RAPORT II DOBRE PRAKTYKI PROGNOZOWANIA POPYTU NA PRACĘ W EUROPIE

RAPORT II DOBRE PRAKTYKI PROGNOZOWANIA POPYTU NA PRACĘ W EUROPIE

Autorzy: Łukasz Arendt (red.) Magdalena Ulrichs (red.) Arnaud Dupuy Robert Helmrich Jan Koucký Martin Lepič Tobias Maier Pekka Tiainen Rob Wilson Gerd Zika

DOBRE PRAKTYKI PROGNOZOWANIA POPYTU NA PRACĘ W EUROPIE RAPORT II Redakcja naukowa Łukasz Arendt Magdalena Ulrichs Warszawa 2012

Publikacja przygotowana w ramach serii Studia i Monografie Instytut Pracy i Spraw Socjalnych, www.ipiss.com.pl Publikacja jest rezultatem realizacji projektu: Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej, współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Zadanie 2. Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia Raport II ZESPÓŁ OPINIODAWCZO-WYDAWNICZY Bożena Balcerzak-Paradowska (przewodnicząca), Marek Bednarski, Zdzisław Czajka, Daria Szatkowska, Danuta Szymanowska, Gertruda Uścińska, Jerzy Wratny Recenzent dr Katarzyna Kopczewska Tłumacz Jerzy Dymitrowicz Projekt okładki Luiza Patrycja Daab Redakcja Beata Maria Mizerska Redakcja techniczna Daria Szatkowska Skład komputerowy Janina Magnuszewska Copyright by Instytut Pracy i Spraw Socjalnych and Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa 2012 Wszelkie prawa zastrzeżone. Każda reprodukcja lub adaptacja całości bądź części niniejszej publikacji, niezależnie od zastosowanej techniki reprodukcji (drukarskiej, fotograficznej, komputerowej i in.), wymaga pisemnej zgody Wydawcy ISBN 978-83-61125-74-7 Druk: Centrum Poligrafii Sp. z o.o., nakład 500 egz.

SPIS TREŚCI SŁOWO WSTĘPNE... 2H2H7 1. PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA UMIEJĘTNOŚCI W WIELKIEJ BRYTANII... 3H3H11 1.1. Wprowadzenie... 4H4H11 1.2. Krótka historia prognozowania zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii... 5H5H12 1.3. Podejście metodologiczne zastosowane w Working Futures... 6H6H18 1.4. Ilościowe prognozowanie zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii wymagane dane... 7H7H25 1.5. Niektóre rezultaty Working Futures... 8H8H29 1.6. Wnioski: ocena prognozy zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii... 9H9H46 Literatura... 10H10H50 2. PROGNOZOWANIE ZATRUDNIENIA W FINLANDII... 11H11H51 2.1. Historia prognozowania zatrudnienia w Finlandii... 12H12H51 2.2. Wymagane dane wejściowe i prognozy zewnętrzne... 13H13H52 2.3. Metodologia, podstawy mikroekonomiczne i techniki ekonometryczne... 14H14H54 2.4. Prezentacja wyników... 15H15H60 2.5. Wnioski i dyskusja na temat oceny jakości prognoz... 16H16H61 Literatura... 17H17H62 3. PROGNOZOWANIE ZATRUDNIENIA W CZECHACH... 18H18H63 3.1. Wprowadzenie... 19H19H63 3.2. Historia prognozowania zatrudnienia w Czechach... 20H20H64 3.3. Wymagane dane wejściowe i prognozy zewnętrzne... 21H21H66 3.4. Metodologia projekcji... 22H22H69 3.5. Prognoza strony podażowej... 23H75 3.6. Przedstawienie wyników... 24H76 3.7. Ocena jakości prognozy... 25H81 Literatura... 26H82 4. PROGNOZOWANIE ZATRUDNIENIA W NIEMCZECH POPYT NA PRACĘ... 27H84 4.1. Rys historyczny... 28H84 4.2. Struktura modelu IAB/INFORGE... 29H85 4.3. Rozwój rynku pracy do roku 2025... 30H91 4.4. Regionalizacja prognozy popytu na pracę... 31H97 4.5. Wnioski i rekomendacje... 32H98 Literatura... 33H101 5

5. PROGNOZOWANIE ZATRUDNIENIA W NIEMCZECH MACIERZ ELASTYCZNOŚCI ZAWODOWEJ...102 5.1. Wprowadzenie...102 5.2. Dane i taksonomia prognoz kwalifikacji i pól zawodowych BIBB-IAB...103 5.3. Metodologia prognozy podaży pracy...110 5.4. Wyniki prognozy BIBB-IAB według kwalifikacji i zawodów...113 5.5. Następny krok: zintegrowany model podaży...120 5.6. Ocena jakości prognozy i wnioski...123 Literatura...124 6. PROGNOZOWANIE NOWEGO POPYTU NA PRACĘ WEDŁUG ZAWODU I WYKSZTAŁCENIA W HOLANDII...126 6.1. Wprowadzenie...126 6.2. Nowy popyt na pracę według grup zawodowych...131 6.3. Nowy popyt na pracę według wykształcenia...138 6.4. Wnioski...145 Literatura...146 O AUTORACH...148

SŁOWO WSTĘPNE Ważnym instytucjonalnym elementem rynku pracy w nowoczesnych gospodarkach jest system antycypacji przyszłego zapotrzebowania na umiejętności. Zazwyczaj taki system koncentruje się na przewidywaniu i prognozowaniu popytu na pracę według zawodów i niektórych innych wymiarów (sektory gospodarcze, kwalifikacje etc.). Informacje dostarczane w ramach tego systemu mają duże znaczenie dla decydentów, ale także dla innych uczestników rynku pracy, ponieważ pomagają przeciwdziałać przyszłym niedopasowaniom kwalifikacji poszukiwanych na rynku pracy w stosunku do formalnych i nieformalnych umiejętności nabytych przez zasoby pracy. Innymi słowy, system prognozowania zapotrzebowania na umiejętności pomaga zrównoważyć rynek pracy w perspektywie krótkoi średniookresowej. Znaczenie takiego systemu podkreśla fakt, że na poziomie Unii Europejskiej CEDEFOP prowadził przez lata wiele projektów w zakresie prognozowania popytu na pracę i popytu na umiejętności w UE. Jednocześnie zakłada się, że każde państwo członkowskie UE stworzyło lub stworzy własny system prognozowania popytu na pracę. W Polsce na razie (2012) nie ma zintegrowanego systemu prognozowania rynku pracy (na poziomie krajowym lub regionalnym). Główną krajową inicjatywą był System Prognozowania Popytu na Pracę (SPPP) zapoczątkowany w 2004 r. Był to system informatyczny, który generował kwartalne prognozy popytu na pracę w różnych wymiarach (grupy zawodów, płeć, wykształcenie, sektory gospodarcze, województwa itd.) z wykorzystaniem różnych technik modelowania ekonometrycznego (m.in. modele wygładzania wykładniczego, modele trendu, modele VAR, modele autoregresji). Niestety, od 2006 r. system SPPP nie był ani aktualizowany, ani dostępny on-line dla użytkowników. Uruchomienie systemu prognozowania popytu na pracę w Polsce jest wyzwaniem, ale też koniecznością. Wdrożenie takiego systemu zostało zainicjowane w 2011 r. poprzez uruchomienie Zadania 2 Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia w ramach projektu Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej. Zadanie 2 realizowane jest przez Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich (lider) oraz Instytut Pracy i Spraw Socjalnych (partner) i ma na celu wdrożenie zintegrowanego systemu prognozo- 7

