksempelvis mellem de to perioder (fx for ufaglærte), idet antallet af forløb, der indgår i analyserne er noget højere for disse to grupper end for de øvrige uddannelsesgrupper, jf. tabel EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

43 TABEL 6.2 Antal forløb, der indgår i analyserne, efter uddannelsesniveau Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud Ufaglærte Faglærte KVU MVU LVU Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 43

44 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 6. Effekten for ufaglærte personer af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2,, -, -,2 -,3 FIGUR 6.2 Effekten for ufaglærte personer af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn FIGUR 6.3 Effekten for faglærte personer af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 6.4 Effekten for faglærte personer uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. 44 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

45 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 6.5 Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, KVU, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 6.6 Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, KVU, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn FIGUR 6.7 Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, MVU, 4-5,3 FIGUR 6.8 Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, MVU, -,3,2, -, -,2 -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 45

46 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 6. Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, LVU, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 6. Uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob, LVU, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. 46 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

47 7 Betydningen af alder Alder har ligesom kompetencegivende uddannelsesniveau en forholdsvis stor betydning for lediges mulighed for at komme i job. Det hænger blandt andet sammen med, at ledigheden for unge er noget højere end for personer mellem 3 og 5 år, eksempelvis. Den bagvedliggende årsag hertil er blandt andet, at de unge ikke har samme erhvervserfaring og derfor ikke er nær så attraktive som arbejdskraft end i 2-2. For de unge i 2-2 er antallet af forløb i privat løntilskudsjob, der matches mod uddannelsesaktiverede således relativt lavt, jf. tabel 7.. Også af den grund er det valgt ikke at opdele gruppen af unge op til 2 år yderligere. 7. Mer-effekten af uddannelsesaktivering det første halve år Overordnet er der følgende centrale konklusioner for analyserne opdelt på aldersgrupper: For de 5+ årige er der næsten ingen mereffekt af uddannelse sammenlignet med løntilskudsjobs på den korte bane. For de op til 2-årige og de 3-5 årige er der en mer-effekt af uddannelsesaktivering det første halve år for de 3-5 årige svinder denne mer-effekt dog ind i perioden 2-2. Mer-effekten er således aftagende i alder. Periodeeffekten er kraftig og giver store forskelle i effekterne mellem de to perioder for de op til 2-årige, mens der ikke er nær så store forskelle på de to perioder for ledige, der er 3 år eller ældre. Der indgår betydeligt flere forløb i analyserne i I forhold til de generelle resultater er det interessant, at der kun findes en meget lille mer-effekt af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob i det første halve år efter aktivering for de 5+ årige. For de 3-5 årige er der en mer-effekt af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob det første halve år, og for de op til 2-årige er mereffekten af uddannelsesaktivering forholdsvis stor. Mer-effekten af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob det første halve år er således aftagende i alder, jf. figur Periodeeffekten er afhængig af alder Periodeeffekten er ganske betydelig for de op til 2-årige også selvom resultaterne er mere usikre end for de to andre aldersgrupper: I perioden TABEL 7. Antal forløb i matching-analyserne efter alder Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud Op til 2 årige årige årige Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 47

48 24-25 er privat løntilskud som for de øvrige aldersgrupper klart mere effektivt end uddannelsesaktivering efter det første ca. halve år. Det er ikke tilfældet for perioden 2-2, hvor uddannelsesaktivering er på niveau med eller lidt mindre effektivt end løntilskudsaktivering. For de 3-5-årige og for de 5+ årige er periodeeffekten ikke at genfinde. Periodeeffekten er ikke udelukkende et resultat af ændrede perioder for aktivering. De unges private løntilskudsperioder forkortes ganske vist mindre end for de to andre aldersgrupper (det trækker i retning af dårligere performance for de unge end for de ældre af privat løntilskud relativt til uddannelsesaktivering), men uddannelsesaktiveringsperioderne kortes også mindre end for de 3-5 årige (det trækker i den modsatte retning), jf. tabel 7.2. TABEL 7.2 Varigheder af programmer i dage fordelt på periode og programtype efter alder ved aktiveringsstart Gns. antal dage N Gns. antal dage N Under 3 år Løntilskud privat Uddannelse år Løntilskud privat Uddannelse år Løntilskud privat Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 48 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

49 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 7. Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer op til 2 år, 24-25,3 FIGUR 7.2 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer op til 2 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn FIGUR 7.3 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer mellem 3 og 5 år, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 7.4 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer mellem 3 og 5 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

50 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad FIGUR 7.5 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer over 5 år, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 7.6 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob for personer over 5 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. 5 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

51 8 Betydningen af den aktuelle ledighedsperiodes længde Den aktuelle ledighedsperiodes længde har en oplagt betydning for muligheden for de ledige for at finde et job blandt andet fordi potentielle arbejdsgivere ofte eksplicit vil vurdere længden af ledighedsperioden i forbindelse med ansættelsesbeslutningen, og fordi en lang ledighedsperiode typisk vil indgå med negativ vægt i beslutningen sammenlignet med en kort ledighedsperiode. Overordnet er der følgende centrale konklusioner for analysen af betydningen af den aktuelle ledighedsperiodes længde: Mer-effekten af uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskudsjob det første ca. halve år efter påbegyndt aktivering afhænger af den aktuelle ledighedsperiodes længde frem til aktivering. Mer-effekten af uddannelsesaktivering er meget større for ledige med en kort forudgående ledighedsperiode end for ledige med en lang forudgående ledighedsperiode. Periodeeffekten afhænger af den aktuelle ledighedsperiodes længde frem til aktivering. Efter det første halve år fra påbegyndt aktivering er privat løntilskudsjob mere effektfuldt end uddannelsesaktivering for alle grupperne, men forskellen mellem effekten af uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob reduceres fra 4-5 til - for ledige med op til 26 ugers ledighed i den aktuelle ledighedsperiode, hvor forskellen i effekt næsten forsvinder (nærmer sig insignifikans), mens dette ikke er tilfældet for personer med længerevarende forudgående ledighed. Samlet lader uddannelsesaktivering derfor til at have mest effekt for ledige med en kort ledighedsperiode og det gælder særligt i en konjunkturtilbagegangsperiode. I 2-2 indgår flere uddannelsesaktiverede med kort aktuel ledighedsperiode end med lang, jf. tabel Mer- og mindreeffekt af uddannelsesaktivering Den mer-effekt, der er af uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskudjob det første halve år er større for ledige, hvor den aktuelle ledighedsperiode er kort, men næsten ikkeeksisterende for ledige, hvor den aktuelle ledighedsperiode har været af længere varighed, dvs. mindst 3 uger, jf. figur Dette resultat er konsistent på tværs af perioderne. TABEL 8. Antal forløb i matchingen efter ledighedsanciennitet Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud Mindre end 3 uger uger uger Mere end 3 uger Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

52 Derfor tyder resultaterne på, at uddannelsesaktivering har størst effekt for ledige i begyndelsen af ledighedsperioden (sammenholdt med privat løntilskudsaktivering), mens det får mindre og mindre effekt (sammenholdt med privat løntilskud), efterhånden som ledighedsperioden har varet længere tid. Allerede efter 3 uger er den mer-effekt, der er af uddannelsesaktivering det første ca. halve år sammenholdt med privat løntilskud, næsten helt forsvundet. Samtidig er det ikke en ubetydelig forskel, der findes mellem korterevarende og længerevarende ledige. For ledige med op til 3 ugers ledighed i det aktuelle forløb, er mer-effekten i det første halve år af uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskudsjob op mod 5 pct.-enheder dvs. de uddannelsesaktiverede blandt dem med op til 3 ugers ledighed har op mod 5 pct.-enheder lavere ledighed i det første halve år end ledige med op til 3 ugers forudgående ledighed, der er i privat løntilskudsjob. Hvis uddannelse skal have en effekt, der er mere og ekstra i forhold til, hvad der kan fås ved at tilbyde ledige privat løntilskudsjob, tyder disse resultater på, at aktiveringen skal sættes ind tidligt i ledighedsforløbet, og ikke senere end det første trekvarte år. Dette resultat er umiddelbart i modstrid med, hvad Lauzadytte (28) finder nemlig, at uddannelsesaktivering har den største effekt i perioden efter det første halve års ledighed men i tråd med det generelle fund i litteraturen, at en tidlig (og intensiveret) indsats er mere effektfuld end en senere indsats (Finansministeriet 2). Dog kan uddannelsesaktivering godt have den største (absolutte) effekt efter det første halve års ledighed og samtidig være det relativt set mest effektive før det første trekvarte års ledighed. Det kræver blot, at effekten af privat løntilskud øges mere end effekten af uddannelsesaktivering med længden af ledighedsperioden. En sådan forøget effekt ville dog ikke være i tråd med resultaterne nævnt ovenfor i den øvrige litteratur, at en tidligee indsats er mere effektfuld end en senere. Resultatet gælder endvidere i såvel en lavkonjunkturperiode som i en højkonjunkturperiode. Det er naturligvis stadig en væsentlig pointe, at uddannelsesaktivering kun er det mest effektive på den korte bane, dvs. op til omkring et halvt år efter ledighedsperiodens start (og altså ikke kan siges at være mere effektivt for ledige, der i den aktuelle ledighedsperiode har været ledige i mere end trekvart år). Efter det første halve år er privat løntilskud det mest effektive. For ledige med korterevarende forudgående ledighed op til 26 ugers ledighed er forskellen i effekt mellem uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob i lavkonjunkturperioden 2-2 dog tæt ved insignifikant, jf. figur 8.2 og Periodeeffekten Periodeeffekten betinges af længden af den aktuelle ledighedsperiode. Privat løntilskudsjob er mere effektfuldt end uddannelsesaktivering efter det første halve år for alle fire grupper frem til påbegyndt aktivering og forskellen i ledighed er op mod 2 pct.-enheder. Det er dog ikke ligegyldigt, hvilken periode, der kigges på. Forskellen i effekten på ledighedsgraden af privat løntilskudsjob og uddannelsesaktivering reduceres fra perioden til perioden 2-2 men kun for ledige med op til EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

53 ugers forudgående ledighed op til aktivering. Igen er resultaterne behæftet med noget større usikkerhed i 2-2 end i For ledige med mindre end 3 ugers ledighed reduceres skønnet for mindre-effekten af uddannelsesaktivering fra omkring 5-2 pct.-enheder i perioden til omkring -5 pct.-enheder i perioden 2-2. Usikkerheden på skønnet er dog noget større i den seneste periode, og det kan ikke umiddelbart konkluderes, at forskellen i effekt af uddannelsesaktivering og privat løntilskudsjob er reduceret fra første til anden periode. For ledige med 3-26 ugers ledighed reduceres forskellen i effekter således med op til godt pct.- enheder så mindre-effekten af uddannelsesaktivering reduceres til omkring pct.-enheder i 2-2. I visse uger er forskellen i effekter insignifikant. I er forskellen derimod mellem godt og godt 2 pct.-enheder. For ledige med 27-3 ugers ledighed reduceres forskellen i effekt efter det første halve år også lidt men sammenholdt med usikkerheden i estimaterne er det ikke nok til at konkludere, at uddannelsesaktivering for denne gruppe virker bedre set relativt til privat løntilskudsjob i 2-2 end i Samlet set kan uddannelsesaktivering således siges at have Størst effekt tidligt i ledighedsforløbet, set relativt til privat løntilskud Mest effekt relativt til privat løntilskud i en konjunkturtilbagegangsperiode for ledige med korte aktuelle ledighedsforløb for ledige med længerevarende aktuelt ledighedsforløb er privat løntilskud langt mere effektivt end uddannelsesaktivering uanset om der ses på høj- eller lavkonjunkturperioden. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 53

54 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 8. Effekten for personer med mindre end 3 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR 8.2 Effekten for personer med mindre end 3 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn FIGUR 8.3 Effekten for ledige med 3-26 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn FIGUR 8.4 Effekten for ledige med 3-26 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. 54 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

