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Anexo 1. Justificación del desarrollo modelo cuantitativo de predicción de necesidades de recursos humanos en Colombia

La predicción de necesidades de Recursos Humanos En la actualidad es común escuchar los términos sobre-calificación, escasez de habilidades (skills shortages, gaps) y falta de coincidencia entre la oferta y la demanda de habilidades ocupacionales (mismatch). Todos ellos describen imperfecciones características de la interacción entre los mercados de educación y trabajo. En este sentido, el análisis del mercado laboral no se circunscribe exclusivamente al comportamiento de la oferta y demanda por trabajo; tiene que ver también con la previsión de las cualificaciones y las competencias que se requieren para satisfacer las necesidades futuras de recursos humanos. Reconocer lo anterior impone una visión de futuro, en la cual, la utilización de predicciones regulares, sistemáticas y consistentes, constituyen un insumo fundamental para la toma de decisiones. Las proyecciones de necesidades de recursos humanos buscan responder dos preguntas (Wilson, R. 20081):

¿Cuáles son los cambios probables en los patrones de demanda de habilidades (demand for skills), medidos según la estructura del empleo y de las cualificaciones de los trabajadores en las ocupaciones?

Cuáles son los cambios probables en los patrones de oferta de habilidades (supply of skills), medidos según las cualificaciones de la fuerza laboral?

Con base en una extensa revisión realizada por Wilson, R. et al (2004), la cual cubrió la mayoría de los países que estaban desarrollando trabajos de esta naturaleza, Wilson y Zukersteinova (2011)2

resumen en el siguiente cuadro, las ventajas y desventajas de distintos métodos de predicción adoptados.

Métodos/enfoques Ventajas Desventajas

Nivel nacional, modelo cuantitativo basado en proyecciones

Comprensivo (normalmente cubre todos los sectores)

Consistente

Transparente y explícito

Exhaustivo en cuanto a requerimientos de información

Costoso

Dificultad en cuantificar algunas variables

Puede dar falsas impresiones de precisión / certeza

1 Wilson, R. (2008). Using European LFS to anticipate changing skill needs. Warwick Institute for Employment Research -IER. Documento presentado en la 7a. Conferencia Internacional de ISA-RC33 en Nápoles. Disponible en: http://www2.warwick.ac.uk/fac/soc/ier/publications/2008/napoli_lfs_paper.pdf 2 Wilson, R. y Zukersteinova, A. 2011. Anticipating changing skill needs: A Master Class. CEDEFOP y Warwick Institute for Employment Research. Documento técnico de referencia para apoyar el evento del New Skill Network en Budapest. Junio 2011. Disponible en: http://www.nordplus.is/doc/868?download=false

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Métodos/enfoques Ventajas Desventajas Encuestas a empleadores sobre las

deficiencias y brechas de competencias

Participación directa de los interesados

Facilidad de diseñar e implementar

Puede ser subjetivo e inconsistente

Demasiado énfasis en lo marginal y efímero

Grupos focales / mesas redondas, Métodos estilo Delphi, Desarrollo de escenarios

Enfoque holístico (considera un rango amplio de factores, no solo el económico)

Participación directa de los interesados

Puede no ser sistemático

Puede ser inconsistente

Puede ser subjetivo

Estudios sectoriales / ocupacionales / regionales y/o Observatorios (uso de evidencia cuantitativa y cualitativa)

Enfoque holístico (para el sector)

Parcial (ignora otros sectores)

Fuerte en lo sectorial y otros temas específicos

Puede introducir inconsistencias entre sectores

Es importante tener claro lo que las predicciones pueden y no pueden ofrecer. Ningún método puede predecir el futuro con certeza. Las predicciones de demanda y de oferta laboral deben ser vistas como referentes que apoyan y orientan el desarrollo de políticas de empleo y el fortalecimiento del vínculo entre la educación y el mercado de trabajo. Los gobiernos las utilizan para desarrollar distintas estrategias para enfrentar el desempleo. Los administradores de la educación y laformación, para tomar decisiones sobre la oferta de programas. Los empresarios y las asociaciones de trabajadores para identificar las cualificaciones y ocupaciones en que podría haber escasez o exceso de oferta laboral. Por último, los estudiantes para decisiones de carrera. En resumen, aunque no es posible predecir el futuro con total precisión y certidumbre, el análisis del mercado laboral, incluidos los modelos de predicción, facilita la construcción de planes estratégicos, institucionales e individuales. Los métodos cuantitativos de predicción Los métodos de predicción se mueven desde los exclusivamente cuantitativos (con modelajes econométricos) hasta los estrictamente cualitativos basados en análisis Delphi (a partir del consenso de la opinión de expertos), pasando por una combinación de ambos. A partir de la revisión de las mejores prácticas, Wilson, R. et al (2004) 3 sugieren que la mayoría de ellas se basan en dos elementos clave: a) modelos macroeconómicos multisectoriales para generar proyecciones de niveles empleo por sector y b) análisis detallados de la participación del empleo por ocupaciones dentro de los sectores4. El primer elemento clave, el modelo macroeconómico multisectorial, es construido usualmente con base en la matriz insumo-producto5, la cual tiene en cuenta los inter-vínculos entre sectores y estimados usando modelos econométricos. En este contexto, sus principales resultados consisten en proyecciones de los niveles de empleo por sectores (aunque también son usados para una variedad de otros

3 Wilson, R et al. 2004. Developing a National Skills Forecasting Tool for South Africa. Warwick Institute for Employment Research – IER. Disponible en: http://www.hsrc.ac.za/research/output/outputDocuments/3336_Wilson_DevelopingaNationalskillsforecasting.pdf 4 Las proyecciones del empleo por ocupaciones se obtienen aplicando las participaciones del empleo /ocupación proyectadas dentro de los sectores a las estimaciones del empleo sectorial a partir del modelo macroeconómico. 5 Algunos países utilizan modelos de equilibrio general computable.