wania zatrudnienia w Polsce do 2014 r. Chociaż nie jest to jeszcze system, który umożliwiałby prognozowanie popytu na pracę, należy postrzegać go jako kamień milowy w dążeniu do tego celu w najbliższych latach. Prognozy opracowane przy wykorzystaniu modeli ekonometrycznych będą dostępne poprzez narzędzie prognostyczne zamieszczone na portalu internetowym www.prognozowaniezatrudnienia.pl. Narzędzie prognostyczne pozwoli wygenerować prognozy zatrudnienia według grupy zawodów, regionu czy sektora gospodarki do roku 2020. Będzie też ważnym instrumentem polityki rynku pracy, zwłaszcza dla publicznych służb zatrudnienia, jak również dla młodych ludzi, którzy właśnie podejmują decyzje o wyborze ścieżki kariery zawodowej. Narzędzie prognostyczne będzie również pomocne dla takich podmiotów, jak: instytucje rynku pracy, instytucje edukacyjne, pracodawcy, pracownicy. Przyjęto, że nowy polski system prognozowania zatrudnienia powinien być oparty na zagranicznej wiedzy i czerpać z doświadczeń innych państw członkowskich UE, które rozwijały swoje systemy prognozowania przez wiele lat. Zasadniczo, chcielibyśmy skorzystać z możliwości zastosowania sprawdzonych rozwiązań i wdrożyć najnowsze metody modelowania ekonometrycznego oraz zarządzania procesem prognozowania, łącznie z metodami udostępniania wyników do publicznej wiadomości. Celem tej publikacji jest przedstawienie systemów prognozowania popytu na pracę stosowanych w wybranych krajach UE, które mogą być postrzegane jako przykład dobrych praktyk w tej dziedzinie oraz sformułowanie zaleceń dotyczących budowy nowego polskiego systemu prognozowania zatrudnienia. Wytyczne wynikające z prezentowanych doświadczeń międzynarodowych mają ogólny, jak również ściśle określony charakter. Podczas gdy szczegółowe wytyczne zależą od zastosowanego podejścia do prognozowania i można je znaleźć w poszczególnych rozdziałach książki, zalecenia o charakterze ogólnym są następujące: utworzenie dobrze zorganizowanego systemu prognozowania jest procesem, który wymaga czasu i znacznych inwestycji; problemami dotykającymi wszystkich systemów prognostycznych są dostępność danych i niespójność szeregów czasowych będące konsekwencją zmian w klasyfikacjach statystycznych; nie da się przewidzieć przyszłości, dlatego wszystkie prognozy są niedoskonałe jakość prognoz powinna być zatem oceniana pod względem ich przydatności dla różnych podmiotów z nich korzystających; najwłaściwsza jest prognoza skierowana do konkretnych grup docelowych (zwłaszcza decydentów) umożliwiająca podjęcia konkretnych środków w celu uniknięcia przewidywanych negatywnych zmian w tym sensie powinniśmy życzyć sobie, żeby były to samoniszczące się prognozy; w prognozowaniu popytu na pracę konieczne jest włączenie do modelu różnych rodzajów popytu, takich jak nowy popyt na pracę i popyt odtworzeniowy; jak pokazują niektóre międzynarodowe doświadczenia, duży wpływ na rynek pracy do 2020 r. mogą mieć zmiany w popycie odtworzeniowym, podczas gdy nowy popyt na pracę będzie raczej umiarkowany; 8

dobrze zorganizowane systemy prognozowania popytu na pracę powinny opierać się na zintegrowanym podejściu, w którym zarówno popyt, jak i strona podażowa rynku pracy są modelowane w ramach zintegrowanego modelu. Książka zawiera sześć rozdziałów. W pierwszym z nich Rob Wilson nie tylko opisuje system prognozowania zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii, ale także skupia się na aspektach teoretycznych, przedstawiając w ciekawy sposób świat modeli ekonometrycznych, technik i prognoz. Autor koncentruje się głównie na metodologii i wynikach prognoz Working Futures, w których stosowane są najlepsze praktyki międzynarodowe w zakresie ilościowej projekcji zmian zapotrzebowania na umiejętności. Podejście przyjęte przez Institute for Employment Research (IER) i Cambridge Ekonometria (CE) jest oparte na regionalnym, wielosektorowym modelu makroekonomicznym (RMDM) i modułach, które przekładają wpływ wyników uzyskanych w modelu na popyt i podaż umiejętności. Model umożliwia prognozowanie popytu odtworzeniowego i nowego popytu na pracę w różnych wymiarach, ukazując zmiany w zapotrzebowaniu na umiejętności do 2020 r. W podsumowaniu rozdziału Rob Wilson wskazuje mocne i słabe strony systemu brytyjskiego. W rozdziale drugim Pekka Tiainen przedstawia system prognozowania popytu na pracę w Finlandii. Trzon fińskiego systemu opiera się na długoterminowym modelu siły roboczej (LTM), używanym od 1990 r. i opracowanym w Ministerstwie Pracy przez autora rozdziału. Model LTM jest związany z modelem Mitenna, za pomocą którego można modelować umiejętności siły roboczej. LTM obejmuje stronę podażową rynku pracy (prognoza ludności i wskaźników aktywności zawodowej), jak również stronę popytową (dla gałęzi gospodarki). W tym zintegrowanym podejściu oddziaływanie między popytem a podażą pracy określa zapotrzebowanie na pracę. System dostarcza prognoz na poziomie krajowym, ale możliwa jest również dezagregacja na poziomie regionalnym. W trzecim rozdziale Martin Lepič i Jan Koucký opisują najnowsze osiągnięcia w zakresie wdrażania systemu prognozowania popytu na pracę w Republice Czeskiej. Czeskie doświadczenia są szczególnie cenne w kontekście budowy polskiego systemu prognozowania zatrudnienia. Czechy podobnie jak Polska w 1990 r. rozpoczęły proces transformacji z gospodarki centralnie planowanej do gospodarki rynkowej i przez ostatnie dwie dekady przeszły znaczące zmiany społeczno-gospodarcze. Wyzwania związane z wprowadzeniem nowoczesnego systemu prognozowania potwierdza fakt, że w Czechach taki system został wdrożony niedawno, po wielu latach pracy nad tą kwestią. Czeski system bazuje na podejściu top-down, podobnie jak system opracowany przez CEDEFOP. Prognoza gospodarki w skali makro zaczerpnięta jest z rezultatów międzynarodowego projektu Forecating skill supply and demand in Europe na lata 2009 2012. Prognoza ta oparta jest na wynikach z modelu E3ME skonstruowanego przez Cambridge Econometrics, a następnie przekłada się na zmiany w liczbie pracujących według sektorów w Czechach. Specyfika modelu ekonometrycznego sprawia, że nadaje się on zarówno do krótko-, jak i średnioterminowych prognoz i analiz polityki w roz- 9

