Kvantitativní model ROA – CERGE Model pro odhadování vzdělanostních potřeb Vypracováno v rámci grantového projektu Společnost vědění – nároky na kvalifikaci lidských zdrojů a na další vzdělávání

Disclaimer Metodika využitá při vypracování prognózy vznikla v rámci mezinárodního projektu Regular Forecasting of the Training Needs: Comparative Analysis, Elaboration and Application of Methodology - Pravidelné předvídání vzdělávacích potřeb: srovnávací analýza, vypracování a aplikace metodologie, s finanční podporou Evropské komise pod vedením Národní observatoře zaměstnanosti a vzdělávání Národního vzdělávacího fondu, o.p.s. a za přímé účasti CERGE-EI (Centrum pro ekonomický výzkum a postgraduální vzdělávání Univerzity Karlovy), ROA (Výzkumné centrum pro vzdělávání a trh práce Univerzita Maastricht, Holandsko) a ESRI (Ústav pro ekonomický a sociální výzkum, Irsko). Evropská komise neodpovídá za výsledky a využití této metodiky.

Vznik a princip činnosti oModifikace modelu ROA Maastricht, užití v řadě států západní Evropy oOdhadování poptávky po práci a porovnání nabídky práce pro skupiny s podobným vzděláním oOdhad počtu nových míst pro pracovníky podobných profesí oVše v následujícím pětiletém období

Informace jsou určeny: Mladým lidem, rodičům, poradcům pro výběr povolání Decizní sféře rozhodující o investicích do vzdělání Zaměstnavatelům při najímání pracovníků

ČINNOST MODELU: Nahrazovací a expanzní poptávka oNahrazovací poptávka jako odhad počtu uvolněných míst, která budou nahrazena novými pracovníky, modifikovaná zápornou expanzní poptávkou. Je zjišťována pro skupiny vzdělání i zaměstnání oExpanzní poptávku tvoří místa vzniklá expanzí hospodářského sektoru či zaniklá redukcí hospodářského sektoru. Je zjišťována pro skupiny vzdělání i zaměstnání

ČINNOST MODELU: Substituční poptávka Substituční poptávka je druh poptávky po pracovnících s daným vzděláním, kteří mohou zaplnit volná místa, která vyžadují jiný typ vzdělání. Substituční poptávku můžeme určit pouze pro vzdělanostní klastry.

ČINNOST MODELU: Indikátory napětí na pracovním trhu Tyto indikátory tvoří podíl celkové nabídky práce a poptávky po práci ve skupinách vzdělání či zaměstnání, a to jak z hlediska příchozího, tak i z hlediska zaměstnavatele.

ČINNOST MODELU: Statistické charakteristiky výsledků Vstupní data obsahují prvek nejistoty. U dat získaných z VŠPS umíme tuto nejistotu měřit, u ostatních (Odhad počtu absolventů, Makroekonomický odhad) nikoli. Použití metody Monte Carlo umožní přenést a měřit náhodný charakter vstupů na výstupy Další změny a zdokonalení: Korekce na hospodářský cyklus Změna struktury modelu Vylepšení uživatelského prostředí

Zaměstnanecké a vzdělanostní skupiny oZaměstnanecké skupiny sdružují podobně vzdělané pracovníky – užívá se 31 skupin s navzájem odlišnou vzdělanostní strukturou, modifikovanou expertním míněním. oSkupiny pracovníků s podobným vzděláním – užívá se 26 skupin, identifikovatelných ve VŠPS od roku 1994