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propósitos). Los otros componentes consisten en módulos que traducen los resultados del modelo, en demanda y oferta de habilidades. Así, las proyecciones cuantitativas provienen, en primer lugar, de la estimación de un modelo macroeconómico que muestra la producción y el empleo por sector de la economía. La estimación de la demanda laboral comprende, la demanda por expansión (nuevos empleos) y la demanda por reemplazo (empleos necesarios para suplir las salidas de trabajadores por movilidad, mortalidad o retiro de la actividad laboral). En una segunda etapa se hacen compatibles las predicciones sectoriales con las proyecciones de empleo a nivel ocupacional. En una etapa final, las proyecciones ocupacionales se traducen en demanda de cualificaciones o requerimientos educativos. Por el lado de la proyección de la oferta se requiere, el análisis de series de tiempo del número de ocupados por tipo o niveles de cualificación y además, el análisis de los flujos de las personas que adquieren los diferentes niveles de cualificaciones (egresados)6. La posibilidad de generar proyecciones a partir de modelos macroeconómicos multisectoriales depende de la calidad de la información disponible. Con frecuencia, las proyecciones consisten simplemente en la extrapolación de la tendencia de la participación ocupacional en los sectores, a partir de métodos de análisis de series de tiempo. Sin embargo, cuando se cuenta con series de tiempo largas y consistentes y en general con mejor calidad de información, “son posibles explicaciones más sofisticadas del comportamiento del empleo sectorial” (behavioral models). Wilson, et al (2004) resumen las ventajas de este enfoque en:

La información sectorial que provee Que es típicamente comprehensivo, cubriendo toda la economía La consistencia lógica El reconocimiento de restricciones e influencias económicas Poder hacer explícitos los supuestos subyacentes Poder construir escenarios consistentes para todos los sectores

Además señala que sus desventajas y problemas se relacionan con: Limitaciones de los datos (no son recolectados para fines del modelaje) Limitaciones técnicas con recursos limitados Costos del desarrollo y mantenimiento La posible limitada relevancia del pasado (modelos basados en supuestos de una

continuidad de los pasados patrones de comportamiento)

Los autores advierten además que los modelos cuantitativos no son la panacea. Sin embargo, son esenciales en los países que realizan regularmente predicciones de futuras necesidades de recursos humanos. Estos modelos han venido siendo adoptados por países desarrollados y en

6 Para Wilson (2008), las encuestas de fuerza de trabajo son más apropiadas para el análisis de aspectos relacionados con la oferta que con la demanda laboral.

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desarrollo, en la medida que la información disponible y la capacidad de construir modelos econométricos mejora.

Ejemplos de mejores prácticas

a. Europa - New Skills for New Jobs

Como resultado de la reunión en Lisboa en el año 2000, los mandatarios europeos definieron un marco de acción a 10 años orientado a hacer de Europa, la economía más dinámica y competitiva (conocido como The Lisbon Strategy). En 2005, luego de la revisión de resultados, ésta fue relanzada concentrándose en crecimiento y empleos. En el marco de la estrategia, en 2008, los jefes de estado solicitaron a la Comisión Europea realizar una evaluación comprehensiva de los requerimientos de habilidades en Europa hasta 2020. En junio del mismo año, dando cumplimiento al mandato, la Comisión anunció el desarrollo de la iniciativa New Skills for New Jobs, con el apoyo, entre otros, de CEDEFOP. En ese contexto, New Skills for New Jobs busca anticipar los posibles cambios en el empleo y las necesidades de competencias hasta el 2020, mediante la combinación de análisis cuantitativos de predicción de oferta y demanda7 con análisis sectoriales cualitativos basados en encuestas a empleadores8, estudios y escenarios sectoriales y, talleres con grupos de expertos sobre ocupaciones emergentes y en transformación9. En el análisis cuantitativo se realizan proyecciones regulares desde 2008 para la Unión Europea y para cada uno de los estados miembros. Se obtiene información para 41 sectores económicos, 27 grupos ocupacionales y 3 niveles de cualificación (cualificaciones altas, medias y bajas). El modelo diseñado sigue un enfoque modular, modelo escogido por las posibilidades de desarrollar y mejorar gradualmente las diferentes partes del sistema. Para la predicción de la demanda de los módulos son10:

Módulo 1. Modelo macroeconómico multi-sectorial para la predicción de niveles de empleo por sector. Utiliza el modelo macroeconómico E3ME desarrollado por Cambridge Econometrics y otros11.

7 Por encargo de CEDEFOP, el modelo de proyección cuantitativa es liderado por el Institute for Employment Research –IER- de la Universidad de Warwick, quien produce las proyecciones de demanda; Cambridge Econometrics produce las proyecciones de empleo sectorial; y, el Research Centre for Education and the Labour Market (ROA), de Maastricht University produce las proyecciones de demanda por reemplazo. Rob Wilson es Director Adjunto del IER y coordina el grupo encargado de las proyecciones. Recientemente presentó una conferencia en Australia que permite conocer el alcance del trabajo realizado. Ver: http://www.youtube.com/watch?v=CwOGhs5D-gw 8 Con el apoyo de la Comisión Europea, Cedefop está desarrollando una encuesta común para los empleadores europeos sobre el tema de competencias. Ver: www.cedefop.europa.eu/EN/about-cedefop/projects/employers-surveys/employers-surveys.aspx 9 En los análisis cualitativos el objetivo es estudiar las tendencias actuales y futuras de acuerdo con las percepciones de los actores involucrados y, en ciertos casos, mediante la construcción de escenarios (Scenario Analysis). 10 En el Anexo 1 se presentan el enfoque modular para la predicción de la oferta y demanda de competencias. 11 Construido a partir de la matriz insumo-producto

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Módulo 2: Modelo ocupacional para la predicción de la expansión de la demanda por ocupación al interior de los sectores. Se basa en información de la estructura ocupacional (participación relativa) del empleo por sector.

