Download Enfoque de la previsión de habilidades

HERRAMIENTA Y MANUAL DE
PREVISIÓN DE HABILIDADES DE
ESIMeC
Previsión de habilidades
a nivel de ciudad
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Índice
Introducción
pág.3
Definición de habilidades
pág.4
Quién se encarga de realizar la previsión de habilidades
pág.5
Enfoque de la previsión de habilidades
pág.6
Previsión de habilidades en la práctica
pág.9
Previsión de habilidades a nivel de ciudad
pág.10
Requisitos para una previsión de habilidades efectiva
pág.11
Cómo obtener una previsión de habilidades efectiva
pág.12
Herramienta de previsión de habilidades de ESIMeC
pág.13
3
Por qué es importante la previsión de
habilidades
La previsión de habilidades ha ido ganando importancia en una economía global que reconoce la
importancia del capital humano como un recurso clave para el crecimiento, en una época de altos
niveles de desempleo y con una falta persistente de habilidades en muchas de las economías
avanzadas. La previsión de habilidades permite a los analistas y responsables políticos no solo
analizar las habilidades que se necesitan en el mercado laboral actual sino también identificar las
futuras faltas de habilidades y planificar e implantar estrategias y políticas que corrijan estas
posibles faltas.
La previsión de habilidades permite a las ciudades cuantificar la demanda futura de habilidades en
términos del número de empleos que se creará, los sectores y ocupaciones que exigirán capital
humano y el nivel de habilidad que deben tener las personas que cubran las futuras vacantes.
Oxford Economics, uno de los grupos líderes a nivel mundial de previsiones económicas,
comprende que la previsión de habilidades es esencial para alinear la oferta con la demanda.
Oxford Economics respalda la naturaleza proactiva de ESIMeC de analizar las futuras
necesidades de habilidades. Esperamos que este manual breve junto con el kit de herramientas
de previsión de habilidades, elaborado en colaboración con las ciudades asociadas de ESIMeC,
forje la base de la futura toma de decisiones y las discusiones relacionadas con la importancia de
las habilidades en las economías locales.
En nombre de Oxford Economics me gustaría agradecer a las ciudades asociadas su participación
y respuestas a los cuestionarios y talleres realizados por Oxford Economics durante el transcurso
de este proyecto.
Graeme Harrison
Responsable de Previsión de Habilidades
Director Adjunto de Oxford Economics
Por qué un manual de previsión de
habilidades y una herramienta de ciudades
El objeto de la estrategia europea de empleo consiste en crear más y mejores trabajos. No basta
con mejorar las habilidades y se debe garantizar una concordancia mejor entre la oferta de
habilidades y la demanda del mercado laboral, esta cuestión es igual de necesaria.
Como los motores de crecimiento, las ciudades necesitan considerar cómo actuar y reaccionar en
una economía competitiva a nivel global y que cambia rápidamente. La previsión de habilidades a
nivel de ciudad desempeña un papel vital en esto, ya que permite a las ciudades obtener una
visión detallada de las faltas y demandas de habilidades en sus áreas económicas funcionales.
Disponer de esta información y conocimientos a nivel local permite a las ciudades elaborar e
implantar una estrategia de empleo y habilidades que se base en la necesidad local real y que
pueda abarcar cuestiones locales reales, así como responder a las necesidades de las empresas.
Esperamos que el manual de previsión de habilidades de ESIMeC y la herramienta
complementaria ayuden a los responsables de las ciudades en su camino hacia una gran
recuperación y crecimiento de los empleos.
Daniel Garnier
Socio Director de ESIMeC
Basingstoke and Deane Borough Council
Definición de habilidades
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El término “habilidades” se suele definir de la
siguiente manera:
“una capacidad y competencia adquiridas
a
través
de
un
esfuerzo
deliberado,
sistemático y constante de llevar a cabo
actividades o tareas laborales complejas que
impliquen
ideas
(habilidades
coginitivas),
cosas (habilidades técnicas) y/o personas
(habilidades interpersonales)”.
Cuando consideramos las habilidades y la previsión de habilidades, solemos centrarnos en
cualificaciones formales en un tema concreto y las obtenidas a cierto nivel. Sin embargo, en el
sentido más amplio, las habilidades comprenden muchos otros aspectos como las competencias
no acreditadas del lugar de trabajo, los años de experiencia en una profesión o campo o las
aptitudes sociales como el trabajo en equipo o las dotes de gestión.
La paradoja del mercado laboral actual a nivel global consiste en que en muchas economías
avanzadas existen altos niveles de desempleo con faltas de habilidades/talento que derivan en el
