Şi care este problema?
La prima vedere, niciuna, pentru că tranziţia de la etapa şcolară la cea ocupaţională a vieţii se face, în multe situaţii de azi, mai lent, după amânări succesive, tatonări, cu prudenţă. La fel, între etapele ciclurilor şcolare, tinerii pot simţi nevoia să amâne, să aleagă, să evalueze. În plus, ritmul rapid al schimbărilor din mediul de viaţă poate încuraja astfel de amânări. Tinerii NEETs, menţionaţi în titlu, sunt totuşi vulnerabili, cu situaţii precare, pentru că nu sunt angajaţi nici pe piaţa muncii, nici în procese formale sau informale de educaţie sau de training (neither in employment, nor in education or training - NEETs). Factorii de risc asociaţi situaţiei de neocupare sau ne-angajare în procese de educare sunt multiplii şi ţin mai ales de educaţie, familie, stare de sărăcie, sănătate, condiţii de muncă etc. (Rahmani&Groot 2023). Problema este atât de importantă încât Uniunea Europeană a adoptat ca obiectiv de politică social-economică reducerea ponderii tinerilor NEETs la 9% pentru 2030, faţă de aproximativ 12% cât era estimarea pentru 2022.
Clarificarea condiţiilor care favorizează astfel de situaţii precare pentru tineri este utilă pentru a putea orienta mai bine politicile publice care afectează piaţa forţei de muncă şi educaţia. În plus, analizele comparative, multinivel, pot fi deosebit de utile în a releva specificităţi şi factori comuni în domeniu. Scurta analiză pe care o propunem în continuare este centrată pe nivelul regional de rang doi (NUTS 2), în cadrul Uniunii Europene, pentru a înţelege de ce fenomenul NEETs tinde să sporească vulnerabilităţile pentru tinerii din regiunile de dezvoltare ale României.
Unde se află regiunile din România cu riscurile asociate NEETs?
Pe un nedorit loc fruntaş, cu maxim de pondere a tinerilor NEETs (19.8%), în ultimul an pentru care dispunem de date comparative la nivel european (Figura 1). Şi ca semnalul de alarmă să fie şi mai convingător, menţionăm faptul că România are şi cea mai mare creştere, de trei puncte procentuale, la ponderea tinerilor NEETS, între 2019 şi 2022. De ce?
Figura 1. Ponderea tinerilor de 15-29 de ani fără ocupare şi neîncadraţi în instituţii de educaţie sau de formare profesională (NEETs), pe ţări ale Uniunii Europene 2019 şi 2022
Sursa de date: EUROSTAT. Distanţările între ţări sunt adoptate funcţie de ceea ce am considerat a fi puncte de „rupere naturală” (natural breaking points) în seria de date. Exemplu: În Italia, în 2022, 19% dintre tinerii de 15-29 de ani erau fie neangajaţi pe piaţa muncii şi în instituţi de educare sau formare profesională. |
Putem începe răspunsul cu datele disponibile. Desigur, datele pe care le folosim trebuie considerate cu prudenţă pentru că provin, majoritar, din sondaje, cu marjă de eroare (EUROSTAT raportează date derivate din Labour Force Survey -LFS, în cazul României – Ancheta forţei de muncă în gospodării, AMIGO). Eşantioanele folosite sunt mari, dar afectate de non-răspunsuri.
Pe total ţară, ratele NEETs au o tendinţă de scădere, până în primul an de pandemie COVID-19 (Tabelul 1). În 2021, al doilea an de pandemie, se revine brusc la o creştere a ratei în discuţie pentru ca în 2022 să fie reluată tendinţa de scădere. Desigur, nu extrapolăm constatări la nivel regional prin reinterpretarea lor la nivel de individ (evitare a erorii ecologice). Cu titlu de ipoteză, formulăm, însă, aşteptarea ca problemele şi incertitudinile induse de pandemie să fi contribuit la creşterea NEETs in 2021.