Zvolené zaměstnanecké skupiny 1 Vrcholové vedení velkých organizací, odborníci v oblasti matematiky a práva 2 Vedoucí dílčích celků a vedoucí malých podniků, zákonodárci 3 Státní úředníci a pracovníci ve společenských vědách 4 Vědci v oblasti podnikání 5 Vědci a pracovníci v biologii 6 Architekti, odborníci ve fyzice a IT 7 Učitelé základních, středních a vysokých škol 8 Odborní zdravotničtí pracovníci 9 Umělečtí pracovníci 10 Pedagogové v mimošk. zařízeních 11 Technici v IT a elektronice 12 Technici ve fyzikálních oborech 13 Odborní administrativní, policejní a celní pracovníci 14 Odborní pracovníci bank a pojišťoven 15 Prodavači v obch. a provozní ve strav. 16 Kancelářští a manipulační pracovníci 17 Úředníci v knihovnách a poštách 18 Pomocní zdravotničtí pracovníci 19 Kvalif. dělníci v lesnictví a rybářství 20 Řidiči, obsluha elektrárenských zařízení a přesných přístrojů 21 Kvalifikovaní dělníci ve stavebnictví 22 Kvalifikovaní výrobci textilií a kůží 23 Formíři, svářeči, horníci a řidiči železničních vozidel 24 Kováři, nástrojaři a mechanici elektrických zařízení 25 Pracovníci ve skladech 26 Stavební dělníci a malíři 27 Nekvalifikovaní pracovníci v zemědělství, obchodě a úklidu 28 Montážní a pom. dělníci, obsl. strojů 29 Obsluha zařízení v prům. a dopravě 30 Obsluha zemědělských a tiskárenských strojů, chovatelé zvířat

Zvolené vzdělanostní skupiny (SŠ - střední škola, sM, bM- s maturitou, bez maturity, VŠ – terciární vzdělání) 1 Základní a bez vzdělání 2 SŠbM, řízení a obsluha strojů, strojírenství, hutnictví 3 SŠbM, elektrotechnika, doprava,spoje 4 SŠbM, chemie, potrav. a ostatní 5 SŠbM, textil, oděvnictví 6 SŠbM, zprac. dřeva, výroba obuvi 7 SŠbM, stavebnictví 8 SŠbM, zemědělství a lesní hospodářství 9 SŠbM, obchod služby 10 SŠsM, obecná příprava (gymnázia) 11 SŠsM, stavebnictví a přír. vědy 12 SŠsM, strojírenství 13 SŠsM, elektrotechnika 14 SŠsM, zemědělství 15 SŠsM, zdravotnictví 16 SŠsM, ekonomika, obchod, právní vědy 17 SŠsM, učitelství 18 SŠsM, ostatní 19 VŠ, stavebnictví a přírodní vědy 20 VŠ, strojírenství 21 VŠ, elektrotechnika 22 VŠ, zemědělství a ostatní technické obory 23 VŠ, zdravotnictví 24 VŠ, ekonomika, obchod, ostatní vědy a nauky 25 VŠ, právní vědy a ostatní společenské obory 26 VŠ, učitelství

Vstupní data oVýběrové šetření pracovních sil v období 1994 – 2008 (ČSÚ) oOdhad vývoje počtu pracovních sil v sektorech v následujícím pětiletém období 2009 – 2013 (NVF a další) oOdhad počtu absolventů v následujícím pětiletém období 2009 – 2013 (ÚIV)

Absolventi v období o Snižování počtu přijatých ke studiu. o Snižování počtu středoškoláků odcházejících po ukončení studia na trh práce. o Zvyšování počtu absolventů terciárního studia, zvláště netechnických oborů.

Absolventi v období 2009 – 2013, vybrané vysokoškolské obory oRůst počtu absolventů terciárního studia je způsoben zejména růstem počtu absolventů společenských věd. oPočet absolventů technických oborů stagnuje či klesá

Makroekonomický scénář o Celková zaměstnanost v letech 2009 a 2010 klesne o cca 2 % vzhledem k roku 2008, pak se vrátí ke stavu roku 2008 a v roce 2013 jej mírně předstihne. o Zaměstnanost v sektoru Zpracovatelský průmysl v letech 2009 až 2013 klesne a bude se pohybovat až do - 5 % vzhledem k roku 2008.