en vacantes no ocupadas y subempleo. La falta de concordancia de las habilidades es el motivo
por el que la previsión de habilidades ha ganado tanta importancia en los últimos años.
El propósito de la previsión de habilidades consiste en permitir a los analistas y responsables
políticos cuantificar la futura demanda de habilidades en términos del número de empleos que se
creará, qué sectores y ocupaciones exigirán capital humano y qué niveles de habilidades deben
disponer las personas que ocupen esas futuras vacantes. Gracias a la globalización, existe una
mayor variedad de economías que se encuentran interconectadas y, como resultado, las
economías ya no se controlan por simplemente unos cuantos sectores como antes. Con el gran
número de sectores operativos en una economía, es necesaria una amplia variedad de
habilidades diferentes para cada sector para poder progresar y competir tanto a nivel local como a
nivel global.
En definitiva, la previsión de demanda de habilidades permite:
•
Predecir la demanda y/o limitar el alcance de las faltas o no concordancias de las habilidades
•
Impedir pérdidas de inversiones o trabajos existentes a otras localidades debido a la falta de
habilidades o empleo
•
Alinear mejor la oferta existente de sistemas académicos y formativos y los desempleados
y para orientar sobre financiación, y
•
Asesorar mejor a la gente joven sobre sus opciones de trayectorias profesionales.
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Quién se encarga de realizar la previsión
de habilidades
Muchos países de todo el mundo ya utilizan la previsión de habilidades como una técnica para
comprender mejor sus mercados laborales y sus futuras necesidades de habilidades. La tabla que
se muestra a continuación muestra una serie de países que utilizan un enfoque cuantitativo para
realizar las previsiones de habilidades. Los datos del censo nacional combinados con encuestas
de muestra como encuestas sobre la fuerza laboral suelen formar la base de los datos
subyacentes utilizados para generar las previsiones de habilidades.
Tabla 3.1: qué países elaboran previsiones de habilidades
País
Datos utilizados
¿Quién se encarga de
recopilar las previsiones?
¿Quién utiliza las
previsiones?
Australia
Datos del censo y encuestas de
muestra
Datos del censo, contabilidad
nacional, bases de datos de
compañías, microdatos de
desempleo
Censo nacional, encuesta de
fuerza laboral mensual
Censo y encuesta de fuerza
laboral
Censo, encuesta de fuerza
laboral, contabilidad nacional
Centro de Estudios de Política
Autoridad de Formación
Nacional de Australia
Bajo nivel de demanda de
resultados
Austria
Canadá
Chipre
Francia
Alemania
Gran
Bretaña
Japón
Países
Bajos
Irlanda del
Norte
Encuesta de fuerza laboral,
censo nacional, microcenso,
entrevistas con expertos
Encuesta de fuerza laboral,
censo, encuesta de habilidades
de empresas, encuestas por
establecimiento
Encuesta básica del censo
sobre la estructura de empleo
Encuesta de fuerza laboral,
encuesta de desempleo,
encuesta de seguimiento de las
personas que abandonan la
formación escolar
Encuesta de fuerza laboral,
IDBR, encuesta de empresa,
datos de formación
Academia de Ciencias de Austria,
Instituto de Investigación
Económica de Austria, Instituto
de Estudios Avanzados
Desarrollo de Recursos Humanos
de Canadá
Autoridad de Desarrollo de
Recursos Humanos
Ministerio de Empleo, Ministerio
de Educación, Instituto de
Previsiones Económicas
Instituto de Investigación
Vocacional y de Mercado Laboral
Instituto de Empleo e
Investigación
Ministerio de Trabajo
Órganos gubernamentales,
autoridades locales, consejos
de empresas y formación
(TEC)
Gobierno y agentes sociales
Departamente de Empleo
y Formación, Sector Skills
Councils (SSCs), Grupo
experto de habilidades de
Irlanda del Norte, asesores
profesionales
Organismos estatales y
gubernamentales para la
planificación académica y de
formación
Grupos con expertos
España
Encuesta de fuerza laboral,
contabilidad nacional, datos de
desempleo
Datos obtenidos de
cuestionarios
Instituto Nacional de Empleo
Fuente: CEDEFOP
Gobiernos regionales
y federales
Unidad de Habilidades Prioritarias
Instituto de Investigación Social y
Económica
Encuesta de fuerza laboral,
censo
Gobiernos regionales
y estatales
Ministerios gubernamentales,
individuos y empresas de
investigación
Encuesta de fuerza laboral,
censo
EE. UU.:
-
Centro de Investigación de
Educación y del Mercado Laboral
República
de Irlanda
Suecia
Gobierno federal
Estadísticas Generales y
Administración Nacional del
Mercado Laboral de Suecia
Oficina de Estadísticas Laborales
-
Organismos gubernamentales
implicados en la formación,
capacitación o migración.
Individuos, compañías y
asesores profesionales
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Enfoque de la previsión de habilidades
