Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato.
Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato.
Una misura dell’effetto contratto
Xxxxx Xxxxxxxx
INAPP
Xxxxxxx Xxxxxxx
INAPP
Xxxxxxxxx Xxxxx
INAPP
L’articolo si propone di verificare empiricamente l’esistenza di un diffe- renziale salariale tra gli individui laureati occupati a tempo determinato e a tempo indeterminato, controllando per un vasto insieme di caratte- ristiche individuali e relative al posto di lavoro. I dati utilizzati provengo- no dall’indagine campionaria sull’inserimento professionale dei laureati condotta da Istat nel 2015 con riferimento ai laureati del 2011. In parti- colare, dopo aver considerato i problemi di autoselezione legati al tipo di dati utilizzati, si applica la decomposizione Oaxaca-Blinder (1973) al fine di stimare l’esistenza di un differenziale salariale attribuibile esclusiva- mente al tipo di contratto di lavoro. L’analisi mette in luce che i lavorato- ri laureati con un contratto a tempo determinato guadagnano il 13% in meno dei laureati occupati con un contratto a tempo indeterminato. Ol- tre il 50% del differenziale salariale stimato è attribuibile esclusivamen- te al contratto di lavoro a tempo determinato.
This article studies the temporary-permanent wage gap for graduate workers, using data on graduate job placement from the Inserimen- to Professionale dei Laureati (2015) survey by the National Institute of Statistics (ISTAT) on graduates in 2011. After controlling for self-se- lection issues, we find that the monthly net wage of graduate work- ers employed with a temporary contract is approximately 13% low- er than that of their permanent counterparts, even after controlling for a plethora of personal and job characteristics. The Oaxaca-Blind- er decomposition shows that more than 50% of this differential is at- tributable to the type of employment contract, which might reflect a discrimination effect.
DOI: 10.1485/SINAPPSI_2018/3_424
Citazione
Xxxxxxxx X., Xxxxxxx X., Xxxxx X. (2018), Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato. Una misura dell’effetto contratto, Sinappsi, VIII, n.3, pp.35-49
Parole chiave Differenziali salariali Contratto a tempo determinato Oaxaca-Blinder
Key words
Wage differentials Temporary employment Oaxaca-Blinder decomposition
1. Introduzione
Il processo di flessibilizzazione del mercato del la- voro, adottato da molti Paesi europei per contrasta- re gli elevati livelli di disoccupazione, ha comportato la consistente crescita di varie forme di lavoro flessi- bile quali il part-time, i contratti a termine e, nel caso italiano, il lavoro parasubordinato1 (Eurofound 2017).
Con riferimento ai contratti a termine, l’Italia è tra i Paesi in cui questi sono cresciuti in misura maggiore (dal 6,8% nel 1994 al 15,4% nel 2017).
L’introduzione di flessibilità al margine, rappresen- tata dalla diffusione dei contratti a tempo determina- to, ha suscitato un ampio dibattito in relazione alle sue conseguenze sia in termini di produttività del la- voro e performance di impresa, che di salari.
L’aumento dei contratti a termine è da ricondursi a diverse motivazioni sia di carattere istituzionale, deri- vanti dalle riforme di liberalizzazione del mercato del lavoro messe in atto negli ultimi decenni, che di tipo strutturale o legate ai cicli economici (De Xxxxxx et al. 2008). Rispetto ai fattori di lungo periodo, Xxxxxxx (1997) attribuisce l’aumento degli occupati a tem- po determinato ai cambiamenti strutturali avvenu- ti nell’economia in termini di composizione delle in- dustrie e delle categorie professionali. L’uso crescente dei contratti temporanei può essere, inoltre, ricon- dotto a forze demografiche identificabili in un aumen- to significativo della partecipazione femminile al mer- cato del lavoro e all’espansione del settore terziario (Hall et al. 1998). Infine, le fluttuazioni della domanda aggregata possono giustificare l’aumento dei contrat- ti a termine. Durante i periodi di recessione, infatti, la disoccupazione tende ad aumentare e i lavoratori sono disposti ad accettare più facilmente contratti a tempo determinato per evitare di risultare nel gruppo di individui disoccupati (Nunziata e Staffolani 2008).
Da un punto di vista teorico, in letteratura si xxx- xxxxx l’impatto dei contratti a tempo determinato sui livelli di occupazione andando a investigare se l’au- mento di occupazione che si osserva sia occupazione aggiuntiva o sostitutiva, se tali contratti svolgano ef- fettivamente la funzione di stepping stone verso rap-
porti di lavoro più duraturi o se favoriscano la preca- rietà rivelandosi delle dead ends (Xxxxxxxxx e Xxxxxxx 1990; Xxxxx et al. 2002). Da un punto di vista empi- rico, invece, si misura l’impatto dei contratti a tem- po determinato sul salario verificando l’esistenza o meno di un differenziale salariale rispetto ai contrat- ti a tempo indeterminato (Davia e Xxxxxxx 2004; Xxxx e Grasseni 2012; Lass e Wooden 2017). Studi recenti condotti in Inghilterra, Spagna e Germania hanno esaminato le retribuzioni e le condizioni le- gate all’occupazione a tempo determinato metten- do in luce che i lavoratori temporanei guadagnano meno dei lavoratori permanenti (Xxxxxx e Toharia 1993; Picchio 2008; Xxxxx 2014; Xxxx xx Xxxxx e Tur- rini 2015).
