Universidad del Zulia (LUZ)
Revista Venezolana de Gerencia (RVG)
Año 31 No. 115, 2026, e311153
Julio- septiembre
ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423
Como citar: Cruz, L. M., Banda, H., y Bautista, O. (2026). Programas de gobierno y desempleo juvenil de México. Revista Venezolana De Gerencia, 31(115), e311153. https://doi.org/10.52080/rvgluz.31.115.3
Programas de gobierno y desempleo juvenil de México
Cruz Lázaro, Luis Miguel*
Banda Ortiz, Humberto**
Bautista Hernández, Omar***
Resumen
El objetivo de la investigación es evaluar el impacto del programa Jóvenes Construyendo el Futuro en la tasa de desempleo de México. Para lo cual, se realizaron 180 pruebas de análisis estructural con variables dicótomas, usando como las tasas de desempleo de las mujeres, hombres y el total, las variaciones porcentuales de la población desocupada de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo de las mujeres, hombres y el total. Con estas pruebas se examinaron todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, y tres rangos de edades que son: 15 a 19 años, 20 a 29 años y 30 a 39 años. Los resultados indican que, en todos los trimestres analizados de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023 de la tasa de desempleo de las mujeres, hombres y el total, para los tres grupos de edades (15 a 19 años, 20 a 29 años y 30 a 39 años), no se presentó un cambio estructural en la pendiente, en el intercepto o en ambos. Por lo que se concluye que el programa Jóvenes Construyendo el Futurono afectó la tasa de desempleo (variación porcentual de la población desocupada) de los jóvenes de México (rango de edad de 15 a 19 años, 20 a 29 años) en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. Esto es para la tasa de desempleo de las mujeres, hombres y total. Algunas de las limitaciones son que no se caracterizaron los empleos.
Palabras clave: cambio estructural; desempleo juvenil; programas gubernamentales; programas sociales.
Recibido: 06.04.26 Aceptado: 17.06.26
* Doctor en Ciencias Económico Administrativas por la Universidad Autónoma de Querétaro, Profesor-Investigador de la Universidad Autónoma de Querétaro, UAQ-FCA, México. Correo electrónico: corintio29@hotmail.com, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6542-9682.
** Doctor en Economía Financiera por ESADE-Barcelona, España, Maestría en Dirección de Empresas por el IPADE y Contador Público por ESCA-Sto. Tomas. Profesor-Investigador de tiempo completo de la Universidad Autónoma de Querétaro, UAQ-FCA, México. humberto.banda@gmail.com Orcid: https://orcid.org/0000-0002-2542-5166. Autor para correspondencia.
*** Doctor en Administración por la Universidad Autónoma de Querétaro, Profesor-Investigador de la Universidad Autónoma de Querétaro UAQ-FCA México. Correo electrónico: omar.bautista@uaq.mx, ORCID: https://orcid.org/0009-0009-8524-1965
Government Programs and Youth Unemployment in Mexico
Abstract
The objective of the research is to evaluate the impact of the Jóvenes Construyendo el Futuro program on Mexico’s unemployment rate. To do so, 180 structural analysis tests were carried out with dichotomous variables, using the unemployment rates for women, men, and the total, as the percentage variations of the unemployed population of the National Survey of Occupation and Employment for women, men, and the total. With these tests, all quarters of the years 2019, 2020, 2021, 2022, and 2023 were examined; and three age ranges: 15 to 19 years, 20 to 29 years, and 30 to 39 years. The results indicate that, in all the analyzed quarters of the years 2019, 2020, 2021, 2022 and 2023 of the unemployment rate for women, men and the total, for the three age groups (15 to 19 years, 20 to 29 years and 30 to 39 years), there was no structural change in the slope, in the intercept or in both. Therefore, it is concluded that the Jóvenes Construyendo el Futuro program did not affect the unemployment rate (percentage change of the unemployed population) of young people in Mexico (age range 15 to 19 years, 20 to 29 years), in all quarters of the years 2019, 2020, 2021, 2022 and 2023. This is for the unemployment rate for women, men, and the total. Some of the limitations are that jobs were not characterized.
Keywords: structural change; youth unemployment; government programs; social programs.
1. Introducción
Una de las problemáticas que las economías del mundo enfrentan es el desempleo juvenil; evidencia de esto es que, para el mes de julio del 2024, la tasa de desempleo juvenil en la Unión Europea fue del 14.5 % en comparación con la tasa de desempleo general, que fue del 6.4 %; por su parte, en América Latina y el Caribe, la tasa de desempleo juvenil alcanzó el 23.8 % en 2021, mientras que la tasa general fue del 10.5 % (Organización Internacional del Trabajo [OIT], 2021; Comisión Europea, 2024).
Esta problemática plantea desafíos únicos y complejos, ya que, además de los económicos, causa problemas de salud mental, como ansiedad, depresión, pérdida de confianza y motivación. Con respecto a los problemas económicos, como la falta de ingresos y la inestabilidad financiera, también ocasionan el retraso de decisiones importantes como la formación de una familia o la compra de una vivienda (Fougère et al., 2009; Comisión Europea, 2012; Banco Mundial, 2014).
A nivel macroeconómico, el desempleo juvenil causa una pérdida significativa del potencial productivo del país y una menor tasa de crecimiento económico, debido a que los jóvenes no contribuyen a la economía a través del trabajo o el consumo. Por otra parte, a nivel social, el desempleo juvenil puede llevar a comportamientos criminales y antisociales (Gregg y Tominey, 2005; Mroz y Savage, 2006; Comisión Europea, 2012; Banco Mundial, 2014).
Ante los daños que ocasiona el desempleo juvenil, los gobiernos de distintos países han diseñado programas que permitan que los jóvenes se incorporen a trabajos estables, de largo plazo y bien pagados. Uno de estos programas es Solutions for Youth Employment y Youth Employment Services (Youth Employment Services, 2022; YES, 2022; Gobierno de Canadá, 2023; S4YE, 2023; DWP, 2014).
Para lograr sus objetivos, estos programas emplean distintas estrategias y diferentes tecnologías; por ejemplo: usan plataformas para la localización de jóvenes con ciertas habilidades; dan subsidios a empleadores para contratar jóvenes; y ofrecen experiencias laborales a los jóvenes a través de empleos a tiempo parcial, pasantías, prácticas profesionales y programas de aprendizaje (Banco Mundial, 2021; S4YE, 2023; OIT, 2020).
En el caso de México, en el año 2019, se instrumentaron distintos programas como Jóvenes Escribiendo el Futuro y Jóvenes Construyendo el Futuro. Este último es un programa diseñado e instrumentado por el gobierno mexicano que buscaba abordar el problema del desempleo juvenil y promover la inclusión social, a través de la educación y la capacitación. El joven inscrito en el programa recibía una beca mensual por una cantidad de 2,400 pesos o 3,600 pesos durante el tiempo que duraba su capacitación o educación (Secretaría de Educación Pública, 2022; Procuraduría Federal de la Defensa del Trabajo, 2018; Secretaría del Trabajo y Previsión Social, 2025).
Asimismo, el programa Jóvenes Construyendo el Futuro buscaba beneficiar a más de dos millones de jóvenes por año. Una característica del programa es que, cuando el joven termine su capacitación, reciba un certificado que permita al joven demostrar que adquirió una formación en la cual obtuvo habilidades. Para enero del año 2025, el programa Jóvenes Construyendo el Futuro tenía 2,973,461 beneficiarios (Secretaría de Educación Pública, 2022; Procuraduría Federal de la Defensa del Trabajo, 2018; Secretaría del Trabajo y Previsión Social, 2025).