Existen varios enfoques de la previsión de habilidades, cada uno con distintos puntos fuertes
y limitaciones. No es posible determinar un enfoque como el mejor. La decisión sobre qué enfoque
utilizar es relativa a la situación, geografía y sector específicos. Todos los enfoques, siempre que
se utilicen correctamente, aportan valor. El mejor enfoque para una situación abarcada incorrecta
o insuficientemente ofrecerá malos resultados e información. La práctica recomendada en la
previsión de habilidades puede considerarse obtener el equilibrio correcto entre los diferentes
enfoques, en función de la situación, e integrar los enfoques según sea necesario.
Figura 4.1: métodos de la previsión de habilidades
La tabla 4.1 muestra las limitaciones de cada posible enfoque de previsión de habilidades. Esto
permite clarificar mejor que cada enfoque dispone de sus propios puntos fuertes y limitaciones. El
grado de utilidad de las previsiones de habilidades depende de la información que comuniquen, si
responden a las cuestiones preguntadas y cómo esto afecta a las decisiones. Al determinar desde
el primer momento qué cuestiones se desean responder con la previsión de habilidades será más
fácil determinar qué enfoque o enfoques son los más apropiados para la situación individual.
Tabla 4.1: limitaciones de los métodos de previsión de habilidades
Modelos de previsión
de habilidades de la
economía cuantitativa
Múltiples datos, los datos no siempre están disponibles o no son fiables, los
datos no siempre reflejan la demanda real de habilidades, altos niveles o en
ocasiones falta de detalles específicos del sector
Estudios detallados de
sectores
Suele faltar cuantificación, se realizan de forma independiente al resto de la
economía
Encuestas de
empresas
Consultas cualitativas
con empresas y
expertos en el sector
Revisión de
documentos,
habilidades en el
escritorio
Respuestas no objetivas, difícil distinguir entre lo que los empleados desean
y necesitan, no todos los empleados disponen de requisitos específicos de
habilidades
Suele faltar cuantificación, cómo garantizar un ejemplo representativo,
también se necesita consultar con los futuros empleados y no solo con los
empleados actuales (dónde encontrarlos)
No suele existir o no está actualizado
7
La figura 4.2 que se muestra a continuación plantea una serie de cuestiones clave que se debe
preguntar antes de comenzar con el proceso de previsión de habilidades. Estas cuestiones
dirigirán el proceso con el fin de que los resultados finales cumplan los requisitos del
usuario/accionista, así como identifiquen desde el principio cualquier problema relacionado con el
alcance o las limitaciones de datos.
Figura 4.2: decisiones iniciales clave que se deben tomar antes de comenzar con la
previsión de habilidades
Efectuar una previsión de habilidades con un modelo de previsión de habilidades de la economía
cuantitativa requiere introducir un gran volumen de datos. Este modelo, que normalmente se
denomina “múltiples datos”, ofrece un exhaustivo enfoque cuantitativo de la previsión de
habilidades sin los prejuicios que suelen existir en otros enfoques como con las encuestas
de empresas.
Antes de elaborar modelos cuantitativos de previsión de habilidades, se debe recopilar tanto datos
históricos como datos previsibles.
Requisitos de datos históricos básicos:
•
Empleo por sector
•
Estructura de ocupaciones de los sectores
•
Estructura de habilidades de los sectores
•
Población en edad de trabajar
•
Desempleo
Requisitos de datos básicos previsibles:
•
Empleo por sector
Existen otras variables de previsión que son necesarias como la demanda sustitutiva en la
economía, pero estas se pueden basar en hipótesis nacionales cuando no se disponga de datos
fiables.
8
En cuanto a los datos históricos, normalmente la mayoría de estos datos se puede obtener de las
oficinas nacionales de estadísticas, censos nacionales (aunque puede que no suelan estar
actualizados debido a la frecuencia a la que se realizan) y Eurostat. Es posible que sea difícil
obtener estos datos a un nivel geográfico por debajo del nivel nacional, según la recopilación
individual de estadísticas regionales/nacionales.
Los datos necesarios se pueden obtener mediante asesorías comerciales o grupos académicos.
Es posible que existan proyecciones oficiales y modelos de previsión regional recopilados a nivel
nacional y local que pueden ofrecer los datos necesarios. El compromiso con las organizaciones
de estadísticas pertinentes desde que se comienza el proceso de previsión de habilidades es
esencial para determinar qué datos están disponibles y con qué grado de detalle.
Figura 5: fases de la previsión cuantitativa de la demanda de habilidades
Utilizar la previsión de habilidades






