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为 将弱势群体视为 NEET 的障碍
抽象 地中海欧洲经济区（MED EEA）的未受教育、就业或培训（NEET）年轻人的比率很高。因此，欧盟和各国政府制定并实施了旨在解决NEET情况的不同政策。在本文中，我们试图识别和理解将弱势群体作为NEET的最相关障碍。我们关注青年成为NEET的风险最高：25-29 岁的移民妇女。通过对西班牙穆尔西亚地区的主要利益相关者和 NEET 进行半结构化访谈和焦点小组，我们收集了他们对不同计划和策略的看法和经验。我们得出结论，由于该群体特征的交叉性，该组暴露于其他障碍之下。有一些结构和背景方面，例如母亲身份，缺乏社交网络或不了解语言，NEET 政策没有解决。我们强调需要（i）通过针对 NEET 面临的具体问题来提高相关政策的适应性，（ii）扩大 NEET 政策的重点，以及（iii）在 NEET 政策设计中纳入区域视角。在我们的全面方法中，我们强调仅靠 NEET 政策无法解决 NEET 问题。
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尼特; 地中海欧洲经济区; 青年保障; 女人; 移民; 公共政策 1. 引言 在地中海欧洲经济区（MED EEA），2008 年金融危机爆发后，未接受教育，就业或培训（NEET）的年轻人的比率有所增加（Boot 等人，2016）。尽管自危机达到顶峰以来，该地区的这些水平已经开始下降，但当 COVID-19 大流行阻止复苏时，恢复过程仍在进行中（ 欧盟统计局 2022）。近年来，欧盟实施了一系列旨在提高人口中年轻群体就业能力的计划。这些计划的成功仍然值得商榷：这种改进的一部分可能是欧盟实施的政策的结果，但由于它们的成功有限，它们的效率受到质疑（Focacci 2020）。本文旨在通过分析使年轻人成为 NEET 的障碍来了解这些措施的问题，重点是最脆弱的群体之一，即 25-29 岁的移民妇女。
在回顾了对 NEET 政策的研究之后，我们确定了它对最弱势群体的特殊影响。为了确定最相关的障碍并了解它们如何影响 NEET 情况，我们使用二次定量数据进行了初步研究。这向我们介绍了一般背景，并帮助我们确定了 NEET 类别中最脆弱人群的特征。后来，我们通过采访正在制定 NEET 政策的利益相关者和 NEET 本身来应用定性方法。在本文中，我们介绍了我们的发现，并建议包括考虑其他政策的观点，并为现有的 NEET 政策增加更多的适应性。我们的目标是为该主题的学术知识做出贡献，并帮助制定和改进当前的 NEET 政策。
关于 NEET 的大多数研究都集中在国家层面。然而，我们认为，应该考虑区域一级。关于地中海经济区 NEET 的情况，Pesquera Alonso 和 和 Strand（2020）表明，尽管在国家层面存在差异，但来自不同国家/地区并具有相似特征的区域之间存在实质性的相似性。
塞法洛等人（2020 年）还主张对 NEET 政策采取对地方敏感的方法。因此，本文是首批从区域比较角度介绍MED EEA 的文章之一。有些研究基于地中海地区，但它们通常集中在国家层面，并试图将该地区与其他地理空间进行比较 - 然而，有时，所包含的国家过于多样化，无法在国家和地区之间进行可接受的比较（Boot et al. 2016）。
本文试图涵盖的另一个差距是关于最脆弱的 NEET。有研究考虑了这一群体（Robson 2008），但他们缺乏定量和定性方法的结合。一些研究集中在特定特征上（Gökşen 和 和 Öker 2017;Maguire 2018），但这些研究仅限于一小部分特征，并且没有一项包括影响最脆弱 NEET 的一整套最相关的障碍。在我们的研究中，我们结合这些特征来了解它们的相互作用如何产生对最弱势群体产生特殊影响的障碍。
在介绍之后，我们提出了一篇文献综述，其中我们讨论了对辩论的贡献以及其他研究人员关于弱势群体成为 NEET 的障碍的发现。接下来介绍了本文应用定量方法和定性方法。本文件继续有一节介绍最相关的调查结果。最后，我们讨论了这些发现的影响，并提出了一些建议，以缓解最脆弱人群的 NEET 情况。
2. 理论背景
虽然 NEET 这个术语相对较新，但有许多政策集中在 NEET 上（Williamson 2002），许多研究人员已经强调了这些政策对降低 NEET 率的重要性。根据这一论点，许多国家以及欧盟选择制定 NEET 政策来解决这一情况（Eurofound 2012b）。虽然这些类型的政策可能包括资金和不同的机制，以及专注于降低 NEET 率的战略，但它们并不能阻止对资源效率的批评，这些批评涉及旨在解决 NEET 情况的主要工具（Rodríguez Soler and Verd 2018）。本次讨论中另一个突出的要点是对改善 NEET状况产生影响的一系列政策。Carcillo 和 和 Königs（2015）等作者认为，有些政策不是 NEET 政策（例如，社会福利或特殊教育计划），对于改善 NEET 情况非常重要，特别是当人们考虑最脆弱的群体时。在此背景下，作者还指出，NEET 率的差异也受到不同背景因素的影响，例如国家经济形势。