Es así que, ante la importancia del programa Jóvenes Construyendo el Futuro, el cual busca abordar un tema económico y social relevante como el desempleo juvenil en México. Se diseñó esta investigación que tiene como objetivo evaluar el impacto del programa Jóvenes Construyendo el Futuro en la tasa de desempleo de México. Para ello, la investigación se estructuró de la siguiente forma: se presentarán los aspectos teóricos que abordan los temas más relevantes para la investigación; a continuación, se mostrará la metodología; posteriormente, se muestran los resultados, los cuales se discuten; después, se exponen las conclusiones; y, por último, se muestran las referencias.
2. Dimensiones del desempleo y vulnerabilidad juvenil: Un Análisis Multiescalar
La tasa de desocupación mide el porcentaje de la fuerza laboral activa sin empleo que busca trabajo proactivamente, siendo un indicador clave de la salud económica y la calidad de vida global (BLS, 2009; Méndez y Prada-Trigo, 2014; OCDE, 2024). Niveles altos de desempleo reflejan debilidades estructurales como la caída del PIB, provocando inestabilidad sociopolítica; por ejemplo, la recesión estadounidense de 2009 alcanzó un 10% de desocupación vinculada a la contracción económica (BLS, 2009; Ortega, 2011; Gutiérrez, 2009; Méndez y Prada-Trigo, 2014). Mientras la OCDE (2022) reportó un descenso del 8.8% en 2020 al 4.9% en 2022 tras la recuperación postcrisis, el BRFAF (2021) sitúa una tasa saludable cercana al 3%. Este fenómeno es influido por variables macroeconómicas (crecimiento, inflación, políticas fiscales), demográficas (educación, movilidad) y estructurales como la globalización (Cahuc y Zylberberg, 2014; Blanchard y Leigh, 2013; Pissarides, 2000; OIT, 2021 a b).
El desempleo juvenil (15 a 29 años) destaca por su vulnerabilidad financiera y sobrerrepresentación estadística (INEGI, 2024 a; Mroz y Savage, 2006; Fougère et al., 2009; Comisión Europea, 2012; Banco Mundial, 2014). En 2024, la Unión Europea registró un 14.5% juvenil frente al 6.4% general (Comisión Europea, 2024), mientras que en América Latina alcanzó el 23.8% en 2021 (OIT, 2021 b). Factores como la brecha de habilidades, barreras de entrada y crisis económicas —visibles en España entre 2009 y 2014— exacerban esta problemática debido a la parálisis de inversión y reducción de costos operativos (OIT, 2012; Quintini et al., 2007; Echavarría et al., 2011; Hierro et al., 2012; Gutierrez, 2013; Méndez y Prada-Trigo, 2014).
A nivel individual, el desempleo prolongado erosiona habilidades y detona patologías mentales como ansiedad o depresión, postergando hitos de vida como la formación familiar (Mroz y Savage, 2006; Fougère et al., 2009; Comisión Europea, 2012; Banco Mundial, 2014). Macroeconómicamente, representa una pérdida de potencial productivo y consumo que lastra el crecimiento y la innovación, socavando la cohesión social e incrementando conductas antisociales (Gregg y Tominey, 2005; Comisión Europea, 2012; Banco Mundial, 2014). En México, la ENOE (INEGI, 2024 b) confirma que la desocupación juvenil supera sistemáticamente a otros rangos etarios desde 2005 (Gráfico 1).
Gráfico 1
Comparación de la población desocupada en México
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI, 2024 b).
Esta situación, que afecta a varios países como México, impacta negativamente el bienestar individual y el potencial económico y social de la población. Por ejemplo, se ha determinado que los desempleados tienen un 40 % más de probabilidad de sufrir problemas de salud mental en comparación con sus pares empleados. Además, la falta de empleo temprano puede dificultar el desarrollo profesional y la futura empleabilidad del joven (Mroz y Savage, 2006; Bell y Blanchflower, 2011). De acuerdo con el Banco Mundial (2014) y el Instituto Mexicano de la Juventud (IMJUVE, 2021), el desempleo juvenil puede ocasionar un impacto negativo en el Producto Interno Bruto (PIB).
En el contexto mexicano, la problemática del desempleo juvenil adquiere una dimensión particular debido a la estructura demográfica y las limitaciones estructurales del mercado laboral. En el gráfico 2, se muestra la distribución de la población desocupada del periodo de 2005 a 2024, donde se identifica que, la población más afectada por el desempleo es la que se ubica en el rango de edad de 20 a 29 años (INEGI, 2024a).
Gráfico 2
Población desocupada en distintos tipos de edades de México
Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI (2024a).
2. Políticas públicas y programas de inserción laboral: Lecciones globales y el caso mexicano
Los programas sociales son herramientas críticas para mitigar los efectos negativos del desempleo juvenil y facilitar la transición escuela-trabajo (OIT, 2020). Iniciativas como Solutions for Youth Employment (S4YE) —impulsada por el Banco Mundial, la Fundación Rockefeller y la OIT— proyectan que mil millones de jóvenes ingresarán al mercado en esta década, requiriendo soluciones escalables basadas en evidencia. S4YE ha operado en más de 20 países hasta 2024, vinculando los sectores público-privado para fomentar habilidades y emprendimiento (Grupo Banco Mundial, 2021; S4YE, 2023). En Sudáfrica, el programa Youth Employment Services (YES) generó 500,000 oportunidades mediante plataformas digitales y alianzas transnacionales, movilizando 3.2 mil millones en inversión privada (YES, 2022). Asimismo, el Youth Opportunities Program (YOP) en Canadá utiliza subsidios salariales para garantizar pasantías y aprendizajes; su éxito se refleja en que el 80% de los participantes adquirió nuevas competencias y el 70% obtuvo experiencia relevante (Gobierno de Canadá, 2023).
No obstante, la efectividad es contingente. El Youth Contract del Reino Unido fracasó debido a un alcance limitado —solo 40,000 de los 160,000 subsidios previstos— y una baja tasa de empleo sostenido (10%), lo que evidencia que el éxito depende de superar obstáculos estructurales y proveer habilidades pertinentes (DWP, 2014). Para evaluar este impacto, la OIT (2020) y el Banco Mundial (2021) sugieren indicadores como las tasas de colocación, sostenibilidad laboral y satisfacción del empleador, señalando que los programas integrales reducen la tasa de desocupación al mejorar la calidad de las perspectivas de carrera a largo plazo.
En México, estrategias como Primer Empleo (PPE) no cumplieron sus objetivos al fallar en la creación de puestos formales (STPS, 2007). Analistas como Loría (2024) atribuyen estos fracasos a la falta de inserción en políticas laborales integrales, dejando a la población joven vulnerable y desprotegida ante la búsqueda de empleo digno.
En el año 2019, en México se instrumentaron distintos programas como Jóvenes Escribiendo el Futuro y Jóvenes Construyendo el Futuro. Este último es un programa diseñado e instrumentado por el gobierno mexicano para abordar el problema del desempleo juvenil y promover la inclusión social a través de la educación y la capacitación. Este programa ofrecía becas de mensuales por una cantidad de 2,400 pesos y 3,600 pesos al joven inscrito en el programa durante el tiempo que duraba su capacitación o educación (Secretaría del Trabajo y Previsión Social, 2025; Secretaría de Educación Pública, 2022; Procuraduría Federal de la Defensa del Trabajo, 2018).
Asimismo, el programa Jóvenes Construyendo el Futuro tenía como fin beneficiar a más de dos millones de jóvenes por año. Una característica del programa es que, cuando el joven termine su capacitación, reciba un certificado que permita al joven demostrar que adquirió una formación en la cual, obtuvo habilidades. Para enero del año 2025, el programa Jóvenes Construyendo el Futuro tenía 2, 973,461 beneficiarios (Secretaría del Trabajo y Previsión Social, 2025; Secretaría de Educación Pública, 2022; Procuraduría Federal de la Defensa del Trabajo, 2018).