dziale opisane są prognozy do roku 2020. Ze względu na właściwości modelu (baza danych zawiera statystyki z całej UE) możliwe jest prognozowanie popytu na pracę również w innych państwach członkowskich UE autorzy przedstawili także wstępne wyniki prognozy zatrudnienia dla Polski. W dwóch następnych rozdziałach został opisany niemiecki system prognozowania i jego najnowsze osiągnięcia w ramach projektu QUBE. W czwartym rozdziale Gerd Zika dokonuje przeglądu rozwoju prac nad prognozami w Instytucie Badań Pracy (IAB) i opisuje model IAB/INFORGE. Po tym wstępie metodologicznym zostały przedstawione przewidywane zmiany w popycie na pracę w podziale na sektory, zawody i kwalifikacje do 2025 r. Autor wskazuje również sposób, w jaki model może być wykorzystywany do prognozowania rozwoju zawodów na szczeblu regionalnym. W uwagach końcowych formułuje sześć zaleceń w odniesieniu do metodologii, procesu planowania i przekazywania wyników prognoz, które powinny być wzięte pod uwagę w procesie tworzenia, a następnie uruchomienia polskiego systemu prognozowania zatrudnienia. Robert Helmrich i Tobias Maier piąty rozdział rozpoczynają od przeglądu źródeł danych i metod taksonomicznych wykorzystywanych do skoordynowanych prognoz popytu i podaży pracy według zawodów i poziomu kwalifikacji. Następnie opisują dwa modele podaży pracy (BIBB-DEMOS i BIBB-FIT) oraz wyniki prognoz podaży na poziomie zawodów w porównaniu do zapotrzebowania na dane zawody. W rozdziale przedstawiona została opracowana przez BIBB koncepcja pól zawodowych i macierzy elastyczności zawodowej będącej narzędziem przeznaczonym do analizowania interakcji pomiędzy zawodem wyuczonym a wykonywanym. Rozwiązania te mają innowacyjny charakter w kontekście analizy przyszłych zmian popytu na umiejętności. Ponadto autorzy opisują planowane działania w ramach projektu QUBE mającego na celu połączenie modeli popytu i podaży w jeden zintegrowany model. W ostatnim rozdziale zaprezentowano podejście do prognozowania popytu na pracę w Holandii opracowane w ramach projektu Edukacja i Rynek Pracy. Podstawowym uzasadnieniem realizacji rozpoczętego w 1980 r. projektu było generowanie informacji, które mogą być przydatne młodzieży w wyborze kierunku studiów lub zawodu. W związku z tym prognoza obejmuje okres pięciu lat. Prognoza i jej wyniki publikowane są co dwa lata (łącznie z danymi surowymi). Arnaud Dupuy, autor rozdziału, koncentruje się na problemie prognozowania nowego popytu na pracę. Opisuje zastosowaną procedurę estymacji do prognozowania popytu według zawodów i kierunków wykształcenia. Przedstawia również: metodologię, tło teoretyczne, cechy modelu ekonometrycznego oraz podejście empiryczne. W rozdziale zaprezentowane zostały wybrane wyniki prognoz, które pokazują zmiany popytu na umiejętności oraz omówiona została ewaluacja prognoz.

Rob A. Wilson 1. PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA UMIEJĘTNOŚCI W WIELKIEJ BRYTANII 1.1. Wprowadzenie Wszystkie kraje rozwinięte borykają się z problemem dopasowania umiejętności nabytych w trakcie nauki przez osoby opuszczające system edukacji do zmieniających się potrzeb pracodawców. Niedopasowanie przygotowania zawodowego i kwalifikacji formalnych posiadanych przez osoby do wymagań pracodawców staje się problemem globalnym. Częścią rozwiązania tego problemu jest prognozowanie zapotrzebowania na umiejętności. W tym rozdziale omówiono doświadczenia Wielkiej Brytanii w tym zakresie, a głównym celem jest wskazanie rozwiązań, które mogą być przydatne dla innych krajów. W rozdziale przedstawione zostały modele, narzędzia i metody stosowane w celu określenia przyszłego zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii oraz ocena tych instrumentów pod kontem mocnych i słabych stron. Ocena ta opiera się na poprzednich opiniach autora i innych badaczy. Rozdział zawiera także opis brytyjskiej struktury instytucjonalnej oraz odpowiedniej infrastruktury statystycznej wykorzystywanej do prognozowania. Koncentruje się na głównych podejściach ilościowych stosowanych na szczeblu krajowym. W rozdziale przedstawiono również wnioski dotyczące roli instytucji badawczych, ministerstw, innych urzędów, placówek oświatowych i innych istotnych podmiotów w procesie prognozowania zapotrzebowania na umiejętności. Uprzedzając konkluzje z tego rozdziału, trzeba zauważyć, że na całym świecie najlepsze praktyki obejmują metody ilościowe wykorzystujące na szeroką skalę modele wielosektorowe do sporządzenia kompleksowego przeglądu wpływu strukturalnych zmian gospodarczych i technologicznych na popyt na umiejętności. Oczywiste jest jednak również, że wspomniane metody powinny być uzupełnione innymi metodami ilościowymi i jakościowymi, zwłaszcza gdy dane wykorzystane do budowy ilościowych modeli są niepełne lub niewystarczające. Ważne jest także, aby podkreślić, że nikt nie dysponuje wiedzą pozwalającą przewidzieć ze 100% precyzją popyt lub podaż kwalifikacji. Przyszłość nie jest też z góry ustalona. Jednakże wiele trendów jest bardzo trwałych i można je wykorzystać do prognozowania. Rozwój i wykorzystanie modeli ilościowych jest procesem trwającym wiele lat i wymagającym wielu nakładów, jak również znacznych wcześniejszych inwestycji w dane i analizy. Istnieje wiele innych sprawdzonych metod, uzupełniają- 11

cych podejście ilościowe, mniej zależnych od istnienia takich danych. Mogą one być realizowane w znacznie krótszym czasie. Jednak w ostatecznym rozrachunku nie da się zastąpić solidnej ilościowej analizy dotyczącej aktualnego stanu i trendów społeczno-ekonomicznych. Podrozdział 1.2 zawiera krótki opis historii prognozowania zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii, biorąc pod uwagę różne przyjęte podejścia, ich mocne i słabe strony. W podrozdziale 1.3 kontynuowany jest bardziej szczegółowy opis głównych metod wykorzystywanych do stworzenia prognoz zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności Working Futures (jest to przykład ilościowego prognozowania na podstawie regionalnych wielosektorowych makromodeli). Znaczenie tego podejścia wraz z niektórymi problemami związanymi z zastosowaniem tej metody przedstawiono w podrozdziale 1.2. Podrozdział 1.4 zawiera opis najważniejszych danych niezbędnych do przeprowadzenia takiej analizy. Należy podkreślić, że wymaga to znacznego wsparcia technicznego ze strony państwa, w tym konieczności dużych inwestycji w infrastrukturę statystyczną i analityczną. W podrozdziale 1.5 podsumowano obecną sytuację w Wielkiej Brytanii, bazując na najnowszych krajowych prognozach Working Futures. Zestawienie mocnych i słabych stron brytyjskiego podejścia zawarte zostało w podrozdziale 1.6. W podrozdziale tym zwrócono także uwagę na kilka praktycznych wniosków, które mogą być wyciągnięte z doświadczeń brytyjskich. 1.2. Krótka historia prognozowania zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii Tło W Wielkiej Brytanii historia przewidywania zmian zapotrzebowania na umiejętności liczy ok. 40 lat. Wilson (2008a) przedstawia szczegółowe informacje dotyczące tego zagadnienia. Nie istnieje jeden system czy podejście. W przewidywanie zmian zapotrzebowania na umiejętności zaangażowanych było wiele organizacji i podmiotów oraz zaszło wiele zmian instytucjonalnych i strukturalnych w tym okresie. Wypróbowane zostały różne podejścia, jakkolwiek mają one dużo wspólnych wątków. Rząd Wielkiej Brytanii od wielu lat uznawał potrzebę pewnego rodzaju regularnej oceny perspektyw na rynku pracy i prognozowania zapotrzebowania na umiejętności na poziomie krajowym. Dlatego też dość regularnie od połowy 1970 r. finansowano badania w celu opracowania modeli i stworzenia prognoz krajowych (i od niedawna regionalnych). W przeciwieństwie do USA (i wielu innych krajów) nie zdecydowano się zrobić tego wewnętrznie w ministerstwach, ale raczej zlecano to zadanie innym podmiotom. Podejście takie ma pewne zalety. Pozwala rządowi zachować neutralność wobec wyników. Oznacza to również, że podmioty 12