Módulo 3: Modelo de cualificaciones para la predicción de la demanda de cualificaciones por ocupación. Parte de las matrices de ocupaciones por niveles educativos12.

Módulo 4: Modelo de demanda por reemplazo que complementa la información de demanda por expansión13 al tener en cuenta aquella que surge de la necesidad de reemplazar a los que abandonan la fuerza laboral en razón a su retiro, migración o muerte.

El análisis de la oferta laboral tiene dos componentes: a) el análisis del stock de personas en tres niveles amplios de cualificación (alta, media y baja); b) el análisis del flujo hacia el mercado laboral de aquellos que adquieren cualificaciones (éste no está aún totalmente desarrollado). Los resultados estiman la oferta futura de habilidades según el nivel más alto de educación que tiene también como según grupos de edad y género para: a) la población total de 15 años y más y b) la fuerza de trabajo de 15 años y más.

Para la predicción de la oferta laboral, los módulos son: Modulo 1*: una versión extendida del modelo E3ME existente, el cual incorpora

información demográfica y de oferta laboral. Provee un análisis histórico y proyecciones de la oferta laboral global por edad y género.

Módulo 5: Análisis de micro-datos de la encuesta de fuerza laboral para predecir las probabilidades de que la población y la fuerza laboral alcance diferentes niveles de cualificación (las tres categorías mencionadas atrás).

Módulo 6: en un futuro se desarrollará este módulo para un análisis complementario de tasas de cobertura y graduación por grupos de edad.

De manera complementaria, la Comisión Europea, realizó una serie de estudios en 18 sectores económicos con el objetivo de contar con un análisis trasversal de la evolución de las necesidades de competencias teniendo en cuenta el contexto global, nacional y regional14. b. Estados Unidos

Estados Unidos tiene una larga tradición en materia de predicciones laborales (desde comienzos de los años 50) y es el país que destina más recursos para esta labor15. El Programa de Proyecciones de Empleo del Bureau of Labor Statistics (BLS) desarrolla y publica proyecciones de empleo cada 2 años para cerca de 800 ocupaciones con un horizonte de largo plazo (10 años). 12 Utiliza tres categorías de clasificación de las cualificaciones: bajas (ISCED 0-2); medias (ISCED 3-4) y Altas (ISCED 5.6) 13 La demanda total: suma de la demandas por expansión y por reemplazo. 14 Todos se encuentran en http://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=784&langId=en 15 Para el año fiscal 2011, el presupuesto del BLS ascendió a USD $645,4 millones.

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Las estimaciones de empleo a nivel de ocupación se construyen a partir de 5 pasos secuenciales en los cuales se proyecta la fuerza laboral, el PIB y la demanda final, la producción por sector (demanda intermedia), el empleo por sector y el empleo por ocupación:

Pasos Objetivo Fuentes principales

1. Fuerza laboral

- Proyección del tamaño y la composición demográfica de la fuerza laboral. - Las proyecciones se realizan para 136 grupos separados según edad, género, raza y grupos étnicos. - Cambios poblacionales y en la fuerza laboral que afectan el tamaño de la economía y la demanda por bienes y servicios (paso 2)

- Census Bureau (Proyecciones de Población

16, Current Population

Survey)

2. Agregados económicos

- Proyección del PIB - Proyección de demanda final (consumo personal, inversión privada doméstica, comercio exterior, gasto gobierno) - El modelo estimado comprende 134 ecuaciones, 409 identidades y 201 variables exógenas

- VA Model (Modelo Macroeconómico) - Bureau of Economic Analysis (National Income and Product Accounts

17,

Input-Output Accounts18

)

3. Producción por sector (modelo insumo - producto)

Construcción de las matrices de utilización (use) y de oferta de productos (make) con el fin de asignar los componentes de demanda final (paso 2) a la producción por sector

- Tablas insumo-producto19

4. Empleo por sector Identificación del empleo requerido para alcanzar la producción sectorial

- BLS (Current Employment Statistics, Current Population Survey)

5. Empleo por ocupación

- Para ubicar el empleo estimado en el paso anterior a nivel de ocupación, se trabaja con matrices ocupación-industria, las cuales tienen como año base la matriz de empleo de 2008 - Las proyecciones a 2018 incluyen 276 sectores y 750 ocupaciones

- BLS (Occupational Employment Statistics , Industry-Occupation Matrix) - Census Bureau (Current Population Survey (CPS))

Fuente: Elaboración a partir de BLS (www.bls.gov/opub/hom/pdf/homch13.pdf)

Para cada una de las ocupaciones, el BLS calcula los puestos de trabajo que se generarían por crecimiento del empleo y por necesidades de reemplazo20, la mediana del salario anual, el porcentaje de trabajadores independientes y la categoría más significativa de educación o capacitación post-secundaria. En las proyecciones 2008 - 2018 estas categorías van desde "Short-term on-the-job training" hasta "first professional degree"21. De acuerdo con el BLS, este procedimiento resultaba confuso debido a que combinaba diferentes dimensiones (educación, capacitación y experiencia laboral) de una ocupación en un sistema único de clasificación. "En