3. Aspectos metodológicos
La metodología tiene como objetivo evaluar el impacto del programa Jóvenes Construyendo el Futuro en la tasa de desempleo de México. Para alcanzar este objetivo, se realizaron 180 pruebas de análisis estructural con variables dicótomas. Asimismo, se usaron las bases de datos de la población desocupada de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), la cual se extrajo del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2024 b). Se estimó la variación porcentual de las bases de datos de la población desocupada de la ENOE y es la que se usará como la tasa de desempleo de México. Esto es porque la ENOE, de acuerdo con el INEGI (2024 b), es la mejor fuente de información del mercado laboral de México que tienen.
Se usaron las bases de datos de la ENOE (INEGI, 2024 b) de la población desocupada de las mujeres, hombres y el total. De estas se calculó la variación porcentual, para obtener la tasa de desempleo de las mujeres, hombres y total, y para cada uno de estos grupos se examinaron tres rangos de edades que son: 15 a 19 años, 20 a 29 años y 30 a 39 años. El período de las nueve bases de datos es del primer trimestre de 2005 hasta el segundo trimestre de 2024. En total, se tienen 77 observaciones trimestrales por cada género y grupo de edad (INEGI, 2024 b). Es importante señalar que, de acuerdo con el INEGI (2024 a), el rango de edad que se considera desempleo juvenil es de quince a 29 años, pero para tener un estudio más robusto, se optó por separar ese rango de edad. Para esta división, se usó como lo presenta INEGI (2024 b), es decir, de 15 a 19 años y de 20 a 29 años.
Asimismo, para robustecer las pruebas de análisis estructural con variables dicótomas, se agregó una variable de control, que es el Producto Interno Bruto (PIB). Esta variable representará el crecimiento económico durante el mismo período. Esta base de datos fue extraída del sitio web del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2024 c).
Este análisis se basa en lo señalado por organizaciones como Grupo Banco Mundial (2021), S4YE (2023), Youth Employment Services (2022), Gobierno de Canadá (2023), DWP (2014), y OIT (2020) y autores como Loría y Salas (2019), OIT (2012), Quintini et al. (2007), Gutierrez (2013), Méndez y Prada-Trigo (2014), Echavarría et al. (2011), Hierro et al. (2012) y Ortega (2011). Quienes indican que los programas de gobierno destinados a impactar en el desempleo juvenil se pueden evaluar a través de la tasa de desempleo, que pueden incidir en la tasa de desempleo y que afectan de distintas formas a hombres, mujeres y edades diferentes.
3.1. Pruebas de análisis estructural con variables dicotómicas
El análisis de cambio estructural mediante variables dicótomas permite evaluar econométricamente el impacto de intervenciones en series temporales (Wooldridge, 2010; Gujarati y Porter, 2010). Se emplea aquí para determinar si el programa Jóvenes Construyendo el Futuro generó un quiebre estadísticamente significativo en la tasa de desempleo (INEGI, 2024 b). Para captar efectos heterogéneos, el estudio se desglosa por sexo (mujeres, hombres, total) y cohortes etarias: 15-19, 20-29 y 30-39 años, este último como indicador de sostenibilidad laboral.
Para considerar el posible retardo en el impacto del programa, se definieron fechas de corte trimestrales entre 2019 y 2023. La variable dicotómica adopta el valor cero antes del trimestre examinado y uno a partir de este. Metodológicamente, se ejecutarán 60 pruebas por grupo (20 trimestres x 3 rangos de edad), totalizando 180 estimaciones basadas en la Ecuación 1. Este procedimiento permite identificar si el cambio estructural ocurrió en el intercepto, en la pendiente o en ambos parámetros para cada segmento analizado.
Yt=a1+a2 Dt+B1 T+B2 (Dt T)+B3 X1+u1
(Ecuación 1)
Donde:
Y=Tasa de Desempleo de mujer,hombre o total del rango de edades de 15 a 19 años,
20 a 29 años y 30 a 39 año.
a1=es el valor del intercepto.
a2=es el valor del intercepto diferencial.
Dt=Variable dicotómica que toma el valor de 0 antes de la implementación del programa y
1 después de la instrumentación del programa (el corte es uno de los veinte trimestres).
B1=valor beta del tiempo.
T=variable tiempo.
B2=es la pendiente diferencial.
DtT=multiplicación de la variable tiempo con la dicotóma.
X1=es la variable de control que es el PIB.
u1=es el término de error.
Conforme a la Ecuación 1, se examinó la existencia de quiebres estructurales en veinte trimestres (2019-2023) para los tres grupos de estudio (mujeres, hombres y total). Se emplearon variables dicotómicas con valor cero previo a la fecha de corte y uno a partir de la misma. Para robustecer el modelo, se incluyó el PIB (INEGI, 2024 c) como variable de control del crecimiento económico. La evaluación se basó en los coeficientes de intercepto diferencial (α(a2) y pendiente diferencial (β).(B2 Un valor $p < 0.05$ a2indica un cambio estructural en el intercepto, mientras que en B2 señala un cambio en la pendiente; la significancia en ambos parámetros confirma un cambio estructural integral. Estadísticamente, la detección de dicho cambio constituiría evidencia del éxito del programa Jóvenes Construyendo el Futuro sobre la tasa de desempleo en México; de lo contrario, se confirmaría la ausencia de impacto del programa.
4. Análisis estructural de la tasa de desempleo por rangos de edad y género (2019-2023)
Con base en la metodología, en la Tabla 1 se presentan los resultados de las pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo total para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años.