wykonujące prognozy nie muszą troszczyć się o wrażliwość polityczną uzyskanych efektów. Celem takiego podejścia jest także doprowadzenie do powstania różnych konkurencyjnych względem siebie organizacji świadczących usługi w zakresie prognozowania w konsekwencji może to doprowadzić do obniżenia kosztów. Jednakże, oprócz oczywistych zalet, skutkuje to również presją na zmniejszenie kosztów, co może negatywnie wpływać na jakość prowadzonych prac. Struktura instytucjonalna, w której odbywa się prognozowanie zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii jest skomplikowana. W ciągu ostatnich 40 lat była zwykle w stanie ciągłych zmian, zaangażowane urzędy i agencje zmieniły się wielokrotnie w tym okresie, a kolejna zmiana nastąpiła w 2010 r. wraz z wyborem nowego rządu koalicyjnego.0f0f 1 Obecnie prognozowanie zapotrzebowania na umiejętności na szczeblu krajowym jest realizowane pod patronatem brytyjskiej Komisji ds. Zatrudnienia i Umiejętności (UKCES). UKCES jest agencją rządową, częściowo niezależną od instytucji rządowych, choć jej praca w tej dziedzinie opiera się na finansowaniu przyznawanym przez Departament Przedsiębiorczości i Innowacji (BIS). Projekcje zapotrzebowania na umiejętności na poziomie krajowym zawsze były wykonywane przez niezależnych ekspertów. Przez większość okresu od 1978 r. (kiedy zostały opublikowane pierwsze prognozy na szczeblu krajowym) prace te były prowadzone przez Institute for Employment Research (IER) na Uniwersytecie w Warwick w ścisłej współpracy z Cambridge Econometrics (CE). Najnowsze prognozy są określane jako Working Futures. Różne podejścia do przewidywania zmian w zapotrzebowaniu na umiejętności w Wielkiej Brytanii Istnieje wiele możliwych podejść do przewidywania zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności. Wydają się one odzwierciedlać zarówno to, co jest pożądane, jak i to, co jest wykonalne. Nie próbuje się tu przedstawić kompleksowego opisu wszystkich tych podejść (bardziej szczegółową dyskusję przedstawia Wilson (2008a). Skupiamy się tutaj na omówieniu niektórych istotnych doświadczeń Wielkiej Brytanii. Najwcześniejsze próby prognozowania rynku pracy w Wielkiej Brytanii wykorzystywały modelowe podejście ilościowe (patrz Wilson 2008). Po części dlatego, że wyniki ilościowe były postrzegane jako kluczowy rezultat wymagany przez potencjalnych użytkowników. Takie podejście jest oczywiście ograniczone dostępnością danych ( infrastruktura statystyczna ). Bardziej jakościowe metody zostały zastosowane tam, gdzie dane te nie są łatwo dostępne. Jakkolwiek jakościowe podejście może zapewnić pewien ogląd sytuacji, jest ono powszechnie uważane za przydatne uzupełnienie podejścia ilościowego. Podkreśla to znaczenie inwestycji w infrastrukturę statystyczną i analityczną, która jest szczegółowo opisana dalej. 1 Podsumowanie sytuacji w Wielkiej Brytanii przed wprowadzeniem zmian przez nową administrację można znaleźć w pracy Wilsona (2008a). 13

Z poprzednich opinii jasno wynika, że do przewidywania potrzeb edukacyjnych i szkoleniowych została wykorzystana ogromna liczba różnych metod i podejść. Bell (1996) twierdzi, że wiele standardowych metod badawczych nauk społecznych, takich jak badania, statystyki i analizy ekonometryczne, obserwacja uczestnicząca, zogniskowane wywiady grupowe itp. może być wykorzystanych do przewidywania przyszłości. Na przykład badacze rynku pytają o preferencje nabywcze konsumentów. Metody te obejmują obecnie znacznie szerszy zakres wskaźników i pomagają w zrozumieniu przeszłości i teraźniejszości (jak również przyszłości). Zapewniają wgląd zarówno w fakty, jak i w ich postrzeganie i postawy ludzkie odnoszące się do przyszłości. Korzystanie z komputerów zrewolucjonizowało zdolność analityków do rozwijania coraz bardziej złożonych modeli, jak również ułatwiło zbieranie, dostęp, analizę i rozpowszechnianie bardziej szczegółowych danych. Dostępność lepszych danych, a także zwiększona moc obliczeniowa umożliwiły ulepszenie technik modelowania. Równie istotny jest rozwój oferowanych przez państwo i jego agencje statystyczne technicznych środków wsparcia dla przewidywań wymaganych kwalifikacji, co omówiono bardziej szczegółowo w podrozdziale 1.4. Opisany postęp umożliwił empiryczne oszacowanie parametrów modelu, który reprezentuje relacje między określonymi zmiennymi. Symulacje i komputerowe modele ilościowe są nieocenione w wielu dziedzinach prognozowania w naukach społecznych. Takie podejście może prowadzić do mechanicznego podejścia do rozwoju alternatywnych scenariuszy, ale ma tę zaletę, że jest osadzone w rzeczywistych danych. Inne, bardziej jakościowe metody bywają mniej ograniczona i bardziej oparte na domysłach. W rozwoju scenariuszy bywa, że są one postrzegane nie jako wyniki, lecz jako katalizatory badań i dyskusji. Są również w stanie zapewnić wgląd i odkryć ukryte wcześniej relacje, które mogą mieć daleko idące konsekwencje. Ilościowe podejście do modelowania postrzega przyszłość jako zestaw podstawowych wskaźników i czynników do analizy i projekcji. Ważnym elementem prac nad prognozami jest skoncentrowanie się na dostarczaniu normatywnego przeglądu możliwych rozwiązań. Nie można polegać jedynie na trendach, ponieważ mają one nieuniknioną tendencję do skręcania. Modele behawioralne służą określeniu przyczyn zasobów trendów poprzez określenie teorii opisujących ich zachowania. Ogólne podejście do prognozowania zapotrzebowania na umiejętności w Wielkiej Brytanii Główne przyjęte podejścia to: I. Prognozy formalne, na poziomie krajowym, ilościowe, oparte na modelu. II. Badania opinii pracodawców lub innych grup, w tym powołanie obserwatoriów w celu przeprowadzenia zogniskowanych wywiadów grupowych, zwołania okrągłych stołów i zastosowania innych metod delfickich, by sformułować zgodną opinię (podejścia te mogą obejmować niektóre aspekty ilościowe, ale na ogół są jakościowe). 14