16 Ver www.census.gov/population/www/projections/index.html y www.census.gov/population/www/projections/2008projections.html 17 http://www.bea.gov/national/pdf/NIPAhandbookch1-4.pdf 18 http://www.bea.gov/papers/pdf/IOmanual_092906.pdf 19 El BLS reconoce que el desarrollo de las tablas insumo-producto representa la mayor dificultad para la construcción de las predicciones. En Estados Unidos estas tablas se actualizan cada 5 años. Las fuentes para la construcción de estas tablas están en bls.gov/opub/hom/pdf/homch13.pdf 20 Sobre la metodología para el cálculo de necesidades de reemplazo ver http://www.bls.gov/emp/ep_replacements.htm#1 21 Las 11 categorías educativas y de capacitación en el trabajo incluidas en las proyecciones 2008 - 2018 son: First professional degree, Doctoral degree, Master’s degree, Bachelor’s or higher degree, plus work experience, Bachelor’s degree, Associate degree, Postsecondary vocational award, Work experience in a related occupation, Long-term on-the-job training, Moderate-term on-the-job training, Short-term on-the-job training.

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algunas ocupaciones, tanto la educación post-secundaria como la capacitación en el puesto de trabajo de largo plazo son importantes, pero en el sistema existente estas dos categorías son mutuamente excluyentes".22 Adicionalmente en el sistema anterior no se incluían categorías inferiores al nivel de post-secundaria. Para subsanar estos inconvenientes, en las proyecciones 2010 - 2020, que se darán a conocer el primero de febrero de 2012, cada ocupación se asocia a una categoría educativa, una categoría de capacitación y una categoría de experiencia laboral relacionada. El sistema final de clasificación tiene la siguiente estructura23:

Dimensiones Categorías

Nivel educativo requerido comúnmente para entrar en la ocupación

Doctoral or professional degree, Master's degree, Bachelor's degree, Associate's degree, Postsecondary non-degree award, Some college, no degree, High school diploma or equivalent, Less than high school

Experiencia laboral relacionada con una ocupación (indica si la experiencia para entrar a la ocupación es considerada como necesaria por los empleadores)

Más de 5 años, 1 a 5 años, Menos de 1 año, Ninguna experiencia

Experiencia en el puesto de trabajo (indica la experiencia típica requerida para ser competente en el desempeño de la ocupación)

Internados/residencias, Programas de aprendices, Experiencia de largo plazo, Experiencia moderada, Experiencia de corto plazo, Ninguna experiencia

Fuente: Elaboración a partir de BLS (www.bls.gov/emp/ep_finaledtrain.htm)

La información para relacionar estas categorías a las ocupaciones provienen de fuentes cuantitativas (American Community Survey y O*NET) y cualitativas (información obtenida de educadores, empleadores, trabajadores en la ocupación, expertos en capacitación y representantes de asociaciones y sindicatos). El Programa de Proyecciones de Empleo del BLS publica la Guía de Carrera hacia las Industrias (CGI), la revista sobre Perspectivas Trimestrales Ocupacionales (OOQ) y el Manual de Perspectivas Ocupacionales (OOH). Estas tres publicaciones son utilizadas por los orientadores de carrera para asesorar a los estudiantes y adultos sobre las oportunidades de empleo futuras. El Centro de Educación y Empleo de la Universidad de Georgetown publicó en 2010 sus propias proyecciones de empleo y requerimientos de formación. Se argumenta que las proyecciones del BLS subestiman la demanda de educación post-secundaria y que desinforman sobre las elecciones educativas y los planes de carrera. Aunque algunas de las limitaciones descritas en este estudio fueron corregidas por el BLS en las proyecciones a 2020, es importante conocer en detalle las críticas y las mejoras en precisión que allí se proponen24.

22 http://www.bls.gov/emp/ep_finaledtrain.htm 23 Un ejemplo del tipo de información que se genera a nivel de ocupación con el anterior y el nuevo sistema se presenta en el Anexo 2. 24 Ver http://cew.georgetown.edu/jobs2018/. El reporte técnico puede descargarse del siguiente sitio: http://www9.georgetown.edu/grad/gppi/hpi/cew/pdfs/Help_Wanted_Technical_Appendix.pdf

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c. Reino Unido

En reemplazo de la Skills Development Agency (SSDA) creada en 2002, una nueva comisión para el empleo y las habilidades (Commission for Employment and Skills -UKCES) fue creada en 2008 para representar a los empleadores y asesorar al gobierno en el desarrollo de la UK’s Skills Strategy. En el Reino Unido, las actividades de predicción son contratadas por la UKCES a través de convocatorias abiertas, con la financiación del Learning and Skills Council (LSC)25. Cada dos o tres años, es contratado un nuevo conjunto de estudios de predicción26 con un horizonte de tiempo de 10 años. El Institute for Employment Research (IER) de la Universidad de Warwick, junto con Cambridge Econometrics (CE) han ganado esas convocatorias y han realizado las predicciones cuantitativas a través de los llamados Working Futures Studies2728. Las últimas proyecciones publicadas (2008) corresponden al período 2007-2017, las cuales actualizaron las realizadas para el período 2004-201429. A nivel sectorial, desde 2003 se han establecido 25 Sector Skills Councils (SSCs), consejos independientes, liderados por los empleadores para identificar sus necesidades de habilidades a fin de orientar las actividades de capacitación en los respectivos sectores. Estos Consejos, que representan además otros grupos de interés como las uniones de trabajadores, trabajan en asocio con la UKCES en los cuatro países del RU en la identificación de necesidades de habilidades y en el fomento de condiciones para crear empleo y crecimiento económico sostenible. A nivel regional, en 1999 se crearon en Inglaterra, las (9) Regional Development Agencies (RDA) para trabajar de cerca con empresas, autoridades locales, universidades y otras organizaciones en el establecimiento de las prioridades para el desarrollo económico de la región y el desarrollo de programas y proyectos en línea con tales prioridades. En ese contexto, las RDA tiene una gran importancia en la identificación de necesidades regionales de habilidades.30 Los resultados de las predicciones son usadas por las SSCs, los RDAs y por departamentos gubernamentales como el Departament of Business, Innovation and Skills31 y todos los demás socios en los otros países del RU.