Tabel 1. Ponderile NEETs pe regiuni de dezvoltare, 2016-2022 (%)
Sursa de date: EUROSTAT. Exemplu: în 2018, cea mai mare pondere de tineri NEETs era în regiunea Centru. |
De ce, în acest context, numai pentru regiunea Oltenia se înregistrează o creştere consistentă a ponderii tinerilor cu vulnerabilităţi, incertitudini, în percepţia viitorului? Sunt necesare analize suplimentare. Consecinţe negative ale deşertificării, accentuare a stării de sărăcie ? Nu pare să fie vorba de probleme de eşantionare pentru că trendul ascendent de îngrijorare a tinerilor apare încă din 2021. Contrastiv, este de remarcat tendinţa de scădere a ratelor NEETs pentru cazul Bucureşti-Ilfov. Este, în fapt, contrastul dintre cea mai bogată regiune de dezvoltare a ţării şi una dintre cele mai sărace. În fine, pentru amatorii de scenarii de regionalizare aş evidenţia faptul că argumentul NEETs pare să susţină ideea că designul regiunilor de dezvoltare propuse în 1998 pare să fie unul valid şi pentru fenomenul în discuţie.
Încercăm, în continuare, să identificăm câteva dintre condiţionările semnificative ale ratelor NEETs la nivel de regiune NUTS 2, în cadrul UE. Astfel de identificări pot fi utile pentru orientarea politicilor publice în domeniu.
Condiţionări semnificative ale ratelor de tineri NEETs ?
Cu datele disponibile, regăsim regularitatea referitoare la rolul educaţiei (Tabel 2), în sensul că regiunile cu pondere mare de populaţie cu nivel de educaţie terţiară tind să aibă mai puţini tineri NEETs (Caroleo et al. 2022, Rahmani&Groot 2023). Altfel spus, vulnerabilităţile tranziţiei de la etapa şcolară la cea ocupaţională tind să fie mai mici în astfel de regiuni. În România, ţară de interes major în această analiză, regularitatea se verifică parţial. Cea mai mică rată NEETs se regăseşte în regiunea de dezvoltare Bucureşti-Ilfov, cu cea mai mare rată de absovenţi de studii universitare. Regiunea cu cea mai mică pondere de absolvenţi de studii universitare este Nord-Est, formată din judeţe ale regiunii istorice Moldova. Nu aici se află, însă, regiunea cu cea mai mare rată de tineri NEETs, ci, aşa cum am menţionat deja, în Sud-Vest Oltenia. În schimb, educaţia terţiară era minimă în România (aproximativ 17%) în raport cu ţările din UE.
Tabel 2.Predictori pentru ratele de tineri NEETs, la nivel de regiuni europene NUTS 2
Sursa de date: EUROSTAT. Modele de regresie multiplă OLS. Sunt marcaţi prin umbrire coeficienţii semnificativi pentru un nivel mai mic decât 5%. NEETs – tineri de 15-29 de ani care nu sunt nici încadraţi pe piaţa muncii, nici participanţi la educaţie şcolară sau training. Exemplu: cu cât ponderea de populaţia cu nivel de educaţie terţiară este mai mare în regiune, cu atât ponderea de femei în categoria NEETs este mai mică, pentru un nivel de semnificaţie statistică p<0.001. |
Regularitatea „NEETs de nivel ridicat în locuri cu educaţie redusă a populaţiei”, se verifică dacă analiza se face la nivel de ţară (Figura 2). Revenind, însă, la analiza din tabelul 2 se constată că educaţia contează mult mai mult în adoptarea comportamentelor NEETs pentru femei decât pentru bărbaţi. În cazul analizelor regionale folosind ponderea NEETs pentru bărbaţi, relaţia nu mai apare semnificativă statistic, precum în cazul femeilor. Educaţia este, însă, foarte importantă. Chiar dacă introducem în modelul 1 variabila dihotomică referitoare la apartenenţa regiunii la spaţiul noilor sau vechilor state membre ale Uniunii, ponderea ridicată a persoanelor cu educaţie terţiară în regiune continuă să aibă un rol semnificativ în defavorizarea vulnerabilităţilor de tip NEETs.
Figure 2. Tertiary education and NEETs by countries
Data source: EUROSTAT. Own computations (DS) |
Diferenţele de gen contează foarte mult şi din alte perspective. În regiunile cu atracţie migratorie sporită, ponderea bărbaţilor care adoptă comportamente NEET este mai mică; în schimb, este mai mare ponderea femeilor NEETs. De ce este aşa, ar trebui văzut cu analize detaliate, multinivel.