55 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Perioden Perioden 2-2 FIGUR 8.5 Effekten for ledige med 27-3 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn FIGUR 8.6 Effekten for ledige med 27-3 ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn FIGUR 8.7 Effekten for personer med 3+ ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, 4-5,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn FIGUR 8.8 Effekten for personer med 3+ ugers ledighed af uddannelse sammenlignet med løntilskud, -,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 55

56 Periodelængderne falder lidt for såvel uddannelse som løntilskud for alle grupperne i 2-2 sammenholdt med 24-25, jf. tabel 8.2. TABEL 8.2 Varigheder af programmer i dage fordelt på år og programtype efter ledighedsanciennitet Gns. Antal dage N Gns. Antal dage N 3 uger Løntilskud privat Uddannelse uger Løntilskud privat Uddannelse uger Løntilskud privat Uddannelse uger Løntilskud privat Uddannelse Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 56 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

57 AMU og anden VEU En stor del af de kurser, der anvendes i forbindelse med uddannelsesaktivering, er AMU-kurser. Derfor er det særligt interessant, i hvilken grad, AMUkurser har en mer- eller mindre-effekt i sammenligning med privat løntilskud og hvorvidt der eventuelt er forskel på, hvor effektfulde de forskellige kurser er. I det følgende sammenlignes effekten relativt til løntilskudsjob af AMU-kurser og af anden videreog efteruddannelse (VEU), effekten af certificering af AMU-kurser undersøges, og betydningen af forskellige typer af AMU-kurser analyseres. Hovedkonklusionerne er: AMU har en forholdsvis stor mereffekt på op mod godt 5 pct.-enheder sammenholdt med privat løntilskudsjob det første halve år og mindre-effekten efter det første halve år er konsistent mellem 5 og 5 pct.-enheder. Anden VEU har en ubetydelig mereffekt det første halve år efter påbegyndt aktivering og en betydelig mindre-effekt efter det første halve år. Certificerede kurser har en lille mereffekt sammenholdt med ikke-certificerede kurser. Mer-effekten er størst i perioden I appendiks A sammenlignes effekten af udvalgte AMU-kurser.. AMU og VEU ift. privat løntilskud AMU-kurser har en betydeligt større effekt på ledighedsgraden end andre VEU-kurser, når det måles relativt til privat løntilskudsjob, jf. figur.. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

58 Effekt på ledighed Effekt på ledighed AMU-kurser har således en mer-effekt det første halve år på linie med uddannelsesaktivering generelt, men mer-effekten af AMU-kurser sammenholdt med privat løntilskudsjob er relativt stor for perioden er effekten af AMU-kurser op til godt 5 pct.-enheder lavere ledighed sammenholdt med privat løntilskudsjob i løbet af det første halve år. ført AMU-kursus som uddannelsesaktivering end blandt dem, der har været i privat løntilskudsjob. Den forskel indsnævres fra til 2-2, men periodeeffekten er ikke stor for AMUkurser sammenholdt med privat løntilskudsjob. For andre VEU-kurser end AMU ser både den første halvårsperiode og det efterfølgende forløb noget anderledes ud. Efter det første halve år er der som for uddannelsesaktivering generelt en mindre-effekt af AMUkurser anvendt som uddannelsesaktivering sammenholdt med privat løntilskud. Mindre-effekten ligger mellem ca. 5 og ca. 5 pct.-enheder dvs. efter det første halve år er der mellem 5 og 5 pct.- enheder flere ledige blandt dem, der har gennem- Der er således en ubetydelig mer-effekt af andre VEU-kurser sammenholdt med privat løntilskud det første halve år i såvel perioden som perioden 2-2. Endvidere er mindre-effekten af andre VEU-kurser efter det første halve år forholdsvis stor. I 24- FIGUR. Effekten af forskellige typer af uddannelse sammenholdt med privat løntilskudsjob.,35,,35,,5,5,5 -,5 -,5 -, -,35,5 -,5 -,5 -, -,35 AMU(Løn) 4-5 AMU(Løn) - Løn VEU (Løn) 4-5 VEU (Løn) - Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurverne betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at uddannelsesaktivering har en mindre effekt end løntilskudsjob på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.- konfidensinterval. 58 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

59 25 er den helt op mod 35 pct.-enheder, mens den i 2-2 er mellem ca. 5 og ca. pct.- enheder. Den meget forskellige effekt der her findes af AMU-kurser og anden VEU er i tråd med, hvad Arbejdsmarkedskommissionen (28) fandt ifølge Arbejdsmarkedskommissionen (28) var det for mænd alene AMU-transport, der reducerede ledighedsperioderne. En del af forklaringen på de meget forskellige relative effekter skal formentlig findes i de forskellige forløbslængder af AMU- og anden VEU-kurserne. For de AMU-kurser, der indgår i matchinganalysen ovenfor, er gennemsnitslængden således dage i og 32 dage i 2-2, mens VEU-kurserne i snit er og 4 dage, jf. tabel.. VEU-kurserne har således som udgangspunkt i hvert fald en noget større fastholdelseseffekt end AMU-kurserne, da forløbene er mellem tre og fire gange så lange. Tabel.. Gennemsnitslængde af AMU- og anden VEU-kurser Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud Dage AMU Anden VEU 48 4 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Der indgår omkring 8.3 AMU-forløb og ca. 6. andre VEU-forløb i perioden 24-25, mens der indgår knap 2. AMU-forløb og godt 4. andre VEU-forløb i perioden 2-2, jf. tabel.2. Tabel.2. Antal forløb i matching-analyserne. Uddannelse Løntilskud Uddannelse Løntilskud AMU Anden VEU Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik..2 Betydning af certificering I perioden er der en mindre, men konsistent mereffekt på omkring 5 pct.-enheder af certificering af AMU-kurserne fra ca. uger efter påbegyndt aktivering og frem til omkring et år, hvorefter effekten bortset fra få undtagelser ikke længere er signifikant, jf. figur.4. I 2-2 indtræffer effekten noget senere, jf. figur.5 nemlig først omkring 4 uger efter påbegyndt aktivering og effekten er kun lige præcis signifikant og kun for en kortere bemærkning. Samlet kan det konstateres, at der er en lille effekt af certificering af AMU-kurser, så de AMU-kurser, hvor kursisten modtager et certifikat ved afslutningen, medfører en større sandsynlighed for beskæftigelse for kursisten efterfølgende, end de kurser, hvor der ikke er tilknyttet et formelt certifikat. Effekten er dog tydeligst i højkonjunkturperioden Når betydningen af certificering er mindre og til dels insignifikant i perioden 2-2 sammenlignet med perioden og når effekten er længere om at indtræffe, kan det hænge sammen med, at længden af certificerede kurser øges kraftigt, mens ikke-certificerede kurseres længde øges noget mindre. De certificerede kursers gennemsnitslængde øges således med dage, mens de ikke-certificerede kursers længde øges med omkring 8 dage. Kursernes længder er således i EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

60 2-2 stort set ens, jf. tabel.3. Det er formentlig en stærkt medvirkende forklaring på, hvorfor der ikke er en positiv effekt af certificering i det første halve til hele år i 2-2 sådan som der er det i fastholdelseseffekten af certificerede og ikke-certificerede kurser minder mere om hinanden i 2-2 end i Derudover tyder resultaterne på, at programeffekterne er tæt ved ens. Endelig er der i 2-2 langt flere ikkecertificerede kurser end der var i Det kan således tænkes, at sammensætningen af kurser har ændret sig på en måde, så forskellen mellem certificerede og ikke-certificerede trænges i baggrunden. Tabel.3. Gennemsnitslængde af certificerede og ikke-certificerede AMU-kurser, som indgår i matchingen i og 2-2. Gns. Længde N Antal dage Certificerede Ikke-Certificerede Certificerede Ikke-Certificerede Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

61 Effekt på ledighed Effket på ledighed Ledighedsgrad Effekt på ledighed Perioden Perioden 2-2 FIGUR.2 Samlet forløb for certificerede og ikke-certificerede AMU-deltagere, 24-25,8 FIGUR.3 Samlet forløb for certificerede og ikke-certificerede AMU-deltagere, 2-2,8,6,4,2,6,4,2 ikke-certificeret certificeret ikke-certificeret Certificeret FIGUR.4 Effekt af Certificering sammenlignet med ikkecertificering, 24-25,3,2,, -, -,2 -,3 Certificeret Ikke-certificeret FIGUR.5 Effekt af Certificering sammenlignet med ikkecertificering, 2-2,3,2,, -, -,2 -,3 Certificeret Ikke-certificeret Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: De to øverste diagrammer viser bortfaldskurver, der er tegnet for matchede forløb af uddannelsesaktivering, hvor den ene gruppe har gennemført et certificeret AMU-kursus, mens den anden gruppe har gennemført et ikke-certificeret AMU-forløb. Kurverne viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte kursus. De to nederste diagrammer viser average treatment effect of the treated (ATT) af et certificeret AMU-kursusforløb sammenholdt med et ikke-certificeret AMU-kursusforløb gennemført som del af en uddannelsesaktivering. En positiv værdi på kurverne betyder, at det certificerede kursus har større effekt end det ikke-certificerede på at få ledige bragt ud af ledighed. En negativ værdi betyder, at det certificerede kursus har mindre effekt end ikkecertificerede på at få ledige bragt ud af ledighed. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.-konfidensinterval. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 6

62 Cost-benefit Set fra en samfundsøkonomisk synsvinkel er det oplagt ikke kun interessant at se på forskellige aktiveringsindsatsers effekter og hvilke typer aktivering, der er mest effektfulde, men i høj grad også, hvad omkostningerne til programmerne er. Både udgifter og indtægter er opdelt i to overordnede typer. Udgifterne kan enten være til transfereringer eller til forbrug. I det samfundsøkonomiske perspektiv er transfereringer ikke en udgift i sig selv, men alene en omfordeling. Derfor er de som sådan ikke medregnet som udgift i den samfundsøkonomiske cost-effectiveness-beregning. Det er dog forbundet med et samfundsøkonomisk tab at opkræve skatter til at kunne foretage denne omfordeling. Det såkaldte forvridningstab anslås til 2 pct., jf. Finansministeriets vejledning i udarbejdelse af samfundsøkonomiske konsekvensvurderinger (). Forbrug er derimod en udgift i sig selv også i et samfundsøkonomisk perspektiv. Samtidig vil der fortsat være et forvridningstab forbundet med at opkræve skatter til finansiering af forbruget. For at kunne sammenligne ikke alene effekterne, men også omkostningerne, er der derfor i det følgende gennemført en analyse af, hvordan omkostningerne ved uddannelsesaktivering og privat løntilskud forholder sig til indtægterne. I analysen indgår de typer af indtægter og udgifter, som er gengivet i tabel.. Derfor indgår transfereringer med 2 pct. af den pålydende værdi og forbrug med 2 pct. af den pålydende værdi. For privat løntilskud er der kun udgifter til transfereringer, mens der for uddannelse er udgifter til transfereringer og til forbrug (nemlig udgiften til selve uddannelsen). Indtægterne kan enten opstå under aktiveringen TABEL. eller efterfølgende. Helt generelt består indtægterne i et samfundsøkonomisk perspektiv i den pro- Gennemsnitlige ugentlige udgifter Udgifter Indtægter duktion, den ledige bidrager med under aktiveringen og i efterfølgende beskæftigelse. Det måles i Transfereringer Forbrug Under aktiveringen Efterfølgende nærværende analyse som den løn, den aktiverede Privat løntilskud Løntilskuddet - Produktion Produktion eventuelt modtager under og efter aktiveringen, (Løn løntilskud) (Løn) fordi lønnen ifølge standard mikroøkonomisk teori er lig marginalproduktet. Det er en antagelse, der Uddannelsesaktivering Dagpenge Udgift til - Produktion ikke er uanfægtelig men samtidig tillader antagelsen, at beregningen af indtægter og uddannelsen (Løn) udgifter Kilde: DAMVAD 23 kan foretages, og antagelsen er ikke ualmindelig. Under privat løntilskudsaktivering er der løn under selve aktiveringen. Lønnen under aktiveringen medregnes i det følgende fratrukket løntilskuddet, fordi virksomhederne netop modtager løntilskuddet som en art kompensation for, at den lediges produktion ikke er så høj, at den modsvarer den løn, han får. Løntilskuddet antages at dække nøjagtigt den manglende produktion for virksomheden så lønnen minus løntilskuddet er netop udtryk for den produktion, samfundet får ud af at den ledige er i løntilskudsjob. 62 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