25 El LSC era el organismo público que tenía la responsabilidad de planear, comisionar y financiar la educación postsecundaria (16 años en adelante) y la oferta de educación vocacional. El LSC tiene presencia local a través de los Local Learning and Skills Councils (LLSC). Hoy, esas funciones las cumple una nueva agencia (The Skills Funding Agency – SFA). 26 Con un presupuesto estimado en cerca de £250 mil 27 Mientras Escocia, Gales y Norte de Irlanda desarrollan sus propias actividades de predicción, en Inglaterra se desarrollan para el país y para el Reino Unido.

28 Se pueden consultar y descargar de http://www.ukces.org.uk/ourwork/working-futures. 29 ECON. 2008. Forecasting skill needs: a review of national and European practices. Comisionado por el Norwegian Ministry of Education and Research 30 El gobierno anunció que las RDAs serán cerradas en marzo de 2012 y reemplazadas por asociaciones empresariales locales y otros organismos 31 Antes Department of Innovation, Universities and Skills (DIUS)

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Las predicciones tienden cada vez más a combinar métodos a fin de hacerlas más comprehensivas. En ellas, el modelaje cuantitativo es un elemento esencial que se complementa con métodos cualitativos. En el desarrollo de unos y otros, participan distintos actores32:

Las proyecciones del mercado laboral necesitan estar firmemente basadas en la comprensión de los factores clave que influyen los cambios de la economía como un todo. Lo anterior se operacionaliza en un modelo macroeconómico, multisectorial y regional (RMDM) desarrollado por Cambridge Econometrics que provee el escenario económico general, teniendo en cuenta las inter-relaciones entre los sectores de la economía (usa la matriz insumo-producto). Para el análisis de las relaciones económicas y proyecciones utiliza métodos econométricos. Las proyecciones de empleo del RMDM se realizan para 41 industrias (de la Standard Industrial Classification-2003)33, aunque el análisis se extiende a otras más desagregadas para un total de 67 industrias. Las proyecciones se publican para distintas desagregaciones relacionadas jerárquicamente así: 6 grandes sectores que agrupan 14 sectores y 27 industrias. Dentro de éstas, el empleo se proyecta por género cruzado con tipo de empleo (tiempo completo o parcial) y autoempleo. Para el nivel regional, las proyecciones se realizan para 14 industrias y 16 categorías sectoriales.

Esta información es utilizada por el Institute for Employment Research (IER) en sus modelos de empleo ocupacional (demanda por expansión y por reemplazo). Para las proyecciones ocupacionales se utilizan métodos de extrapolación con datos del censo de Población de 2001 y la encuesta de fuerza de trabajo (LSF) 2007. El modelo ocupacional se construye a partir de series de matrices de empleo que distinguen 67 industrias (SIC2003) y 25 grandes sub-grupos ocupacionales basados en la clasificaciones ocupacional de 2000. Los cambios en los niveles de empleo se analizan también respecto de la demanda por reemplazo, la cual necesita ser añadida a cualquier cambio estructural (expansión -ó disminución- de la demanda) que se proyecta para tener un estimado de la demanda total. Para las 9 regiones de Inglaterra y los otros países del RU se publican las proyecciones del producto y del empleo. También cubren: la demanda y la oferta laboral; los cambios en el empleo por sector; los cambios en la composición del empleo por género y tipo de empleo; las tendencias del empleo ocupacional para 9 grupos principales; y, proyecciones de la demanda por reeemplazo.

32 UKCES. 2008. Working Futures 2007-2017 Technical Report y Evidence Report. 33 Aunque en la publicación de resultados se agregan en un grupo menor

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Las proyecciones cuantitativas realizadas por el IER y Cambridge Econometrics son complementadas con34:

Encuestas a empleadores, las cuales han sido conducidas regularmente por el LSC en Inglaterra (National Employers Skills Survey in England -NESS). En 2008, la NESS abordó aspectos relacionados con necesidades de reclutamiento o contratación y brechas de habilidades a nivel nacional y sectorial

Métodos cualitativos: análisis sectoriales realizados por los SSCs a partir de entrevistas con grupos de interés, “focus-groups”, mesas redondas y otras técnicas similares. Estos estudios complementan la información estadística recogida centralmente.

