Employers’ behavioural responses to the introduction of an apprenticeship levy in England: an ex ante assessment
Notice bibliographique
Résumé
An apprenticeship levy was introduced in England in 2017 to help the government meet its target of 3 million apprenticeships between 2015 and 2020. Training levies have been, until recently, something of an anathema in public policy circles in England with most having been abolished by the mid-1980s as the government moved towards creating a flexible, de-regulated labour market. So why would an apprenticeship levy now produce better results? In this paper, we analyse in-depth employer interviews carried out in 2016 to identify possible impacts of the levy on businesses’ approaches to apprenticeships. We consider whether, ex ante, the levy was expected to result in: more apprentices being trained; reconfiguration of existing training structures into apprenticeships; employers ‘gaming’ the system, with levy funds being used but not producing real gains in training; or, employers writing off the levy. These findings are presented alongside data on apprenticeship starts since the levy’s introduction. We discuss the dramatic fall in apprenticeship starts relative to pre-levy numbers. Given the latest figures and our ex ante study of employers, it appears as though even such wide-sweeping change to the programme may do little to overcome longstanding, low levels of employer demand for apprenticeships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».