63 Under uddannelsesaktivering sker der ikke nogen produktion, som er til glæde for samfundet. Efterfølgende vil lønnen for tidligere ledige, der har været i løntilskudsjob eller i uddannelsesaktivering, og som efterfølgende er blevet beskæftigede, være udtryk for den produktion, samfundet får glæde af. Samlet set er uddannelsesaktivering således bagud på point allerede ved den teoretiske gennemgang af indtægter og udgifter, fordi der er løn under løntilskudsjob og fordi uddannelsesaktivering koster et forbrug, der medregnes med 2 pct. De konkret anvendte udgifter er anslået med udgangspunkt i Rosholm og Svarer (2). Et udvalg af anvendte ugentlige udgifter er gengivet i tabel.2 nedenfor. TABEL.2 Gennemsnitlige ugentlige udgifter Kr. (23-priser) Dagpenge 3.3,6 Uddannelse med dagpenge 3.3,6 Privat løntilskud 2.23,7 Offentligt løntilskud 4.47,8 Virksomhedspraktik 2.883,5 Sygedagpenge 3.756,6 SU.66, SVU 3.756,6 Kontanthjælp 3.2, Kilde: Dagpengesatsen er 3,% af maks. dagpengesats, jf. forholdet mellem den samlede udbetaling af dagpenge, antallet af ydelsesmodtagere og den maksimale dagpengesats i 23, jf. Finansloven, 23. Øvrige satser er pl-opregnet fra Rosholm og Svarer (2) til 23-tal. Note: Satserne er ekskl. udgifterne til afholdelse af uddannelsen. senere kan komme på dagpenge, for så i en periode at være i virksomhedspraktik, og derefter så igen at være i privat løntilskud. Derfor vil taksterne, der anvendes ikke være lig de gennemsnitlige ugentlige udgifter for personer, der indgår i effektmålingen af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskud. Den gennemsnitlige ugentlige udgift til transfereringer vil endvidere være forskellig afhængig af, hvilken uge, der ses på. I uge, hvor aktiveringen påbegyndes, er de gennemsnitlige transfereringsudgifter til personer i uddannelsesaktivering knap 3. kr., mens de for personer i privat løntilskud er godt 2.2 kr. i begge perioderne, jf. tabel.3. TABEL.3 Observerede gennemsnitlige ugentlige udgifter til transfereringer i uge Kr. (23-priser) Uddannelse 3.87,2 Privat løntilskud 2.27, 2-2 Uddannelse 3.8,6 Privat løntilskud 2.2, Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Satserne er ekskl. udgifterne til afholdelse af uddannelsen. Som gennemsnit over alle ugerne har de uddannelsesaktiverede en transfereringsudgift på ca kr. pr. uge, mens dem i privat løntilskud har en udgift på ca. 2.7 kr. pr. uge (beregnet for de ledige, der har en transferering i den pågældende uge), jf. tabel.4 Det bemærkes, at en person, der i en periode har været i eksempelvis uddannelsesaktivering godt EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 63

64 TABEL.4 Observerede gennemsnitlige ugentlige udgifter gennem 5 uger (beregnet for ledige) Kr. (23-priser) Uddannelse 3.2,7 Privat løntilskud 2.668,6 2-2 Uddannelse 3.286,5 Privat løntilskud 2.68,3 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Satserne er ekskl. udgifterne til afholdelse af uddannelsen. Endelig beregnes nutidsværdien (NPV) ved brug af en diskonteringsrente på fire pct. 2. Overordnet: uddannelse vs. privat løntilskud Den overordnede sammenligning af privat løntilskud og uddannelsesaktivering viser, at der i var et samfundsøkonomisk tab på godt 6. kr. målt over to år (5 uger) ved at lade en ledig gennemføre uddannelsesaktivering frem for aktivering i privat løntilskud (23-niveau). Det samfundsøkonomiske tab var i 2-2 reduceret til ca.. kr. pr. ledig, jf. tabel.5. Det skyldes primært den større relative effekt af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud i 2-2 end i Hvis der opgøres eksklusive løn under løntilskudsjobbet, bliver tallene i stedet godt. kr. i og godt 5. for 2-2. Det viser, at løn under løntilskuddet udgør en ganske betydelig del af årsagen til, at privat løntilskud er 2 Beregningen følger således anbefalingen i Finansministeriet (23). mere rentabelt for samfundet end uddannelsesaktivering. Udgiften til selve uddannelsen under uddannelsesaktivering udgør en anden stor del af årsagen til, at privat løntilskud er mere rentabelt end uddannelsesaktivering. Det samlede samfundsøkonomiske tab ved uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob er således for det første en kumulering af en mindre nettoværdi af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud i hver af de 5 uger, der analyseres på. Hertil kommer for det andet engangsudgiften til uddannelse, som naturligvis forværrer billedet for uddannelsesaktivering betragteligt. Da effektmålingerne estimeres med en usikkerhed angivet af konfidensintervallerne (stiplede linier) i graferne for effekten af uddannelsesaktivering sammenliget med privat løntilskudsjob i figurerne ovenfor, er der i tabel.5 også angivet den samlede samfundsøkonomiske gevinst (tab) ved at anvende uddannelsesaktivering frem for privat løntilskudsjob ved brug af øvre og nedre konfidensgrænse for estimaterne af effekterne ovenfor (afbildet som stiplede linier omkring kurverne i graferne ovenfor). TABEL.5 NPV af uddannelse ift. privat løntilskud, 23. NPV (kroner, 23) Øvre konfidensgrænse Nedre konfidensgrænse 25 - Uden løn under løntilskud Uden EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

65 Kr. Kr. løn under løntilskud Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Konfidensgrænse refererer til konfidensintervallerne omring graferne for effekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud. Som vist i figur. giver uddannelsesaktivering underskud uge-for-uge også uden at medregne udgiften til forbrug af uddannelse. FIGUR.2 Udviklingen for nettoværdien uddannelse relativt til privat løntilskud uden løn under løntilskud FIGUR. Udviklingen for nettoværdien uddannelse relativt til privat løntilskud '4-5 '- '4-5 '- Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Ekskl. udgiften til selve uddannelsen. Det kan konkluderes på baggrund af figur. og.2, at løn under løntilskuddet spiller en endog temmelig væsentlig rolle i forhold til sammenligningen af samfundsøkonomisk udbytte ved at anvende løntilskudsjob og uddannelsesaktivering. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Ekskl. udgiften til selve uddannelsen Uddannelsesaktivering har jf. tabel. en anden ulempe når det kommer til sammenligning af samfundsøkonomisk udbytte med privat løntilskud: Den ledige modtager løn under privat løntilskud, men ikke under uddannelsesaktivering. Havde samfundet ikke nydt godt af den produktion, den ledige producerer under løntilskudsjobbet, ville udviklingen i nettoværdien have set ud som i figur.2, som i vid udstrækning afspejler effektkurverne i kapitlerne ovenfor. Udviklingen i nettoværdien af uddannelse relativt til løntilskudsjob kan dekomponeres yderligere i udgifterne på den ene side og indtægterne på den anden. De relative udgifter for uddannelse sammenholdt med løntilskud er i begge perioder knap 35 kr. pr. uge, men falder hastigt til ca. 5 kr. med den større effekt af uddannelsesaktivering frem mod ca. ½ år. Derefter stiger den skarpt til ca. 5 kr., for så igen at falde parallelt i de to perioder med 2-2 på det laveste niveau, hvad der afspejler den større relative effekt af uddannelse i 2-2 end i sammenholdt med løntilskudsjob, jf. figur.3. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

66 Kr. Kr. FIGUR.3 Udviklingen i relative udgifter for uddannelse relativt til privat løntilskud (ATT) FIGUR.4 Udviklingen i udgifter til transfereringer for uddannelse og privat løntilskud, '- '4-5 Privat løntilskud Udd Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Ekskl. udgiften til selve uddannelsen. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Ekskl. udgiften til selve uddannelsen. Udviklingen i udgifterne til løntilskud og uddannelsesaktivering uge-for-uge er afbildet i figur.4 for perioden og figur.5 for perioden 2-2. Det ses, at uddannelsesaktivering selvom det i det første ca. halve år er mere effektivt til at bringe ledige tilbage i beskæftigelse i hele perioden giver større udgifter til transfereringer end løntilskudsaktivering. Det hænger sammen med at den gennemsnitlige udgift til transfereringer for løntilskudsjobs er lavere jf. tabel EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

67 Kr. Kr. FIGUR.5 Udviklingen i udgifter til transfereringer for uddannelse og privat løntilskud, - FIGUR.6 Udviklingen i relative indtægter for uddannelse relativt til privat løntilskud Uger efter aktiverignsstart Privat løntilskud Udd Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Ekskl. udgiften til selve uddannelsen. '4-5 '- Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. De relative indtægter af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud er samtidig negative i alle uger som følge af en kombination af, at der er løn under løntilskud og at effekten af løntilskuddet er større på sigt end af uddannelsesaktivering, jf. figur.6. Det første ca. halve år gør løn under løntilskud således, at uddannelsesaktivering giver langt mindre indtægter end privat løntilskudsaktivering. Efter det første ca. halve år henter uddannelsesaktivering meget af denne forskel, fordi effekten af uddannelse er større end af privat løntilskud dog er effekten af privat løntilskud efter det første halve år større end af uddannelsesaktivering, og uddannelsesaktivering når ikke at hente forskellen i indtægter, selvom den svinder drastisk ind på de 5 uger, jf. figur.7. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 67

68 Kr. NPV Kr. FIGUR.7 Udviklingen i indtægter for uddannelse og privat løntilskud, Den samlede udvikling i nutidsværdien af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsaktivering er vist i figur.. Det fremgår, at uddannelse allerede i uge har en stor udgift, der gør, at niveauet for den samlede nutidsværdi af uddannelse sammenholdt med løntilskudsaktivering bliver negativt og lavt. Såvel løn under privat løntilskud som en større effekt på sigt af privat løntilskud gør, at nutidsværdien af uddannelse sammenholdt med privat løntilskudsjob får en betydelig, negativ værdi. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. I perioden 2-2 er forskellen i indtægter efter 5 uger under 3 kr. pr. uge pr. ledig, jf. figur.8. FIGUR.8 Udviklingen i indtægter for uddannelse og privat løntilskud, Privat løntilskud Udd FIGUR. Udviklingen i NPV (dvs. kumuleret og diskonteret) af uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsaktivering '4-5 '- Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik..2 Nutidsværdi for forskellige undergrupper Lon_priv Udd Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 68 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