El acuerdo sobre las habilidades sectoriales entre empleadores y oferentes de capacitación está reconocido como el mecanismo a través del cual se identifican y satisfacen las necesidades de habilidades de los empleadores. Las fortalezas de este mecanismo se resumen en35: i. Se fundamenta en la consulta a empleadores; ii. Combina las proyecciones basadas en fuentes nacionales robustas de información sectorial estructurada según la clasificación industrial estándar (SIC) con información cualitativa recogida con expertos y empleadores sectoriales; iii. Cada consejo sectorial de habilidades es requerido a seguir el mismo proceso facilitando la interacción con el lado de la oferta. Este nivel de detalle y sofisticación de las proyecciones no es factible sin una inversión sustancial en infraestructura estadística (cuentas nacionales, matriz insumo-producto, encuestas empresariales anuales, encuesta de fuerza de trabajo y censo de población). La escala de esta inversión es mucho mayor que la de la contratación de las proyecciones, aunque por supuesto, estas fuentes de información se usan para muchos otros propósitos. Un producto de estas proyecciones y análisis sectoriales es el desarrollo de estándares nacionales ocupacionales, los cuales son especificados en forma de unidades, agregadas para satisfacer las necesidades de cualificaciones, las cuales son identificadas en un proceso paralelo de mapeo ocupacional36. Estas experiencias son tres de las más significativas a nivel internacional debido a su fortaleza metodológica (otras experiencias que se destacan son las de Alemania, Holanda, Australia e Irlanda37) En los tres casos se reconoce el valor de la información del mercado laboral para valorar las necesidades de competencias actuales, dar alertas tempranas, prevenir desajustes y, principalmente, para minimizar la incertidumbre en la toma de decisiones (la experiencia de Estados Unidos con O*NET demuestra el valor de tal información38).

34 CEDEFOP. 2008. Systems for anticipation of skill needs in the EU Member States. Working Paper No. 1. 35 CEDEFOP. Op cit 36 Ibid. 37 En el Anexo 3 se presentan algunas referencias básicas para conocer las experiencias de los países mencionados. 38 En el sitio O*NET (www.onetonline.org) las personas acceden a la información mediante consultas sobre familias de ocupaciones (tipo de industria, formación requerida, perspectivas de la ocupación a futuro, etc.) y herramientas o tecnologías por ellas requeridas.

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Anexo 2. Colombia - Fuentes y elementos para la construcción de un modelo de predicción de necesidades de recursos humanos

En Colombia, los esfuerzos realizados para conocer las necesidades de recurso humano del sector productivo y dar señales al sector educativo para mejorar la pertinencia de los programas de formación, han sido aislados, con un alcance limitado y sin la estructura institucional que permita su continuidad. Por tanto, resulta estratégico implementar un modelo de predicción de recursos humanos que mejore la articulación entre los dos sectores. Este instrumento será fundamental en la consolidación de la estrategia de gestión de recurso humano dentro del contexto de los objetivos de mediano y largo plazo de la política de competitividad del país. En el Anexo 4 se presenta un rápido inventario de las fortalezas y limitaciones de las fuentes de información existentes en el país (y de las necesidades de información) para la construcción de un modelo de predicción de recurso humano. A continuación se destacan algunos elementos a tener en cuenta en dicha construcción. a. Modelo macroeconómico

Para la construcción del modelo de predicción en Colombia, un elemento esencial es el modelo macroeconómico desarrollado por el DNP. b. Cuentas nacionales Existen otros elementos a considerar para efectos del diseño del modelo de predicción. El trabajo que adelanta el DANE con el Sistema de Cuentas Nacionales (SCN) es uno de ellos. El objetivo del SCN es proporcionar una base de datos macroeconómicos para el análisis y la evaluación de los resultados de la economía39. En la revisión internacional se observa el uso generalizado de matrices insumo-producto con el objetivo de calcular la demanda intermedia y el valor agregado a nivel sectorial. Los objetivos específicos de la investigación sobre cuentas nacionales anuales, de acuerdo con la ficha metodológica-Base 2005, son:

Elaborar la cuenta de bienes y servicios (equilibrios oferta utilización) para un número aproximado de 370 productos definidos en la nomenclatura correspondiente.

Elaboración de las cuentas de producción y de generación del ingreso por ramas de actividad económica (61 ramas).

39 DANE (2010). Cuentas Nacionales Anuales. Ficha Metodológica.

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Elaboración de la secuencia de cuentas para los sectores institucionales (gobierno, sociedades financieras, sociedades no financieras, hogares, instituciones sin fines de lucro que sirven a los hogares y resto del mundo).

Cálculo del PIB (a precios corrientes y constantes de 2005)

Elaboración de Matrices oferta y utilización de productos (a precios corrientes y constantes de 2005).

c. Matriz de empleo La integración de los datos de empleo a la descripción del proceso productivo constituye, de acuerdo con el DANE40, una recomendación del SCN. Para la obtención de la matriz de empleo se utilizó información de oferta (Encuesta Continua de Hogares y Gran Encuesta Integrada de Hogares) y demanda (Encuesta Anual Manufacturera, Encuesta a Microestablecimientos, Encuesta Anual de Servicios, Encuesta Anual de Comercio y Registros Administrativos). El cálculo de esta matriz de empleo permitió hacer coherentes la información de oferta y de demanda, dimensionar las remuneraciones sectoriales y establecer la cuenta de producción y generación del ingreso por sector institucional. d. Matriz insumo-producto

En Colombia, las matrices insumo-producto han sido utilizadas en investigaciones nacionales, regionales y sectoriales. A partir de la información de cuentas nacionales para el año 2007, base 2000, Hernández (2011)41 sigue una metodología de estructura de costos para estimar los coeficientes de la matriz insumo-producto. Este método ayuda a sortear problemas derivados de la existencia de producciones secundarias en los sectores. Perdomo (2004)42 desarrolla un modelo insumo-producto dinámico para la economía colombiana. Los elementos dinámicos se incorporan vía inversión (los bienes invertidos son utilizados como capital al cabo de un año), coeficientes técnicos (consideraciones de evolución tecnológica y/o cambio estructural), análisis econométrico (modelos EC+IO) y demanda final (demanda final endógena). Estas matrices han sido también utilizadas para la construcción de matrices regionales de contabilidad social43 y la construcción de modelos insumo-producto regionales44 y multi-regionales45.

