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PRESENTACIÓN DEL PROYECTO “ANTICIPA”

PRESENTACIÓN DEL PROYECTO “ANTICIPA” ANÁLISIS PROSPECTIVO DE LA DEMANDA DE CUALIFICACIONES PARA LA ANTICIPACIÓN DE LAS NECESIDADES DE FORMACIÓN Inmaculada Cebrián Universidad de Alcalá 20 de Noviembre de 2012. Proyecto dirigido por Gema de Cabo Centro de Estudios Económicos Tomillo

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PRESENTACIÓN DEL PROYECTO “ANTICIPA”

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Presentation Transcript


  1. PRESENTACIÓN DEL PROYECTO “ANTICIPA” ANÁLISIS PROSPECTIVO DE LA DEMANDA DE CUALIFICACIONES PARA LA ANTICIPACIÓN DE LAS NECESIDADES DE FORMACIÓN Inmaculada Cebrián Universidad de Alcalá 20 de Noviembre de 2012

  2. Proyecto dirigido por • Gema de Cabo • Centro de Estudios Económicos Tomillo • Miembros del equipo de investigación: • José María Arranz,Inmaculada Cebrián, Gloria Moreno • Universidad de Alcalá • Elvira Gonzalez, Carolina Perondi • Centro de Estudios Económicos Tomillo

  3. ÍNDICE DE CONTENIDOS • OBJETIVOS • NOVEDADES DEL PROYECTO • ACTIVIDADES DEL PROYECTO • Definición de la demanda de cualificaciones • Selección de las fuentes de datos del mercado laboral • Modelización de las cualificaciones más demandadas • Previsión de la demanda de cualificaciones en el medio y largo plazo • Análisis dinámico de la demanda de cualificaciones • RESULTADOS Y PRODUCTOS

  4. OBJETIVOS • Objetivo global: • Determinar la demanda de cualificaciones en España en los próximos años, con la finalidad última de disponer de información para planificar de forma anticipada la formación más oportuna que de respuesta a las necesidades de cualificación derivadas del mercado de trabajo. • En términos prácticos, la consecución de este objetivo conlleva … • Objetivo operativo: • Construir un modelo de previsión de las cualificaciones más demandadas en el mercado de trabajo español a medio y largo plazo.

  5. NOVEDADES • ¿POR QUÉ ES PIONERO EL PROYECTO ANTICIPA? • Porque aborda por primera vez: • La detección anticipada, con visión de futuro a medio y largo plazo, de las necesidades de formación de los puestos de trabajo con mayor potencial de demanda del mercado de trabajo. • La construcción de un modelo de previsión de las cualificaciones más demandadas, • específicamente diseñado para alcanzar el máximo nivel de desagregación en términos de ramas de actividad (3 dígitos CNAE) y de ocupaciones (4 dígitos CNO), • que combina técnicas estadísticas de modelización y técnicas de prospectiva cualitativa para obtener las estimaciones más representativas de la demanda de cualificaciones a medio y largo plazo. • La construcción de una base de datos enlazada (BDE) de la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) y del Registro de Contratos: • alcanzar el máximo nivel de desagregación de ocupaciones (4 dígitos CNO), • realizar un análisis dinámico de la evolución reciente de los principales perfiles demandados en el mercado laboral español.

  6. Definición de la demanda de cualificaciones • ¿QUÉ SE QUIERE PREVER Y A QUÉ NIVEL DE DESAGREGACIÓN? • Definición operativa de demanda de cualificaciones: • Se representa por la combinación de dos variables: • Rama de actividad (CNAE-3d). • Ocupación (CNO-4d). • Ejemplo: Acompañantes turísticos (CNO-5823) en Hoteles y alojamientos similares (CNAE-55.1). • Definición de perfil profesional: • Es el conjunto de características personales y laborales mayoritarias para cada combinación de las dos variables anteriores. • Ejemplo: Acompañantes turísticos, con nivel de estudios medios, en Hoteles y alojamientos similares: 60% son mujeres, 45% ha terminado bachiller o FP de grado medio, 70% tiene entre 25 y 35 años, 55% trabaja en una empresa de menos de 100 trabajadores, 18% están en Baleares, 20% en Andalucía, etc.