69 For alle rapporterede undergrupper i begge perioder er nutidsværdien af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud negativ, og med en betydelig værdi. Nutidsværdien af uddannelse er stort set ens for kvinder og mænd i 24-25, men i 2-2 vender billedet, og nutidsværdien er noget større for mænd end for kvinder, jf. tabel.6. Den mindst negative nutidsværdi altså den gruppe, hvor uddannelse er tættest på at være lige så rentabelt i et samfundsøkonomisk perspektiv som privat løntilskudsaktivering, er ledige, der er op til 2 år gamle i perioden 2-2. Resultaterne viser altså, at det bedst (eller mindst dårligt ) kan betale sig at sende unge ledige i uddannelse i en lavkonjunkturperiode i sammenligning med andre grupper, når alternativet for alle grupperne er privat løntilskudsaktivering. For de unge er der endvidere tæt ved at være break-even for uddannelsesaktivering sammenlignet med privat løntilskudsjob, hvis den øverste grænse for konfidensintervallerne i effektanalyserne (de stiplede linier i figurerne med effekter ovenfor) anvendes. Søjlerne med øvre og nedre grænse gengiver således en følsomhedsanalyse, hvor TABEL.6 Nutidsværdi af uddannelse sammenholdt med privat løntilskudsaktivering for forskellige undergrupper NPV Øvre grænse Nedre grænse 2-2 Øvre grænse Nedre Grænse Opdelt efter køn Kvinder Mænd Opdelt efter uddannelsesbaggrund Ufaglært Faglært KVU MVU LVU Opdelt efter alder Op til 2 år år år Opdelt efter ledighedsanciennitet -3 uger uger uger uger Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Øvre og nedre grænse angiver anvendelse af øvre og nedre konfidensintervalgrænse af estimat for effekten (jf. kapitlerne ovenfor) som grundlag for beregningen af cost-benefit. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 6

70 øvre og nedre grænse af konfidensintervallet for effekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskudsjob anvendes i beregningen af det samfundsøkonomiske afkast. Næstefter de unge i 2-2 kommer de ledige, der har den korteste anciennitet (op til 3 uger) og de ledige, der er faglærte. Hvis uddannelse skal vælges som aktiveringsform, selvom det altså har negativ nutidsværdi for samfundet sammenholdt med privat løntilskudsjob, så er det altså de unge, de faglærte og dem med lavest ledighedsanciennitet, der fortrinsvis bør sendes i uddannelse. 7 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

71 Data og metode. Data Der findes ingen administrative registre, hvor information om kurser under uddannelsesaktivering indsamles (Arbejdsmarkedskommissionen 28). Til brug for analyserne er der derfor anvendt Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAMdatabaser sammenkørt med Danmarks Statistiks kursist- og elevregistre. På den måde kan der i visse tilfælde identificeres, hvilke kurser eller uddannelsesforløb, de ledige har fulgt som en del af deres aktivering. Bestand-registeret danner grundlaget for inddelingen af de ledige efter aktiveringstype (offentlig/privat løntilskud, uddannelse, virksomhedspraktik). Registeret indeholder oplysninger om såvel aktiveringstypen som start- og slutdato for denne. DREAM-registeret danner grundlag for både opgørelse af den enkelte lediges forudgående ledighedshistorik og den efterfølgende ledighedsgrad opgjort på ugeniveau. Kursistregisteret indeholder oplysninger om uddannelsesforløb i VEU-regi (voksen- og efteruddannelse, der er finansieret, styret eller tilrettelagt af en offentlig udbyder), mens elevregisteret indeholder oplysninger om forløb på ordinære uddannelser, dvs. uddannelser, der er offentligt regulerede..2 Deskriptiv analyse af brugen af uddannelse Konkret er et givet kursusforløb identificeret med udgangspunkt i markering for uddannelse/opkvalificering i Bestand-registeret. Et uddannelsesforløb i kursist- eller elevregisteret, hvor der er mindst én dags overlap mellem aktiveringsperioden angivet i Bestand-registeret og uddannelsesforløbet, antages at være et uddannelsesforløb, den ledige har deltaget i som led i aktiveringen. Omvendt er der ikke match, hvis der til et aktiveringsforløb ikke kan findes et kursus- eller uddannelsesforløb, hvor mindst én dag er fælles. Med denne metode er det lykkedes at finde kurser for mellem og 4 pct. af uddannelsesaktiveringsforløbene (afhængigt af året)..3 Effektmålingen Effektmålingerne af de forskellige programmer er udført ved sammenligning af grupper, der har deltaget i de programmer, der sammenlignes. Grupperne er udvalgt, så de ligner hinanden mest muligt, således at der sammenlignes personer, der er statistisk ens. Da der er tale om ens personer, kan en forskel i efterfølgende arbejdsmarkedsperformance som udgangspunkt henføres til forskelle i effekten af de to programmer. På den måde bidrager matching til, at alternative forklaringer på forskelle i efterfølgende arbejdsmarkedsperformance kan afvises når der er matchet på baggrund af eksempelvis uddannelsesniveau, bidrager dette til at sikre, at forskelle i efterfølgende arbejdsmarkedsperformance ikke i virkeligheden skyldes forskelle i uddannelsesniveau, så det eksempelvis er højtuddannede, der deltager i løntilskudsjobs, mens det er ufaglærte, der deltager i uddannelsesaktivering, hvad der så igen kunne føre til bedre efterfølgende arbejdsmarkedsperformance for gruppen, der har været i løntilskud. For at kontrollere for alternative forklaringer (eller minimere selektionsbias), matches der på baggrund af det sæt af variabler, der er angivet i tabel.. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 7

72 Det er en grundantagelse i forbindelse med matching, at variablerne i conditioning set er et udtryk for de processer, der tilsammen betinger selektion ind i programmet og kan påvirke efterfølgende arbejdsmarkedsperformance. I analyserne sammenlignes effekterne af de enkelte aktiveringstiltag med hinanden, så resultaterne udtrykker en relativ effekt. Ved en standard effektmåling er der typisk tale om et program, hvis effekt måles op imod kontrafaktummet ingen deltagelse eller ikke noget gjort. Det har naturligvis betydning for beregningen af effekten, hvilke individer, der indgår i kontrolgruppen. Da der i denne sammenhæng ikke sammenlignes en effekt af at gøre noget i forhold til at gøre ingenting, men i stedet sammenlignes effekten af at gøre enten A eller B, er der gennemført parvise sammenligninger af alle programmerne. For at afbøde effekten af, at effektmålingens resultater kan komme til at afhænge af, hvilket program, der anvendes som behandling og hvilket som kontrol, er alle sammenligninger lavet med først den ene, dernæst den anden aktiveringsform som kontrolgruppe. Eksempelvis sammenlignes uddannelsesaktivering med løntilskudsaktivering ved at lade uddannelse være behandling og løntilskud kontrol i første kørsel, og dernæst løntilskud behandling og uddannelse kontrol. Ligeledes præsenteres effektmålet Average treat- TABEL. Variable i conditioning set Grundlæggende personlige Køn Alder karakteristika Uddannelse Baggrund Mors uddannelse Fars uddannelse Civilstand Antal børn I familien Oprindelse Geografisk tilhørsforhold (mere eller mindre udviklede lande) Dansk statsborgerskab Regionsgruppering på baggrund af Landsplanredegørelsen Forældres ejendomsværdi (proxy for opvækstvilkår) Forældres formue (proxy for opvækstvilkår) Arbejdsmarkedshistorik Erhvervserfaring Gennemsnitlig indkomst 2 år før aktivering Gennemsnitlig indkomst 4 år før aktivering A-kassetilhørsforhold Ledighedshistorik Antallet af uger med ledighed siden 2 Antal uger i mulige overførselsordninger siden 2 Antal uger siden sidste periode med selvforsørgelse Antallet af uger med selvforsørgelse i seneste periode med selvforsørgelse Gennemsnitligt antal uger pr. selvforsørgelsesperiode 72 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

73 ment on the treated (ATT). Dette er ligeledes beregnet for både den første kørsel, hvor eksempelvis uddannelse er behandlingen og anden kørsel, hvor eksempelvis løntilskud er behandlingen. ATT er beregnet uge for uge for den efterfølgende arbejdsmarkedsperformance. Der er estimeret effekten af aktiveringsforløb der forløber inden for perioderne og 2-2. Det er gjort for at muliggøre en sammenholdelse af effekterne af aktiveringsforløb i en periode med gunstige konjunkturer og i en periode med mindre gunstige konjunkturer. Samtidig er perioderne valgt ud fra hensynet til at kunne følge de lediges arbejdsmarkedsperformance i en rimelig periode efter starten af aktiveringsforløbet. Der måles på effekten af det første aktiveringsforløb, de pågældende individer indgår i i deres ledighedsperiode. Der kan være efterfølgende aktiveringsforløb for nogle ledige, som også kan have en effekt, der slører effekten af det første aktiveringsforløb. Disse ledige er som udgangspunkt medtaget for at undgå selektion på den afhængige variabel (efterfølgende arbejdsmarkedsperformance), idet personer, der deltager i aktiveringsforløb efterfølgende også systematisk vil være personer, der har længere ledighedsperioder, end dem, der ikke deltager i noget aktiveringsforløb efterfølgende. For at undersøge, om begrænsningen af forløbene til ikke kun at skulle starte i perioden men også skal afsluttes eller afbrydes i perioden er der gennemført en følsomhedsanalyse af effekten af uddannelse sammenlignet med privat løntilskud, hvor denne begrænsning ikke er medtaget i Appendiks B nedenfor. Følsomhedsanalysen viser, at der ikke er store forskelle på resultaterne, når betingelsen om at forløbene skal være afsluttet eller afbrudt inden for perioden udelades og når den ikke gør. I forhold til analysen af AMU-kurser gælder, at der kan være flere forskellige kurser som led i samme aktivering. I det tilfælde er benyttet det første kursus, den ledige deltager i. Deltages der i flere samtidige kurser (med samme startdato), er der valgt det kurusus, som rapporteres som det første i Danmarks Statistiks kursist- eller elevregister. Kurserne er i øvrigt identificeret med udgangspunkt i en markering for uddannelsesaktivering i Bestand på samme måde som for kortlægningsdelen som beskrevet under afsnit.2. Til gennemførelse af analyserne anvendes forløb, der starter og afsluttes eller afbrydes inden for de to perioder og 2-2. Denne begrænsning foretages for at sikre, at overordnede forhold som bl.a. ledighed holdes nogenlunde uændrede og altså for at sikre sammenlignelighed i forhold til den makroøkonomiske udvikling inden for den periode, hvor aktiveringsforløbene finder sted. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

74 2 Litteratur Arbejdsmarkedskommissionen (28). Analyse af uddannelsesaktivering. Arbejdspapir. /5/Faktaark_ny%2og%2lavere%2samfunds% C3%B8konomisk%2diskonteringsrente.pdf Arbejdsmarkedskommissionen (2). Velfærd kræver arbejde. Albertslund: Schultz distribution. Arbejdsmarkedsstyrelsen (22). Udredningsarbejdet om løntilskud og virksomhedspraktik Del 2: Evidensnotat om effekten af en virksomhedsrettet indsats. Notat. Beskæftigelsesministeriet (2). Kvinder og mænd på arbejdsmarkedet 2. ationer/2/mk2.ashx. Christensen, R. & R. Højberg Jacobsen (2). Analyse af effekten af aktivering og voksen- og efteruddannelse for forsikrede ledige. CEBRrapport. DØR (27). Dansk Økonomi forår 27. Det Økonomiske Råds Sekretariat. DØR (22). Dansk Økonomi efterår 22. Det Økonomiske Råds Sekretariat. Finansministeriet (). Vejledning i udarbejdelse af samfundsøkonomiske konsekvensvurderinger. Albertslund: Schultz information. Finansministeriet (2). Reformpakken 22 kontant sikring af Danmarks velfæd. Albertslund: Rosendahl-Schultz. Finansministeriet (23). Faktaark. Ny og lavere samfundsøkonomisk diskonteringsrente. /5/ny-og-lavere-samfundsoekonomiskdiskonteringsrente/~/media/Files/Nyheder/Pressemeddelelser/23 Jensen, Peter & Michael Rosholm (2). Arbejdsmarkedet hvad virker og hvad virker ikke? Samfundsøkonomen 2: Jespersen, Svend T., Jakob R. Munch & Lars Skipper (28). Costs and benefits of Danish active labour market programmes Labour Economics 5, 28: Kluve, Jochen; Schneider, Hilmar; Uhlendorff, Arne & Zhong, Zhao (22). Evaluating continuous training programs by using the generalized propensity score. Journal of The Royal Statistical Society, 5: Lauzadyte, Agne (28). Optimal Introduction Time and Length of Active Labour Market Programmes in Denmark in Lauzadyte, Active Labour Market Policies and Labour Market Transitions in Denmark: An Analysis of Event History Data, Phdafhandling, Aarhus University. Lauzadyte, Agne & Michael Rosholm (28). Cunty, Gender, and Year Specific Effects of Labour Market Programmes in Denmark in Lauzadyte, Active Labour Market Policies and Labour Market Transitions in Denmark: An Analysis of Event History Data, Phd-afhandling, Aarhus University. Lechner, Michael & Conny Wunsch (26). Are Training Programs More Effective When Unemployment Is High? Universität St. Gallen Discussion Paper no Universität St. Gallen. de Luna, Xavier, Anders Forslund & Linus Liljeberg (28). Effekter av yrkesinriktad arbetsmarknadsutbildning för deltagare under perioden 74 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