40 DANE (2010). Cuentas Nacionales Base 2005. Principales cambios metodológicos y resultados. 41 Hernández (2011). Matrices Insumo-Producto y Análisis de Multiplicadores: Una Aplicación para Colombia. Archivos de Economía. Documento 373. DNP. 42 Perdomo, A. (2004). Modelo Insumo – Producto dinámico. Archivos de Economía. Documento 250. DNP. 43 Cordi, A. (1999). ¿ Se cumplen las verdades nacionales a nivel regional?. Primera aproximación a la construcción de matrices de contabilidad social regionales en Colombia. Archivos de Economía. Documento 121. DNP 44 Bonet, J. (2000). La Matriz Insumo-Producto del Caribe Colombiano. Documentos de Trabajo sobre Economía Regional (15). Banco de la República-Cartagena 45 Bonet, J. (2005). Cambio Estructural Regional en Colombia: una Aproximación con Matrices Insumo-Producto. Documentos de Trabajo sobre Economía Regional (62). Banco de la República-Cartagena

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A nivel departamental existen experiencias de construcción de matrices insumo-producto en Cundinamarca (2000, 2001 y 2002)46, Valle del Cauca (1994)47 y Caldas48. Y para Bogotá (1994, 2000 y 2005)49. A nivel sectorial, las matrices insumo-producto han constituido un insumo para la construcción de matrices de contabilidad social para el sector salud50 y el sector financiero51.

e. Proyecciones de demanda laboral por ocupación Un trabajo elaborado por MIDAS-USAID y la Universidad de los Andes estima la demanda laboral según ocupación para el período 1985-2005. A partir de las Encuestas de Hogares del DANE, en este trabajo se proyecta hasta 2019, la demanda laboral en las siete principales ciudades en Colombia. Para facilitar el análisis, las ocupaciones fueron agregadas en siete categorías: Profesional técnico, Directores, Personal Administrativo, Comerciantes Vendedores, Trabajadores Servicios, Agrícolas Forestales y No Agrícolas; sin embargo, en el trabajo se explica que "todas las estimaciones llevadas a cabo permiten además hacer proyecciones para cada una de las ochenta y tres ocupaciones que aparecen en la Encuesta de Hogares y para los sectores urbanos de cinco diferentes regiones en el país". f. Propuesta metodológica para el desarrollo de un sistema de información

Otro elemento a considerar es la propuesta que USAID-MIDAS le presentó al SENA para el desarrollo de un modelo de inteligencia organizacional52. Dentro de los objetivos de la propuesta se encuentra la identificación de las tendencias económicas y ocupacionales nacionales y regionales y la elaboración de predicciones sobre las necesidades de capacitación y formación profesional de la economía. Aunque se fundamenta en un modelo de inteligencia corporativa y considera aspectos cualitativos, presenta una propuesta metodológica y la estructura del sistema de información que puede orientar el desarrollo del modelo de predicción a nivel nacional. Ejemplo de lo anterior son las actividades propuestas para el desarrollo metodológico de los productos del sistema de información. La primera actividad es la revisión, definición y adopción de la Clasificación Nacional de Ocupaciones (CNO) que se utilizará en la elaboración de las predicciones de necesidades de capacitación; la segunda es la

46 Centanaro, Mahecha y Peñuela. Cuentas Económicas de Cundinamarca. 1990 - 2002. Departamento Administrativo de Planeación. Departamento de Cundinamarca. Disponible en: http://www.cundinamarca.gov.co/Cundinamarca/Archivos/file_entidades/file_entidades15214.pdf 47 Banguero, Duque, Garizado y Parra (2006). Estimación de la Matriz Insumo Producto Simétrica para El Valle Del Cauca - Año 1994. GIED. Universidad Autónoma de Occidente. Disponible en: http://www.unizar.es/jornadasiozaragoza/archivos/pdf/Ponencia_Banguero_Harold.pdf 48 La matriz para Caldas y para otros dos departamentos del eje cafetero (Quindío y Risaralda) ha sido desarrollada por el Centro de Estudios Regionales Cafeteros y Empresariales (CRECE). 49 Trabajo liderado por la Secretaría de Hacienda. Ver: http://www.shd.gov.co/portal/page/portal/portal_internet_sdh/economia/siec_eco/SIEC/matrizip_btaendatos 50 Ramírez, Yepes y Karl (2006). Construcción de una Matriz de Contabilidad Social para el Análisis de Políticas de Seguridad Social en Salud. Borradores de Investigación (89). Universidad del Rosario. 51 Hernández (2003). Construcción de una Matriz de Contabilidad Social Financiera para Colombia. Archivos de Economía. Documento 223. DNP. 52 El objetivo del modelo de inteligencia organizacional era "dotar a la entidad de un instrumento idóneo para la predicción regular de las necesidades de formación profesional y capacitación de la economía".