III. Sektorowe lub zawodowe analizy ad hoc (stosujące zarówno metody jakościowe, jak i ilościowe) koncentrujące się na sytuacjach w poszczególnych obszarach (co może obejmować elementy I i II). IV. Metody jakościowe oparte na rozwoju scenariusza czy metodach delfickich (bazujących na opinii ekspertów). System brytyjski (jeśli można go tak nazwać) obejmuje elementy wszystkich podejść. Każde podejście ma swoje mocne i słabe strony (podsumowuje je Wilson 2008a). Podejście IER/CE przewidujące zmieniające się wymagania dotyczące umiejętności jest zasadniczo ilościowe i oparte na modelu (z wykorzystaniem metod ekonometrycznych), ale także uznaje znaczenie metod i dowodów jakościowych. Szczegóły zostały przedstawione w następnych podrozdziałach. Większość przeglądów najlepszych praktyk w zakresie prognozowania umiejętności na świecie sugeruje, że preferowaną opcją jest stosowanie metod ilościowych opierających się na wielosektorowych modelach makroekonomicznych. Modele te są uznawane za niezbędne do uzyskania silnego i spójnego scenariusza zatrudnienia sektorowego, który jest punktem wyjścia dla każdej kompleksowej oceny zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności. Zaletami takiego podejścia są: dostarczenie szczegółów sektorowych i innych; zazwyczaj kompleksowość obejmuje całą gospodarkę; logiczna spójność; nałożenie restrykcji rachunkowych; uwzględnienie wpływów i ograniczeń ekonomicznych; umożliwienie jasnego wyrażenia założeń; spójność scenariuszy we wszystkich sektorach. Metody te oczywiście mają pewne wady i stwarzają problemy, w tym: ograniczenia techniczne ze względu na ograniczone zasoby; ograniczenie obecnego rozumienia sposobu działania rynku pracy; ograniczenie co do istotności przeszłych zdarzeń (takie modele są oparte na założeniu kontynuacji dotychczasowych wzorców zachowań); wymagania dotyczące danych ilościowych wykorzystywanych w metodach modelowania są znaczne (długie szeregi czasowe spójnych danych sektorowych obejmujące różne wskaźniki ekonomiczne i wskaźniki rynku pracy, zwłaszcza zatrudnienia, są krytyczne dla każdego wielosektorowego podejścia do modelowania zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności w połączeniu z innymi wskaźnikami ekonomicznymi w ramach systemu rachunków narodowych) i wymagają wielu lat kosztownych inwestycji; ograniczenia wynikające z danych (często dane wykorzystane do budowy modeli nie zostały zebrane z zamiarem tworzenia modelu); koszty rozwoju i utrzymania zasobów. Modele ilościowe zatem nie powinny być postrzegane jako panaceum. Niemniej jednak w większości krajów, które przeprowadzają regularne krajowe oceny przyszłych wymagań zawodowych i zapotrzebowania na umiejętności, takie 15

modele są traktowane jako fundamentalne. Coraz częściej są stosowane zarówno w krajach rozwijających się, jak i rozwiniętych, a w miarę polepszania się jakości danych poprawia się zdolność do budowy modelu. Metody ilościowe obejmują również różne techniki nie oparte na modelach, w tym różnego rodzaju badania, w celu uzyskania wiarygodnych danych na temat stanu faktycznego lub opinii i spostrzeżeń. Mogą one obejmować: badania ankietowe pracodawców i innych osób w celu ustalenia faktów, badania ankietowe pracodawców i innych osób w celu testowania opinii i spostrzeżeń, audyty umiejętności. Pozostałe główne podejścia do oceny zmieniającego się zapotrzebowania na kwalifikacje, przyjęte w Wielkiej Brytanii, można podzielić na: badania umiejętności wśród pracodawców, szczegółowe pogłębione badania sektorowe, inne metody jakościowe. Wszystkie zostały wypróbowane w Wielkiej Brytanii z większym lub mniejszym sukcesem (patrz Wilson 2008a). Przykłady obejmują National Employers Skills Surveys (NESS), Sector Skills Agreements oraz Skills Needs Assessments (SSA/SNA). Te ostatnie zostały przeprowadzone pod auspicjami różnych Branżowych Rad Umiejętności (SSC) utworzonych przez rząd w celu odzwierciedlenia poglądów pracodawców. Badania NESS są przeprowadzane co dwa lata od 1999 r. Początkowo koncentrowały się na Anglii, ale obecnie podobne badania są prowadzone dla Szkocji i Walii, a ostatnio w całej Wielkiej Brytanii. NESS skupia się głównie na bieżących niedoborach umiejętności, choć niektóre badania obejmowały również pytania dotyczące wydajności. Ze względu na zapotrzebowanie na szczegółowe informacje według sektorów i przestrzennego zróżnicowania sondaże są duże i drogie. Branżowe Rady Umiejętności próbują także dostarczyć szacunki struktury zawodowej, ale tylko na wysokim poziomie agregacji. Dokumenty Sector Skills Agreements i Skills Needs Assessments (SSA/SNA) to umowy między SSC i innymi podmiotami dotyczące zapotrzebowania na kwalifikacje potrzebne w sektorach reprezentowanych przez SSC. Mapowanie potrzeb w zakresie umiejętności w ramach SSA oraz konsultacje z pracodawcami i innymi interesariuszami prowadzone przez Branżowe Rady Umiejętności spowodowały ponowne większe skupienie się na podejściu jakościowym. Może być to uznane za dobry przykład wykorzystania podejścia jakościowego do oceny potrzeb w zakresie umiejętności w Wielkiej Brytanii. Podejście stosowane przez SSC uwzględnia pracę z ekspertami, pracodawcami działającymi w różnych sektorach, jak również w innych instytucjach specjalistycznych. W wielu przypadkach nacisk na wykorzystanie metod jakościowych jest koniecznością ze względu na braki w infrastrukturze statystycznej, co sprawia, że użycie metod ilościowych nie jest możliwe. Techniki jakościowe stosowane przez różne SSC znacznie się różnią. Wiele SSC nadal jest w trakcie wypracowywania metodologii. W większości przypadków podejście wiąże się z łącze- 16

