了解阿根廷和乌拉圭的实时劳动力市场需求

核心观点

本研报探讨了如何利用工作空缺数据来提升阿根廷和乌拉圭的劳动力市场信息系统（LMISs），以应对两国工作性质变化和劳动力市场挑战。研究发现，空缺数据能够捕捉劳动力市场动态，与传统指标关联性强，但偏向高技能职业。尽管存在这些限制，空缺数据仍可为技能需求提供有价值的见解，并具有实际应用价值。

关键数据

• 研究分析了2020年至2023年间收集的阿根廷和乌拉圭的在线职位发布信息，共涵盖3,090,055条阿根廷数据和144,272条乌拉圭数据。
• 阿根廷和乌拉圭的职位发布数量随时间推移而增加，反映出劳动力市场的复苏和数据收集工作的改进。
• 高技能职业在职位发布数据中占比过高，而低技能职业代表不足。

研究结论

• 职位空缺数据可作为劳动力市场健康状况的领先指标，其与就业和失业率等指标存在显著相关性，可提前两个月预示就业趋势。
• 职位发布数据可用于识别技能需求，指导教育和培训课程。研究发现，认知、社会情感和技术技能需求最为旺盛，其中技术技能占据主导地位。
• 职位发布数据可帮助识别相似职业，为求职者、劳动力市场中介机构和培训机构提供潜在职业转换信息。研究发现，低需求职业的工人可以选择转向具有相似技能的中、高需求职业。

方法论贡献

• 开发了一个人工创建的技能分类法，将技能分为认知、社会情感、数字、手工和专业技术五个类别。
• 提出了一种用于技能分类的实验性机器学习方法，通过自然语言处理技术将技能关键词分类到预定义的类别中。
• 探索了测量职业相似性的替代方法，即相对比较优势和语义相似性。

实际应用

• 将职位发布信息作为劳动力市场的领先指标，帮助政策制定者更快地了解劳动市场的发展方向。
• 识别需求技能，指导教育和培训课程，以应对快速变化的技能需求。
• 映射职业间相似性，为求职者提供关于工作转换建议的可获得信息，并促进从棕色工作向绿色工作的转型。