Tabla 1
Pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo total para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años
|
Rango de edad |
Año |
Trimestre |
Intercepción |
Intercepto diferencial |
Tiempo |
Pendiente diferencial |
PIB |
R2 |
Valor F |
Valor p del valor F |
|
15 a 19 años |
2019 |
T1 |
0.789 |
0.969 |
0.706 |
0.955 |
0.938 |
0.004 |
0.064 |
0.992 |
|
T2 |
0.743 |
0.883 |
0.626 |
0.919 |
0.924 |
0.005 |
0.084 |
0.987 |
||
|
T3 |
0.675 |
0.642 |
0.516 |
0.701 |
0.899 |
0.01 |
0.179 |
0.948 |
||
|
T4 |
0.782 |
0.912 |
0.676 |
0.929 |
0.929 |
0.004 |
0.07 |
0.991 |
||
|
2020 |
T1 |
0.933 |
0.608 |
0.925 |
0.643 |
0.978 |
0.009 |
0.162 |
0.957 |
|
|
T2 |
0.833 |
0.859 |
0.755 |
0.864 |
0.95 |
0.004 |
0.07 |
0.991 |
||
|
T3 |
0.757 |
0.879 |
0.627 |
0.898 |
0.934 |
0.004 |
0.079 |
0.988 |
||
|
T4 |
0.749 |
0.846 |
0.62 |
0.862 |
0.968 |
0.005 |
0.083 |
0.987 |
||
|
15 a 19 años |
2021 |
T1 |
0.767 |
0.853 |
0.634 |
0.867 |
0.949 |
0.004 |
0.079 |
0.988 |
|
T2 |
0.848 |
0.848 |
0.756 |
0.855 |
0.931 |
0.004 |
0.073 |
0.99 |
||
|
T3 |
0.954 |
0.408 |
0.928 |
0.429 |
0.909 |
0.017 |
0.299 |
0.878 |
||
|
T4 |
0.881 |
0.531 |
0.804 |
0.541 |
0.903 |
0.01 |
0.178 |
0.949 |
||
|
2022 |
T1 |
0.866 |
0.484 |
0.777 |
0.492 |
0.905 |
0.011 |
0.198 |
0.939 |
|
|
T2 |
0.74 |
0.972 |
0.576 |
0.962 |
0.945 |
0.005 |
0.081 |
0.988 |
||
|
T3 |
0.786 |
0.746 |
0.641 |
0.744 |
0.932 |
0.005 |
0.09 |
0.985 |
||
|
T4 |
0.793 |
0.66 |
0.647 |
0.659 |
0.929 |
0.006 |
0.111 |
0.978 |
||
|
2023 |
T1 |
0.784 |
0.637 |
0.629 |
0.636 |
0.93 |
0.007 |
0.12 |
0.975 |
|
|
T2 |
0.743 |
0.865 |
0.561 |
0.859 |
0.936 |
0.005 |
0.096 |
0.984 |
||
|
T3 |
0.692 |
0.584 |
0.481 |
0.591 |
0.94 |
0.014 |
0.25 |
0.909 |
||
|
T4 |
0.841 |
0.309 |
0.703 |
0.31 |
0.945 |
0.019 |
0.341 |
0.85 |
||
|
20 a 29 años |
2019 |
T1 |
0.38 |
0.747 |
0.484 |
0.789 |
0.002 |
0.137 |
2.829 |
0.031 |
|
T2 |
0.345 |
0.58 |
0.414 |
0.635 |
0.002 |
0.141 |
2.921 |
0.027 |
||
|
T3 |
0.382 |
0.677 |
0.481 |
0.708 |
0.002 |
0.138 |
2.846 |
0.03 |
||
|
T4 |
0.408 |
0.755 |
0.529 |
0.77 |
0.002 |
0.137 |
2.81 |
0.032 |
||
|
2020 |
T1 |
0.463 |
0.981 |
0.634 |
0.967 |
0.002 |
0.136 |
2.783 |
0.033 |
|
|
T2 |
0.356 |
0.524 |
0.424 |
0.553 |
0.002 |
0.142 |
2.93 |
0.027 |
||
|
T3 |
0.365 |
0.509 |
0.439 |
0.531 |
0.002 |
0.142 |
2.929 |
0.027 |
||
|
T4 |
0.423 |
0.732 |
0.549 |
0.731 |
0.003 |
0.137 |
2.811 |
0.032 |
||
|
2021 |
T1 |
0.525 |
0.772 |
0.745 |
0.805 |
0.002 |
0.139 |
2.871 |
0.029 |
|
|
T2 |
0.498 |
0.79 |
0.692 |
0.815 |
0.002 |
0.138 |
2.848 |
0.03 |
||
|
T3 |
0.489 |
0.726 |
0.675 |
0.748 |
0.002 |
0.139 |
2.864 |
0.029 |
||
|
T4 |
0.505 |
0.527 |
0.705 |
0.549 |
0.002 |
0.144 |
2.979 |
0.025 |
||
|
2022 |
T1 |
0.418 |
0.855 |
0.537 |
0.861 |
0.002 |
0.136 |
2.794 |
0.033 |
|
|
T2 |
0.39 |
0.983 |
0.48 |
0.984 |
0.002 |
0.135 |
2.777 |
0.033 |
||
|
T3 |
0.361 |
0.819 |
0.424 |
0.823 |
0.002 |
0.136 |
2.797 |
0.032 |
||
|
T4 |
0.436 |
0.563 |
0.564 |
0.571 |
0.002 |
0.141 |
2.915 |
0.027 |
||
|
2023 |
T1 |
0.374 |
0.903 |
0.442 |
0.903 |
0.002 |
0.135 |
2.781 |
0.033 |
|
|
T2 |
0.288 |
0.282 |
0.291 |
0.288 |
0.002 |
0.154 |
3.237 |
0.017 |
||
|
T3 |
0.348 |
0.481 |
0.389 |
0.482 |
0.002 |
0.142 |
2.93 |
0.027 |
||
|
T4 |
0.437 |
0.391 |
0.557 |
0.395 |
0.002 |
0.15 |
3.142 |
0.019 |
||
|
30 a 39 años |
2019 |
T1 |
0.349 |
0.631 |
0.513 |
0.647 |
0 |
0.204 |
4.55 |
0.002 |
|
T2 |
0.263 |
0.304 |
0.335 |
0.353 |
0 |
0.216 |
4.896 |
0.002 |
||
|
T3 |
0.338 |
0.506 |
0.483 |
0.521 |
0 |
0.206 |
4.619 |
0.002 |
||
|
T4 |
0.398 |
0.729 |
0.608 |
0.711 |
0 |
0.203 |
4.526 |
0.003 |
||
|
2020 |
T1 |
0.352 |
0.545 |
0.509 |
0.547 |
0 |
0.205 |
4.591 |
0.002 |
|
|
T2 |
0.323 |
0.41 |
0.448 |
0.42 |
0 |
0.209 |
4.694 |
0.002 |
||
|
T3 |
0.402 |
0.724 |
0.611 |
0.702 |
0 |
0.204 |
4.544 |
0.003 |
||
|
T4 |
0.469 |
0.978 |
0.733 |
0.978 |
0.001 |
0.205 |
4.583 |
0.002 |
||
|
2021 |
T1 |
0.52 |
0.558 |
0.862 |
0.616 |
0 |
0.215 |
4.875 |
0.002 |
|
|
T2 |
0.448 |
0.706 |
0.714 |
0.747 |
0 |
0.208 |
4.675 |
0.002 |
||
|
T3 |
0.428 |
0.65 |
0.674 |
0.683 |
0 |
0.209 |
4.682 |
0.002 |
||
|
T4 |
0.445 |
0.405 |
0.71 |
0.435 |
0 |
0.217 |
4.911 |
0.001 |
||
|
2022 |
T1 |
0.33 |
0.902 |
0.465 |
0.911 |
0 |
0.202 |
4.497 |
0.003 |
|
|
T2 |
0.309 |
0.98 |
0.421 |
0.985 |
0 |
0.202 |
4.482 |
0.003 |
||
|
T3 |
0.312 |
0.873 |
0.426 |
0.879 |
0 |
0.202 |
4.497 |
0.003 |
||
|
T4 |
0.343 |
0.461 |
0.489 |
0.471 |
0 |
0.21 |
4.725 |
0.002 |
||
|
30 a 39 años |
2023 |
T1 |
0.278 |
0.861 |
0.353 |
0.862 |
0 |
0.202 |
4.485 |
0.003 |
|
T2 |
0.214 |
0.376 |
0.232 |
0.383 |
0 |
0.213 |
4.817 |
0.002 |
||
|
T3 |
0.295 |
0.75 |
0.379 |
0.753 |
0 |
0.203 |
4.531 |
0.003 |
||
|
T4 |
0.284 |
0.593 |
0.355 |
0.595 |
0 |
0.205 |
4.584 |
0.002 |
Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2024).
En la Tabla 1 se muestran los valores del intercepto diferencial y de la pendiente diferencial para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y, de 30 a 39 años para todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, de la tasa de desempleo total. Donde se aprecia que todos los valores son mayores a 0.05, lo que indica que no hay un cambio estructural en la tasa de desempleo total, en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, del rango de edades de 15 a 19, de 20 a 29 y, de 30 a 39 años. Es decir, no se encontró evidencia de que el programa Jóvenes Construyendo el Futuro causara un cambio estructural en la tasa de desempleo total en los rangos de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y, de 30 a 39 años en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023.
Ahora, en la Tabla 2 se presentan los resultados de las pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo de las mujeres para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y 30 a 39 años.
