Priority to unemployed immigrants? A causal machine learning evaluation of training in Belgium.

Autor/inn/en	Cockx, Bart; Lechner, Michael; Bollens, Joost
Titel	Priority to unemployed immigrants? A causal machine learning evaluation of training in Belgium. Gefälligkeitsübersetzung: Haben arbeitslose Einwanderer Priorität? Eine kausale Evaluation von Ausbildungsprogrammen in Belgien unter Anwendung maschinellen Lernens.
Quelle	In: Labour economics, (2023) 80, Art. 102306 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0927-5371
DOI	10.1016/j.labeco.2022.102306
Schlagwörter	Arbeitnehmer; Arbeitsloser; Arbeitsmarktpolitik; Ausbildungsförderung; Ausländer; Belgien; Berufsausbildung; Flandern; Auswirkung; Inländer; Berufsorientierung; Inländer; Beschäftigungseffekt; Berufsausbildung; Arbeitsloser; Arbeitsmarktpolitik; Ausbildungsförderung; Berufsorientierung; Auswirkung; Trainingsmaßnahme; Arbeitnehmer; Ausländer; Belgien; Flandern
Abstract	"Based on administrative data on unemployed in Belgium, we estimate the labour market effects of three training programmes at various aggregation levels using Modified Causal Forests, a causal machine learning estimator. While all programmes have positive effects after the lock-in period, we find substantial heterogeneity in effectiveness across programmes and unemployed. Simulations show that "black-box" reassignment rules that respect capacity constraints on average, increase, respectively decrease, the time spent in employment, respectively unemployment, by more than one month within 30 months of programme start. A shallow policy tree delivers a simple rule that realizes about 85% of this gain." The study refers to the period 1991-2019. (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier)..
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2023/1