Některé výsledky modelování I Skupiny vzdělání s nejvyšší šancí na získání zaměstnání ve shodě s dosaženou kvalifikací: Střední vzdělání bez maturity v oboru chemie a potravinářství 12 %– 17 % převis poptávky, Střední vzdělání s maturitou v oboru, stavebnictví a přírodní vědy 11 % až 14 % převis poptávky, Střední vzdělání bez maturity v oboru textil, oděvnictví 8 % až 9 % převis poptávky, Střední vzdělání bez maturity v oboru řízení a obsluha strojů, strojírenství, hutnictví 6 % až 8 % převis poptávky Skupiny vzdělání s nejnižší šancí na získání zaměstnání ve shodě s dosaženou kvalifikací: Terciární vzdělání v oboru právní vědy a ostatní společenské obory 20 % až 25 % převis nabídky, Terciární vzdělání v oboru zdravotnictví 18% až 26 % převis nabídky - model se neumí vypořádat s nabídkou vysokoškolsky vzdělaných ošetřovatelek Střední vzdělání bez maturity v oboru zemědělství a lesní hospodářství 18 % až 19 % převis nabídky Terciární vzdělání v oboru zemědělství a ostatní technické obory 13 % až 19 % převis nabídky

Některé výsledky modelování II Skupiny zaměstnání kde je nejvyšší šance získat práci: Pomocní zdravotničtí pracovníci, převis poptávky 18 % Obsluha zemědělských a tiskárenských strojů, chovatelé zvířat, převis poptávky 13 % Kvalifikovaní dělníci v lesnictví a rybářství, převis poptávky 8 %, je to převážně poptávka po absolventech s maturitou Řidiči,obsluha elektrárenských zařízení a přesných přístrojů, převis poptávky 8 % Skupiny zaměstnání kde je nejnižší šance získat práci: Státní úředníci a pracovníci ve společenských vědách,převis nabídky 14 %, Vrcholové vedení velkých organizací, odborníci v oblasti matematiky a práva, převis nabídky 13 % Odborní administrativní, policejní a celní pracovníci, převis nabídky 11 %, obor s uplatněním ekonomů, středoškolsky nebo vysokoškolsky vzdělaných, jichž je nadbytek Vědci a pracovníci v biologii, převis nabídky 6 %, ve skupině klesá podíl zemědělců a roste podíl VŠ přírodovědců

Některé výsledky modelování III Nejvyšší nahrazovací poptávka v zaměstnaneckých skupinách, relativně ke stavu roku 2008: 1.Obsluha zemědělských a tiskárenských strojů, chovatelé zvířat: 21 % 2.Učitelé základních, středních a vysokých škol : 17 % 3.Řidiči, obsluha elektrárenských zařízení a přesných přístrojů: 16 % 4.Odborní administrativní, policejní a celní pracovníci : 15% Vysoká relativní nahrazovací poptávka svědčí o vysoké fluktuaci ve skupině, nebo o vysokém podílu starších pracovníků, u nichž předpokládáme odchod do důchodu (učitelé).

Některé výsledky modelování IV Nejnižší nahrazovací poptávka v zaměstnaneckých skupinách, relativně ke stavu roku 2008: 1.Kvalifikovaní výrobci textilií a kůží0 % 2.Kancelářští a manipulační pracovníci 6 % 3.Vědci a pracovníci v biologii6 % 4.Odborní pracovníci bank a pojišťoven7 % 5.Technici v IT a elektronice8 % Malá relativní nahrazovací poptávka je způsobena buď zápornou expanzní poptávkou (uvolněná místa se neobsazují pro pokles zájmu – Kvalifikovaní výrobci textilií a kůží), nebo proto, že jde o povolání s malým podílem starších (Technici v IT), či jde o vysoce konsolidovanou skupinu s malou fluktuací (Odborní pracovníci bank a pojišťoven)

Další funkce modelu Shift-share analýza umožňuje rozložit celkovou změnu zaměstnanosti ve vzdělanostní skupině na čtyři efekty: odvětví, povolání, vzdělání a interakce. Analýza možných událostí (what if analýza): lze modelovat vliv pozdějších odchodů do důchodu, či účinek alternativního makroekonomického scénáře. Analýza odvětvové i vzdělanostní struktury povolání Analýza odvětvové i zaměstnanecké struktury vzdělání

Alternativní makroekonomický scénář Použitý scénář vývoje zaměstnanosti ve zpracovatelském průmyslu mezi lety 2009 až 2013: Kolísání mezi stavem v roce 2008 a stavem o 5 % nižším. Alternativní scénář: pokles až o 25% do roku Situace se z pohledu uchazeče zhoršuje, v některých vzděláních nastává či se prohlubuje převis nabídky práce.

Vzdělanostní struktura zaměstnání: Vedoucí dílčích celků a vedoucí malých organizací