Tabla 2
Pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo de las mujeres para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años
|
Rango de edad |
Año |
Trimestre |
Intercepción |
Intercepto diferencial |
Tiempo |
Pendiente diferencial |
PIB |
R2 |
Valor F |
Valor p del valor F |
|
15 a 19 años |
2019 |
T1 |
0.97 |
0.8 |
0.86 |
0.81 |
0.6 |
0 |
0.11 |
0.98 |
|
|
T2 |
0.93 |
0.65 |
0.77 |
0.68 |
0.6 |
0 |
0.15 |
0.96 |
|
|
|
T3 |
0.96 |
0.7 |
0.82 |
0.71 |
0.6 |
0 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T4 |
0.95 |
0.95 |
0.97 |
0.93 |
0.6 |
0 |
0.11 |
0.98 |
|
|
2020 |
T1 |
0.91 |
0.9 |
0.97 |
0.93 |
0.6 |
0 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T2 |
0.99 |
0.81 |
0.87 |
0.81 |
0.6 |
0 |
0.11 |
0.98 |
|
|
|
T3 |
0.96 |
0.7 |
0.81 |
0.71 |
0.6 |
0 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T4 |
0.95 |
0.68 |
0.81 |
0.68 |
0.7 |
0 |
0.14 |
0.97 |
|
|
2021 |
T1 |
0.98 |
0.71 |
0.84 |
0.71 |
0.6 |
0 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T2 |
0.98 |
0.71 |
0.84 |
0.71 |
0.6 |
0 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T3 |
0.95 |
0.99 |
0.96 |
0.99 |
0.6 |
0 |
0.12 |
0.98 |
|
|
|
T4 |
0.92 |
0.8 |
0.99 |
0.83 |
0.6 |
0 |
0.16 |
0.96 |
|
|
2022 |
T1 |
0.92 |
0.8 |
0.99 |
0.83 |
0.6 |
0 |
0.16 |
0.96 |
|
|
|
T2 |
0.93 |
0.63 |
0.75 |
0.64 |
0.6 |
0 |
0.15 |
0.96 |
|
|
|
T3 |
0.97 |
0.73 |
0.81 |
0.73 |
0.6 |
0 |
0.12 |
0.97 |
|
|
|
T4 |
0.98 |
0.79 |
0.83 |
0.79 |
0.6 |
0 |
0.12 |
0.98 |
|
|
2023 |
T1 |
0.95 |
0.78 |
0.94 |
0.79 |
0.6 |
0 |
0.16 |
0.96 |
|
|
T2 |
0.94 |
0.61 |
0.76 |
0.61 |
0.6 |
0 |
0.16 |
0.96 |
||
|
T3 |
0.92 |
0.32 |
0.72 |
0.32 |
0.6 |
0 |
0.36 |
0.84 |
||
|
T4 |
0.94 |
0.71 |
0.94 |
0.72 |
0.6 |
0 |
0.25 |
0.91 |
||
|
20 a 29 años |
2019 |
T1 |
0.56 |
0.88 |
0.62 |
0.91 |
0.1 |
0 |
0.74 |
0.57 |
|
|
T2 |
0.53 |
0.77 |
0.58 |
0.81 |
0.1 |
0 |
0.77 |
0.55 |
|
|
|
T3 |
0.55 |
0.79 |
0.6 |
0.82 |
0.1 |
0 |
0.75 |
0.56 |
|
|
|
T4 |
0.57 |
0.84 |
0.64 |
0.86 |
0.1 |
0 |
0.74 |
0.57 |
|
|
2020 |
T1 |
0.6 |
0.94 |
0.69 |
0.94 |
0.1 |
0 |
0.72 |
0.58 |
|
|
|
T2 |
0.5 |
0.55 |
0.51 |
0.59 |
0.1 |
0 |
0.86 |
0.49 |
|
|
|
T3 |
0.56 |
0.69 |
0.6 |
0.7 |
0.1 |
0 |
0.77 |
0.55 |
|
|
|
T4 |
0.6 |
0.85 |
0.68 |
0.85 |
0.1 |
0 |
0.73 |
0.57 |
|
|
2021 |
T1 |
0.67 |
0.86 |
0.8 |
0.88 |
0.1 |
0 |
0.75 |
0.56 |
|
|
|
T2 |
0.67 |
0.86 |
0.8 |
0.88 |
0.1 |
0 |
0.75 |
0.56 |
|
|
|
T3 |
0.7 |
0.62 |
0.85 |
0.64 |
0.1 |
0 |
0.84 |
0.51 |
|
|
|
T4 |
0.7 |
0.51 |
0.84 |
0.53 |
0.1 |
0 |
0.89 |
0.48 |
|
|
2022 |
T1 |
0.7 |
0.51 |
0.84 |
0.53 |
0.1 |
0 |
0.89 |
0.48 |
|
|
|
T2 |
0.57 |
0.96 |
0.61 |
0.96 |
0.1 |
0 |
0.72 |
0.58 |
|
|
|
T3 |
0.53 |
0.81 |
0.55 |
0.82 |
0.1 |
0 |
0.75 |
0.56 |
|
|
|
T4 |
0.67 |
0.32 |
0.8 |
0.33 |
0.1 |
0 |
1.05 |
0.39 |
|
|
2023 |
T1 |
0.57 |
0.68 |
0.61 |
0.68 |
0.1 |
0 |
0.76 |
0.55 |
|
|
T2 |
0.47 |
0.57 |
0.45 |
0.58 |
0.1 |
0 |
0.89 |
0.48 |
||
|
T3 |
0.5 |
0.47 |
0.48 |
0.48 |
0.1 |
0 |
0.91 |
0.46 |
||
|
T4 |
0.62 |
0.4 |
0.7 |
0.4 |
0.1 |
0 |
0.97 |
0.43 |
||
|
30 a 39 años |
2019 |
T1 |
0.68 |
0.89 |
0.86 |
0.85 |
0.1 |
0 |
0.94 |
0.44 |
|
|
T2 |
0.51 |
0.4 |
0.55 |
0.44 |
0.1 |
0 |
1.13 |
0.35 |
|
|
|
T3 |
0.63 |
0.69 |
0.75 |
0.68 |
0.1 |
0 |
0.96 |
0.43 |
|
|
|
T4 |
0.61 |
0.63 |
0.72 |
0.63 |
0.1 |
0 |
0.98 |
0.43 |
|
|
2020 |
T1 |
0.62 |
0.67 |
0.74 |
0.66 |
0.1 |
0 |
0.97 |
0.43 |
|
|
|
T2 |
0.59 |
0.56 |
0.68 |
0.55 |
0.1 |
0 |
1.01 |
0.41 |
|
|
|
T3 |
0.66 |
0.78 |
0.8 |
0.75 |
0.1 |
0 |
0.96 |
0.43 |
|
|
|
T4 |
0.65 |
0.78 |
0.79 |
0.76 |
0.1 |
0 |
0.96 |
0.43 |
|
|
2021 |
T1 |
0.66 |
0.85 |
0.81 |
0.83 |
0.1 |
0 |
0.97 |
0.43 |
|
|
|
T2 |
0.66 |
0.85 |
0.81 |
0.83 |
0.1 |
0 |
0.97 |
0.43 |
|
|
|
T3 |
0.64 |
0.91 |
0.77 |
0.89 |
0.1 |
0 |
0.96 |
0.44 |
|
|
|
T4 |
0.71 |
0.69 |
0.89 |
0.72 |
0.1 |
0 |
1.09 |
0.37 |
|
|
2022 |
T1 |
0.71 |
0.69 |
0.89 |
0.72 |
0.1 |
0 |
1.09 |
0.37 |
|
|
|
T2 |
0.55 |
0.72 |
0.61 |
0.72 |
0.1 |
0 |
0.95 |
0.44 |
|
|
|
T3 |
0.6 |
0.98 |
0.69 |
0.99 |
0.1 |
0 |
0.95 |
0.44 |
|
|
|
T4 |
0.63 |
0.61 |
0.76 |
0.63 |
0.1 |
0 |
1.09 |
0.37 |
|
|
2023 |
T1 |
0.53 |
0.89 |
0.57 |
0.89 |
0.1 |
0 |
0.92 |
0.45 |
|
|
T2 |
0.46 |
0.38 |
0.46 |
0.38 |
0.1 |
0 |
1.13 |
0.35 |
||
|
T3 |
0.57 |
0.87 |
0.63 |
0.87 |
0.1 |
0 |
0.98 |
0.42 |
||
|
T4 |
0.56 |
0.64 |
0.61 |
0.65 |
0.1 |
0 |
1.03 |
0.4 |
Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2024).