75 22-4. IFAU-rapport 28:. Institut för arbetsmarknadspolitisk utvärdering. Munch, Jakob R. & Lars Skipper (28). Program Participation, Labor Force Dynamics, and Accepted Wage Rates. Advances in Econometrics 2:-262. Richardson, Katarina & Gerard van den Berg (22). Duration Dependence versus Unobserved Heterogeneity in Treatment Effects: Swedish Labor Market Training and the Transition Rate to Employment. Journal of Applied Econometrics 28:2:3-35. Rosholm Michael & Michael Svarer (28). Estimating the Threat Effect of Active Labour Market Programmes. Scandinavian Journal of Economics : Rosholm Michael & Michael Svarer (2). Kvantitativ evaluering af Hurtig i gang 2. Publiceret på g/~/media/ams/dokumenter/reformer%2og%2i nsatser/indsatser/hig2/hurtigt%2i%2gang%22%2 -%2kvantitativ%2evalueringpdf.ashx. Sianesi, Barbara (28). Differential effects of active labour market programs for the unemployed Labour Economics 5, 28: EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 75

76 3 Appendiks A: Sammenligning af AMU-kurser I det følgende sammenlignes effekten af forskellige typer af AMU-kurser. Sammenligningen af AMUkurser er lavet på baggrund af en inddeling efter de såkaldte efteruddannelsesudvalgs områder (EUU), og der præsenteres udvalgte sammenligninger for følgende fem EUU: Bygge-/Anlægsområdet og Industri (Bygge og anlæg) Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse IF & MI Svejsning og Fyringsteknik Industriens Fællesudvalg Transporterhvervets Uddannelsesråd Hovedkonklusionerne er AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse lader til at være lidt mindre effektive end udvalgte andre typer af AMU-kurser. Især AMU-transportkurser er mere effektive end AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse, og især for mænds vedkommende, særligt i Effekten af bygge- og anlægskurser sammenlignet med andre AMU-kurser præges forholdsvist stærkt af sæsonudsving. Effekten af AMU-transportkurser er på niveau med kurser inden for svejsning og fyringsteknik, bygge- og anlæg og inden for industriens fællesudvalgs område. AMU-kurser inden for bygge- og anlæg har en effekt, der er på niveau med kurser i svejsning og fyringsteknik og inden for industriens fællesudvalg, samt inden for transporterhvervets uddannelsesråd, jf. figur A.2, A.3 og A.4. For begge sammenligninger gælder, at effekterne svinger en del men udsvingene ligger omkring (dvs. ensartet effekt af de to typer kurser, der sammenlignes), og udsvingene skal ses i lyset af det forholdsvist begrænsede antal enheder, der indgår i hver af mathcinganalyserne. Dog er der tilsyneladende klart sæsonudsving i effekten af AMU-kurser inden for bygge- og anlæg, idet den relative effekt heraf øges efter kort tid, for så at blive eller ligefrem negativ efter lige over et år, og så øges igen, for dernæst at gå mod efter to år. Det kunne tyde på, at AMU-kurser inden for bygge- og anlæg har en effekt, der til tider er betydeligt større end AMU-kurser inden for de sammenlignede typer, men at effekten er betinget på aktiviteten i byggeriet, som jo er ganske sæsonbetonet. I vinterperioden kan det således tænkes, at AMU-kurserne mister den relative effekt i fht. andre AMU-kurser, fordi der sker en betydeligt mere begrænset afgang fra ledighed end i resten af året, hvad der igen skyldes, at byggeriet stort set ikke ansætter eller måske ligefrem fyrer i vinterperioden. Med forårets komme ansættes der igen og så får AMU-kurserne inden for byggeriet igen betydning for, hvem der ansættes. Bygge og anlæg AMU-kurser inden for bygge- og anlæg har en større effekt på ledighedsgraden end AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse i ca. det første år. I er mereffekten af bygge-anlægskurserne betydeligt større end i 2-2. I begge perioder svinder effekten ind ved omkring et år, men øges igen frem mod omkring ½ år, jf. figur A.. 76 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

77 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Effekt på ledighed Effekt på ledighed Perioden Perioden 2-2 FIGUR A. Effekten af Bygge-/Anlægsområdet og -Industri ift. Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR A.2 Effekten af Bygge-/Anlægsområdet og -Industri ift. IF & MI - Svejsning og Fyringsteknik,3,2, -, -,2 -, HAKL IF&MI FIGUR A.3 Effekten af Bygge-/Anlægsområdet og -Industri ift. Industriens Fællesudvalg,3,2 FIGUR A.4 Effekten af Bygge-/Anlægsområdet og -Industri ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd,3,2, -, -,2 -,3, -, -,2 -, Industriens Transporterhvervets. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Figur.6: N=363 og N=.62 for kontrolgruppen i 4-5 og N=526 og N=.848 for kontrolgruppen i -. Figur.7: N=454 og N=53 for kontrolgruppen i 4-5 og N=454 og N=472 for kontrolgruppen i -. Figur.8: N=432 og N=58 for kontrolgruppen i 4-5 og N=55 og N=32 for kontrolgruppen i -. Figur.: N=463 og N=2.28 for kontrolgruppen i 4-5 og N=4 og N=2.2 for kontrolgruppen i -. De stiplede linjer i figurerne angiver et 5 pct.-konfidensinterval. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 77

78 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Handel, administration, kommunikation og ledelse AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse var ikke helt så effektive som kurser inden for bygge- og anlæg, jf. ovenfor. AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse er endvidere mindre effektive end kurser inden for industriens fællesudvalgs område. I er effekten af AMUkurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse sammenlignet med AMU-kurser inden for Industriens fællesudvalgs område mindre i hele den efterfølgende toårsperiode, mens effekterne i 2-2 minder mere om hinanden jf. figur A.5. fællesudvalg er nogenlunde ensartet for kvinder og mænd i perioden 24-25, er der store forskelle på effekterne for kvinder og mænd i 2-2. Mens AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse virker noget bedre end AMU-kurser inden for industriens fællesudvalgs område for kvinder i 2-2, så er det lige omvendt for mænd i denne periode, jf. figur A.6. FIGUR A.6 Effekten af Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. Industriens Fællesudvalg, -,3,2, FIGUR A.5 Effekten af Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. Industriens Fællesudvalg,3 -, -,2 -,3,2, Mænd Kvinder Industriens. -, -,2 -,3 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=56 og N=324 for kontrolgruppen for mænd og N=68 og N=3 for kontrolgruppen for kvinder Industriens. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figurenangiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=.8 og N=68 for kontrolgruppen for mænd og N=.523 og N=562 for kontrolgruppen for kvinder. AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse er endvidere mindre effektive end AMU-transportkurser. I 2-2 er forskellen på effekterne dog meget begrænset, jf. figur A.7. Mens effekten af AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse sammenlignet med AMU-kurser inden for industriens 78 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

79 Effekt på ledighed Effekt på ledighed FIGUR A.7 Effekten af Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd,3,2 FIGUR A.8 Effekten af Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd, 4-5,3,2, -, -,2 -,3, -, -,2 -, Transporterhvervets. Mænd Kvinder Transporterhvervets. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=.8 og N=2.262 for kontrolgruppen i 4-5 og N=.828 og N=2.3 for kontrolgruppen i - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=4 og N=.38 for kontrolgruppen for mænd og N=. og N=422 for kontrolgruppen for kvinder Der er dog en klar kønsforskel i sammenligningen af effekten af AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse med AMUtransportkurser. I 2-2 er der stadig en tilsvarende kønsforskel, men kønsforskellen reduceres, jf. figur A.. For kvinder er forskellen insignifikant i 24-25, mens den for mænd er ganske betydelig og AMU-transportkurser er langt mere effektive end AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse for mænd, jf. figur A.8. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 7

80 Effekt på ledighed Effekt på ledighed FIGUR A. Effekten af Efteruddannelsesudvalget for Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd, -,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR A. Effekten af Handel, Administration, Kommunikation og Ledelse ift. IF & MI - Svejsning og Fyringsteknik,3,2, -, -,2 -,3 Mænd Kvinder Transporterhvervets IF&MI Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=74 og N=.8 for kontrolgruppen for mænd og N=7 og N=352 for kontrolgruppen for kvinder Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=.8 og N=7 for kontrolgruppen i 4-5 og N=753 og N=8 for kontrolgruppen i - Endelig er AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse mindre effektivt end AMU-kurser inden for svejsning og fyringsteknik, især i 2-2 jf. figur A. Svejsning og fyringsteknik AMU-kurser inden for IF & MI svejsning og fyringsteknik havde samlet set en effekt på niveau med AMU-kurser inden for bygge- og anlæg. Det samme billede gør sig gældende i fht. kurser inden for Industriens fællesudvalgs område, jf. figur A.. 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

81 Effekt på ledighed FIGUR A. Effekten af IF & MI - Svejsning og Fyringsteknik ift. Industriens Fællesudvalg,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR A.2 Effekten af IF & MI - Svejsning og Fyringsteknik ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd,3,2, -, -,2 -, Industriens Transporterhvervets. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=4 og N=5 for kontrolgruppen i 4-5 og N=2 og N=346 for kontrolgruppen i - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=53 og N=2.6 for kontrolgruppen i 4-5 og N=355 og N=255 for kontrolgruppen i -. Endelig har svejsning og fyringsteknikkurser en effekt på niveau med effekten af AMUtransportkurser, idet effekten af svejsning og fyringsteknikkurser i var lidt større i perioder af den samlede toårsperiode efter aktiveringens påbegyndelse i 24-25, og lidt mindre i perioder af den samlede toårsperiode efter aktiveringens påbegyndelse i 2-2, jf. figur A.2. Industriens fællesudvalg AMU-kurser inden for industriens fællesudvalgs område var på niveau med AMU-kurser inden for bygge- og anlæg og AMU-kurser inden for IF & MI svejsning og fyringsteknik, og lidt mere effektfulde end AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse, jf. ovenfor. Endelig er effekten af AMU-kurserne inden for industriens fællesudvalg på niveau med effekten af AMU-transportkurser, jf. figur A.3. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

82 FIGUR A.3 Effekten af Industriens Fællesudvalg ift. Transporterhvervets Uddannelsesråd,3,2, -, -,2 -, Transporterhvervets. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De stiplede linjer i figuren angiver et 5 pct.-konfidensinterval. N=5 og N=2.64 for kontrolgruppen i 4-5 og N=3 og N=28 for kontrolgruppen i -. AMU-transport Figurerne ovenfor viste, at AMU-transport havde en effekt, der var På niveau med kurser inden for bygge- og anlæg Lidt større sammenlignet med AMU-kurser inden for handel, administration, kommunikation og ledelse især for mænd i 24-25, hvor kønsforskellen er størst På niveau med kurser inden for svejsning og fyringsteknik (lidt ringere i 24-25, lidt bedre i 2-2) På niveau med AMU-kurser inden for industriens fællesudvalg. 82 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