  7. Selección de las fuentes de datos del mercado laboral (1) • ¿QUÉ DATOS ESTÁN DISPONIBLES Y PARA QUÉ SON MÁS ADECUADOS? • Encuesta de Población Activa (EPA): • Representa el mercado laboral de forma completa y global. • Está disponible en microdatos a CNAE-3d, CNO-3d (desde 1995) . • Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL): • Es el resultado de la fusión de registros administrativos de la Seguridad Social y el Padrón Municipal Continuo. • Representa el mercado de trabajo desde la perspectiva de las afiliaciones a la Seguridad Social, ya sea por empleo o por percepción de una prestación por desempleo o pensión. • Está disponible en microdatos a CNAE-3d de 2005 a 2011, no tiene ocupaciones y el nivel de estudios procede del padrón. • Registro de Contratos: • Recoge información sobre los contratos que se van firmando y registrando en el SEPE. • Tiene información sobre ocupaciones (CNO-4d) y niveles de estudios.

  8. Registro de contratos del SEPE • Ocupación • Nivel de estudios • Variables de política de empleo • Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) • Características personales y laborales • Duración del episodio-contrato • Análisis de trayectorias Base de datos enlazada (BDE) • Episodios de empleo por cuenta ajena iniciados entre el 1 de enero de 2005 y el 31 de diciembre de 2011. • Información sobre CNAE-3d y CNO-4d y además información sobre características personales y laborales.

  9. Selección de las fuentes de datos del mercado laboral (2) • POR TANTO, ¿qué datos son los más adecuados para identificar las cualificaciones más demandadas y hacer una previsión al máximo nivel de desagregación? • Aquellos: • Que representen al mercado laboral de forma completa y global: • La EPA, hasta CNAE-3d y CNO-3d. • Que permitan alcanzar el máximo nivel de desagregación: • La BDE, hasta CNAE-3d y CNO-4d.

  10. Modelización y previsión de la demanda de cualificaciones • ¿CÓMO SE VAN A OBTENER LAS PREVISIONES? • El modelo • Mediante un sistema de ecuaciones se modeliza el comportamiento de las cualificaciones más demandadas en el mercado laboral, en función de su propio pasado y de la evolución de la actividad económica • Se estima con los datos de las fuentes estadísticas. • Su capacidad de previsión será mayor cuanto más cercano sea el horizonte predictivo. • Técnicas de prospectiva cualitativa (Delphi: panel de expertos) • Para complementar la capacidad de anticipación de un modelo estadístico, se aplican técnicas cualitativas de prospectiva basadas en consultas a personas expertas en la materia, para que con su experiencia y conocimiento maticen y avalen las previsiones estadísticas. • Un modelo de previsión es una herramienta “viva” que es preciso ir actualizando (en términos de datos) y ampliando/completando (en términos de las relaciones de variables que se puedan ir modelizando). • Siguiendo con el ejemplo anterior

  11. Análisis dinámico de la demanda de cualificaciones • ¿CÓMO HAN EVOLUCIONADO LOS PRINCIPALES PERFILES PROFESIONALES QUE SE HAN DEMANDADO EN LOS ÚLTIMOS AÑOS? • Una vez identificadas las cualificaciones más demandadas en nuestro mercado de trabajo, se realizará un análisis dinámico en los siguientes términos: • En primer lugar, se seleccionarán aquellas que pudieran resultar de mayor interés para un estudio en profundidad. • A partir de la BDE, que recoge el historial laboral de las personas que han tenido algún contrato iniciado en el periodo 2005-2011: • Se completará el perfil profesional (resto de variables personales y laborales) de cada una de las cualificaciones de interés • Se analizará la evolución dinámica de dichos perfiles profesionales

  12. RESULTADOS Y PRODUCTOS • Como resultado del trabajo descrito se dispondrá de: • La base de datos enlazada (BDE) a partir de la MCVL y el Registro de Contratos del SEPE para el periodo 2005-2001. • La metodología de enlace de las bases de datos utilizadas. • Un modelo de previsión de las cualificaciones más demandadas formado por: • Una herramienta digital con el sistema de ecuaciones, que permita una actualización periódica del modelo. • Un método delphi con un panel de expertos sistematizado, que permita su aplicación periódica. • Un informe de prospectiva con: • Identificación y previsión de las cualificaciones de mayor potencial de demanda para 2012, 2015 y 2020. • Análisis dinámico de los principales perfiles profesionales demandados en los últimos años.

  13. MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN • Inmaculada Cebrián • Universidad de Alcalá • Miembro del equipo de investigación del Proyecto Anticipa

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