Impianto di ricerca

3.1. Dati

I dati usati in questa ricerca sono ricavati dal modulo ad hoc dell’indagine europea sulla forza lavoro (EU-LFS) del 2009 condotto in 21 paesi europei. Questo modulo combina i dati originali della EU-LFS con informazioni aggiuntive sulla transizione tra istruzione e primo impiego e altre caratteristiche del per-corso formativo e del primo lavoro. Il modulo si riferisce a individui di età compresa tra i 15 e i 35 anni. Il campione fi nale utilizzato in questa analisi fa riferimento a individui con una qualifi ca secondaria superiore o post-se-condaria non terziaria che hanno attivamente cercato lavoro una volta concluso gli studi.

Questa selezione è giustifi cata dall’interesse di approfondire l’associazione tra alternanza scuola-lavoro a livello secondario e post-se-condario e gli sbocchi professionali di individui che hanno ottenuto questo livello d’istruzio-ne. I valori mancanti sono stati trattati con il metodo listwise (la numerosità campionaria è riportata in ogni tabella).

Le informazioni a livello contestuale sono state ricavate da varie fonti. I dati sulla pro-porzione del curriculum trascorsa in azienda provengono da un report edito dalla Com-missione Europea e intitolato Apprenticeship supply in the Member States of the European Union (2012). Questo report propone una dettagliata descrizione dei diversi sistemi professionali europei e del ratio tra scuola e lavoro. La distribuzione degli studenti tra diversi programmi professionali è invece pre-sa dai report OCSE Education at a Glance (1998-2011).

I dati sul tasso di disoccupazione e il tasso di studenti nell’istruzione terziara provengo-no da Eurostat, mentre le informazioni sulla legislazione a tutela dell’impiego provengono dalla banca dati dell’OCSE. Tutte le variabili macro sono time-verying e si riferisco all’anno d’ingresso nel mercato del lavoro.

3.2. Metodo

Le variabili dipendenti in quest’analisi si riferiscono al tempo impiegato per trovare il primo lavoro dopo aver concluso gli studi e alla coerenza del primo impiego con il livello e il tipo di istruzione conseguita. Mentre il pri-mo indica la velocità d’ingresso nel mercato del lavoro, il secondo, la coerenza, misura la qualità del primo impiego.

La velocità d’ingresso è misurata come la probabilità condizionata di sperimentare l’evento (l’ingresso nel mercato del lavoro) al tempo t, dato che questo non si è ancora verifi cato. In altre parole le analisi stimano per ogni mese la probabilità condizionata di tro-vare un impiego. Gli individui che non hanno trovato un lavoro di almeno tre mesi al tempo dell’intervista sono considerati come censurati

a destra. In altre parole si tratta di individui per i quali non si osserva una transizione nel periodo indagato.

Per stimare il tasso di sopravvivenza si è adottato il metodo Kaplan-Meier. Questo è un metodo non parapetrico che stima la pro-porzione cumulativa di persone che ad ogni intervallo di tempo (mesi) non hanno ancora trovato un impiego. Nell’analisi multivariata invece si sono adottati modelli di regressione esponenziale piecewise-constant (Blossfeld et al., 2007). Questi modelli hanno il vantaggio di essere molto fl essibili in quanto non si fanno assunti sull’andamento del rischio nel tempo fatta eccezione per la scelta degli intervalli temporali. Il tasso di transizione viene quindi tenuto costante all’interno dei vari intervalli di tempo specifi cati e fatto variare tra questi (per maggiori informazioni sul metodo adottato si rimanda a Blossfeld et al., 2007 e Scherer, 2013).

La seconda parte dell’articolo esamina l’associazione tra alternanza scuola-lavoro e la probabilità di avere il primo lavoro coerente con il titolo di studio. Data la struttura gerarchi-ca dei dati si sono adottati modelli multilevello di probabilità lineare a tre livelli come suggerito da Schmidt-Catran e Fairbrother (2015). I modelli sono specifi cati come segue: individui nidifi cati (nested) nel livello paese-anno e que-sti ultimi nidifi cati all’interno del livello paese.

3.3. Variabili a livello individuale

La qualità del primo impiego si riferisce alla coerenza tra il livello e il tipo di qualifi ca conseguita e il tipo di professione svolta.

La coerenza professionale verticale, quindi quella relativa al livello educativo raggiunto, è operativizzata usando i livelli d’istruzione della classifi cazione ISCED-97 (International Standard Classifi cation of Education) e i livelli di competenza della classifi cazione internazio-nale delle occupazioni ISCO-88 (International Standard Classifi cation of Occupation).

