Apprenticeship as a stepping stone to beter jobs: Evidence from brazilian matched employer-employee data
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to evaluate the Brazilian Apprenticeship program (Lei do Aprendiz). This program is a youth-targeted ALMP that has been adopted at a large scale since 2000 in Brazil. The program concedes payroll subsidies to firms that hire and train young workers under special temporary contracts aiming to help them successfully complete the transition from school to work. We make use of a very rich longitudinal matched employee-employer dataset covering the universe of formally employed workers in Brazil, including apprentices. Our identification strategy exploits a discontinuity by age in the eligibility to enter the program in the early 2000’s, when 17 was the age limit to take part in the program. We examine the impacts on employability, wage growth and attachment to the formal labor market using other temporary workers as a control group. We find that the program increases the probability of employment in permanent jobs in 2-3- and 4-5-year horizons. We also find a positive impact on real wages that increases over time. These results hold when we isolate the effects of the training dimension of the program by using an alternative control group composed of subsidized temporary workers. We show evidence that the positive effects of the program are much larger for less-educated workers and for workers who had their first jobs in large firms. These results are robust to other choices of methods to address selection into the program based on unobservables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».