Cuando se realicen previsiones de habilidades es esencial que estas transmitan información
útil a los accionistas clave. Las necesidades de los accionistas se deben considerar desde el
primer momento y se deben adaptar las decisiones sobre qué enfoques utilizar.
Los grupos de accionistas se deben considerar desde una perspectiva general y se debe
reunir a las empresas, instituciones académicas y de formación, agencias de empleo,
estudiantes, desempleados siempre que sea posible o siempre que se aporte valor al proceso
de previsión. Una colaboración efectiva es esencial.
Compartir resultados y participar en discusiones (proporcionar observaciones) puede mejorar
las previsiones y aumentar la credibilidad.
Presentar mensajes clave: ¿existirán faltas de habilidades o habilidades excedentes en el
futuro? ¿En qué sectores? ¿Qué impacto puede tener esto? ¿Qué se debe hacer de forma
distinta? Se debe informar a los accionistas de las limitaciones de las previsiones de
habilidades: no son precisas al 100%.
Actualizar periódicamente las previsiones de habilidades: la economía puede cambiar
rápidamente (sobre todo a nivel de ciudad), las previsiones de habilidades pueden quedarse
obsoletas rápidamente; actualizar periódicamente los mensajes de la política en materia de
habilidades.
Realizar un seguimiento de los resultados respecto a las previsiones y se deben aprender
todas las lecciones.
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Previsión de habilidades en la práctica
Con la amplitud del mercado laboral europeo, la necesidad de identificar ocupaciones,
habilidades, competencias y cualificaciones que se solicitarán en un futuro se ha convertido en
algo vital. Debido a esta diversidad de los mercados laborales nacionales en Europa, encontrar
maneras de obtener información coherente y exhaustiva sobre la futura demanda de habilidades
y la oferta en Europa se han convertido en una prioridad de la política. En 2008, CEDEFOP
publicó la primera previsión paneuropea de demanda de habilidades a nivel nacional que facilitaba
exhaustivas y coherentes proyecciones de empleo y necesidades de habilidades a medio plazo en
Europa hasta el 2015 y el 2020.
Se ha seguido trabajando para elaborar previsiones periódicas que incluyan la oferta y la
demanda de habilidades. Estas previsiones se han convertido en uno de los muchos datos que
contribuyen a obtener una visión más coherente, detallada y plausible de la economía europea.
Figura 5.1: marco conceptual de CEDEFOP del modelo de oferta y demanda de habilidades
10
CEDEFOP utiliza un enfoque modular que combina un modelo macroeconómico multisectorial con
una demanda sustitutiva y una demanda de expansión de empleo y cualificaciones en la
economía. Las previsiones de CEDEFOP se basan en los datos obtenidos de las fuentes de
Eurostat, y adoptan métodos y modelos comunes. Esto ha exigido la creación de herramientas y
bases de datos básicas para obtener un conjunto exhaustivo y coherente de proyecciones de
habilidades de EU-25+. Uno de los aspectos clave de las previsiones de CEDEFOP y de cualquier
previsión de habilidades consiste en utilizar los mejores datos posibles para medir estructuras de
empleo con un marco común.
Aunque las herramientas de la previsión de habilidades de ESIMeC solo se basa en la demanda
de habilidades, el enfoque adoptado es el mismo que el que utiliza CEDEFOP. Las hipótesis
nacionales incorporadas en el modelo se basan en las mismas hipótesis que utiliza CEDEFOP.
Previsión de habilidades a nivel de ciudad
Por regla general, la previsión de habilidades se efectúa a nivel nacional a fin de influir en las
políticas gubernamentales, provisión de habilidades nacionales y estrategias de empleo. Sin
embargo, no es fácil utilizar estos datos para comunicar la provisión de habilidades y las
estrategias a nivel local y no tiene en cuenta las necesidades de las empresas locales. Cada
ciudad dispone de diferentes requisitos económicos y se enfrenta a diferentes problemas cuando
se trata de desarrollar su mercado laboral. La previsión de habilidades a nivel de ciudad refleja las
necesidades y contexto nacionales para garantizar que la fuerza laboral cuenta con las
habilidades necesarias para satisfacer la demanda económica.
La previsión de habilidades puede ser una manera efectiva de obtener una visión más detallada
de las necesidades de habilidades futuras y actuales de las empresas para valorar las faltas de
habilidades a nivel de ciudad. Proporcionar datos y conocimientos, también puede ser una
herramienta efectiva para influir en la elaboración de políticas y la facilitación de formación, así
como para influenciar en inversiones interiores y en el crecimiento económico de las ciudades.
La previsión de habilidades no solo implica la recopilación y el análisis de los datos, sino también
exige el diálogo entre las empresas para recopilar información cuantitativa que una herramienta
por sí sola no puede producir. Por este motivo, la previsión de habilidades permite el
establecimiento y desarrollo de relaciones positivas entre las empresas locales y las del municipio.
Esto refleja que el municipio se compromete a respaldar al sector privado para cubrir la falta de
habilidades a nivel local, lo que beneficia a la población y economía local.
Un diálogo con las empresas no constituye el único aspecto cuantitativo de la previsión de
habilidades. También implica el compromiso con los proveedores académicos para comprender la
facilitación actual de formación y capacitación locales, así como los futuros planes en términos de
nuevos cursos o formación. La previsión de habilidades también indicará cualquier discordancia
entre las necesidades de las empresas y los cursos a los que se inscriben los estudiantes, los que
pueden suponer una herramienta útil para que los jóvenes identifiquen las carreras profesionales
que pueden conducir a oportunidades de empleo a nivel local.
Finalmente,
la
previsión
de
habilidades a nivel de ciudad fomenta
el diálogo y establece vínculos entre
las instituciones académicas y las
empresas locales. El análisis de los
resultados de las previsiones de
habilidades
facilitará
pruebas
cuantitativas y cualitativas que
tendrán un impacto sobre las
habilidades locales y la facilitación de
formación, lo que permite a los
proveedores académicos responder a
las necesidades empresariales de
una
manera
más
efectiva
y
11
Requisitos para una previsión de habilidades efectiva a nivel
de ciudad

