principalmente a aquellos jóvenes que tienen barreras para la empleabilidad, a fin de que logren una transición efectiva al mercado laboral (Service Canada, 2017).
1.1 Identificación de jóvenes desempleados
La intervención nacional Jóvenes Productivos se ha enfocado en beneficiar a jóvenes de 15 a 29 años que se encontraban en situación de desempleo y en condición de pobreza o pobreza extrema, residentes tanto en zonas urbanas como rurales del Perú (MTPE, 2015a). Debe resaltarse de este enfoque que el indicador de línea de pobreza era el parámetro con el cual se identificaba a los potenciales beneficiarios.
¿Hasta qué punto los objetivos de la intervención pública han logrado traducirse a la realidad para el año 2018? La tabla 1.2 presenta el número de jóvenes desempleados que debieron ser atendidos año a año por región, es decir, la población objetivo del programa durante el período 2011-2018.
La figura 1.7 muestra que, para el caso de jóvenes de entre 15 y 29 años de áreas urbanas, la diferenciación por género también está presente. Excepto en 2009 y 2015, las tasas históricas de desempleo juvenil femenino son más altas que para el caso masculino (INEI, 2019i). De este modo, las mujeres jóvenes son el grupo más vulnerable y propenso al desempleo. Para el caso de las mujeres jóvenes, la brecha en el empleo persiste. La etapa de transición entre la educación y el trabajo es clave para el desarrollo profesional, y dicha transición es más larga para mujeres jóvenes que para hombres jóvenes.
Asimismo, la figura 1.8 muestra que, tanto en el mercado formal como en el informal, el empleo masculino es mayor que el femenino (INEI, 2018e). Además, históricamente, la tasa de empleo informal se ha mantenido durante el período en más del doble de la tasa formal. Así, preocupa también el predominio del empleo informal en la población joven. Por ello, el programa está destinado a promover el empleo formal y decente.
A primera vista, además, se puede notar, en la tabla 1.2, que la cantidad total de jóvenes desempleados de bajos ingresos se ha reducido año tras año hasta 2015 y ha logrado una disminución del 35,55% para esa fecha con respecto al año 2011. Sin embargo, esto puede atribuirse a dos factores. En primer lugar, el crecimiento económico experimentado durante el período de análisis ciertamente se tradujo en mayores oportunidades de trabajo para los jóvenes. Un aspecto particular es que este crecimiento fue desigual entre las regiones, y, por ello, las cifras de jóvenes pobres muestran tendencias y ritmos de reducción, y hasta crecimiento, marcadamente diferenciados. En segundo lugar, la cantidad de desempleados, si bien aminoró en cierta manera, también evidenciaba alzas y bajas que pueden deberse a cómo el sector público y, sobre todo, el privado promovieron o no mejoras continuas de la empleabilidad de los jóvenes. Al respecto, existen diversos ejemplos en los que entidades públicas han coordinado acciones con empresas extractivas para aliviar las limitadas competencias y habilidades laborales de los jóvenes de sus localidades. Uno de ellos es el caso del Programa Minero de Solidaridad con el Pueblo (PMSP). Este planteó la creación de un fondo en el cual las empresas mineras, de manera voluntaria, contribuían con el objetivo de reducir la pobreza en las zonas en que operaban (SNMPE, s. f., p. 1). El dinero recaudado era utilizado principalmente para ser invertido en programas de apoyo educativo y capacitaciones técnicas a los pobladores, así como en obras específicas para las regiones con uso de mano de obra proporcionada por las localidades (SNMPE, s. f., p. 2).
Dentro de las diversas actividades del Gobierno estaban aquellas promovidas por Jóvenes Productivos. En las tablas 1.3 y 1.4, se muestran la composición del número de beneficiarios de Jóvenes Productivos en la modalidad de capacitación técnica básica para el empleo por región, la cantidad de jóvenes que fueron dejados de lado y el porcentaje de la población objetivo del programa que estaba siendo realmente atendida, para los años 2015 y 2017.