Il presente articolo si inserisce in questa lettera- tura con l’obiettivo di verificare l’esistenza di un dif- ferenziale salariale (wage gap) tra i lavoratori laure- ati assunti con un contratto a tempo determinato e quelli a tempo indeterminato. L’analisi è svolta a par- tire dall’indagine, Inserimento professionale dei lau- reati, condotta nel 2015 dall’Istat su un campione di individui che si sono laureati nel 2011. La scelta del campione deriva dal fatto che generalmente in lette- ratura si analizzano i differenziali salariali tra uomo e donna o tra occupati con contratti a tempo inde- terminato e quelli a tempo determinato ma, rara- mente, si fa riferimento al titolo di studio possedu- to dagli individui considerati. In questo lavoro viene quindi stimata l’equazione standard dei salari propo- sta da Mincer (1958; 1974) con l’aggiunta di una va- riabile dummy che misura il tipo di contratto, a tem- po determinato o indeterminato, e di un insieme di variabili esplicative relative sia alle caratteristiche in- dividuali che all’occupazione. Per tener conto del- le distorsioni dovute al problema del self-selection si applica una procedura di stima a due stadi dove, al primo stadio, si stima la probabilità di entrare nel mercato del lavoro; al secondo stadio invece si sti- ma l’equazione del salario inserendo, tra le variabili esplicative, l’inverso del Xxxxx ratio ottenuto al primo stadio. Infine, per individuare quali tra le caratteristi-
1 Il lavoro parasubordinato consiste in una tipologia di rapporto lavorativo che si colloca in una posizione ‘intermedia’ tra il lavoro autonomo e il lavoro subordinato. Il contratto di lavoro parasubordinato non determina, infatti, l’instaurazione di un rapporto di lavoro dipendente, ma ha per oggetto una prestazione professionale in cui modalità, durata e compen- so sono stabiliti dal contratto stesso, stipulato tra le parti.
che individuali o del lavoro e la tipologia di contrat- to abbia un ruolo maggiore nella determinazione del differenziale salariale tra lavoratori a tempo deter- minato e quelli a tempo indeterminato, si applica la decomposizione Oaxaca-Blinder (Oaxaca 1973; Blin- der 1973).
I risultati della nostra analisi suggeriscono che i la- voratori in possesso di una laurea assunti con un con- tratto a tempo determinato guadagnano il 13% in meno rispetto ai loro omologhi (laureati) con contrat- to a tempo indeterminato. La maggior parte di questo differenziale sembra essere dovuta al cosiddetto ef- fetto discriminatorio rappresentato dalla tipologia del contratto.
Il lavoro è strutturato nel modo seguente: il para- grafo 2 discute brevemente la letteratura, sia teorica che empirica, inerente i differenziali salariali; il para- grafo 3 presenta i dati e alcune statistiche descritti- ve, il paragrafo 4 descrive la metodologia utilizzata e presenta i principali risultati. Infine il paragrafo 5 con- clude.
2. Letteratura di riferimento
Quando in letteratura si parla di differenziali sala- riali il punto di partenza è generalmente rappresenta- to dalle teorie neoclassiche basate sul concetto di dif- ferenziali compensativi. Secondo queste teorie, in un mercato privo di asimmetrie informative, i lavoratori assunti con un contratto a termine, contratto che of- fre di per sé meno sicurezze e dà all’impresa maggio- ri capacità di rispondere a eventuali shock esogeni sul mercato del lavoro, dovrebbero, a parità di altre ca- ratteristiche, ottenere un premio salariale rispetto ai lavoratori assunti con un contratto a tempo indeter- minato che per loro natura assicura maggior stabili- tà (Xxxxxxxxx 1978; Xxxxx 1986). L’ipotesi di perfetta informazione è, nella realtà, un concetto idealistico e questo fa sì che l’idea di una compensazione per i la- voratori temporanei non trovi conferma nel mercato del lavoro.
La maggior parte delle analisi empiriche ha in- fatti smentito l’esistenza di un differenziale salaria- le a favore dei lavoratori con contratto a termine mettendo invece in luce la presenza di una pena- lizzazione salariale. Molte sono le teorie alla base di tale evidenza, per lo più di tipo microeconomico, tra cui troviamo i modelli basati sull’ipotesi del sala- rio di efficienza. La possibilità di rinnovo del contrat-
to secondo tali modelli, incentiva il lavoratore, per un dato salario percepito, a essere più produttivo. In un contesto in cui quindi vi sono maggiori chan- ce di rinnovo, i lavoratori temporanei accettano, nel breve periodo, un salario inferiore alla loro contro- parte assunta a tempo indeterminato (Guell 2000; Xxxxxxxxxx e Xxxxxxx 2005). Un’ulteriore spiegazio- ne si ritrova nei modelli insider-outsider. Le riforme intraprese negli ultimi anni da molti Paesi europei, tra cui l’Italia, volte a incrementare la ‘flessibilità al margine’, hanno contribuito a generare una seg- mentazione del mercato del lavoro: da una parte troviamo i lavoratori occupati con contratto a tem- po indeterminato (insiders) e, dall’altra, i lavorato- ri con contratto a tempo determinato (outsiders). A causa del minor potere di mercato di quest’ultima categoria, gli outsiders percepiscono un salario in- feriore rispetto agli insiders. Il differenziale salaria- le fra i due gruppi di lavoratori rappresenterebbe in questo contesto, almeno in parte, una stima del po- tere di mercato di cui godono gli insiders e sareb- be una proxy del premio che questi ultimi percepi- scono rispetto a un salario di concorrenza perfetta. Infine, i contratti a tempo determinato possono es- sere utilizzati dalle imprese come uno strumento di screening o di selezione (Loh 1994). Le imprese pos- sono attrarre i lavoratori con abilità più elevate di- sposti ad accettare un salario più basso durante il periodo di prova. Da un punto di vista macroeco- nomico e strutturalista, l’esistenza di differenzia- li salariali viene ricondotta alla suddivisione fra la- voratori con caratteristiche diverse e diversi poteri contrattuali dell’extra-rendita derivante da posizio- ni temporanee di monopolio delle imprese (Pianta e Tancioni 2008). La suddivisione dei salari fra di- verse categorie di lavoratori dipenderebbe in ultima istanza da fattori istituzionali e dal peso contrattua- le di questi ultimi.