Datos: para utilizar la herramienta de previsión de habilidades efectivamente es necesario
recopilar un conjunto íntegro de datos. Esto incluye:
o Información y datos actualizados sobre la demanda del mercado laboral
Datos históricos
 Empleo por sector
 Estructura de ocupaciones de los sectores
 Habilidades y materias de sectores y ocupaciones
 Demanda sustitutiva de los sectores y ocupaciones (es decir, “cambios”
de empleo)
Datos previstos
 Empleo por sector, ocupación y nivel de habilidades, incluidas las compañías
existentes y las futuras compañías
 Demanda sustitutiva
o
Información y datos actualizados sobre la oferta del mercado laboral
Datos históricos
 Población en edad de trabajar y estructura de habilidades
 Inscripciones académicas y clasificaciones por distintos niveles y temas y
destinos de estudiantes
 Migración y desplazamientos para ir al trabajo

El conocimiento de dónde se pueden encontrar estos datos: censo, encuestas del mercado
laboral, oficinas nacionales y regionales de estadísticas, Eurostar, modelos de previsiones
existentes a nivel nacional y regional

La capacidad de solicitar efectivamente los datos y “hablar el mismo idioma” que las
estadísticas

Un marco de implementación realista y detallado sobre cómo se van a alcanzar los objetivos,
incluidas actividades conjuntas, presupuestos, responsabilidades, plazos de ejecución, etc.