Există un efect de ţară pro-NEETs în cazul României? Foarte probabil, da. Ca să apropiem abordarea de un răspuns, am repetat analiza din modelul 1, din tabelul 2, adaugând la modelul respectiv un nou predictor, respectiv apartenenţa regiunii NUTS 2 la România (1 da, 0 nu). Tipul de experiemnt mental a fost următorul: dacă rolul de leader NEETs pentru regiunile din România decurge din situaţia ei economică, educaţională, de migraţie, de stare de sănătate şi de vulnerabilităţi NEETs anterioare, atunci ar fi de aşteptat să nu existe un efect de ţară precum apartenenţa regiunii la această societate. Costatatarea la care am ajuns (fără a mai prezenta aici detaliile de calcul) este diferita de ipoteza anterior formulată. Chiar şi prin controlarea aspectelor anterior menţionate (economic, educaţional, stare de sănătate etc.) se menţine un puternic efect de ţară asupra ponderii regionale NEETs. De aici rezultă că există şi alţi factori, legaţi de România, care explică nivelul foarte ridicat al ratei NEETs în cazul regiunilor din această ţară, pentru 2022. Analiza care să dea detalii la modul argumentat este de realizat cu alte date pe care nu le avem deocamdată. Este foarte probabil că, spre exemplu, percepţia negativă a modului de funcţionare a instituţiilor din ţară determină nu numai emigrarea în străinătate ci şi nivelul ridicat de vulnerabilitate a tinerilor din categoria NEETs.
Concluzii şi discuţie
Departe de a fi întâmplătoare, rata ridicată a tinerilor NEETs în România poate fi legată de o serie de factori pe care i-am putut identifica, folosind datele disponibile la EUROSTAT. Astfel de factori duc la rate ridicate NEETs în regiuni din Romania, Italia, Grecia şi Bulgaria, spre exemplu, şi la rate foarte scăzute în ţări precum Olanda, Suedia şi Danemarca. Ratele sporite de vulnerabilitate la tinerii NEETs par să fie favorizate mai ales de educaţia şcolară redusă.
Starea de sănătate precară (=rată standardizată ridicată de mortalitate) pare să contribuie la o rată ridicată NEETs la femei, dar redusă la bărbaţi. Implicit, starea de sănătate proastă măreşte riscul de şomaj la femei, dar îl reduce la bărbaţi. Selectivitatea de gen a fenomenului în discuţie se cere analizată suplimentar.
Surprinzător, condiţionările strict economice nu par să fie foarte importante la nivel regional, de NUTS 2. Ceea ce pare să conteze în fenomenele NEETs sunt, mai ales, educaţia şi starea de sănătate. Sărăcia economică pare să favorizeze, mediat, fenomenele NEETs.
Dezagregarea datelor pe subperioade poate ajuta foarte mult. Rolul instituţiilor se pare că este pregnant pentru tranziţia de la şcoală la ocupare, mai ales pentru subperioada 25-29 de ani (Caroleo et al. 2020). Date preponderent calitative, pe studii de caz la nivel comunitar sau micro-regional (Manoilă 2022) pot contribui la formularea unor ipoteze explicative.
Sunt fenomenele NEETs o formă de manifestare a rămânerii în urmă (left-behindness) pentru anumite segmente sociale de tineri? Cu cât datele sunt mai dezagregate, mai apropiate de nivelul individual, dar şi mai bine structurate pe niveluri multiple, cu atât diagnosticarea poate fi mai adecvată. Oricum relaţia între rămânerea în urmă a locului şi concentrările de tineri care nu sunt nici activi pe piaţa muncii, nici în instituţii de educaţie este una foarte probabilă (Comim et al. 2023).
Referinţe
Caroleo, F. E., Rocca, A., Mazzocchi, P., & Quintano, C. (2020). Being NEET in Europe before and after the economic crisis: An analysis of the micro and macro determinants. Social Indicators Research, 149(3), 991-1024.
Caroleo, F. E., Rocca, A., Neagu, G., & Keranova, D. (2022). NEETs and the process of transition from school to the labor market: a comparative analysis of Italy, Romania, and Bulgaria. Youth & Society, 54(2_suppl), 109S-129S.
Comim, F., Abreu, M., & Borges, C. G. M. (2023). Defining left behind places: an internationally comparative poset analysis. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, rsad038.
Mădălina Manea. (2022). Migration experience and transition to adulthood in Romania. A multi-method research. Doctoral dissertation. Faculty of Sociology and Social Work. University of Bucharest.
Rahmani, H., & Groot, W. (2023). Risk Factors of Being a Youth Not in Education, Employment or Training (NEET): A Scoping Review. International Journal of Educational Research, 120, 102198.
Prof. dr. Dumitru Sandu este profesor la Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială din cadrul Universităţii din Bucureşti