A livello europeo gli studi condotti mostrano che le differenze retributive fra lavoratori a tempo de- terminato e indeterminato variano dal 4% in Da- nimarca al 20% in Lituania (si veda e.g. Xxxxxxxxxxx 2002; Xxxx xx Xxxxx e Xxxxxxx 2015). La maggior par- te delle analisi empiriche si sono concentrate sul- lo studio dei differenziali salariali medi (Xxxxxxxxx e Xxxxxx 1994; OECD 2004). Xxxxxx e Xxxxxxx (1993), confrontando i salari percepiti dai lavoratori spa- gnoli a tempo determinato con quelli permanenti,
mostrano che i primi ottengono un salario di circa il 9-11% inferiore rispetto ai secondi. In uno studio tedesco, Hagen (2002) trova un divario salariale che varia tra il 6 e il 10%, divario che aumenta al 23% una volta che controlla per la selezione su variabi- li non osservabili. Xxxxx e Session (2005) analizza- no il divario salariale associato al contratto a tem- po determinato in otto Paesi europei (Regno Unito, Germania, Francia, Svizzera, Danimarca, Norve- gia, Svezia e Portogallo) e in alcuni Paesi dell’OCSE (Stati Uniti, Canada, Giappone e Nuova Zelanda). I loro risultati mettono in luce che gli individui assun- ti con contratti a tempo determinato ricevono sala- ri inferiori rispetto alla loro controparte contrattuale a tempo indeterminato. Gli stessi autori affermano poi che tale conclusione potrebbe essere indicativa di una discriminazione salariale nei confronti dei di- pendenti a tempo determinato e suggeriscono una crescente protezione legale per i lavoratori a tempo determinato, come è stato fatto a partire dal 1999 dalla Commissione europea. Per quanto riguarda il mercato del lavoro italiano, Picchio (2006) e Rosset- ti e Xxxxx (2007) rilevano che i lavoratori assunti con contratti a tempo determinato guadagnano salari più bassi rispetto ai loro omologhi con contratti a tem- po indeterminato. Xxxxxxxx e Xxxxx (2007) spiega- no inoltre che tale risultato non è dovuto alle diver- se caratteristiche dei due gruppi di lavoratori, poiché la differenza salariale persiste anche dopo aver con- trollato per le caratteristiche osservabili e non osser- vabili dei lavoratori, ma piuttosto alle differenze nel potere contrattuale e quindi alla protezione sinda- cale dei due gruppi di lavoratori. È inoltre importan- te ricordare che le differenze salariali possono per- manere anche nel lungo periodo. Xxxxx et al. (2002) trovano prove di una sostanziale penalizzazione del- la crescita dei salari associata all’esperienza di lavo- ro temporaneo. Basandosi sui dati inglesi dal 1991 al 1997, gli autori sottolineano che i soggetti che inizia- no la loro carriera con un contratto a tempo determi- nato subiscono una perdita di guadagni a lungo ter- mine rispetto a quanti entrano nel mondo del lavoro in posizioni permanenti.
Il nostro articolo si inserisce nel filone empirico di questa letteratura analizzando il differenziale salaria- le medio con l’obiettivo di verificare l’esistenza di un effetto discriminatorio dovuto alla tipologia di con- tratto (’effetto contratto’). Dato il campione utilizza- to, l’attenzione si concentra sui lavoratori che possie- dono un titolo di studio terziario. Questo elemento contraddistingue il nostro studio da quelli che ge- neralmente si trovano in letteratura dove il livello di istruzione è utilizzato unicamente come variabile in- dividuale di controllo. Infatti, ad oggi pochissimi lavo- ri hanno esplicitamente analizzato l’esistenza di un gap salariale derivante dall’uso del contratto a tempo de- terminato fra i laureati. Sulla base degli studi svolti da Xxxxxxx e XxXxxxxxx (2005), Xxxxxxxx e Xxxxxx (2009), Comi e Grasseni (2012) e Xxxxx (2014), se i lavoratori con titolo terziario si concentrano nella parte alta del- la distribuzione dei salari, ci aspetteremmo un differen-
ziale dovuto alle forme contrattuali modesto2.
3. Dati e statistiche descrittive
Dati
L’analisi empirica è basata sui dati dell’indagi- ne Istat 2015 riguardante l’inserimento professiona- le dei laureati. Insistendo su un campione di laureati nell’anno 2011 di cui approfondisce la condizione e il percorso occupazionale a distanza di quattro anni dal conseguimento del titolo, tale indagine raccoglie in- formazioni circa l’età, il genere, la cittadinanza, il tipo di laurea, la classe di laurea, la tipologia di attività la- vorativa svolta, la professione ricoperta, la retribuzio- ne e il settore di attività.
Al fine di stimare l’esistenza di un differenziale sa- lariale fra laureati occupati rispetto a diversi regimi contrattuali, nello specifico con contratto a tempo de- terminato e indeterminato, abbiamo selezionato co- loro che dichiarano di essere occupati con contratto di lavoro dipendente. Il campione ottenuto si compo- ne di 28.345 osservazioni di cui: 17.296 lavoratori a tempo indeterminato e 11.048 a tempo determina- to. Come specificato meglio nella sezione successi- va, per correggere le stime per il bias dovuto all’auto-
2 Questi studi mettono in luce una penalizzazione relativamente grande per i lavoratori temporanei che si trovano nel- la parte inferiore della distribuzione salariale. Il gap retributivo tende poi a diminuire man mano che si procede verso la parte superiore della distribuzione.
selezione, abbiamo condotto una prima analisi su un campione estratto dalla stessa indagine Istat, ma co- stituito dai laureati occupati e da quelli in cerca di oc- cupazione3.
Statistiche descrittive
La tabella 1 presenta le principali statistiche descrittive per il campione utilizzato nelle anali- si, composto dai laureati occupati con contratto di lavoro dipendente a tempo determinato (39% del campione) e da quelli a tempo indetermina- to (61%). In linea con precedenti studi, la tabella 1 mette in evidenza l’esistenza di un differenziale salariale fra le due tipologie di lavoratori: il sala- rio medio mensile netto full-time equivalent (FTE) per i lavoratori a tempo indeterminato ammonta a 1.682 euro a fronte del salario netto mensile di co- loro che hanno un contratto a tempo determina- to pari a 1.420 euro. Guardando alle caratteristi- che personali dei lavoratori, emerge che in media i laureati con contratto a tempo determinato sono più giovani, risultano infatti concentrati per oltre la metà nelle prime due classi d’età (<26 e 27-28 anni) delineando l’ipotesi che il contratto a tempo deter- minato rappresenti una modalità di ingresso all’in- terno del mercato del lavoro. Al contrario, i laurea- ti occupati con un contratto a tempo indeterminato hanno per il 40% un’età compresa fra i 29 e i 33 anni e per il 28% un’età superiore ai 34 anni. Nel caso dei laureati occupati con un contratto a tempo indeterminato, il 69% si concentra nelle ultime due classi di età, suggerendo una correlazione positiva fra tipologia di contratto a tempo indeterminato ed età dell’occupato.