En la Tabla 2 se muestran los valores del intercepto diferencial y de la pendiente diferencial para el rango de edades de 15 a 19, de 20 a 29 años y, de 30 a 39 años para todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, de la tasa de desempleo de las mujeres. Donde se aprecia que todos los valores son mayores a 0.05, lo que indica que no hay un cambio estructural en la tasa de desempleo de las mujeres en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, en el rango de edades de 15 a 19, de 20 a 29, de 30 a 39 años. Dicho de otro modo, no se encontró evidencia de que el programa Jóvenes Construyendo el Futuro causara un cambio estructural en la tasa de desempleo de las mujeres en los rangos de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y, de 30 a 39 años en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. Ahora, en la Tabla 3, se presentan los resultados de las pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo de los hombres para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y 30 a 39 años.
Tabla 3
Pruebas de análisis estructural con variables dicótomas de la tasa de desempleo de los hombres para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años
|
Rango de edad |
Año |
Trimestre |
Intercepción |
Intercepto diferencial |
Tiempo |
Pendiente diferencial |
PIB |
R2 |
Valor F |
Valor p del valor F |
|
15 a 19 años |
2019 |
T1 |
0.67 |
0.78 |
0.63 |
0.76 |
0.75 |
0.01 |
0.12 |
0.97 |
|
|
T2 |
0.63 |
0.89 |
0.56 |
0.85 |
0.76 |
0.01 |
0.12 |
0.97 |
|
|
|
T3 |
0.5 |
0.65 |
0.36 |
0.74 |
0.81 |
0.02 |
0.31 |
0.87 |
|
|
|
T4 |
0.59 |
0.87 |
0.49 |
0.92 |
0.78 |
0.01 |
0.16 |
0.96 |
|
|
2020 |
T1 |
0.81 |
0.45 |
0.84 |
0.48 |
0.71 |
0.01 |
0.26 |
0.9 |
|
|
|
T2 |
0.73 |
0.62 |
0.7 |
0.62 |
0.73 |
0.01 |
0.16 |
0.96 |
|
|
|
T3 |
0.63 |
0.94 |
0.54 |
0.91 |
0.75 |
0.01 |
0.12 |
0.97 |
|
|
|
T4 |
0.63 |
0.98 |
0.53 |
0.95 |
0.72 |
0.01 |
0.13 |
0.97 |
|
|
2021 |
T1 |
0.63 |
0.99 |
0.53 |
0.97 |
0.75 |
0.01 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T2 |
0.63 |
0.99 |
0.53 |
0.97 |
0.75 |
0.01 |
0.13 |
0.97 |
|
|
|
T3 |
0.87 |
0.17 |
0.9 |
0.19 |
0.8 |
0.04 |
0.66 |
0.62 |
|
|
|
T4 |
0.73 |
0.4 |
0.67 |
0.41 |
0.8 |
0.02 |
0.28 |
0.89 |
|
|
2022 |
T1 |
0.73 |
0.4 |
0.67 |
0.41 |
0.8 |
0.02 |
0.28 |
0.89 |
|
|
|
T2 |
0.62 |
0.63 |
0.5 |
0.62 |
0.77 |
0.01 |
0.19 |
0.94 |
|
|
|
T3 |
0.67 |
0.4 |
0.56 |
0.39 |
0.78 |
0.02 |
0.29 |
0.88 |
|
|
|
T4 |
0.67 |
0.33 |
0.55 |
0.32 |
0.78 |
0.02 |
0.35 |
0.84 |
|
|
2023 |
T1 |
0.59 |
0.62 |
0.44 |
0.61 |
0.77 |
0.01 |
0.25 |
0.91 |
|
|
T2 |
0.62 |
0.46 |
0.48 |
0.46 |
0.77 |
0.02 |
0.29 |
0.88 |
||
|
T3 |
0.56 |
0.97 |
0.38 |
0.98 |
0.77 |
0.02 |
0.32 |
0.86 |
||
|
T4 |
0.68 |
0.17 |
0.55 |
0.17 |
0.76 |
0.03 |
0.59 |
0.67 |
||
|
20 a 29 años |
2019 |
T1 |
0.31 |
0.66 |
0.43 |
0.71 |
0 |
0.21 |
4.76 |
0 |
|
|
T2 |
0.27 |
0.47 |
0.35 |
0.53 |
0 |
0.22 |
4.92 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.32 |
0.62 |
0.44 |
0.64 |
0 |
0.21 |
4.77 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.34 |
0.71 |
0.5 |
0.72 |
0 |
0.21 |
4.72 |
0 |
|
|
2020 |
T1 |
0.41 |
0.98 |
0.63 |
0.99 |
0 |
0.21 |
4.7 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.31 |
0.56 |
0.42 |
0.58 |
0 |
0.21 |
4.8 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.29 |
0.42 |
0.37 |
0.44 |
0 |
0.22 |
4.91 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.35 |
0.66 |
0.49 |
0.66 |
0 |
0.21 |
4.74 |
0 |
|
|
2021 |
T1 |
0.46 |
0.73 |
0.73 |
0.77 |
0 |
0.21 |
4.84 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.46 |
0.73 |
0.73 |
0.77 |
0 |
0.21 |
4.84 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.38 |
0.87 |
0.57 |
0.89 |
0 |
0.21 |
4.72 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.41 |
0.6 |
0.63 |
0.62 |
0 |
0.21 |
4.86 |
0 |
|
|
2022 |
T1 |
0.41 |
0.6 |
0.63 |
0.62 |
0 |
0.21 |
4.86 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.32 |
1 |
0.43 |
1 |
0 |
0.21 |
4.68 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.3 |
0.86 |
0.39 |
0.86 |
0 |
0.21 |
4.68 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.32 |
0.92 |
0.42 |
0.93 |
0 |
0.21 |
4.69 |
0 |
|
|
2023 |
T1 |
0.29 |
0.87 |
0.37 |
0.87 |
0 |
0.21 |
4.68 |
0 |
|
|
T2 |
0.22 |
0.16 |
0.24 |
0.17 |
0 |
0.23 |
5.42 |
0 |
||
|
T3 |
0.3 |
0.56 |
0.38 |
0.55 |
0 |
0.21 |
4.79 |
0 |
||
|
T4 |
0.36 |
0.44 |
0.49 |
0.45 |
0 |
0.22 |
5.09 |
0 |
||
|
30 a 39 años |
2019 |
T1 |
0.24 |
0.47 |
0.34 |
0.54 |
0 |
0.28 |
6.91 |
0 |
|
|
T2 |
0.23 |
0.4 |
0.32 |
0.45 |
0 |
0.28 |
6.99 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.27 |
0.47 |
0.39 |
0.51 |
0 |
0.28 |
6.86 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.38 |
0.94 |
0.63 |
0.92 |
0 |
0.27 |
6.67 |
0 |
|
|
2020 |
T1 |
0.29 |
0.57 |
0.44 |
0.58 |
0 |
0.28 |
6.76 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.27 |
0.44 |
0.39 |
0.46 |
0 |
0.28 |
6.87 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.35 |
0.77 |
0.56 |
0.76 |
0 |
0.27 |
6.68 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.45 |
0.74 |
0.76 |
0.79 |
0 |
0.28 |
6.81 |
0 |
|
|
2021 |
T1 |
0.53 |
0.24 |
0.97 |
0.28 |
0 |
0.3 |
7.63 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.53 |
0.24 |
0.97 |
0.28 |
0 |
0.3 |
7.63 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.4 |
0.36 |
0.69 |
0.39 |
0 |
0.29 |
7.12 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.38 |
0.31 |
0.64 |
0.33 |
0 |
0.29 |
7.15 |
0 |
|
|
2022 |
T1 |
0.38 |
0.31 |
0.64 |
0.33 |
0 |
0.29 |
7.15 |
0 |
|
|
|
T2 |
0.28 |
0.65 |
0.41 |
0.66 |
0 |
0.27 |
6.71 |
0 |
|
|
|
T3 |
0.25 |
0.8 |
0.35 |
0.8 |
0 |
0.27 |
6.66 |
0 |
|
|
|
T4 |
0.27 |
0.48 |
0.4 |
0.48 |
0 |
0.28 |
6.83 |
0 |
|
|
2023 |
T1 |
0.24 |
0.64 |
0.33 |
0.64 |
0 |
0.27 |
6.72 |
0 |
|
|
T2 |
0.18 |
0.58 |
0.21 |
0.59 |
0 |
0.28 |
6.91 |
0 |
||
|
T3 |
0.24 |
0.71 |
0.32 |
0.71 |
0 |
0.27 |
6.69 |
0 |
||
|
T4 |
0.23 |
0.69 |
0.3 |
0.69 |
0 |
0.27 |
6.7 |
0 |
Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2024).
