A munkapiaci-előrejelzések gyakorlata: kitől tanulhatunk? Cseres-Gergely Zsombor, MTA KTI
A leggyakoribb előrejelzési célok Többszintű aggregálás és finom részbontások a jellemzők Aggregált foglalkoztatottság előrejelzése Iparági foglalkoztatottság előrejelzése Az egyes foglalkozásokban foglalkoztatottak előrejelzése Foglalkoztatás-igényének előrejelzése Munkakínálat előrejelzése Részbontások előrejelzése: férfiak-nők, életkor, regionális, oktatás A célok meghatározzák az előrejelző rendszer szerkezetét
Az európai munkapiac aggregált előrejelzésére A recesszió hatása a foglalkoztatottságra (EU-27) országok esetén (forrás: CEDEFOP előrejelzés 2010):
Iparági foglalkoztatottság előrejelzése Az Európai Unió által készített előrejelzés az iparági foglalkoztatásról 2015-ig (forrás : CEDEFOP, 2008) Mezőgazdaság, bányászat Feldolgozóipar Építőipar Logisztika, közlekedés Üzleti szolgáltatások Nem-piaci szolgáltatások Összes iparág:
A kanadai munkapiac aggregált előrejelzése 2015-ig:
1: Az előrejelző rendszerek szerkezete Általában több modul: Alap: makromodell (kibocsátás) Kibocsátás iparágak szerint is Foglalkozások iránti kereslet iparágak szerint Várható munkakínálat: külön Demográfiai modul Várható végzettséget előrejelző modul A strukturális és redukált formák keverednek
1a: Egyensúlyi megközelítés Az ausztrál előrejelző rendszer: aggregált foglalkoztatottság előrejelzésére szolgáló makromodell, iparági foglalkoztatottság meghatározására szolgáló alkalmazott általános egyensúlyi modell, és a foglalkozások előrejelzésére egy kiegészítő modell. Hátrány: kereslet és kínálat nem válik szét!
Jelentős kihívás: a kereslet-kínálat integrált modellezése Általában a munkakereslet modellezése a fejlettebb (módszertani és adathozzáférési okok miatt) Ahol munkakínálati előrejelzés készül ott gyakran a kereslettől függetlenül történik a modellezés (demográfia, részvételi ráták) Ideális esetben a munkakereslet és -kínálat kölcsönhatását is figyelembe veszi az előrejelzés!
1b: A kereslet-kínálat nem integrált, de explicit módon A holland modell: Munkaerő-kereslet változása = a gazdaság növekedéséből származó bővülési munkaerő-kereslet + munkaerő kiválása okozta pótlási munkaerő-kereslet Munkaerő-keresletet összevetik az előrejelzett munkakínálattal minden egyes oktatási csoport esetében munkapiaci egyensúlytalanság hatása explicite beépül a modellbe. Hátrány: szerkezében nem egyensúlyi a modell.
2: Előrejelzési horizont A A nemzetközi modellek legfeljebb 15 éves időtartamra jeleznek előre A Az előrejelzési időtartam függ az előrejelzési céltól: A hosszú távú előrejelzések elsősorban a gazdaságpolitikai tervezés szempontjából hasznosak A középtávú előrejelzések a képzési-oktatási döntésekben jelenthetnek segítséget De: a pontosság a részletességgel és a horizonttal is csökken!
3: Megbízhatóság Hosszú táv: a kvantitatív modell sem precíz A modellek inkább csak a várható elmozdulások irányáról, tendenciákról szolgáltatnak információt Richardson és Tan (2005) 10-20%-os eltérést mutatott ki az ausztrál foglalkozási előrejelzések és a ténylegesen megvalósult folyamatok között Kvantitatív modell = koherencia + ismert bizonytalanság
4: Adatok mennyisége és minősége A megfelelően részletes előrejelzéshez sok információval rendelkező, nagy adatbázisra van szükség. Az adatok megléte közvetlen kapcsolatban van a modellezési lehetőségekkel előrejelzési eljárás szerves része a szükséges adatok biztosítása is Az Ausztrál Statisztikai Hivatal számos adatot szolgáltat kizárólag az ausztrál előrejelző modell számára
5: Informálás Előrejelzés célja: a munkapiac szereplőinek tájékoztatása Az információ tálalásának módja célcsoport-függő: munkaadók, politikusok, szakmai szervezetek részére tanulmányok, vezetői összefoglalók pályaválasztók, pályamódosítók részére interaktív, felhasználóbarát honlap Mintaértékű az osztrák és az kanadai előrejelző rendszer felhasználói felülete
Az osztrák honlap felhasználói felülete
A kanadai honlap felhasználói felülete
6: Fenntarthatóság Az előbbiekben bemutatott modellek nem egyszeri előrejelzés elkészítésére jöttek létre. A cél fontos, a költség nagy - fenntarthatóság! A fenntarthatóság legfontosabb feltételei: a modellkeret tegye lehetővé az előrejelzések reprodukálását az adatfelvétel hosszú távon is konzisztens maradjon adatgazdák és a modell fejlesztői között szoros, intézményesült kapcsolat legyen kiszámítható, hosszú távú finanszírozás
Köszönöm a figyelmet!