niem metod i źródeł danych. Komisja ds. Zatrudnienia i Umiejętności w Wielkiej Brytanii (UKCES) utworzyła Branżowy Almanach Umiejętności, aby zapewnić standaryzację informacji dla tych, którzy szukają branżowych LMII on-line. Zawiera on dane z wielu źródeł, w tym z Working Futures i NESS, wszystkie przedstawione w ujednolicony sposób. Almanach został zaprojektowany tak, aby połączyć kompleksowe, wiarygodne i porównywalne informacje o rynku pracy. Jednocześnie informacje są prezentowane tematycznie i według sektorów podkreśla się różnice sektorowe, które mają fundamentalne znaczenie dla podejścia ukierunkowanego sektorowo. Większość SSC bazuje na: Working Futures, narodowej ankiecie dotyczącej umiejętności skierowanej do pracodawców (National Employers Skills Surveys), Branżowym Almanachu Umiejętności. Wiele SSC dysponuje także własnymi badaniami i modelami. Użytkownicy i zastosowania Ważne jest, aby dostrzec, że istnieje wielu odbiorców analiz umiejętności i prognozowania zapotrzebowania na nie, a ich specyficzne i szczegółowe potrzeby w zakresie informacji o rynku pracy (LMII) mogą być bardzo różne. Kluczowy zestaw pytań, które należy uwzględnić przy ocenie takich potrzeb i systemów sprowadza się do kanonu: przez kogo (finansowanie i realizacja), dla kogo, w jaki sposób, dlaczego/po co, kiedy? Do głównych odbiorców w Wielkiej Brytanii należą: rząd, na szczeblu krajowym i regionalnym (decydenci); interesariusze (w tym z władz lokalnych) instytucje szkolące działające w przemyśle, pracodawcy, instytucje edukacyjne i szkoleniowe oraz organizacje oferujące usługi z zakresu coachingu i planowania ścieżki kariery (Careers Guidance); osoby podejmujące decyzje zawodowe. Interesy poszczególnych grup odbiorców mogą być bardzo różne i mogą dotyczyć np.: zapotrzebowania na siłę roboczą przyszły poziom zatrudnienia według zawodów/umiejętności; popytu odtworzeniowego nowe oferty pracy (zastępowanie znikających zawodów nowymi); edukacji i wymagań szkoleniowych typowe kwalifikacje; równowagi popytu i podaży; warunków pracy (wynagrodzenie). 17

Co i jak zostanie wykonane zależy, przynajmniej częściowo, od tego, dla kogo i z jakiego powodu jest robione. Odbiorcy często mają bardzo zróżnicowane wymagania dotyczące zarówno szczegółów, jak i treści. Decydenci są bardziej zainteresowani ogólną równowagą popytu i podaży oraz obszarami, gdzie inwestycje w umiejętności są potrzebne. Pracodawcy i pracownicy skupiają się na szczegółowych informacjach na temat perspektyw w poszczególnych obszarach. W Wielkiej Brytanii wiele prac finansują służby lub agencje rządowe. Podstawą do takiego finansowania jest uznanie prognozowania zapotrzebowania na umiejętności za dobro publiczne. Rząd Wielkiej Brytanii generalnie zdecydował o wykonaniu pracy poprzez tworzenie agencji oraz zlecanie jej ośrodkom akademickim lub komercyjnym instytucjom doradczym i badawczym. Ograniczone zasoby sprawiają, że główne krajowe projekcje mają służyć wielu różnym użytkownikom i celom. Obniżenie kosztów poprzez cięcia może oznaczać konieczność wypracowania kompromisów pod względem zaspokajania zróżnicowanych potrzeb użytkowników. 1.3. Podejście metodologiczne zastosowane w Working Futures Podstawy ekonomiczne Prognozy Working Futures stosują najlepsze praktyki międzynarodowe w zakresie ilościowego przewidywania zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności. Podejście do prognozowania zapotrzebowania na umiejętności IER/CE zawsze opierało się na założeniu, że rozwój sytuacji na rynku pracy jest w znacznym stopniu uzależniony od sytuacji gospodarczej. Uwzględnia rozwój popytu na różne towary i usługi oraz wpływ zmian technologicznych na sposób ich produkcji i dostarczania. Typowe ilościowe modelowe podejście obejmuje dwa kluczowe elementy: regionalny wielosektorowy model makroekonomiczny (RMDM); moduły przekładające wyniki na implikacje dla popytu i podaży umiejętności. Regionalny wielosektorowy model makroekonomiczny (RMDM) W przedstawionym na rysunku 1.1 RMDM zwracają uwagę powiązania pomiędzy różnymi wskaźnikami gospodarczymi i wskaźnikami rynku pracy. Są to zarówno połączenia techniczne, jak i rachunkowe, a także behawioralne. Jasnoszary obszar oznacza świat, a ciemno-szary brytyjską gospodarkę i rynek pracy. Prostokąty w tych obszarach obejmują zestawy wskaźników gospodarczych i wskaźników rynku pracy. Każdy z nich dzieli się na wiele kategorii (przemysł, surowce itp.). Istnieje również dezagregacja na poziomie regionalnym (nie pokazana na rysunku). 18

Poszczególne wskaźniki są połączone relacjami technicznymi, rachunkowymi i behawioralnymi, tak jak wskazują strzałki. Siłę tych relacji szacuje się za pomocą technik ekonometrycznych. Białe pola obejmują zmienne endogeniczne, ustalane w ramach modelu, a czarne to zmienne egzogeniczne wynikające z sytuacji poza granicami Wielkiej Brytanii (poziom światowej aktywności gospodarczej oraz ceny), demografii, polityki rządu (w zakresie podatków i wydatków). Rysunek 1.1 Regionalny wielosektorowy model makroekonomiczny (RMDM) Zagranica Światowa koniunktura gospodarcza i ceny SCHEMAT MDM (uproszczony) Rząd Gospodarka brytyjska Wydatki konsumenckie Przychody Bezrobocie Eksport Całkowity popyt na brytyjskie dobra i usługi GDFCF, Nakłady pośrednie Zatrudnienie Zawody i kwalifikacje Import Brytyjska produkcja dóbr i usług Ludność w wieku produkcyjnym Źródło: opracowanie własne. W centrum umieszczony został popyt na brytyjskie towary i usługi. Zależy on od konsumentów, rządu i zagranicy. Kluczowym elementem jest macierz input-output Leontiefa, która uwzględnia powiązania między sektorami. Elementy wejściawyjścia w macierzy określają wpływ na popyt na towary i usługi od producentów oraz na nakłady brutto na środki trwałe (Gross Domestic Fixed Capital Formation GDFCF). Razem determinują one produkcję brytyjskich towarów i usług, co oddziałuje na zatrudnienie i dochody. Te ostatnie są głównym czynnikiem warunkującym wydatki konsumentów, tworząc jedno z głównych sprzężeń zwrotnych (pętli) w ramach modelu. Model zawiera także szczegółowe uwzględnienie cen i płac (niepokazane na rysunku). 19