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revisión y adopción final del modelo de demanda de ocupaciones que se utilizará en la elaboración de la predicción de necesidades de capacitación; y la tercera, la identificación, a partir de la matriz de insumo – producto, de los coeficientes técnicos a utilizar en la predicción de necesidades de capacitación. g. Proyecto de mejoramiento e integración de los sistemas de información existentes

El último elemento tiene que ver con el proceso de integración y mejoramiento de los sistemas de información que se adelanta en el marco del desarrollo del Conpes 3674. En el enfoque conceptual propuesto por la Subcomisión de información y estadísticas del Conpes, el modelo de predicción utiliza información proveniente de otros sistemas de información: oferta laboral, sistema de información de demanda laboral (SINIDEL), sistema de información del mercado laboral (SIML) y Sistema de Gestión del Empleo (SINALGE). Los sistemas SINALGE y SINIDEL se encuentran en la etapa de definición conceptual, operativa e institucional. En oferta laboral se diseñó un módulo de formación de capital humano para prueba piloto en la GEIH y en el SIML se gestionará una reforma a la Planilla Integrada de Liquidación de Aportes (PILA) con el objetivo de incluir nuevas variables. Uno de los instrumentos transversales para todos estos sistemas de información es la CNO. De acuerdo con la Subcomisión, se realizará una correlativa entre la clasificación del SENA y del DANE.

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Anexo 3. Enfoque modular. Predicciones cuantitativas. Cedefop

- Predicción de oferta53

- Predicción de demanda54

53 Cedefop (2009). Future Skill Supply in Europe. Medium Term Forecast Up To 2020. Synthesis Report. http://www.cedefop.europa.eu/EN/Files/4086_en.pdf 54 Cedefop. Op cit.

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Anexo 4. Enfoque modular. Predicciones cuantitativas. Cedefop

- Interacción de oferta y demanda55

55 Cedefop (2010). Skills Supply and Demand in Europe. Medium Term Forecast Up To 2020. http://www.cedefop.europa.eu/en/Files/3052_en.pdf

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Anexo 5. Ejemplo experimental de asignación de requerimientos educativos, experiencia y formación a nivel

de ocupación, Estados Unidos (BLS)

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Anexo 6. Fuentes básicas de información para conocer las experiencias recomendadas

Experiencia

Fuentes

Estados Unidos

1. Employment Projections: www.bls.gov/opub/hom/pdf/homch13.pdf 2. Industry output and employment projections to 2018: www.bls.gov/opub/mlr/2009/11/art4full.pdf 3. Occupational employment projections to 2018: www.bls.gov/opub/mlr/2009/11/art5full.pdf

Reino Unido

1. Towards European Skills Needs Forecasting: www.cedefop.europa.eu/etv/upload/information_resources/bookshop/472/5165_en.pdf (pp. 146-156) 2. Working Futures 2007-2017 http://www.ukces.org.uk/publications/ers2-working-futures-2007-2017 (Reporte Técnico) 3. UK approaches to skills needs analysis and forecasting: www2.warwick.ac.uk/fac/soc/ier/publications/2008/czech_republic_revised_final.pdf 4. Investigating the Use of Regional Economic Forecasting Models in Wales http://www.learningobservatory.com/uploads/publications/207.pdf

Alemania 1. Towards European Skills Needs Forecasting (op cit, pp. 90-96) 2. Forecasting as an element of Employment Research in Germany http://www.krivet.re.kr/ku/zi/prg_kuZ_prA.jsp?dv=S&gn=K0%7CK082004020%7C1 3. Anticipation of Training Needs for a European Network http://www.berufsbildungsforschung.info/docs/report.pdf

Holanda 1. Towards European Skills Needs Forecasting (op cit, pp. 125-132) 2. Forecasting regional labour-market developments by occupation and education http://www.cedefop.europa.eu/etv/Upload/Projects_Networks/Skillsnet/Publications/Coervers.pdf

Australia 1. Applied General Equilibrium Modelling and Labor Market Forecasting http://www.monash.edu.au/policy/conf/17Meagher.pdf 2. Demand for qualifications and the future labour market in Australia 2010 to 2025 http://www2.warwick.ac.uk/fac/soc/ier/news/forecastingsymposium/countryforecasting/australia/ceet_report_demand_may2010.pdf

Irlanda 1. Towards European Skills Needs Forecasting (op cit, pp. 105-119) 2. Occupational Employment Forecast 2015 http://www.fas.ie/NR/rdonlyres/FDBB3580-C466-4002-8EE7-C289E9E8BAB2/999/OccupationalEmploymentForecastsMarch2010.pdf

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Anexo 7. Preguntas orientadoras de la revisión de experiencias internacionales de predicción cuantitativa de demanda y oferta laboral

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¿Cuál es el método o combinación de métodos que utiliza?

¿Para cuántos y cuáles sectores/industrias realiza la predicción? Para cuántas ocupaciones?

¿Realiza predicciones regionales/locales? ¿Cómo funcionan?

¿Cuáles son las fuentes de información utilizadas?

¿Cuál es el flujo de la información?

¿Cómo se articulan las diferentes fuentes para producir las proyecciones?

¿Hace predicción sólo de demanda laboral o incluye además, la predicción de oferta laboral?

¿Se incluye demanda de reemplazo?

¿Cuál es la metodología de estimación (oferta y demanda)?

¿Cuáles son los modelos econométricos con que trabajan?

¿Qué trabajo se adelanta para mejorar la precisión de las proyecciones? Qué métodos se utilizan para este efecto?

¿Cuál es el período de la proyección?

¿Con que periodicidad se actualizan las predicciones?

¿Cómo se realiza la traducción de las proyecciones a requerimientos educativos?

¿Quién(es) realiza(n) la predicción?

¿Cuáles son sus responsabilidades?

¿Cómo se financia el ejercicio de predicción?

¿Cómo fue (ha sido) el proceso de implementación?

¿Quién(es) usa(n) los resultados de la predicción?

¿A través de qué medios se divulgan los resultados?

¿Con qué niveles de agregación de divulgan las predicciones?

¿Cuál ha sido el impacto del ejercicio de predicción?