Guardando alle caratteristiche del percorso di studi in relazione al contratto di lavoro non emergo- no delle differenze importanti sia in termini di per- formance del percorso di studi (durata e voto di lau- rea) che in merito alle discipline prescelte. La durata degli studi è simile per entrambi i gruppi (quattro anni circa, così come il voto di laurea medio). I lau- reati in Lettere, Filosofia, Lingue, Psicologia, Pedago- gia ed Educazione fisica rappresentano più del 30%
di ambo le tipologie contrattuali; sono poco meno del 20% i laureati nelle scienze pure; diversamente, i laureati in medicina con contratti a tempo indeter- minato sono circa il 20% mentre quelli che ne han- no uno a tempo determinato sono invece il 30%. In- fine, focalizzando l’attenzione sulle caratteristiche dell’occupazione svolta, emerge che circa il 25% la- vora nel pubblico per ambo le tipologie contrattua- li considerate. Gli individui intervistati, trattandosi di laureati, sono maggiormente concentrati nell’ordi- ne tra le seguenti categorie professionali: professio- ni tecniche; professioni intellettuali, scientifiche e di alta specializzazione e professioni esecutive del lavo- ro d’ufficio. Emerge una certa omogeneità nella di- stribuzione per ISCO (classificazione internazionale aziendale delle professioni) a seconda della tipolo- gia contrattuale. Di poco superiore, di circa due pun- ti percentuali, è la quota di occupati laureati a tempo determinato nelle professioni legate al commercio e ai servizi. Fra le professioni altamente qualificate di tipo manageriale la quota di laureati a tempo deter- minato (4%) supera di 3 punti percentuali quella dei manager a tempo indeterminato (1%). Infine, il 22% dei lavoratori a tempo indeterminato e il 17% dei la- voratori a termine lavorano nelle regioni del Mezzo- giorno. Tra il 5 e il 6% degli intervistati dichiara di la- vorare all’estero rispettivamente con un contratto a termine e permanente.
La figura 1 presenta la distribuzione del logaritmo dei salari FTE ottenuta mediante lo stimatore Kernel. L’evidenza mostrata da questa figura conferma l’esi- stenza del gap retributivo esistente tra i due gruppi di lavoratori. Tale differenziale è statisticamente signifi- cativo4.
La figura 2 presenta invece il salario netto mensi- le dei lavoratori a tempo determinato e indetermina- to per tipo di laurea conseguita e mette in luce non solo che, indipendentemente dal settore scientifico- disciplinare, i lavoratori a tempo determinato otten- gono un salario netto inferiore rispetto alla loro con- troparte a tempo indeterminato, ma anche che esiste un ranking retributivo fra laureati in discipline diffe- renti. La retribuzione netta mensile di coloro che sono
3 Le statistiche descrittive relative a questo secondo campione (al netto dei laureati non attivi) sono riportate nella tabel- la A1 in Appendice.
4 Il test di Xxxxxxxxxx-Xxxxxxx consente di rifiutare l’ipotesi nulla di uguaglianza fra le retribuzioni delle due popolazioni
di lavoratori (p-value pari a 0,00).
40
Tabella 1
Statistiche descrittive lavoratori dipendenti a tempo determinato e indeterminato
SINAPPSI - Connessioni tra ricerca e politiche pubbliche | Anno VIII | n. 3/2018 | Rivista quadrimestrale dell’Inapp
Xxxxxxxx, Xxxxxxx, Ferri | Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato
Variabili Definizione Media e Standard deviation
Permanent Temporary | |||||
Media | Sd | Media | Sd | ||
Retribuzione mensile | Salario mensile netto dell’occupazione principale a prezzi correnti 2014 (in euro) | 1682,22 | 541,3 | 1421,8 | 538,83 |
Lavoratori dipendenti a tempo indeterminato | Variabile dummy: 1= lavoratore a tempo indeterminato; 0= altra forma a tempo determinato | 0,61 | - | - | - |
Lavoratori dipendenti a tempo determinato | Variabile dummy: 1= lavoratore a tempo determinato; 0= altra forma a tempo indeterminato | - | - | 0,39 | - |
Caratteristiche personali | |||||
<26 anni | Quota laureati con età inferiore ai 26 anni | 0,08 | 0,27 | 0,17 | 0,35 |
27 - 28 anni | Quota laureati di età compresa fra i 27 e i 28 anni | 0,21 | 0,4 | 0,34 | 0,46 |
29 - 33 | Quota laureati di età compresa fra i 29 e i 33 anni | 0,41 | 0,5 | 0,38 | 0,5 |
>34 anni | Quota laureati di età superiore ai 34 anni | 0,28 | 0,44 | 0,09 | 0,3 |
Caratteristiche percorso di studi | |||||
Ingegneria, Architettura e Agraria | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,12 | 0,33 | 0,08 | 0,27 |
Matematica, Fisica, Chimica, Biologia e Farmacia | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,19 | 0,39 | 0,18 | 0,38 |
Economia, Statistica e Giurisprudenza | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,07 | 0,26 | 0,09 | 0,29 |
Lettere, Filosofia, Lingue, Psicologia, Pedagogia ed Educazione fisica | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,39 | 0,48 | 0,32 | 0,46 |
Medicina | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,2 | 0,4 | 0,31 | 0,46 |
Durata studi | Media durata anni di studio | 4,28 | 3,13 | 4,1 | 2,14 |
Voto di laurea | Voto di laurea in centesimi | 102,3 | 8,04 | 102,37 | 7,83 |
Caratteristiche occupazione | |||||
Part-time | Variabile dummy: 1=lavoratore a tempo parziale; 0=lavoratore a tempo pieno | 0,13 | 0,33 | 0,22 | 0,41 |
Lavoro nel settore pubblico | Variabile dummy: 1=lavoratore della pubblica amministrazione; 0=altrove | 0,26 | 0,43 | 0,23 | 0,44 |
Lavora nelle regioni del Sud e nelle Isole | Variabile dummy: 1=lavora nelle regioni del Sud o delle Isole; 0=altrove | 0,22 | 0,41 | 0,17 | 0,38 |
Lavora all’estero | Variabile dummy: 1=lavora all'estero; 0=lavora in Italia | 0,06 | 0,24 | 0,05 | 0,27 |
Legislatori, imprenditori e alta dirigenza | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 1; 0=Altra professione | 0,01 | 0,07 | 0,04 | 0,19 |
Professioni intellettuali, scientifiche e di elevata specializzazione | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 2; 0=Altra professione | 0,32 | 0,46 | 0,34 | 0,47 |
Professioni tecniche | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 3; 0=Altra professione | 0,38 | 0,48 | 0,34 | 0,47 |
Professioni esecutive nel lavoro d’ufficio | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 4; 0=Altra professione | 0,13 | 0,34 | 0,16 | 0,37 |
Professioni qualificate nelle attività commerciali | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 5; 0=Altra professione | 0,07 | 0,25 | 0,09 | 0,28 |
Artigiani, operai specializzati e agricoltori | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 6; 0=Altra professione | 0,001 | 0,03 | 0,002 | 0,05 |
Conduttori di impianti, operai | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 7; 0=Altra professione | 0,001 | 0,003 | 0,0008 | 0,02 |
Professioni non qualificate | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 8; 0=Altra professione | 0,002 | 0,05 | 0,002 | 0,05 |
Forze armate | Variabile dummy: 1=ricopre una professione classificata come ISCO 9; 0=Altra professione | 0,03 | 0,17 | 0,0005 | 0,02 |
Numero di osservazioni 17.296 11.048
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015. Applicazione dei pesi campionari
Figura 1
Distribuzione del salario per i lavoratori a tempo determinato e indeterminato
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
laureati in discipline strettamente scientifiche, quali Matematica, Fisica, Chimica, Biologia e Farmacia (de- finite in tabella scienze pure) è superiore rispetto alla
retribuzione percepita dai laureati nel- le altre discipline. In aggiunta, la figura 2 suggerisce che i laureati in questi am- biti sono caratterizzati da un più ampio gap salariale.