En la Tabla 3 se muestran los valores del intercepto diferencial y de la pendiente diferencial para el rango de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años, para todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, de la tasa de desempleo de los hombres. Donde se aprecia que todos los valores son mayores a 0.05, lo que indica que no hay un cambio estructural en la tasa de desempleo de los hombres en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, en el rango de edades de 15 a 19, de 20 a 29 años y de 30 a 39 años. Dicho de otra forma, no se encontró evidencia de que el programa Jóvenes Construyendo el Futuro causara un cambio estructural en la tasa de desempleo de los hombres en los rangos de edades de 15 a 19 años, de 20 a 29 años y, de 30 a 39 años en todos los trimestres de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023
5. Alcances y limitaciones del programa Jóvenes Construyendo el Futuro en la dinámica del mercado laboral juvenil
Los resultados indican que no se presentó un cambio estructural en la pendiente y en el intercepto en todos los trimestres analizados de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. En los tres casos analizados, que son la tasa de desempleo de las mujeres, de los hombres y el total. Esto muestra que, en el caso de la población desocupada de las mujeres, los hombres y el total, no hay un cambio estructural.
Estos resultados indican que el programa Jóvenes Construyendo el Futuro, no impactó en la tasa de desempleo de los jóvenes, que de acuerdo con INEGI (2024 a) es el rango de edades de 15 a 19 años y de 20 a 29 años, en los trimestres analizados de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. Esto es para las mujeres, los hombres y el total. Asimismo, dicho programa tampoco impactó en la tasa de desempleo del rango de edad de 30 a 39 años, en los trimestres analizados de los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023, de los grupos de las mujeres, hombres y el total. Esto evidencia que tampoco ocasionó que los jóvenes inscritos consiguieran trabajos sostenibles.
El desempleo juvenil acarrea efectos psicológicos y macroeconómicos adversos, impulsando el diseño de programas globales como *Solutions for Youth Employment* y *Youth Employment Services* (OIT, 2020; Grupo Banco Mundial, 2021; S4YE, 2023; YES, 2022; Gobierno de Canadá, 2023; DWP, 2014). Estas iniciativas emplean plataformas de detección de habilidades, subsidios contractuales y esquemas de aprendizaje para facilitar la transición laboral. Evaluaciones mediante indicadores de sostenibilidad y colocación revelan éxitos dispares; programas como *Youth Contract* fracasaron por su limitado alcance e incapacidad para generar estabilidad (DWP, 2014; OIT, 2020).
En México, ante la alta desocupación en el rango de 20 a 29 años (INEGI, 2024 b), se implementó en 2019 **Jóvenes Construyendo el Futuro**. Este programa gubernamental busca la inclusión social mediante becas mensuales (2,400 a 3,600 pesos) y capacitación certificada, alcanzando 2,973,461 beneficiarios para 2025 (STPS, 2025; SEP, 2022; PROFEDET, 2018). No obstante, el análisis econométrico indica que el programa no generó un impacto significativo ni cambios estructurales (en pendiente o intercepto) en las tasas de desempleo entre 2019 y 2023, resultado que coincide con las falencias de *Youth Contract* (DWP, 2014; OIT, 2020).
La ineficacia observada se atribuye a deficiencias estructurales y de diseño. Autores como Quintini et al. (2007), Gutierrez (2013), Méndez y Prada-Trigo (2014) y Echavarría et al. (2011) enfatizan que estos programas requieren diagnósticos profundos sobre la calidad del empleo y herramientas de inserción efectivas. El desempleo juvenil persiste debido a la brecha entre la formación educativa y la demanda del mercado, barreras de experiencia y coyunturas económicas adversas (OIT, 2012; Hierro, 2012; Ortega, 2011). Pese a la ausencia de evidencia de impacto estructural, es imperativo rediseñar políticas que garanticen salarios competitivos y estabilidad a largo plazo para este sector vulnerable.
6. Conclusiones
Esta investigación evaluó el impacto de Jóvenes Construyendo el Futuro mediante 180 pruebas de análisis estructural con variables dicótomas y de control, utilizando la variación porcentual de la desocupación de la ENOE (2005-2024). El estudio abarcó 77 observaciones trimestrales desglosadas por género y tres rangos etarios (15-19, 20-29 y 30-39 años). Los resultados demuestran que, en todos los trimestres analizados entre 2019 y 2023, no existió un cambio estructural en la pendiente ni en el intercepto para ningún grupo.
Esto confirma que el programa no alteró significativamente la tasa de desempleo juvenil ni fomentó la inserción laboral de largo plazo (reflejado en la cohorte de 30-39 años). La ausencia de impacto estadístico sugiere limitaciones en el alcance, diseño y coordinación multisectorial del programa, demandando una reestructuración orientada a la calidad del empleo. Con el objetivo cumplido, se proponen futuras líneas de investigación sobre la caracterización de las plazas ocupadas y la duración del vínculo laboral. Las limitaciones del estudio radican en la omisión de registros internos del programa y la falta de un perfil detallado de los empleos integrados.
Referencias
Banco Mundial. (2014). Empleo juvenil: Una estrategia acertada para poner fin a la pobreza en el mundo. https://blogs.worldbank.org/es/voices/jobs-youth-winning-strategy-end-global-poverty
Banco Mundial. (2021). Youth employment programs: An evaluation of the evidence for design and implementation. https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/4c961a5a-e521-5107-b4dc-f0b8e95ad746/content
Bell, D. N. F., & Blanchflower, D. G. (2011). Young people and the Great Recession. Oxford Review of Economic Policy, 27(2), 241–267. https://www.jstor.org/stable/43744473
Blanchard, O., & Leigh, D. (2013). Growth forecast errors and fiscal multipliers (IMF Working Paper No. WP/13/1). Fondo Monetario Internacional. https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2013/wp1301.pdf
Cahuc, P., Carcillo, S., & Zylberberg, A. (2014). Labor economics (2.ª ed.). MIT Press.