Viene usata una versione che tiene conto non solo dei casi di individui sotto-qualifi cati, ma anche di individui che entrano nel

mer-RICERCAZIONE - Vol. 8, n. 2 - December 2016 | 71

cato del lavoro sovra-qualifi cati, quindi con un livello teoricamente insuffi ciente per poter svolgere al meglio il proprio lavoro. Questo fenomeno è particolarmente diff uso in Italia dove il mercato del lavoro ha la peculiarità di essere ancora orientato verso basse qualifi -che (Ballarino e S-cherer 2013). Gli intervistati con un livello ISCED 3 (istruzione secondaria superiore, sia generale che professionale) e 4 (istruzione post-secondaria non terziaria) che lavorano in un’occupazione codifi cata nei gruppi ISCO 3-7 sono cosiderati come individui entrati nel mercato del lavoro con una professione coerente con il livello d’istruzione consequito.

Una misura della coerenza professionale orizzontale è stata proposta da Wolbers (2003) e si riferisce alla discrepanza tra il campo di specializzazione e l’occupazione che si svol-ge. Questa variabile è operativizzata usando la classifi cazione ISCED dei campi di studio (nove categorie) e la classifi cazione ISCO-88 a tre-digit. È stata adottata una versione più recente proposta da Levels e colleghi (2014) che tiene conto anche di programmi a indiriz-zo generale (per avere maggiori informazioni su quali professioni sono state considerate coerenti con ognuna dei nove campi di studio si rimanda a Levels et al., 2014).

In letteratura queste due tipologie di coerenza professionale sono indagate se-paratamente. In quest’articolo si è deciso di combinarle. I neo diplomati dovrebbero essere in grado di trovare un impiego che rifl etta sia il livello che il campo d’istruzione.

Se uno o l’altro risultano incoerenti allora non è possibile parlare di un match di successo.

In altre parole un match per risultare coerente deve soddisfare entrambi i criteri, quindi es-sere coerente sia con il livello che con il tipo d’istruzione.

A livello individuale vengono usati i se-guenti controlli: il livello d’istruzione più alto conseguito dai genitori (tre categorie: ISCED 2 o un livello più basso; ISCED 3-4; ISCED 5-6); il campo di studio (nove categorie); l’o-rientamento del percorso di studio (generale o professionale); il livello d’istruzione (ISCED 3

o ISCED 4); il genere e l’eta del rispondente.

Quest’ultima in forma aggregata.

3.4. Variabili a livello contestuale

L’indice di alternanza scuola-lavoro, che è la principale covariata in quest’analisi, si riferisce alla proporzione tra tempo-lavoro e tempo-scuola. Questa semplice, ma allo stesso tempo signifi cativa, misura dovrebbe permettere di esaminare l’associazione tra l’aver fatto esperienza in azienda e gli esiti occupazionali indagati in quest’articolo. Da un lato essa dovrebbe misurare l’importanza del learning-by-doing in termini di opportunità lavorative e dall’altra dovrebbe essere anche una misura indiretta del coinvolgimento delle aziende nei diversi sistemi scolastici nazionali.

In sistemi professionali che prevedono espe-rienza pratica, le aziende hanno un ruolo si-gnifi cativo nell’organizzazione e progettazione dei programmi di formazione professionale.

Com’è stato discusso poc’anzi, oltre ad esserci una signifi cativa variabilità tra sistemi professionali europei, vi è anche un certa variabilità intra paese tra diff erenti programmi professionali. Sommare le proporzioni scuo-la-lavoro dei diversi programmi porterebbe a delle stime fuorvianti in quanto non si terrebbe in considerazione l’impatto che i diff erenti corsi hanno in termini di partecipazione (fre-quenza). Per ovviare a questo problema, si è deciso di ponderare il dato sull’alternanza per la proporzione di studenti che frequentano tale programma. In questo modo, programmi che prevedono una rilevante parte dell’off erta formativa in azienda ma con una bassa par-tecipazione andranno ad incidere moderata-mente sull’indice fi nale.

Per evitare di confondere l’eff etto dell’al-teranza con altri possibili caratteristiche strut-turali e istituzionali di un Paese, una serie di controlli vengono aggiunti ai modelli: a livello strutturale il tasso di disoccupazione varia tra i paesi Europei e potrebbe incidere sia sulla velocità d’ingresso che sulla qualità del primo impiego; anche il tasso di studenti presenti nell’istruzione terziara potrebbe infl uenzare

le opportunità lavorative di chi consegue un titolo secondario.

In aggiunta a queste caratteristiche strut-turali, anche diversi assetti istituzionali in-fl uenzano le opportunità lavorative di chi si appresta ad entrare nel mercato del lavoro.

Sopra si è ampiamente discusso del ruolo che diff erenti organizzazioni dei sistemi educativi secondari hanno sulle possibilità lavorative dei giovani con una qualifica secondaria superiore. Oltre al sistema d’istruzione an-che l’organizzazione del mercato del lavoro infl uenza le opportunità lavorative dei giovani.

In letteratura la regolamentazione del mercato del lavoro e nello specifi co la legislazione a tutela dell’impiego (EPL), ha ricevuto ampia attenzione (Scherer, 2005; Barbieri & Cutuli, 2015; Passaretta & Wolbers, 2016).

4. Alternanza e velocità d’ingresso