La figura 2 tiene conto solo dell’a- rea disciplinare in cui si è consegui- ta la laurea e, dato il fenomeno del qualification mismatch5, non possia- mo associare direttamente alla disci- plina di laurea la professione svolta e
quindi dare delle indicazioni in merito al differenziale salariale rispetto alla professione stessa. In quest’ottica la figura 3 analizza l’esistenza di un diva- rio salariale fra tipologie contrattuali in base alla professione svolta utiliz- zando la classificazione ISCO. Anche in questo caso emerge chiaramente un importante differenziale salariale fra lavoratori con contratto a tempo de- terminato e indeterminato per tutte
le professioni svolte. Tale gap è particolarmente ri- levante per le professioni manageriali e per le for- ze armate.
Figura 2
Salario per i lavoratori a tempo determinato e indeterminato per ambito di laurea
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
5 Per qualification mismatch si intende la discrepanza tra la qualifica posseduta dai lavoratori e quella richiesta dal loro xx- xxxx (Xxxxxxxx 0000).
Figura 3
Salario dei lavoratori a tempo determinato e indeterminato per professione (ISCO)
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
4. L’analisi econometrica
Nel paragrafo 3 si è visto che esiste una penalizza-
ln(w ) = α + βC + γ X '+ ε
(1)
i i i
zione salariale a discapito dei lavoratori a tempo de- terminato (tabella 1): ciò è quanto si osserva dal con- fronto dei salari medi, ma va tuttavia considerato che parte di tale differenziale può riflettere diversità nel tipo di lavoro e nelle caratteristiche dei lavoratori con contratti temporanei o permanenti.
Obiettivo dell’analisi è isolare l’effetto del tipo di contratto sul differenziale di salario controllando nelle stime per le caratteristiche individuali e delle occupa- zioni. Nell’analisi empirica si è scelto il salario mensile netto full-time equivalent quale misura per il confron- to tra le due categorie di lavoratori perché consente di valutare le differenze di remunerazione indipenden- temente dal numero di ore lavorate (Villosio e Con- tini 2008).
La tecnica di analisi
L’esistenza o meno di un differenziale salariale fra gli occupati con contratti a tempo indeterminato e quelli con contratto a tempo determinato è verifica- ta inizialmente con una stima OLS dell’equazione min- ceriana dei salari:
dove la variabile dipendente è il (ln) del salario netto mensile (FTE) percepito dall’individuo i, la for- ma del contratto è rappresentata da una variabile dummy, Ci , che assume valore uguale a 1 se il lavo- ratore ha un contratto a termine, 0 altrimenti. Il vet- tore X contiene un insieme di variabili di controllo sia per l’individuo (età, genere, stato civile, voto di laurea, esperienze lavorative durante gli studi, voto di diploma, area geografica di residenza prima del- la laurea, tipo di laurea, background socio-economi- co) che per il tipo di occupazione (settore di attività, tipo di professione, durata dell’attuale lavoro, area geografica del lavoro svolto, settore pubblico/priva-
to, part-time). Infine, εi indica il termine di errore,
che si ipotizza distribuito indipendentemente e iden- ticamente tra gli individui e ha media pari a 0 e va- rianza costante. La gran parte delle variabili esplica- tive sono qualitative e vanno, quindi, interpretate in rapporto alla componente omessa.
Come evidenziato in letteratura, le stime OLS pre- sentano però due problemi che possono distorcere la stima del differenziale salariale (Davia e Xxxxxxx
2004; Xxxxx 2009; Comi e Grasseni 2012). In primo luogo, il salario è osservabile per i soli lavoratori oc- cupati e la condizione di occupato non è una caratte- ristica distribuita casualmente nella popolazione; per- tanto le stime possono essere influenzate da problemi di self-selection. In secondo luogo, la variabile dum- my, che rappresenta la forma contrattuale, può esse- re correlata con il termine di errore nell’equazione del salario se le caratteristiche osservate del lavoratore e dell’occupazione non sono sufficienti a controllare per tutte le variabili che influenzano il livello del salario. Per risolvere questo problema si può fare ricorso al metodo delle variabili strumentali.
Nella nostra analisi, in base alle informazioni con- tenute nel data set utilizzato, cerchiamo di correggere per la prima fonte di bias stimando l’equazione del sa- lario con una procedura a due stadi (Xxxxxxx 1979). In particolare, al primo stadio, stimiamo la probabilità (modello probit) di essere occupati rispetto alla con- dizione di disoccupato ottenendo un fattore di corre-
zione dell’errore: l’inverso del Xxxxx ratio6. Al secondo
stadio stimiamo l’equazione del salario (equazione 1) inserendo tra i regressori l’inverso del Xxxxx ratio7. La variabile dipendente nella stima probit per la proba- bilità di occupazione è dicotomica: quando l’individuo percepisce un reddito da lavoro dipendente è uguale
a 1 ed è pari a 0 altrimenti.