在欧洲框架中，NEET 的主要政策是青年保障，这是在 2013 年欧洲理事会建议之后制定的。在 2014 年第二季度开始实施后，有作者声称它缺乏实现自己的建议所需的资源水平（Escudero 和 和 López Mourelo 2015），为了实现其目标，它应该解决导致 NEET 情况的其他因素（Pastore 2015），并且它可能引起负面副作用（Cabasés Piqué et al. 2016 ）。).经过几年的实施，关于这项政策没有明确的结论。许多作者的发现表明，该政策部分有效（Focacci 2020），但距离实现其目标还很远。其他人则写了它所经历的调整（Kraatz 2017），以及适应每种环境所需的时间和变化（Milana 和 和 Vatrella 2020）。
研究表明，一项政策下的人群范围越广，就越难使政策适应不同亚群体的概况（Lahera 2004）——而且更多样化的社会支出增加了有需要的人成功的可能性（Cuadrado Roura 等人，2017）。因此，许多政策，如 Euroffound（2012a）在其关于NEET 的报告中，支持这样一个论点，即一项政策越适合目标群体，其成功的可能性就越高。为了实现这种高效量身定制的政策的理想，Mascherini（2017）等作者强调了公共政策评估的价值。作者表明，关于 NEET 政策，评估过程有助于提高成功实现不同目标群体需求所需的灵活性和适应性。
根据 Gökşen 和 和 Öker（2017）所指出的交叉性，当女性年龄增加或仅关注移民时，她们无法实现劳动融合的风险更高。其他作者评论说，女性在教育中表现出更大的参与度，特别是在青春期，但进入劳动力市场时就业能力较低（Vancea 和 和 Utzet 2018），这与关于女性在社会中的作用的不同观念有关。女性可能更倾向于承担家务劳动，这转化为影响 NEET 率差异的一个因素（Maguire 2018）。由于年龄组，影响妇女并可能成为障碍的一个重要角色是母亲。针对具有不同性别平等水平和 NEET率的欧洲国家的研究，如芬兰（Saloniemi et al. 2020）或匈牙利（Szabó 2018），包括缩小这种性别差距的护理状况因素。尽管每个国家现有的政策背后有不同的方法和原因，但以经济援助或产假形式提供的福利有利于更多的妇女而不是男子选择照顾他们的后代。因此，一些妇女被排除在劳动力和培训市场之外。
关于来自另一个国家的特征，移民面临的第一个障碍与社会如何理解移民的概念有关（Brahic and Lallement 2020）。由于这种社会观念，被贴上这样的标签可能会产生负面影响，即使对于那些出生在这个国家的人来说，但却是不是这个国家的人的后裔。作为移民具有真正可衡量的影响 - 例如，平均而言，达到较低的教育水平（Borgna 2016）。他们可能会面临额外的障碍，例如不能流利地讲当地语言，或者难以获得教育认证的官方认可，从而导致“取消资格”（Gökşen and Öker 2017）。正如 Gökşen 和 Öker 所强调的那样，这些都是脆弱性因素，反映在移民的 NEET 率较高上。影响他们的另一个因素是他们所居住的社区。居住在居民区或所谓的隔都，可以通过与说同一种语言的人在一起，在语言困难的情况下促进舒适。然而，它也与教育和工作融合问题有关。
切卡· 奥尔莫斯等人（2018）指出，农民工融合的某些动态造成了这些困难，它们可以代代相传。这些作者专注于第一产业，因为这是一个相对百分比较高的移民人口空间。他们表明，该部门的这些参与水平可以通过减少诸如语言，非熟练的体力劳动，合同的高度违规，工作的身体负担等障碍来解释。
还有一些研究信号障碍不是 NEET 政策所独有的，不仅影响最脆弱的人群。例如，用户和实施公共政策的关键线人的动机，特别是如果公共工作者的士气低落达到高水平，是一个相关因素（de Simone et al. 2018）。就 NEET 和更脆弱的群体而言，这种激励方面可能与低期望有关。他们可能源于对未来缺乏信心，认为经济表现更差，或者机构提供的解决方案没有用，等等（Cabasés Piqué et al. 2017）。特别是，移民人口可能会携带额外的考虑因素（即，不了解机构，害怕与其他援助不兼容，或处于非正常状态），以及关于老年人或女性的社会压力和期望（Maguire 2018）。其他困难可能与节目的传播有关（Cabasés Piqué et al. 2017），这意味着机构需要告知并说服目标群体参与该政策。
第 第 3 章 调查手法 术语 NEET 是指具有截然不同的进入和离开该类别的风险的人。特别是，风险更大的年轻人是那些具有关键特征的人，这些特征使他们面临最坏的后果（Robson 2008）。正如我们在上一节中所描述的，学术文献将一个亚组确定为特别脆弱的群