83 4 Appendiks B: Betydningen af afgrænsning af forløb (afslutning inden for perioden) Der er gennemført en følsomhedsanalyse for at undersøge betydningen af, at forløbene i analyserne ovenfor er begrænset til at udgøre forløb, der både opstartes og afsluttes inden for de pågældende perioder. Det er valgt at afgrænse forløbene på denne måde for derved at sikre sammenlignelighed af overordnede makroøkonomiske forhold. Det kan dog tænkes at medføre, at især løntilskudsforløbene i analyserne som gennemsnit er lidt kortere, end hvis betingelsen om afslutning inden for perioden ikke havde været der. Som figurerne nedenfor viser, ændres de overordnede resultater ikke ved at undlade betingelsen om afslutning af forløbene inden for perioderne. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 83

84 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 4 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B. FIGUR B.2 Udvikling i ledighedsgrad for personer i privat løntilskudsjob matchet med personer i uddannelsesmatchet med personer i uddannelsesaktivering og Udvikling i ledighedsgrad for personer i løntilskudaktivering og omvendt, omvendt, 2-2,8,8,6,4,2,6,4,2 Løn (Udd) Udd (Løn) Løn (Udd) Udd (Løn) Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra sesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigel- Danmarks Statistik. Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.3 FIGUR B.4 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3,3,2, -, -,2 -,3 Udd (Løn) Løn Udd (Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. 84 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

85 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 5 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B.5 FIGUR B.6 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for kvinder, løntilskudsaktivering for kvinder, 2-2,3,2, -, -,2 -,3,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra sesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigel- Danmarks Statistik. Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.7 FIGUR B.8 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for mænd, løntilskudsaktivering for mænd, 2-2,3,2, -, -,2 -,3,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 85

86 86 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

87 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 6 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B. Effekten for ufaglærte af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B. Effekten for ufaglærte af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B. Effekten for faglærte af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.2 Effekten for faglærte af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 87

88 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 6 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B.3 Effekten for KVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.4 Effekten for KVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.5 Effekten for MVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.6 Effekten for MVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. 88 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

89 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 6 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B. Effekten for LVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.8 Effekten for LVU af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for kvinder, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

90 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 8 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B. Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer op til 2 år, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.2 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer op til 2 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.2 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer mellem 3 og 5 år, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.22 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering mellem 3 og 5 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

91 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 8 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B.23 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer over 5 år, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.24 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer over 5 år, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

92 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 8 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B.2 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med mindre end 3 ugers ledighed, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.3 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med mindre end 3 ugers ledighed, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.3 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med 4-26 ugers ledighed, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.32 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering med 4-26 ugers ledighed, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

93 Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Effekt på ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 8 betingelsen om afslutningen af forløbet inden for perioden er udeladt her Perioden Perioden 2-2 FIGUR B. Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med 27-3 ugers ledighed, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.26 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med 27-3 ugers ledighed, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: De to bortfaldskurver er tegnet for matchede forløb af løntilskud og uddannelse, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor eneste forskel er det gennemførte tiltag. FIGUR B.27 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med mere end 3 ugers ledighed, 24-25,3,2, -, -,2 -,3 FIGUR B.28 Effekten af uddannelsesaktivering sammenlignet med løntilskudsaktivering for personer med mere end 3 ugers ledighed, 2-2,3,2, -, -,2 -,3 Udd(Løn) Løn Udd(Løn) Løn Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. Note: Kurven viser average treatment effect of the treated (ATT) af uddannelsesaktivering sammenholdt med løntilskudsjob. En positiv værdi på kurven betyder, at uddannelsesaktivering har større effekt på at få ledige bragt ud af ledighed. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

94 4 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

95 5 Appendiks C: Betydningen af afgrænsning af forudgående ledighedsforløb I tillæg til følsomhedsanalysen i Appendiks B, er der gennemført en følsomhedsanalyse for at undersøge betydningen for analysen af periodeeffekten af det forudgående ledighedsforløb. Formålet er at afdække, om varigheden af ledighedsforløbet op til aktiveringen har afgørende betydning for resultaterne af analysen af periodeeffekten eksempelvis fordi ledige sendes hurtigere i aktivering i 2-2 end i Analysen er lavet ved at gennemføre analysen af periodeeffekten i kapitel 4, men hvor der kun tillades bestemte varigheder af den forudgående ledighedsperiode op til aktiveringen. Analysen viser, at der ikke er stor forskel på resultaterne af analysen af periodeeffekten og så en analyse, hvor der deles op på varigheden af forudgående ledighedsperiode. Det tyder på, at resultaterne af analysen af periodeeffekten står ved magt uanset at aktiveringstidspunktet er fremrykket og det er altså ikke selve fremrykningen af aktiveringstidspunktet, der gør, at uddannelsesaktivering i 2-2 er lidt mere effektivt end uddannelsesaktivering i EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

96 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 4 Med afgrænsning af personer som har været ledige i under 26 uger. Perioden Perioden 2-2 FIGUR C. FIGUR C.2 Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannelsesaktivering i matchet med personer i sesaktivering i 2-2 matchet med personer i Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannel- anden aktivering i og omvendt anden aktivering i 2-2 og omvendt,8,8,6,4,2,6,4,2 Andet Uddannelse 4-5 Andet Uddannelse - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra sesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigel- Danmarks Statistik. Danmarks Statistik. Note: Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af uddannelse og Note Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af uddannelse og anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag FIGUR C.3 FIGUR C.4 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med Effekt af uddannelsesaktivering i 2-2 sammenlignet med anden aktivering 24-25,3,2, -, -,2 -,3,3,2,, -, -,2 -, Andet '- '4-5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne til venstre viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering relativt til anden aktivering i de to perioder. Personer i uddannelsesaktivering i 2-2 er matchet med personer under uddannelse i samt med personer i anden aktivering i den pågældende periode. Kurven til højre viser ATT af uddannelsesaktivering i 2-2 (relativt til anden aktivering) sammenholdt med uddannelsesaktivering i (relativt til anden aktivering) dvs. forskellen mellem de to kurver til venstre. 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

97 Effekt på ledighed Effekt på ledighed Ledighedsgrad Ledighedsgrad Figurer til sammenligning med kapitel 4 Med afgrænsning af personer som har været ledige i over 26 uger. Perioden Perioden 2-2 FIGUR C.5 FIGUR C.6 Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannelsesaktivering i matchet med personer i sesaktivering i 2-2 matchet med personer i i Udvikling i ledighedsgrad for personer i uddannel- i anden aktivering i og omvendt anden aktivering i 2-2 og omvendt,,8,7,6,5,4,3,2,,,8,7,6,5,4,3,2, Andet Uddannelse 4-5 Andet Uddannelse - Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra sesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigel- Danmarks Statistik. Danmarks Statistik. Note: Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af uddannelse og Note Bortfaldskurverne er tegnet for matchede forløb af uddannelse og anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set anden aktivering, så de viser bortfaldet ud af ledighed for statistisk set ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag ens personer, hvor forskellen er det gennemførte tiltag FIGUR C.7 FIGUR C.8 Effekt af uddannelsesaktivering sammenlignet med Effekt af uddannelsesaktivering i 2-2 sammenlignet med anden aktivering ,3,2, -, -,2 -,3,3,2, -, -,2 -, Andet '- '4-5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt fra Danmarks Statistik. Note: Kurverne til venstre viser average treatment effect on the treated (ATT) af uddannelsesaktivering relativt til anden aktivering i de to perioder. Personer i uddannelsesaktivering i 2-2 er matchet med personer under uddannelse i samt med personer i anden aktivering i den pågældende periode. Kurven til højre viser ATT af uddannelsesaktivering i 2-2 (relativt til anden aktivering) sammenholdt med uddannelsesaktivering i (relativt til anden aktivering) dvs. forskellen mellem de to kurver til venstre. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

98 6 Appendiks D: Kvalitet af matching I det følgende præsenteres resultater af såkaldte balancing tests. Balancing tests udføres for at kontrollere, at de to grupper, der sammenlignes, rent faktisk også ligner hinanden. I tabellerne gengives gennemsnitsværdier for udvalgte variable (den samlede liste af dummyvariable i conditioning set er udeladt af pladshensyn). Der vises den gennemsnitlige værdi for uddannelsesaktiveringen og privat løntilskud, samt den relative bias på den pågældende variabel. Det konkluderes på baggrund af tabellerne, at der ikke er store afvigelser mellem de sammenlignede grupper efter matching, og at der derfor er tale om en valid sammenligning i de gennemførte analyser. 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

99 TABEL D. Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,47, -3,8,6,6 -,6 Ledighedsanciennitet 43,4 44, -,,7 87, -6,4 Alder,4,3, 3,8 3,8,3 Etnicitet: Dansk,84,84,,83,82 2,2 Etnicitet: Indvandrer,5,6 -,5,6, -3, Etnicitet: Efterkommer,,,2,, 2,4 Civilstand,47,46 2,2,3,38 2,3 Ufaglært,37,38-3,3,3,3, Faglært,37,36,,3,4 -,7 KVU,6,6 -,,5,5,5 MVU,2, 3,4,, 2,3 LVU,6,6,,5,5 -,4 Forældres formue 2. 2., 5.., Forældres ejendom.., , Antal børn,7,78,4,76,7 5,8 Erhvervserfaring ,4.8.5,7 Uger siden seneste beskæftigelse 47,5 47,7 -,5 28,7 3,6-5, Varighed af seneste beskæftigelse 2,7,2 2,6,2 36,2 5, Gennemsnitlig ansættelseslængde 63,5 6,3 3, 6,8,5 -,5 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,3,2,8,, 2, Nationalitet vestlig,84,83,,82,82 2,2 Ikke vestlig,6,6 -,,6,6 -,6 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 7, 7,,,, -,2 - dagpenge 5,7 5, -,3 7, 8,3 -,5 - Kontanthjælp (parat),6,8 -,5,3,3,4 - kontanthjælp (passiv) 3,5 3, -2,6,6,4 3,3 - orlov 3,5 3,4,,4,6-3, - revalidering 2,2 2,2,,3,8-8,5 - førtidspension,, -, - barselsdagpenge 7,2 6,7 2,3,8,7 2,3 - SU,,,2, 2, -,2 - Andre overførsler 5,4 5,4,,8, -2,4 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

100 TABEL D.2 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for kvinder Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Ledighedsanciennitet 54,7 55,8 -,7 2,2 2,7 -,5 Alder,,,6 3,8 3,3 3, Etnicitet: Dansk,85,85,3,,8 4, Etnicitet: Indvandrer,4,4 -,,, -5,6 Etnicitet: Efterkommer,,,8,2, 4, Civilstand,52,52,,45,45, Ufaglært,38,3-2,6,38,38,5 Faglært,35,35,6,34,,5 KVU,5,6 -,4,6,5 3, MVU,3,2 2,,3,5-7,2 LVU,6,6,2,6,6,2 Forældres formue , ,3 Forældres ejendom 5. 5., ,2 Antal børn,6,8 -,6,2,3 -,7 Erhvervserfaring , ,7 Uger siden seneste beskæftigelse,4,6 -,3 3,,5-3,7 Varighed af seneste beskæftigelse,4 6, 2,5 3,6 2,7,2 Gennemsnitlig ansættelseslængde,4 54,7 4,3 78,7 83,5-5, Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,5 Dansk statsborgerskab,3,3 -,4,,87 7,2 Nationalitet vestlig,85,85,8,,8 4, Ikke vestlig,6,6,2,6,8-6, Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8,3 8,2,,,8, - dagpenge 54,6 55,2 -,,,3-2,6 - Kontanthjælp (parat),5,5 -,3,,,8 - kontanthjælp (passiv) 3,3 3,4 -,3,5,5,2 - orlov 5,7 6, -2,6,, -,5 - flex- eller skånejob 2,7 2,6,4 - revalidering,5 -, - ledighedsydelse - førtidspension - barselsdagpenge 3, 2,8,2,,7,5 - SU 8, 8,4 -,5 3, 2,2 3,3 - Andre overførsler 4,7 4,4,,7,2-6,2 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