Infine, analizziamo il wage gap a sfavore dei lavo- ratori a tempo determinato facendo ricorso a tec- niche econometriche di scomposizione dei salari. Ancora oggi, larga parte della letteratura di natu- ra empirica applica la scomposizione proposta da Oaxaca (1973) e Blinder (1973). Questa scomposi- zione si basa sulla stima separata per i lavoratori a tempo determinato e permanenti dell’equazione (1). Dopo la stima del modello, congiuntamente per i la- voratori a tempo determinato e permanenti, la dif- ferenza delle retribuzioni medie tra i due gruppi può essere scomposta come segue:
ln(WP ) ln(W FT ) (XP X FT ) *
XP (
*) X FT ( * )
P
FT
dove il primo termine del lato destro dell’equa- zione rappresenta la ‘componente spiegata’, mentre il secondo termine indica la ‘componente non spie- gata’, detta anche effetto discriminatorio. Uno dei li- miti di questo modello è però che i risultati ottenuti rappresentano solo valori medi, che potrebbero quin- di non rappresentare in modo adeguato tutti i dipen- denti. I risultati della scomposizione Oaxaca-Blinder sono riportati nella tabella 4.
I principali risultati
In questo paragrafo si illustrano i principali risul- tati ottenuti dall’applicazione della metodologia pre- sentata. In particolare, la tabella 2 mostra che, a pa- xxxx di altre caratteristiche individuali, i lavoratori con un contratto a tempo determinato, percepiscono un salario netto mensile inferiore di circa il 14% rispetto ai loro colleghi assunti a tempo indeterminato. Le al- tre variabili hanno tutte il segno previsto e sono tutte statisticamente significative all’1%.
Si noti che avere una laurea specialistica, anziché triennale, fa aumentare il salario del 6,4%, e che la- vorare nel settore pubblico ha effetto positivo. La du- rata degli anni di studio universitario sembra invece avere un effetto negativo. Come noto (si veda e.g. Ca- nal e Xxxxxxxxx 2018), le retribuzioni delle donne sono mediamente più basse rispetto a quelle degli uomi- ni; in particolare le donne percepiscono circa il 10% in meno rispetto agli uomini. Il salario tende poi ad au- mentare con l’anzianità di servizio in maniera non li- neare (il segno negativo del quadrato della variabile tenure conferma l’ipotesi dei rendimenti decrescen- ti legati all’esperienza) e con l’età, in particolare per i lavoratori laureati che hanno più di 34 anni. Il coeffi- ciente della variabile part-time è positivo e significati- vo perché il salario mensile per i lavoratori part-time è stato corretto per renderlo equivalente al salario dei lavoratori full-time. Interessante è anche l’effetto del- la classe di laurea: chi si laurea in ambito medico (ca- tegoria base nella regressione) percepisce un salario maggiore rispetto a tutte le altre lauree. Infine nelle regioni del Mezzogiorno gli occupati a termine han- no una retribuzione netta mensile inferiore del 14,8%
6 Dal totale della popolazione attiva sono stati esclusi i lavoratori autonomi perché considerati strutturalmente diversi dai lavoratori dipendenti (Picchio 2006). Ai lavoratori dipendenti aggiungiamo chi non è occupato per uno dei seguenti mo- tivi: è alla ricerca del primo lavoro, disoccupato, casalinga, benestante.
7 Il campione utilizzato per questo secondo stadio comprende tutti i lavoratori dipendenti a termine o permanenti.
Tabella 2
Stima OLS del salario netto mensile
Salario FTE
rispetto a quelli che lavorano nelle altre regioni ita- liane.
Poiché, come si è detto nel paragrafo precedente,
le informazioni sul salario sono disponibili solo per gli
Tempo determinato -0,143***
(0,007)
Donna -0,103***
(0,006)
Età 27-28 -0,046***
(0,013)
Età 29-33 -0,053***
(0,013)
Età >34 0,005
(0,015)
Tenure 0,040***
(0,006)
Tenure^2 -0,004***
(0,001)
Centro -0,040***
(0,009)
Sud e Isole 0,016*
(0,009)
0,064***
individui che lavorano e la condizione di occupato non è una caratteristica distribuita in modo casuale all’in- terno della popolazione, potrebbe emergere un bias dovuto alla selezione. Per correggere le stime dei co- efficienti si è proceduto a una stima a due stadi come riportato nella tabella 3.
La prima colonna mostra i risultati inerenti al pri- mo stadio, ovvero alla stima della probabilità di es- sere un occupato dipendente. Le variabili esplicative includono caratteristiche individuali e socio demogra- fiche tra cui: il genere, una variabile dummy per lo sta- to civile, lo status di studente lavoratore, la classe di età, l’area geografica di residenza, se il padre è percet-
tore di reddito/pensione, il voto del diploma, l’area di-
Laurea specialistica
(0,007)
sciplinare della laurea conseguita e l’interazione tra il
Durata studi -0,016***
(0,001)
0,045***
genere e lo stato civile. Le variabili di selezione, che si
ipotizza abbiano un’influenza sulla scelta di essere oc-
Part-time
(0,011)
cupato ma non sul livello del salario percepito, sono:
Industria 0,133***
(0,022)
0,051**
lo stato civile e la sua interazione con il genere, il voto di diploma, lo status di studente lavoratore, avere un
Servizi
(0,021)
padre percettore di reddito o pensione, gli anni di stu-
Pubblico 0,126***
(0,022)
0,374***
dio e l’area disciplinare della laurea. I coefficienti del- le variabili di controllo hanno tutte il segno atteso e
Legislatori, imprenditori e alta dirigenza
(0,066)
sono statisticamente significative.