体：25-29 岁的移民妇女（OECD 2016;Pesquera Alonso 和 和 Strand 2020）。因此，我们首先检查了这在地中海欧洲经济区国家也是一个事实。图 图 1 证实，在研究期间，25-29 岁移民妇女的特征构成了地中海欧洲经济区国家的风险因素。它表明，那些具有这些特征的人比随机的年轻人有更高的 NEET 风险。在 2008 年金融危机开始之前，与其他年轻人相比，在地中海欧洲经济区国家（西班牙除外）中，成为具有选定特征的人群的 NEET 的可能性达到顶峰。图 图 1 显示，危机爆发后情况发生了变化。然而，它在危机最严重的部分之后反弹，这种趋势一直持续到研究期结束。
图 图 1.成为 NEET 的可能性。
其次，为了更好地了解弱势群体成为 NEET 的障碍，我们分析了与该主题相关的工作的主要利益相关者的看法，以及 NEET的观点。为了实现这一目标，我们将研究范围限于穆尔西亚地区作为地中海欧洲经济区国家代表性地区的案例研究。我们优先考虑包括区域视角。因此，我们选择穆尔西亚地区作为地中海地区，该地区经历了移民流动，并且呈现出很高的 NEET 率（欧 欧盟局 统计局 2022）。我们还认为，穆尔西亚的经济结构和发展使穆尔西亚地区成为研究国家总体情况的良好代表。
我们证实，由于目标群体（25-29 岁的移民女性 NEET）的严格划分，目标群体在少数群体中占少数。在 2022 年第一季度，西班牙有 85，642 人属于描述范围内，其中 4175 人在穆尔西亚地区（INE 2022a）。由于人口规模的缩小，没有利益相关者的工作只关注 25-29 岁的移民女性 NEET。另一个挑战是，目标群体的特征通常意味着语言障碍、文化差异和经济限制。这给调查本身和寻找我们试图收集信息的利益相关者带来了访问和沟通困难。因此，由于我们处理的特征，我们选择了一个雪球样本（McKenzie 和 和 Mistiaen 2007）。
在这些限制下，对于利益相关者，我们制定了目标，即既要接触到那些负责选择影响我们目标群体的公共政策的人，也要接触到那些实施这些政策的人。在我们收集联系人的同时，我们与工会，商业团体，公共机构，社会服务，非政府组织，就业专家，培训公司和其他社会合作伙伴进行了互动。关于利益相关者，我们以 6 个原型汇编了 26 个深度访谈。这些原型被分为以下几类：公共职业介绍所（A）、公共就业政策协调员（C）、侧重于援助移民的非政府组织（非政府组织）、专业组织管理人员、工作顾问和培训师（T）。受访者代表了不同的观点：有些人专门帮助移民（例如非政府组织），而另一些人则与弱势群体一起工作。在某些情况下，即使接近某些类型的关键线人，也可能意味着失去成为 NEET 的特征（即，通过参加培训或工作）。关于 NEET，我们通过两种不同的方法收集数据。第一次是 44 次面对面访谈，问卷调查由封闭式和开放式问题组成。第二种方法是指通过焦点小组收集数据。
关于利益相关者，我们在 2019 年 4 月的第二周，从 2019 年 9 月的最后一周到 2019 年 12 月初，2021 年 7 月的第二周和 2021 年 10 月的第一周进行了访谈。对于 NEET，我们在 2019 年 4 月的第二周进行了访谈，并在 2021 年 1 月 21 日进行了焦点小组。虽然访谈是在实地进行的，但焦点小组是在网上进行的。访谈和焦点小组的持续时间在 35 至 87 分钟之间变化。对利益相关者的访谈遵循了半结构化访谈方法（Valles 2007）。我们有一个包含类别和主题的脚本（见 附录 A），利益相关者可以根据他们的经验和知识进一步讨论。根据滚雪球方法的逻辑，我们根据利益相关者的经验，在面试后包括，调整或删除了一
些问题。这使我们能够收集关键线人的意见，这要归功于该方法的适应性增加（Valles 2007）。对 NEET 的访谈由两部分组成。第一部分指的是我们在本研究中不使用的结构化问卷。第二部分由一组未决问题（见录 附录 B）组成，这些问题遵循与前面提到的利益相关者方法相同的逻辑。讨论组的方法（Lobe 等人，2020）遵循在线格式的建议，因为它是在 COVID-19 封锁的限制下进行的（见录 附录 C）。在讨论组中，六名 NEET 参加了视频对话。
可以理解的是，每个 NEET 只能提供他们个人的观点，但利益相关者发现自己处于另一种情况。因此，我们指出，利益攸关者可能会提出由其立场引起的偏见;公共职业介绍所的受访者发挥了最强的机构作用。我们采访了主要负责技术的人，但即使在匿名的面试空间内，他们职位的政治成分也可能影响受访者。公共就业政策协调员可以接触到更多种类的青年人。然而，与 NEET 的直接相互作用会影响人们对它们的感知。非政府组织最接近...
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