Modele, takie jak RMDM są zazwyczaj szacowane przy użyciu skomplikowanych i wyrafinowanych metod ekonometrycznych, jednak w niektórych krajach wykorzystywane są również ogólne modele równowagi (gdzie parametry są raczej kalibrowane niż szacowane). Najważniejszymi wynikami są spójne prognozy poziomu zatrudnienia według sektorów i podaży pracy według wieku i płci. Oczywiście oprócz prognoz zatrudnienia sektorowego, modele te są wykorzystywane do wielu innych celów. Przykładowo RMDM używany jest do oceny perspektyw branż lub sektorów na wysokim poziomie dezagregacji. RMDM wyróżnia 41 sektorów, określonych za pomocą brytyjskiej Standardowej Klasyfikacji Przemysłowej (SIC). Jest ona zasadniczo zgodna z międzynarodowymi systemami klasyfikacji. Podejście to odzwierciedla różne czynniki wpływające na perspektywy dla każdego sektora, w tym światowe otoczenie, konkurencyjność międzynarodową i politykę rządu. RMDM jest jednym z elementów szerszego podejścia modułowego do oceny zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności. Pomaga zrozumieć skutki zmian w strukturze sektorowej zatrudnienia dla popytu na umiejętności. Chociaż nie jest jedynym narzędziem niezbędnym do przewidywania przyszłego zapotrzebowania na umiejętności, traktowane jest jako istotna część arsenału narzędzi w większości krajów, które podejmują ten rodzaj działalności. Moduły popytu i podaży umiejętności Na rysunku 1.2 moduł 1 prezentuje model RMDM. Pozostałe elementy lub moduły przekładają wyniki z RMDM na popyt na umiejętności. Implikacje dla zapotrzebowania na umiejętności wynikają z analizy różnic wymagań zawodowych w sektorach oraz zmian postępujących wraz z upływem czasu. Informacje na temat zawodów są uzupełniane przez dane dotyczące wzorców kwalifikacji w zawodach. 1 Podobnie jak w wielu innych krajach, ten aspekt jest znacznie mniej dopracowany w Wielkiej Brytanii, głównie ze względu na bardziej ograniczony charakter dostępnych danych odnośnie do umiejętności. W większości przypadków, uwaga skupiona jest na strukturze zawodów lub kwalifikacji w sektorze. Trendy w takich strukturach są analizowane przy użyciu raczej dość prostych technik, a nie wyrafinowanych metod ekonometrycznych. 2 1 Modele zatrudnienia według zawodu to tylko jeden sposób mierzenia umiejętności. Z punktu widzenia szkolenia, a szczególnie formalnego planowania szkoleń ważne są również rodzaje wymaganych kwalifikacji. Ponadto inne aspekty umiejętności odgrywają istotną rolę. Należą do nich różnego rodzaju umiejętności faktycznie wymagane od pracowników do realizacji głównych zadań w pracy, takie jak umiejętności fizyczne (zręczność i wytrzymałość), ogólne umiejętności intelektualne (w tym umiejętność czytania i pisania), a także umiejętności społeczne (takie jak komunikacja, praca zespołowa, przywództwo itp.). Nazywane są one kluczowymi, umiejętnościami rdzenia i umiejętnościami ogólnymi. Nie są podejmowane próby projekcji takich umiejętności przy użyciu metod ilościowych, ale wiele krajów, w tym Wielka Brytania zwiększa nakłady i wysiłki w celu oceny zapotrzebowania na umiejętności (jak się zmieni zapotrzebowanie oraz jakie są ścieżki rozwojowe w przekroju sektorów i zawodów). 2 Jak zaznaczono dalej, US BLS nie próbuje modelować i wykonywać prognoz udziałów zatrudnienia według zawodów w sektorach, ale opiera się na opinii ekspertów, w jaki sposób te udzia- 20

Working Futures modele i moduły Rysunek 1.2 2. Model zawodowy Zatrudnienie według regionu (12), branży (41), płci (2), statusu (3), zawodu (25) 3. Model kwalifikacji Zatrudnienie według regionu (12), branży (41), płci (2), statusu (3), zawodu (25), poziomu kwalifikacji (6) 1. Model makroekonomiczny (RMDM) Zatrudnienie: według regionu (12), branży (41), płci (2), statusu (3) Populacja i siła robocza: według wieku i płci 4. Model popytu odtworzeniowego na pracę Zatrudnienie według regionu (12), branży (41), płci (2), statusu (3), zawodu (25), poziomu kwalifikacji (6) 5. Model podaży kwalifikacji (Narodowy model zasobów i przepływów lub narodowy model szeregów czasowych) Populacja i siła robocza: według płci (2), poziomu kwalifikacji (6), wieku (jednoroczne grupy wieku) 6. Model szeregowania kwalifikacji (proces RAS szeregujący kwalifikacje według zawodów) zawód (25), płeć (2), poziom kwalifikacji (6) Uwaga: Takie rozumowanie znajduje reprezentację w tak zwanych modelach komputerowych, które przybierają formę równań algebraicznych łączących kluczowe zmienne. Model jest próbą dostarczenia uproszczonej reprezentacji rzeczywistości, która ma pomóc pojąć dane zjawisko (w tym przypadku zmiany wzorców popytu na umiejętności na rynku pracy). Badacze społeczni, którzy próbują zrozumieć, jak funkcjonują społeczeństwa i gospodarki, napotykają na problem: braku stałych warunków laboratoryjnych, braku dobrych danych eksperymentalnych (możliwe jest jedynie obserwowanie efektów). Źródło: opracowanie własne. W prognozowaniu uwzględniane są zarówno podaż umiejętności, jak i popyt. Analizy strony podażowej koncentrują się na płci, wieku i kwalifikacjach. Zawody są klasyfikowane według brytyjskiej Standardowej Klasyfikacji Zawodów, która jest zgodna z klasyfikacją ISCO. Kwalifikacje mierzy się za pomocą brytyjskich Narodowych Ram Kwalifikacji (NQF). Systemy klasyfikacji są zaprojektowane tak, aby rozróżnić sektor, zawód i wymiary kwalifikacyjne. Na rysunku 1.2 przedstawiono główne moduły wykorzystywane w Working Futures: moduł 2: model zawodowy, który koncentruje się na zmianach popytu na umiejętności w sektorach (umiejętności mierzone według zawodu lub kwalifikacji); ły się zmieniają. Typowe metody stosowane na całym świecie są omówione bardziej szczegółowo przez Wilsona (2008a). 21

moduł 3: moduł kwalifikacji, skupiający się na konsekwencjach poziomu wymaganych kwalifikacji w zawodach (po stronie popytu); moduł 4: moduł popytu odtworzeniowego na pracę, gdzie podstawowe znaczenie mają nie tylko zmiany poziomu kwalifikacji, ale także potrzeby zastąpienia pracowników opuszczających rynek pracy z powodu przejścia na emeryturę, migracji i śmiertelności; moduł 5: obejmujący podaż umiejętności (mierzoną kwalifikacjami); moduł 6: obejmujący równowagę popytu i podaży. Szczegóły dotyczące RMDM i pozostałych modułów wykorzystywanych 4 w Working Futures można znaleźć w pracywilsona i Homenidou (2012a).3F3F Potrzeby zastąpienia (replacement needs) Oprócz ogólnych zmian w poziomie zatrudnienia według zawodów (tzw. nowy popyt na pracę), ważne jest, aby uwzględnić popyt odtworzeniowy. Obejmuje on ocenę popytu wynikającego z odchodzenia pracowników na emeryturę lub z innych przyczyn (migracji, przekwalifikowania się do wykonywania innego zawodu, umieralności). Potrzeba zastąpienia jest zwykle pozytywna, lecz zdominowana przez nowy popyt na pracę, (co w wielu branżach i zawodach ma znaczenie negatywne). Szacowanie odtworzeniowego popytu na pracę nie jest proste. Wymaga ono takich informacji, jak: struktura wieku i płci osób zatrudnionych według zawodów; wskaźniki odpływu z powodu przejścia na emeryturę (i innych powodów odejścia personelu). Informacje o strukturze wiekowej i płci są konieczne, ponieważ wiele przepływów, zwłaszcza dotyczących przechodzenia na emeryturę i umieralności, w dużym stopniu zależy od wieku i płci. Struktury wieku różnią się znacznie w zależności od zawodu, na przykład można przypuszczać, że do wieku emerytalnego zbliża się większy odsetek menedżerów niż specjalistów IT. Różnice w strukturze wieku widać też z innej perspektywy: starsi pracownicy odchodzą na emeryturę, a osoby młodsze zmieniają zawód. Struktura wieku jest istotna w statystykach dotyczących umieralność. Na podstawie badań ankietowych gospodarstw domowych i ludności oraz danych spisowych możliwe jest analizowanie struktury demograficznej w każdym zawodzie. Pozwala to na oszacowanie współczynnika przechodzenia na emerytury i umieralności dla każdej klasy zawodowej. Emerytury: na potrzeby modelowania emerytur warto rozpatrzyć odsetek osób w wieku (powiedzmy) 55 do 65 lat wykonujących dany zawód w danym roku, a następnie założyć, że pewna część tej grupy będzie przechodzić na eme- 4 Inne prognozy ilościowe są również wykonywane w Wielkiej Brytanii zarówno przez, jak i w imieniu różnych organizacji, w tym Sektorowych Rad Umiejętności. Jest ich zbyt wiele, aby szczegółowo je tutaj omawiać, ale ogólnie przyjmowane są podobne metody (przeglądu dostarcza Wilson, Wedard, Lee 2004 i Wilson 2008a). Obejmuje to również znaczną liczbę prac na poziomie regionalnym (patrz Wilson 2008b). 22