Professioni intellettuali 0,208***
(0,052)
0,201***
Dalla stima di questo primo stadio si ottiene l’in- verso del Xxxxx ratio che viene poi inserito come re-
Professioni tecniche
(0,051)
gressore nell’equazione minceriana del salario. La
Professioni esecutive nel lavoro d'ufficio 0,116** (0,052)
0,090*
seconda colonna della tabella 3 riporta i risultati per questa seconda stima. Nel dettaglio, si osserva che
Professioni qualificate
(0,052)
il Xxxxx ratio è significativo e che il coefficiente del-
Artigiani, operai specializzati e agricoltori -0,048 (0,069)
la dummy relativa ai contratti a tempo determina-
Conduttori/operai di macchinari/ conducenti di veicoli
0,196*** (0,074)
to diminuisce: la penalizzazione salariale dei lavora-
xxxx a termine rispetto a quelli permanenti passa dal
Forze armate 0,295***
(0,053)
Lavora al Sud/Isole -0,148***
(0,012)
Costante 7,116***
(-0,057)
Num. Osservazioni 25.171
Adj. R-Square 0,198
Note: La gran parte delle variabili esplicative sono di tipo qualitativo. Di seguito si riporta la componente omessa presa a riferimento: gli uo- mini, classe di età <26 anni, Nord, laurea triennale, full-time, agricoltu- ra, professioni non qualificate, Lavora al Nord. Standard errors robusti.
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
14,3% nella stima OLS al 13,8% in quella con la corre- zione per il self-selection bias. Una volta quindi che si corregge per la possibile selezione del campione il gap retributivo si riduce. Il segno e la significativi- tà dei coefficienti delle altre variabili non subiscono variazioni.
Sulla base di tali regressioni, si è passati a decom- porre il differenziale salariale mediante la metodolo- gia proposta da Oaxaca (1973) e Blinder (1973) sinte- tizzata nella tabella 4. Ciò che interessa comprendere attraverso questa decomposizione è se la differenza
Tabella 3
Stima a due stadi della probabilità di essere occupato dipendente e del salario
(0,007)
Probabilità Occupato Dip Salario FTE
Tempo determinato -0,138***
Caratteristiche individuali
Xxxxx
-0,213*** (0,018)
(0,006)
Laurea specialistica 0,077***
(0,012)
Età 27-28 -0,030***
(0,012)
Età 29-33 -0,045***
Età >34
0,050*** (0,016)
Centro
-0,102*** (0,009)
(0,007)
Sud e Isole -0,175***
(0,017)
Nubile/celibe -0,153***
(0,018)
Nubile*Donna 0,185***
(0,006)
Studente lavoratore 0,107***
(0,00)
Durata studi -0,014***
(0,004)
Voto diploma 0,002***
(0,013)
Padre occupato o in pensione 0,036***
(0,011)
Arch./Ing./Agraria 0,056***
(-0,009)
Economia/ Giur./Sc.Pol. 0,008
(0,01)
Lettere/Lingue -0,036***
(0,012)
Medico-sanitario 0,128***
-0,084*** (0,006)
0,062*** (0,007)
-0,036*** (0,013)
-0,046*** (0,013)
-0,01
(0,015)
-0,009
(0,008)
0,080*** (0,011)
Tenure
0,040*** (0,006)
(0,001)
Tenure^2 -0,004***
Caratteristiche dell’occupazione
(0,011)
Part-time 0,054***
(0,021)
Industria 0,128***
Servizi
0,049** (0,021)
(0,022)
Pubblico 0,121***
(0,068)
Legislatori, imprenditori e alta dirigenza 0,361***
(0,053)
Professioni intellettuali, scientifiche e di elevata specializzazione 0,202***
(0,053)
Professioni tecniche 0,185***
(0,053)
Professioni esecutive nel lavoro d’ufficio 0,111**
(0,054)
Professioni qualificate 0,084
(0,07)
Artigiani, operai specializzati e agricoltori -0,061
(0,073)
Conduttori/operai di macchinari/conducenti di veicoli 0,192***
(0,055)
Forze armate 0,271***
(0,012)
Lavora al Sud/Isole -0,149***
(0,023)
Xxxxx ratio -0,231***
(0,058)
Costante 7,164***
R2 Adj.
Num. Osservazioni 33.475
0,19
24.819
Note: La gran parte delle variabili esplicative sono di tipo qualitativo. Di seguito si riporta la componente omessa presa a riferimento: gli uomini, classe di età <26 anni, Nord, laurea triennale, full-time, agricoltura, professioni non qualificate, Lavora al Nord. Standard errors robusti.
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
Tabella 4
Scomposizione Oaxaca-Blinder dei differenziali salariali
Lavoratori Dipendenti
7,383***
Tempo indeterminato (0,003)
7,191***
Tempo determinato (0,006)
0,132***
Differenza (0,007)
0,054***
indeterminato) per verificare l’esistenza o meno di un
differenziale salariale dovuto al contratto.
Dopo aver controllato per un insieme di caratteri- stiche relative all’individuo e al posto di lavoro, e per la possibile distorsione dovuta al problema del self- selection, stimiamo attraverso il metodo della decom- posizione Oaxaca-Blinder il differenziale salariale. I ri- sultati suggeriscono che i laureati inquadrati con un contratto a tempo determinato percepiscono un sa- lario in media inferiore del 13% rispetto a quello dei loro colleghi a tempo indeterminato.
Spiegato
Non spiegato
Xxxxx ratio
(0,004)
0,139*** (0,006)
0,015*** (0,002)
Il presente studio, rispetto alla letteratura empiri-
ca esistente, fornisce due approfondimenti. In primo luogo, intende valutare l’esistenza di un differenziale salariale in un gruppo di lavoratori qualificati e poten- zialmente inquadrabili in posizioni lavorative altamen-
Num. Osservazioni 28.345
Note: standard errors robusti.
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015
tra i salari dei contratti a tempo indeterminato e dei contratti a tempo determinato dipenda o meno dalla tipologia contrattuale o se la differenza sia dovuta ad altri fattori. Dalla tabella 4 si evince che il differenziale salariale fra lavoratori a tempo indeterminato e deter- minato è pari al 13,2% sull’intero campione. Rispetto a tale differenziale, la quota non spiegata dalle varia- bili incluse nell’analisi supera il 50% a sottolineare l’e- sistenza di una discriminazione fra lavoratori occupati caratterizzati da diversi regimi contrattuali.