Comisión Europea. (2012). Comunicación de la Comisión al Parlamento Europeo, al Consejo, al Comité Económico y Social Europeo y al Comité de las Regiones: Promover el empleo juvenil (COM/2012/0727 final). https://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2012:0727:FIN:ES:PDF
Comisión Europea. (2024, 30 de agosto). El desempleo en la zona del euro se sitúa en el 6,4%. Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-euro-indicators/w/3-30082024-bp
Department for Work and Pensions. (2014). DWP statistical summary: June 2014. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5a74c5d5e5274a3cb2867104/stats_summary_jun14.pdf
Echavarría-Soto, J. J., López, E., Ocampo, S., & Rodríguez-Niño, N. (2011). Choques, instituciones laborales y desempleo en Colombia. Ensayos sobre Política Económica, 29(66), 128–173. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0120-44832011000300005&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Federal Reserve Bank of San Francisco. (2024, 8 de julio). Breakeven employment growth (FRBSF Economic Letter 2024-18). https://www.frbsf.org/research-and-insights/publications/economic-letter/2024/07/breakeven-employment-growth/
Fougère, D., Kramarz, F., & Pouget, J. (2009). Youth unemployment and crime in France. Journal of the European Economic Association, 7(5), 909–938. https://doi.org/10.1162/JEEA.2009.7.5.909
Gobierno de Canadá. (2023). Youth opportunities: Experiences Canada. https://experiencescanada.ca/youth-opportunities/
Gregg, P., & Tominey, E. (2005). The wage scar from male youth unemployment. Labour Economics, 12(4), 487–509. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2005.05.004
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Econometría (5.ª ed.). McGraw-Hill.
Gutiérrez, R. (2009). La recesión y la medición de la tasa de desempleo de México ante una eventual reforma laboral. Economía: Teoría y Práctica, (31), 43–72. https://www.redalyc.org/pdf/2811/281122884002.pdf
Hierro, F. J., Arias, Á., Cardenal, M., Fernández, F. J., Meléndez, L., Romero, J., Rubio, F., Ruiz, C., & Trejo, M. F. (2012). Sistema especial para trabajadores por cuenta ajena agrarios: Comentarios a la Ley 28/2011, de 22 de septiembre. Ediciones Laborum.
Instituto Mexicano de la Juventud. (2021). Programa Nacional de Juventud 2021-2024: Programa especial derivado del Plan Nacional de Desarrollo 2019–2024. IMJUVE. https://transparencia.imjuventud.gob.mx/public/PROJUVENTUD_2021-2024(1).pdf
Instituto Nacional de Estadística y Geografía- INEGI (2024a). Estadísticas a propósito del Día Internacional de la Juventud (Comunicado de prensa núm. 481/24). INEGI. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/aproposito/2024/EAP_JUV24.pdf
Instituto Nacional de Estadística y Geografía- INEGI (2024b). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) [Base de datos]. INEGI. https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/
Instituto Nacional de Estadística y Geografía- INEGI (2024c). Producto Interno Bruto (PIB) [Base de datos]. INEGI. https://www.inegi.org.mx/programas/pib/2018/
Loría Díaz de Guzmán, E. G., & Salas, E. G. (2019). ¿El desempleo juvenil en México es voluntario? Estudios de Economía Aplicada, 37(2), 1–14. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6963184
Loría, E. (2024, 16 de mayo). Mercado laboral mexicano y crecimiento económico. https://www.economia.unam.mx/profesores/eloria/index_htm_files/mercadolaboral2024.pdf
Méndez, R., & Prada-Trigo, J. (2014). Crisis, desempleo y vulnerabilidad en Madrid. Scripta Nova: Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, 18(493). https://revistes.ub.edu/index.php/ScriptaNova/article/view/15059
Mroz, T. A., & Savage, T. H. (2006). The long-term effects of youth unemployment. Journal of Human Resources, 41(2), 259–293. https://doi.org/10.2307/40057276
Oficina de Estadísticas Laborales, Departamento de Trabajo de EE. UU. (2009, 8 de diciembre). Desempleo en noviembre de 2009. The Economics Daily. https://www.bls.gov/opub/ted/2009/ted_20091208.htm
Organización Internacional del Trabajo- OIT (2012). The youth employment crisis: A call for action (International Labour Conference, 101st Session). OIT.
Organización Internacional del Trabajo- OIT (2021a, 8 de marzo). Día Internacional de la Mujer: 13 millones de mujeres vieron desaparecer sus empleos a causa de la pandemia en América Latina y el Caribe. OIT. https://www.ilo.org/es/resource/news/13-millones-de-mujeres-vieron-desaparecer-sus-empleos-causa-de-la-pandemia
Organización Internacional del Trabajo- OIT (2021b, 12 de agosto). Día Internacional de la Juventud: Crisis del empleo juvenil, desarmando la bomba de tiempo activada por la pandemia. OIT. https://www.ilo.org/es/resource/news/crisis-del-empleo-juvenil-desarmando-la-bomba-de-tiempo-activada-por-la
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico- OCDE (2022). Perspectivas de empleo de la OCDE 2022: Reconstruir mercados laborales más inclusivos. OCDE. https://www.udec.edu.mx/publicaciones/ocde/ebook_Perspectivas_de_Empleo_OCDE_2022_U_Celaya.pdf
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico- OCDE (2024). Education at a glance 2024: OECD indicators. OCDE Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/education-at-a-glance-2024_c00cad36-en/full-report.html
Ortega, I. (2011). Determinantes del desempleo juvenil en Colombia: Un estudio de caso para el II trimestre de 2007 [Tesis de pregrado, Universidad del Valle. Repositorio Institucional Universidad del Valle].
Pissarides, C. A. (2000). Equilibrium unemployment theory (2.ª ed.). MIT Press.
Procuraduría Federal de la Defensa del Trabajo. (2018, 11 de diciembre). Programa “Jóvenes Construyendo el Futuro”, oportunidad educativa y laboral. Gobierno de México. https://www.gob.mx/profedet/articulos/programa-jovenes-construyendo-el-futuro-oportunidad-educativa-y-laboral-184843?idiom=es
Quintini, G., Martin, J. P., & Martin, S. (2007). The changing nature of the school-to-work transition process in OECD countries (IZA Discussion Paper No. 2582). Institute for the Study of Labor (IZA). https://www.econstor.eu/bitstream/10419/33781/1/527494933.pdf
Secretaría de Educación Pública. (2022). Proceso de registro de solicitudes para estudiantes Jóvenes Escribiendo el Futuro 2022-2. Gobierno de México. https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/756914/COMUNICADO_JEF_2022_B_ANEXO_1.pdf
Secretaría del Trabajo y Previsión Social. (2025). Jóvenes Construyendo el Futuro. Gobierno de México. https://jovenesconstruyendoelfuturo.stps.gob.mx/
Solutions for Youth Employment & Youth Employment Services. (2023). Youth Advisory Group (YAG): 2023 cohort profile. Banco Mundial. https://thedocs.worldbank.org/en/doc/640028ec87258695a890c1a158c50a22-0460012023/original/2023-YAG-Cohort.pdf
Wooldridge, J. M. (2010). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno (4.ª ed.). Cengage Learning.
Youth Employment Services. (2022). About YES: Youth Employment Services. https://www.yes.on.ca/about-yes/