ryturę w kolejnych latach. Zwykle w takim przypadku używana jest szeroka kategoria wieku, ponieważ próbki są w większości przypadków dość małe. Możliwy jest również pomiar przepływu pracowników odchodzących na emerytury w czasie, chociaż ten rodzaj podejścia może być narażony na znaczne błędy pomiaru. Umieralność: aby oszacować popyt odtworzeniowy z powodu śmierci w każdym zawodzie, można używać współczynników umieralności charakterystycznych dla wieku i płci w okresie objętym prognozą. Migracja i mobilność: migracja wykwalifikowanych specjalistów to źródło rosnącego niepokoju w wielu krajach w ciągu ostatnich kilku lat. Migracja umiejętności jest wyraźnie realna i musi być również wzięta pod uwagę w modelowaniu, ponieważ przepływy wynikające z tego zjawiska wpływają na podaż i popyt na zasoby ludzkie. Techniki i metody ekonometryczne Metody ilościowe oparte na modelu zazwyczaj obejmują: złożone szeregi czasowe wielu zmiennych, równania behawioralne/ekonometryczne, podobne modele jednowymiarowe. Modele jednowymiarowe można podzielić na: prostą ekstrapolację dotychczasowych tendencji (techniki mechanistyczne), bardziej złożone metody obejmujące szeregi czasowe. Proste techniki ekstrapolacyjne są stosowane w sytuacji, gdy w dyspozycji są tylko ograniczone dane w postaci szeregów czasowych. W niektórych przypadkach dostępna jest tylko bardzo mała liczba obserwacji w szeregu czasowym (na przykład struktura zawodowa), co wyraźnie ogranicza możliwości analizy. Tam, gdzie jest dostępnych więcej obserwacji, możliwa jest bardziej złożona analiza. Można do tego celu wykorzystać ekonomiczne modele behawioralne albo metody szeregów czasowych, starając się znaleźć wzorzec w jednym szeregu czasowym, którego można by użyć do przewidywania przyszłości. Modele szeregów czasowych są szeroko stosowane w świecie biznesu i finansów, chociaż lepiej sprawdzają się w prognozowaniu krótkoterminowych zmian niż wzorców długoterminowych. Niestety, doświadczenie wskazuje, że większość liniowych (lub bardziej skomplikowanych) trendów ostatecznie dobiegła końca ( skręcanie trendu ) i dlatego modele szeregów czasowych nie powinny być wykorzystywane do prognozowania średnio- i długoterminowego. Warto zauważyć, że US Bureau of Labor Statistics (BLS) nie stara się dokonać formalnego modelowania zatrudnienia w sektorach, ale kładzie większy nacisk na dokładny pomiar aktualnego stanu, a następnie na opinie eksperckie dotyczące możliwych kierunków zmian. Analiza behawioralna jest próbą wyjścia poza wzorce obserwowane w szeregach czasowych i zrozumienia, w jaki sposób powstają i, co ważniejsze, dlaczego mogą się zmienić w przyszłości. Analiza behawioralna czerpie z dyscyplin, takich jak ekonomia czy socjologia, aby zrozumieć, co wpływa na zachowanie głów- 23

nych uczestników gospodarki i jakie znajduje to odzwierciedlenie w kluczowych wskaźnikach gospodarczych i społecznych. Takie rozumowanie znajduje reprezentację w tak zwanych modelach komputerowych, które przybierają formę równań algebraicznych łączących kluczowe zmienne. Model jest próbą dostarczenia uproszczonej reprezentacji rzeczywistości, która ma pomóc pojąć dane zjawisko (w tym przypadku zmiany wzorców popytu na umiejętności na rynku pracy). Socjologowie próbują zrozumieć, jak społeczeństwa i gospodarki rozwiązują problemy, które napotykają w zakresie: braku stałych warunków laboratoryjnych, braku dobrych danych eksperymentalnych (możliwe jest jedynie obserwowanie efektów). Modele są budowane z użyciem dość skomplikowanych technik statystycznych i ekonometrycznych, na podstawie danych zaczerpniętych z większości oficjalnych źródeł, w tym rachunków narodowych oraz związanych z nimi szacunków zatrudnienia na podstawie badań pracodawców i gospodarstw domowych. Mając takie modele ilościowe, trzeba ustalić, do czego mogą być przydatne. Do ich zalet należą: pomoc w stworzeniu jasnych i przejrzystych założeń na temat możliwości rozwoju zdarzeń w przyszłości, pomoc w systematycznym i logicznym myśleniu, skupienie się na logicznej dyskusji popartej argumentami, użyteczna ocena porównawcza oddziaływań politycznych (czyli co by się stało w przypadku braku interwencji politycznej). Modele te nie mogą zapewnić: mechanicznego planowania zapotrzebowania na siłę roboczą, precyzyjnego wskazania wymagań wobec systemu edukacji i szkoleń. Tam, gdzie są odpowiednie dane statystyczne, mogą być wykorzystywane techniki ekonometryczne (np. analiza kointegracyjna, modelowanie korekty błędem itp.) Większość modeli makroekonomicznych w RMDM (rys. 1.1) jest właśnie tego typu. Model obejmuje również funkcje zatrudnienia używane do generowania prognozy zatrudnienia w przemyśle. Prognoza zapotrzebowania na zawody i kwalifikacje jest opracowywana w ramach modułów 2 i 3 (rys 1.2) przy użyciu prostych technik ekstrapolacyjnych stosowanych do projekcji udziałów zatrudnienia dla zawodów i kwalifikacji w ramach branż. Analiza podaży pracy według wieku i płci prowadzona jest w RMDM przy użyciu metod ekonometrycznych. Wielkość podaży pracy jest następnie grupowana według posiadanych kwalifikacji, a dalej wykorzystywany jest model przepływu udziałów (moduł 5 na rys. 1.2) i inne techniki ekstrapolacyjne. Szczegółowe informacje na temat podejścia określone są w Raporcie Technicznym Working Futures (Wilson, Homenidou 2012a). Wyniki Working Futures mają na celu zapewnienie wszystkim zainteresowanym podażą i popytem na umiejętności rzetelnych podstaw statystycznych do analizowania tych zjawisk. Dotyczy to pracowników, pracodawców, instytucji edu- 24