5. Conclusioni
La diffusione dell’uso dei contratti a tempo deter- minato ha riacceso il dibattito relativo agli effetti del lavoro temporaneo sulle condizioni lavorative degli individui. Parte della letteratura si è concentrata sulle conseguenze distributive. A partire da questo filone, in questo articolo, utilizzando un campione di lavora- tori laureati nel 2011, valutiamo le retribuzioni degli occupati con un titolo di studio terziario in base all’in- quadramento contrattuale (a tempo determinato o
te retribuite. La letteratura che ha stimato il differen-
ziale salariale in diversi punti della distribuzione dei salari ha messo in luce un’eterogeneità della penaliz- zazione salariale lungo la distribuzione. In particolare, fra i lavoratori maggiormente retribuiti, il differenziale salariale dovuto al contratto è minore rispetto a quel- lo stimato per i lavoratori che si trovano nella parte bassa o centrale della distribuzione. Il nostro lavoro, concentrandosi esclusivamente sui laureati, che come detto in precedenza sono potenzialmente collocabili nella parte alta della distribuzione, consente di stima- re l’esistenza di un gap salariale riconducibile al con- tratto. Dalla nostra analisi emerge che il differenziale continua a esistere e si attesta intorno al 13% a sfa- vore dei lavoratori a tempo determinato. In secondo luogo, abbiamo stimato l’entità dell’effetto contratto evidenziando che oltre la metà del gap salariale do- vuto al contratto a tempo determinato non è ricon- ducibile a caratteristiche osservabili del lavoratore o del posto di lavoro in cui questo opera, ma è esclusi- vamente riconducibile all’essere un lavoratore a tem- po determinato.
Sulla base di tali evidenze, risulta importante mo- nitorare l’adozione dei contratti a termine poiché pos- sono rappresentare una modalità di diffusione della disuguaglianza fra i lavoratori.
SINAPPSI - Connessioni tra ricerca e politiche pubbliche | Anno VIII | n. 3/2018 | Rivista quadrimestrale dell’Inapp
47
Xxxxxxxx, Xxxxxxx, Ferri | Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato
Appendice – Tabella A1. Statistiche descrittive occupati e in cerca di occupazione
Variabili | Definizione | Media | Sd | Min | Max |
Occupato | Variabile dummy: 1= Occupato; 0= Disoccupato | 0,79 | 0,4 | 0 | 1 |
Caratteristiche personali | |||||
Donne | Variabile dummy: 1= Donna; 0= Uomo | 0,59 | 0,49 | 0 | 1 |
<22 anni | Quota laureati con età inferiore ai 22 anni | 0,11 | 0,31 | 0 | 1 |
23 - 24 anni | Quota laureati di età compresa fra i 23 e i 24 anni | 0,27 | 0,44 | 0 | 1 |
25 - 29 | Quota laureati di età compresa fra i 25 e i 29 anni | 0,41 | 0,49 | 0 | 1 |
>30 anni | Quota laureati di età superiore ai 30 anni | 0,19 | 0,39 | 0 | 1 |
Nubile/Celibe | Variabile dummy: 1=Nubile/Celibe; 0= Sposato/Sposato | 0,45 | 0,49 | 0 | 1 |
Caratteristiche familiari | |||||
Padre occupato | 0,95 | 0,21 | 0 | 1 | |
Caratteristiche percorso di studi | |||||
Ingegneria, Architettura e Agraria | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,09 | 0,28 | 0 | 1 |
Scienze pure | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,17 | 0,38 | 0 | 1 |
Economia, Statistica e Giurisprudenza | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,36 | 0,48 | 0 | 1 |
Lettere, Filosofia, lingue, psicologia, Pedagogia ed Educazione fisica | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,26 | 0,44 | 0 | 1 |
Medicina | Quota laureati nelle discipline di riferimento | 0,09 | 0,29 | 0 | 1 |
Voto di diploma | Voto di diploma | 83,09 | 12,52 | 60 | 100 |
Voto di laurea | Voto di laurea in centesimi | 102,2 | 7,97 | 66 | 110 |
Numero osservazioni | 34.755 | ||||
Fonte: elaborazioni Inapp su dati Istat 2015 |
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Xxxxx Xxxxxxxx
Ricercatrice in economia applicata presso l’Inapp. In precedenza è stata assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Economia e Management dell’Università di Pisa per un progetto riguardante i meccanismi di inclusione ed esclusione dal mercato del lavoro. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Economia politica presso il Dipartimento di Economia e Management dell’Università di Pisa. Tra le sue pubblicazioni più recenti: School-to-work transition and vocational education: a comparison across Europe (con Corsini L., International Journal of Manpower 2019); Essere Neet in Ita- lia: i principali fattori di rischio (con Xxxxx X., RIEDS 2018); Volatility in European Regions (con Fiaschi D., Xxxxxxxxx L. e Parenti A., Papers, Regional Science 2017).
Xxxxxxx Xxxxxxx
Ricercatrice in economia applicata presso l’Inapp. Precedentemente, è stata ricercatrice presso l’Istituto di Economia della Scuola superiore Sant’Xxxx di Pisa e assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Scienze statistiche della Sa- pienza Università di Roma. Ha conseguito il Master in Development Economics presso l’Università del Sussex (UK) e il dottorato di ricerca in Economia dello Sviluppo presso il Dipartimento di Analisi economiche e sociali della Sapienza. Fra i suoi articoli: Only one way to skin a cat? Heterogeneity and equifinality in European national innovation systems (con Xxxxxxxx X., Xxxxxxxxxx A., Xxxxxxxxx M., Research Policy 2019) e Innovation and within firm wage inequalities: empirical evidence from major European countries (con Sostero M. e Xxxxxxx F., Industry and Innovation 2017).
Xxxxxxxxx Xxxxx
Ricercatrice Xxxxx nell’ambito del Progetto strategico Analisi delle Politiche pubbliche e Dottore di ricerca in Econo- mia della popolazione e dello sviluppo. Nel 2019 ha conseguito il Master Ca’ Foscari in Analisi e valutazione delle politiche pubbliche presso il Senato della Repubblica. La sua attività di ricerca in Inapp è incentrata su imprese, mer- cato del lavoro, formazione e fondi interprofessionali. Tra le sue ultime pubblicazioni Qualità dei percorsi formativi e over-education per i giovani laureati: un confronto territoriale (con Xx Xxxxxx X. e Xxxxx X., Rivista economica del Mezzogiorno 2017); Assetto proprietario e manageriale: evidenze empiriche su elementi di contesto ed organizzativi delle imprese italiane (con Xxxxx A. e Xxxxxxxxx D., RIEDS 2018).
Xxxxxxxx, Xxxxxxx, Ferri | Differenziali salariali fra occupati laureati con contratto a tempo determinato e indeterminato 49