La consideración de comparar una ciudad con otras para poder anticipar la estructura del
mercado laboral

El conocimiento de las limitaciones de los distintos enfoques; p. ej., los modelos tienen
múltiples datos, datos obsoletos o no fiables, los enfoques cualitativos pueden tener perjuicios
o carecer de las cualificaciones necesarias

El desarrollo de diferentes hipótesis y situaciones para utilizarlas en la previsión de habilidades

El desarrollo de los resultados que están vinculados o que se pueden comparar fácilmente;
p. ej., previsiones de habilidades a nivel nacional y regional

El análisis exhaustivo de la oferta y la demanda

Los métodos claros para compartir y utilizar los datos de las previsiones de habilidades para
influir en la provisión académica y formativa de la ciudad

El reconocimiento de que la demanda sustitutiva (es decir, la demanda de habilidades
derivada del abandono del mercado laboral por parte de algunas personas, ya sea por
jubilación, enfermedad…) crea flujos que influencian más que las variaciones sectoriales

Siempre que corresponda, la capacidad de trabajar al nivel funcional del mercado laboral que
puede no abarcar los límites geográficos y administrativos
12 Cómo obtener una previsión de habilidades efectiva a nivel
de ciudad
EL CONOCIMIENTO COMÚN DE QUÉ SON LAS HABILIDADES es una herramienta vital si se
quieren seguir correctamente los pasos de este proceso. Es necesario que las ciudades
consideren esto con otros accionistas clave y, particularmente, empresas y proveedores
académicos y formativos. Para muchas personas, las habilidades no solo engloban las
cualificaciones formales sino también las aptitudes sociales, los años de experiencia, las
competencias no acreditadas del lugar de trabajo y las “cualidades necesarias para conseguir que
los empleados sean efectivos y productivos en el trabajo”. El marco de la UE de las competencias
clave incluye competencias de temas “comunes”, como los conocimientos de la lengua materna,
las habilidades para la aritmética, los conocimientos de idiomas, ciencias e informática y otras
habilidades como el aprendizaje de competencias sociales y cívicas, habilidades para tomar la
iniciativa, las capacidades empresariales, la concienciación cultural y la expresión individual.
Es posible que uno de los utensilios más importantes sea RECONOCER LA IMPORTANCIA DE
LAS HABILIDADES. En la UE, las economías cada vez son más diversas y, en la actualidad, es
poco habitual que las economías de las ciudades estén controladas por pocos sectores en los que
se comprenden y se han establecido las necesidades de habilidades. Las necesidades de
habilidades cambian mucho de un sector a otro. Gracias a la previsión de las futuras necesidades
de habilidades, las ciudades pueden considerar cómo satisfacer estas necesidades y/o limitar el
alcance de las faltas o no concordancias de habilidades. Esto les permite impedir perder
inversiones o trabajos existentes a otras localidades debido a la falta de habilidades o empleo.
Se pueden alinear mejor los sistemas académicos/de formación y las habilidades con las
necesidades de las empresas y la gente (joven) desempleada puede tomar mejores decisiones
sobre sus carreras profesionales.
También es esencial INVOLUCRAR A LAS ACCIONISTAS CLAVE EN EL PROCESO. Antes de
diseñar la herramienta, las ciudades deben preguntar a los accionistas qué información puede ser
útil. Con una perspectiva general de los accionistas, las ciudades deben reunirlos en un marco
colaborativo a largo plazo. Las empresas, las instituciones académicas y formativas, las agencias
de empleo, los estudiantes y los desempleados deben participar en las discusiones. Incluir las
observaciones de estos accionistas puede mejorar las previsiones y aumentar la credibilidad. Una
herramienta genera pruebas que se utilizan en las discusiones y que ofrecen orientación y
objetivos.
El desarrollo de LA CAPACIDAD LOCAL DE ACTUAR Y REACCIONAR ANTE LOS
RESULTADOS también es importante. Se debe compartir efectivamente la información de las
necesidades de la previsión de habilidades con los accionistas. Los mensajes clave se deben
presentar de una manera sencilla y se debe considerar, por ejemplo, si en un futuro existirán faltas
de habilidades o habilidades excedentes. ¿En qué sectores? ¿Qué impacto puede tener esto?
¿Qué se debe hacer de otra manera? Además, es importante informar a los accionistas sobre las
limitaciones de la previsión de habilidades. No son precisas al 100% y conllevan todo tipo de
advertencias en materia de salud. Deben actualizarse con regularidad: la economía puede
cambiar rápidamente, sobre todo a nivel de ciudad.
13
Herramienta de previsión de habilidades
de ESIMeC
La herramienta de previsión de habilidades de ESIMeC se debe utilizar con este manual.
Oxford Economics Ltd. ha desarrollado esta herramienta en concertación con las ciudades
asociadas de ESIMeC. Tiene como objeto ser una herramienta práctica y fácil de utilizar que
permite a los responsables de las ciudades, involucrados en el desarrollo de la economía y el
empleo, comprender y abarcar las futuras faltas de habilidades de sus ciudades.
Para completar esta herramienta, las ciudades deberán recopilar datos sobre la oferta y la
demanda del mercado laboral. Estos datos se pueden encontrar en los censos nacionales, las
encuestas del mercado laboral, las oficinas locales, nacionales o regionales de estadísticas,
Eurostat y los modelos nacionales y regionales de previsión existentes.
La herramienta de previsión de habilidades de ESIMeC es un documento de Excel que
consiste en una serie de hojas de cálculo y tablas de datos. En la herramienta se incluye una guía
paso a paso que proporciona orientación e información sobre cómo completar las tablas.
14
Una vez que se hayan completado todas las secciones de la herramienta de previsión de
habilidades de ESIMeC, la herramienta producirá una serie de gráficos y tablas basados en los
datos introducidos. Estas tablas y gráficos ofrecen una visión general del mercado laboral actual
y de las futuras tendencias y de los niveles de habilidades y los cambios sectoriales.
La herramienta de previsión de habilidades de ESIMeC se ha incluido en el dispositivo de
memoria USB adjunto o se puede descargar en esta dirección: www.urbact.eu/esimec.
15
Información de contacto
Para obtener más información sobre la herramienta de previsión de habilidades
de ESIMeC, póngase en contacto con:

Daniel Garnier, Funcionario de Asociaciones y Habilidades y Socio Director de
ESIMeC, Basingstoke and Deane Borough Council, en esimec@basingstoke.gov.uk
Para obtener más información sobre Oxford Economics, vaya a www.oef.com.
ESIMeC
ESIMeC (Estrategias Económicas
e Innovadoras para Ciudades
Medianas)
consiste
en
un
proyecto URBACT II que reúne
ocho ciudades medianas de
Europa a fin de identificar
enfoques innovadores para la
recuperación,
crecimiento
y
fortaleza de la economía. Los
socios han situado a su activo
principal, su gente, en el corazón
del proyecto y han definido cómo
el desarrollo de la fuerza de
trabajo y la provisión de
habilidades respecto a la
demanda
pueden
ser
los
motores
principales
para
impulsar la economía local.
Para obtener más información
sobre
ESIMeC,
vaya
a
http://www.urbact.eu/esimec.
URBACAT es un programa europeo de aprendizaje
e intercambio que promueve el desarrollo urbano sostenible.
Este programa permite a las ciudades colaborar conjuntamente
para desarrollar soluciones para los principales desafíos
urbanos y reafirmar el papel clave que desempeñan al
enfrentarse a retos sociales cada vez más complejos. Les
permite
desarrollar
soluciones
pragmáticas
nuevas
y sostenibles y que incorporan aspectos económicos, sociales
y medioambientales. Las ciudades pueden compartir prácticas
recomendadas
y
lecciones
aprendidas
con
todos
los
profesionales involucrados en la política de asuntos urbanos de
Europa. URBACAT está formado por 300 ciudades, 29 países y
5000 participantes activos.
www.urbact.eu/esimec