101 TABEL D.3 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for mænd Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Ledighedsanciennitet 3,5 3,6 -,2 52,4 58,3-5,4 Alder,7,6, 3,8 4, -, Etnicitet: Dansk,82,82 -,5,84,84,5 Etnicitet: Indvandrer,,,,4,5-2, Etnicitet: Efterkommer,,,5,,,4 Civilstand,,,,35, 2,7 Ufaglært,36,37-3,,3,38, Faglært,38,38,,43,44-2, KVU,7,7 -,6,5,5,6 MVU,, 2,3,7,6, LVU,7,6 2,3,4,4, Forældres formue , , Forældres ejendom , ,2 Antal børn,5,6 -,,64,5 5,3 Erhvervserfaring.463.3, ,3 Uger siden seneste beskæftigelse 45,2 45, -,6 26,6 2,3-8,4 Varighed af seneste beskæftigelse 24,6 23, 2,2 48, 42, 5,5 Gennemsnitlig ansættelseslængde 7,4 6,2,6,5 7,,2 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,3 Dansk statsborgerskab,2,2 -,,,,2 Nationalitet vestlig,82,82 -,5,84,84,7 Ikke vestlig,6,6 -,8,5,6-4,6 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 7,5 7,6 -,7,, -2,7 - dagpenge 48,3 47,6,4 6,4 6, -2, - Kontanthjælp (parat),8, -,7,3,4 -, - kontanthjælp (passiv) 3,8 3,6,,6,5,8 - orlov,,,2,,, - revalidering,6,6,2 - førtidspension,, -2, - barselsdagpenge,4,4 -,4,,, - SU 6, 5,8,3,2,, - Andre overførsler 6, 6,,,7,8 -, Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

102 TABEL D.4 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for ufaglærte Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,46,47-3,4,6,62-2, Ledighedsanciennitet 43,4 43,8 -,6 2,7,7-6,4 Alder 3,2 3,, 38,5 38,3,5 Etnicitet: Dansk,82, 2,5,8,78 3, Etnicitet: Indvandrer,, -2,2,8,2-5,4 Etnicitet: Efterkommer,,2 -,2,2, 3,8 Civilstand,45,44 2,3,36,36,6 Forældres formue 3. 2., , Forældres ejendom 5. 5., , Antal børn,83,83 -,3,, 7,6 Erhvervserfaring ,..864,6 Uger siden seneste beskæftigelse 46,5 46,5 -,2 28,3 3-3,7 Varighed af seneste beskæftigelse 2,,5 2,6 45, 36,3 8,5 Gennemsnitlig ansættelseslængde 6,5 58, 3,5,,3 2, Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,6 Dansk statsborgerskab,,,,88,87 3,7 Nationalitet vestlig,82, 2,5,8,78 3,3 Ikke vestlig,4,4,4,4,4-2, Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8,8 8, -,5,,2 -,6 - dagpenge 52,3 52,3, 7,8 7,5, - Kontanthjælp (parat) 2,6 3, -4,6,3,2 2, - kontanthjælp (passiv) 5,5 6,2-4,2,8,5 3,4 - orlov 3,5 3,3,3,4,2 4,2 - revalidering,4,4,8 - førtidspension,, -, - barselsdagpenge 6, 6,3 3,4,8,5 5,2 - SU 4,8 4,6,4,6,3 4,2 - Andre overførsler 4,8 4,4,6,5,8-2,5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

103 TABEL D.5 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for faglærte Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,,5-2,2,66,66,2 Ledighedsanciennitet 32,23 32, -,2 5, 5,3 -, Alder 42,3 42,,2 4,8, -2,8 Etnicitet: Dansk,, -,,, -,6 Etnicitet: Indvandrer,, -,8,8,8,3 Etnicitet: Efterkommer,, 3,3,,, Civilstand,,,5,,42-2, Forældres formue , ,4 Forældres ejendom , , Antal børn,77,8-2,,74,6 4,5 Erhvervserfaring , ,2 Uger siden seneste beskæftigelse 47, 47,,3 28,5 32,2 -,4 Varighed af seneste beskæftigelse, 8,7 2, 3,6 3,4 8,2 Gennemsnitlig ansættelseslængde 68,2,8 3,4,6 6,7 2,3 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden 2. 2., ,4 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,5 Dansk statsborgerskab,5,5 -,3,5,5-3,3 Nationalitet vestlig,,,2,, -, Ikke vestlig,5,5 -,,4,4,5 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8, 8,8,,,2-2,4 - dagpenge 5, 5,2 -, 7, 7,, - Kontanthjælp (parat),, 2,,2, 2, - kontanthjælp (passiv) 2, 2,3-3,,4,4,2 - orlov 3,4 3,6 -,6,4,5-4, - revalidering 2, 2, -,2,4,5 -,6 - førtidspension,,, - barselsdagpenge 7,8 7, -,6,8,7, - SU 4,7 4,6 -,7,7,6 2, - Andre overførsler 4,2 4,4 -,7,2,3 -,5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 3

104 TABEL D.6 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med KVU Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,53,5 2,6,5,6-3,8 Ledighedsanciennitet 47,2 48,4 -,8,4 85, 3, Alder 4,3 4,3 -,2,78 43,2 -,7 Etnicitet: Dansk,84,84 -,,85,87-4, Etnicitet: Indvandrer,5,5,5,3,2 3,5 Etnicitet: Efterkommer,,,,2, 3,8 Civilstand,44,3,7,44,46-4, Forældres formue , ,3 Forældres ejendom , , Antal børn,7,68 2,6,8,7 8,5 Erhvervserfaring , ,4 Uger siden seneste beskæftigelse 48,2 47,88,3 3,28 3,36-3,4 Varighed af seneste beskæftigelse 23,36,4-3,4 37,5 26,5, Gennemsnitlig ansættelseslængde,8 62, 3,,53 87,86 3,3 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,7 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,3,3,,2,3 -,3 Nationalitet vestlig,83,84 -,7,85,86-4,3 Ikke vestlig,8, -2,4,6,7-4, Overførselshistorik: - Sygedagpenge 5, 5,2-2,3,3,2, - dagpenge 47,4,4-4, 6,4 4,5 6,4 - Kontanthjælp (parat),8,7,4,,, - kontanthjælp (passiv),7,7,2,3,2 3, - orlov,3,3 4,,3,2 2,4 - revalidering 3,2 3,,,,, - førtidspension - barselsdagpenge 5, 5,3 3,5,4,3,7 - SU, 35, -3, 3,2,2 7,5 - Andre overførsler 5,8 5, 2,3 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 4 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

105 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

106 TABEL D.7 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med MVU Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,42,42 -,,46,38 5, Ledighedsanciennitet 5, 6,4-3,,3 262,5 -,2 Alder 42, 43,2-2,3 4,7 4,4 2,7 Etnicitet: Dansk,88,87,,86,88-5,5 Etnicitet: Indvandrer,2,3-3,3,4,2 5,5 Etnicitet: Efterkommer,, 6, Civilstand,47,44 6,,38,36 2,6 Forældres formue , ,2 Forældres ejendom. 5.,8. 86.,8 Antal børn,72,7 2,7,64,67-2,6 Erhvervserfaring.3.2, ,7 Uger siden seneste beskæftigelse 46,7,6-6,7 3,56 28,72 7, Varighed af seneste beskæftigelse 2,4,5 6, 2,28 26,6 4,5 Gennemsnitlig ansættelseslængde 62,4 5, 4,7 74,6,3,4 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,8 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,3 Dansk statsborgerskab,4,3 5,7,2,3 -,6 Nationalitet vestlig,87,87,,86,88-5,7 Ikke vestlig,6,7-2,6,7,6 5,8 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 6, 5,,7,6,5 3, - dagpenge 47, 47,8 -,3 7,3 6,4 2, - Kontanthjælp (parat),8,5 3,8,, 2,5 - kontanthjælp (passiv),8,5 2,,3, 4,2 - orlov,4,4 -,3 - revalidering 4,3 4, -2,8,6,5, - førtidspension - barselsdagpenge 6,5 5, 3,6,2, 4,3 - SU 44,5, 2,6 4,2,5, - Andre overførsler 7,5 7,6 -,4 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

107 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 7

108 TABEL D.8 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med LVU Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,,47 3,4,48,53-8,6 Ledighedsanciennitet 63,6 6, 3,7 2,8 276, -6, Alder 4,2 4,,4 4, 3,3 8, Etnicitet: Dansk,86,82 2,5,86,87 -, Etnicitet: Indvandrer,3, -,,4,3, Etnicitet: Efterkommer,, -6,6 Civilstand,43,44-2,3,38,, Forældres formue , ,3 Forældres ejendom , ,5 Antal børn,76,78 -,8,6, 4,4 Erhvervserfaring , , Uger siden seneste beskæftigelse 47,72 48, -, 3,4 32,8-6,4 Varighed af seneste beskæftigelse 2,4 24,6-8,3,5 3,7, Gennemsnitlig ansættelseslængde 58,2 6,2-4, 77,8 76,5,3 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,6 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,4,2,7,3,5 -, Nationalitet vestlig,86,82,7,86,86 -,5 Ikke vestlig,8, -8,3,8, -,6 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 2,4 2,2,5,3,6 -,3 - dagpenge 54,5 5,4 7,7 8, 8,4,7 - Kontanthjælp (parat),3,3,6,,,3 - kontanthjælp (passiv),6,5,,,,2 - orlov 2, 3,4-4,3 - flex- eller skånejob - revalidering 2,2 2,2 -,5,,,2 - førtidspension - barselsdagpenge 8,2 8,2 -,5,6,7 -,4 - SU,8,2,7 2,5, 5,2 - Andre overførsler,4,6 -,4 2, 3,8-8,7 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

109 TABEL D. Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer under 3 år Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,52,54-3,7,66,,7 Ledighedsanciennitet 44, 44,,2 66,,2-3,5 Alder 26, 26,2-3,,5,7-8,5 Etnicitet: Dansk,,82-3,6,,85 2,3 Etnicitet: Indvandrer,6,5 2,,8,3-5, Etnicitet: Efterkommer,4,3 3,7,2,2 2,4 Civilstand,2,2,7,2,3-5,2 Ufaglært,47,47,7,46,48-2,8 Faglært,36,36 -,7,38,36 3, KVU,6,7-2,,4,3 5,2 MVU,7,7 2,,8,7,4 LVU,2,2,7,2,4-5,5 Forældres formue 4. 4., ,2 Forældres ejendom 6. 7., , Antal børn,55,53 2,,5,53 -,5 Erhvervserfaring , ,8 Uger siden seneste beskæftigelse 3,7 32,7-3,, 2,8-2,3 Varighed af seneste beskæftigelse 26,7 24, 3, 47,55 5, -,4 Gennemsnitlig ansættelseslængde 5,3 58,5,2,,85-6,8 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,7 Dansk statsborgerskab,2,3-2,,4, 6, Nationalitet vestlig,,82-3,7,,85 2, Ikke vestlig,5,4 3,3,4,7 -,8 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 5,4 6, -4,8,, -,2 - dagpenge 28,7 28,4,,3,2 3,2 - Kontanthjælp (parat) 3, 3, -,,, -3, - kontanthjælp (passiv) 5,8 5,6,3,,,7 - orlov,8,6 2,4 - revalidering,4,2,5 - førtidspension - barselsdagpenge,3,2,7 - SU 53,4 5, 4,,8,5 2,4 - Andre overførsler,6,2 -,3,2,2 -,5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