A partir de la información presentada previamente, se puede concluir que la cantidad de jóvenes dejados de lado, es decir, la resta entre el número de aquellos jóvenes desempleados con escasos recursos económicos y la cantidad de personas realmente atendidas por el programa, era mayor para regiones costeras que para la Sierra y Selva. Al situar nuestra atención específicamente en Lima, se aprecia que 41.606 jóvenes fueron invisibilizados por la modalidad analizada del programa para el año 2017, cuando solo logró atender a 1.660 personas. En la misma línea, se puede deducir que aproximadamente un total de 100.140 jóvenes de 15 a 29 años fueron dejados de lado a nivel nacional, en cuanto a atención del Estado, en el año 2017. Ciertamente, llaman la atención estos cambios justo cuando el contexto de desempleo era más apremiante. Hay dos posibles explicaciones. Por el lado de la demanda laboral, es probable que la desaceleración de la economía se haya traducido en menores compromisos de empresas a contratar a egresados del programa. Por otro lado, la oferta de capacitación ha perdido interés por parte de los potenciales beneficiarios, lo cual se traduce en menos campañas de formación ante la baja demanda de los cursos.
Tabla 1.2 Jóvenes pobres desempleados de entre 15 y 29 años, 2011-2018
| Regiones | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| Amazonas | 324 | 760 | 664 | 2.201 | 681 | 505 | 511 | 917 |
| Áncash | 3.783 | 4.930 | 4.130 | 3.024 | 4.291 | 1.971 | 2.633 | 2.830 |
| Apurímac | 2.799 | 3.584 | 1.073 | 1.026 | 1.324 | 726 | 1.542 | 1.498 |
| Arequipa | 5.618 | 3.594 | 2.664 | 3.018 | 3.659 | 2.463 | 2.332 | 2.671 |
| Ayacucho | 3.352 | 5.670 | 5.020 | 5.203 | 2.622 | 2.194 | 3.464 | 2.786 |
| Cajamarca | 7.346 | 4.017 | 5.839 | 6.315 | 4.033 | 6.886 | 4.988 | 2.602 |
| Callao | 7.464 | 7.528 | 3.634 | 3.226 | 4.377 | 2.447 | 7.357 | 8.068 |
| Cusco | 317 | 2.511 | 5.712 | 3.707 | 1.815 | 3.839 | 5.740 | 3.712 |
| Huancavelica | 1.959 | 1.183 | 1.530 | 960 | 425 | 516 | 1.395 | 2.323 |
| Huánuco | 5.630 | 3.570 | 2.635 | 473 | 1.618 | 3.982 | 2.700 | 734 |
| Ica | 1.678 | 2.504 | 1.128 | 1.806 | 411 | 150 | 592 | 363 |
| Junín | 3.540 | 3.258 | 2.695 | 3.611 | 1.707 | 3.235 | 1.648 | 1.409 |
| La Libertad | 9.302 | 9.214 | 9.513 | 6.082 | 7.044 | 8.256 | 6.212 | 5.283 |
| Lambayeque | 5.706 | 4.581 | 7.191 | 7.408 | 4.977 | 1.869 | 5.678 | 3.548 |
| Lima | 47.138 | 31.460 | 29.329 | 25.729 | 30.340 | 45.298 | 43.266 | 48.658 |
| Loreto | 6.221 | 6.191 | 4.866 | 2.729 | 2.687 | 2.785 | 1.129 | 2.041 |
| Madre de Dios | - | 110 | 57 | 128 | - | 148 | - | 60 |
| Moquegua | 431 | 659 | 828 | 438 | 452 | 388 | 224 | 377 |
| Pasco | 2.273 | 2.047 | 2.826 | 1.823 | 3.013 | 1.768 | 1.857 | 1.939 |
| Piura | 10.216 | 12.980 | 16.231 | 6.368 | 4.404 | 6.725 | 6.328 | 6.599 |
| Puno | 5.943 | 4.223 | 3.588 | 4.592 | 4.654 | 7.412 | 5.335 | 4.513 |
| San Martín | 2.819 | 821 | 2.155 | 1.221 | 843 | 992 | 4.401 | 747 |
| Tacna | 1.139 | 1.551 | 1.229 | 938 | 1.155 | 1.080 | 2.348 | 526 |
| Tumbes | 910 | 945 | 1.145 | 964 | 798 | 646 | 983 | 198 |
| Ucayali | 567 | 756 | 940 | 564 | 625 | 160 | 510 | 1.045 |
| Total | 136.477 | 118.649 | 116.622 | 93.553 | 87.956 | 106.441 | 113.173 | 105.450 |
Fuente: INEI (2019a). Elaboración del Centro