110 TABEL D. Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer på 3-5 år Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,43,45-3,7,56,58-3, Ledighedsanciennitet 5,3 5,2,,7 25, -6,5 Alder 38,8 38,8 -,7 3,3 3,2,7 Etnicitet: Dansk,,,,7,78 2,3 Etnicitet: Indvandrer,8,8 -,3,2,2-2,7 Etnicitet: Efterkommer,,,5,,,4 Civilstand,47,47 -,8,45,45 -,8 Ufaglært,36,36 -,4,36,35,7 Faglært,34,34,4,3,4 -,2 KVU,7,7 -,7,6,7 -,2 MVU,2,2 2,6,, 3,5 LVU,, -,7,7,8-4, Forældres formue , ,8 Forældres ejendom , ,4 Antal børn,4,3,7,,4 4,2 Erhvervserfaring , ,4 Uger siden seneste beskæftigelse 47,8 48, -,7 3,2 3, -, Varighed af seneste beskæftigelse 8,3 6,8 2,7 32,5 28,2 5, Gennemsnitlig ansættelseslængde 52,6 5,5,6 6,8 66,5 3,4 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,8 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,2 Dansk statsborgerskab,,,7,87,87,2 Nationalitet vestlig,,,7,7,78 2,3 Ikke vestlig,6,6 -,,6,5 5,7 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8,5 8,5 -,,2,2,4 - dagpenge 58,,,3,5,5 -, - Kontanthjælp (parat),7,8 -,5,3,2 3, - kontanthjælp (passiv) 4, 4,,6,,6 3,3 - orlov 5,4 5,2,2,7, -4, - revalidering 3, 2,,4,5, -6,2 - førtidspension,, -,6 - barselsdagpenge,,6 2,2,5,4, - SU 3,5 3,, 3, 2,3 3,5 - Andre overførsler 5,5 6, -,7,,,7 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

111 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

112 TABEL D. Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer på 5+ år Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,5,5 -,3,66,,7 Ledighedsanciennitet 26,4 28,6-3,4 52,2 54,4-2, Alder 56, 56, -, 55,8 55, -3, Etnicitet: Dansk,,2 -,,88,87 4,6 Etnicitet: Indvandrer,,8,,,3-5, Etnicitet: Efterkommer,,,3 Civilstand,63,62 2,2,55,56 -,3 Ufaglært,32, -2,6,36,38-4,6 Faglært,43, 3,5,43,43 -,5 KVU,5,6 -,,5,5 2, MVU,3,3 -,3,,7 5,6 LVU,5,5 2,5,4,4 2,5 Forældres formue ,5 3..,8 Forældres ejendom , 5. 5., Antal børn,2,28,7,37,35 2,6 Erhvervserfaring , ,3 Uger siden seneste beskæftigelse 56,7 56,8 -,2 35,8 36,4 -,4 Varighed af seneste beskæftigelse 2,6,8 2,6 42,4 3, 2,2 Gennemsnitlig ansættelseslængde 87,,3 6,7 8,7 23,2-3, Gennemsnitlig indkomst 2 år siden 2. 2.,2.. -2, Gennemsnitlig indkomst 4 år siden 2. 2., , Dansk statsborgerskab,6,6,5,3, 8,5 Nationalitet vestlig,,,,88,87 3,6 Ikke vestlig,5,6 -,6,6,7-5,8 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8,5 8,8 -,6,4,2 2,5 - dagpenge 54,3,5-5,7,, 2, - Kontanthjælp (parat),6,5,2,2, 2, - kontanthjælp (passiv),,,2,3,2 2, - orlov,4,4 -,3,2,2 -,3 - revalidering,,7 2,,3,4 -,7 - førtidspension,,, - barselsdagpenge,,,7,,,4 - SU,,7 2,2 - Andre overførsler,7,2 3,3,5,7-2,6 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

113 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

114 TABEL D.2 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med under 3 ugers ledighedsanciennitet Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,5,53-4,,6,6,8 Ledighedsanciennitet 22, 2, 2,7 68,5 66,6,7 Alder 3,5 3,7 -,7 37,4 38,2-6,3 Etnicitet: Dansk,84,84 -,5,84,82 5,5 Etnicitet: Indvandrer,5,5 -,7,5, -5,6 Etnicitet: Efterkommer,, 4,,,2 -,4 Civilstand,47,47,4,38,3-2, Ufaglært,38,4-3,8,4,45 -,8 Faglært,38,38,,3,36 6, KVU,6,6 -,4,5,4 2, MVU,, 3,3,,8,3 LVU,5,5,5,4,4,6 Forældres formue , ,6 Forældres ejendom , ,7 Antal børn,84,87-2,7,77,76,3 Erhvervserfaring.4.6-2, ,2 Uger siden seneste beskæftigelse 5,5 5,4,6 64,35 5,3, Varighed af seneste beskæftigelse 2, 2,4,8 24,7,74-2,2 Gennemsnitlig ansættelseslængde 63, 63,3 -,3 87,3 3,24-5, Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,5 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,2, 5,,,87 3, Nationalitet vestlig,84,84 -,4,84,82 5, Ikke vestlig,5,6-2,3,5,7-6,4 Overførselshistorik: - Sygedagpenge,2,,,7,7 -,8 - dagpenge 62,7 6,7 3,4 6,2 6,8-2,6 - Kontanthjælp (parat),7 2, -3,6,3, 5, - kontanthjælp (passiv) 3,8 4,3-3,,5, 6, - orlov 3,3 3,4 -,3,4,4 -,6 - revalidering 2,2 2,2,5,3, 3,5 - førtidspension,, -,8 - barselsdagpenge 8, 8, 4,,8,5 4, - SU,7,4,5,7,5 8, - Andre overførsler 7, 6,7,,7,3 3,5 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. 4 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

115 TABEL D.3 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med 3-26 ugers ledighedsanciennitet Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,47,47,6,,67-4,6 Ledighedsanciennitet 34, 37,2-4,3,8,2 -,3 Alder 3,4 3,4, 38,7 3,5-6,8 Etnicitet: Dansk,83,83-2,4,85,86 -,8 Etnicitet: Indvandrer,6,5 3,2,3,3 -,5 Etnicitet: Efterkommer,, -2,4,, 3,5 Civilstand,46,45,,36,34 4, Ufaglært,38,38 -,3,38, -5,7 Faglært,36,36,2,4,38 4,3 KVU,6,6 -,6,6,5 3,4 MVU,2,2,4,,,6 LVU,6,6 -,6,5,5, Forældres formue 3. 3., ,4 Forældres ejendom , ,8 Antal børn,7,78,7,7,64 7,3 Erhvervserfaring , ,2 Uger siden seneste beskæftigelse,6,2-3,5 8,8,2-8,7 Varighed af seneste beskæftigelse 23,8 2,3 4,7 42,, -7, Gennemsnitlig ansættelseslængde 63,62 5,66 5,4,8, -8, Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,8 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , ,5 Dansk statsborgerskab,2,2 -,3,, -,4 Nationalitet vestlig,82,83-2,,85,86 -,3 Ikke vestlig,6,5 3,8,5,6-4,3 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 8,2 8,6-2,3,8,8 -, - dagpenge, 58,8-3,2 6,4 7,5-4,3 - Kontanthjælp (parat),8 2, -3,4,3,3 -,5 - kontanthjælp (passiv) 4, 3,7 2,7,6,4, - orlov 3,4 3,7-2,5,3,2 4,2 - revalidering 2,3 2,4 -,3,,,3 - førtidspension - barselsdagpenge 8,,2 -,6,7,4 5, - SU,4,8 -,6,7,7, - Andre overførsler 6,6 6,6,,8,5-5, Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 5

116 6 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

117 TABEL D.4 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med under 27-3 ugers ledighedsanciennitet Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,47,48 -,,62,63 -,2 Ledighedsanciennitet 3,8 3,8 -,,2 8,4-6,6 Alder,86,86 -,2 42,6 42, 4,6 Etnicitet: Dansk,3,4 -,,84,85 -, Etnicitet: Indvandrer,, 3,3,5,5, Etnicitet: Efterkommer,44,45 -,3,, 3, Civilstand,38,38 -,,43,42,8 Ufaglært,36,36 -,4,37,38-2, Faglært,7,7 -,,4,3,8 KVU,2, 3,,6,6, MVU,6,6 3,2,,8 2, LVU 37,3 38, -2,4,6,6, Forældres formue 3. 2., ,7 Forældres ejendom , , Antal børn,76,74,,75,72 2,8 Erhvervserfaring.37.27, ,6 Uger siden seneste beskæftigelse 3,4 3,5-2, 32,2 32,2,3 Varighed af seneste beskæftigelse 24,3 23, 2,3 3,6, 5,7 Gennemsnitlig ansættelseslængde 68, 64,7 4,5,6 5,5 3,8 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , ,3 Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,4,3,5,, -2,8 Nationalitet vestlig,85,85,,84,84 -, Ikke vestlig,5,5,,6,5 3,2 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 7,5 7,6 -,,, -2, - dagpenge 5,7 53, -4,4 7,5 6,2 4, - Kontanthjælp (parat),, -,2,, -, - kontanthjælp (passiv) 3,4 3,2,4,2,2, - orlov 3,2 3,,,2, 2,4 - revalidering 2,2,6 3,7,,, - førtidspension - barselsdagpenge 7,3 7,,7,4,3,5 - SU 27, 26,7,5 2, 3,4-6,7 - Andre overførsler 6,4 6,8 -,4 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

118 8 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

119 TABEL D.5 Kvalitet af matching: uddannelse mod løntilskud for personer med 3+ ugers ledighedsanciennitet Variabel Treatment Kontrol Bias % Treatment Kontrol Bias % Køn,45,46 -,7,55,5-8, Ledighedsanciennitet 5,2,7 2,5 224,3 2, -,5 Alder 43,7 43,7 -,5 44, 43,8 2, Etnicitet: Dansk,84,84,4,8, -2,3 Etnicitet: Indvandrer,5,5 -,7,,,6 Etnicitet: Efterkommer,,,,, 6,2 Civilstand,48, -,4,43,42 3,6 Ufaglært,35,36-2,,3,38,5 Faglært,37,36,,3,4-3,2 KVU,6,6 -,,6,5 2, MVU,2,2,7,,,4 LVU,7,7,6,5,5,4 Forældres formue , ,4 Forældres ejendom , ,7 Antal børn,77,7-2,,7,8 -,5 Erhvervserfaring.26.86, , Uger siden seneste beskæftigelse 86, 84,4 3,5 7,4 7,4, Varighed af seneste beskæftigelse 8,,8,6 27,8,2 3, Gennemsnitlig ansættelseslængde 62,4 6,6,3 7,8 75,2 4,2 Gennemsnitlig indkomst 2 år siden , , Gennemsnitlig indkomst 4 år siden , , Dansk statsborgerskab,3,3,6,88,88 -, Nationalitet vestlig,84,84,,7,8-2,6 Ikke vestlig,6,6 -,2,7,6,3 Overførselshistorik: - Sygedagpenge 7,3 7,3,,6,7 -, - dagpenge 43, 43,, 2,,7, - Kontanthjælp (parat),4,3,5,,2-2,3 - kontanthjælp (passiv) 2, 2, -,4,4,4 -, - orlov 3,6 3,5,5,5,4,8 - revalidering 2, 2,4-2,2,5, -6,4 - førtidspension,,, - barselsdagpenge 5,3 5,3,2,,4-5,7 - SU,,4,5,8,3 3, - Andre overførsler 3,6 3,8 -,,,2-3,6 Kilde: Egne beregninger på baggrund af oplysninger fra Beskæftigelsesministeriets Bestand- og DREAM-databaser samt oplysninger fra Danmarks Statistik. EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

120 2 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM

121 EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM 2

122 Badstuestræde 2 DK-2 Copenhagen K Tel Norsk adresse 23 N-23 Oslo Tel EFFEKTERNE AF UDDANNELSE PÅ LEDIGES MULIGHED FOR AT KOMME I BESKÆFTIGELSE DAMVAD.COM