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劳动力市场:在线求职的观察结果

2019/06/26 10:16
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在加拿大,使用必应的在线求职中,有20%是关于医疗保健行业的;这与该行业16%的就业率形成了鲜明对比。在年轻人和老年人都有较大人口比例的地区,似乎有更多人在医疗保健领域寻找工作。

随着数字经济的普及,加拿大和世界各地的劳动力市场正在迅速发展。传统数据正在逐渐适应,但还不能及时提供关于这种演变的信息。根据微软研究院(Microsoft Research)使用必应(Bing)对原始搜索查询进行分类的方法,微软研究院和加拿大央行于2017年联合编制了一份在加拿大进行的职位搜索地理分类。在本说明中,我们展示了显示求职数据的交互式工具,以及人口和社会经济特征。我们还强调了数据的一些有趣特性。例如,医疗保健领域的工作似乎更受年轻人和老年人等受抚养年龄人口较多地区求职者的欢迎。教育行业的情况似乎正好相反,在壮年人口较多的地区(25岁至54岁),教育行业在求职中所占比例更高。有些工作显示了与人们教育水平的联系:商业、金融、科技领域的工作似乎在更高的教育平均水平地区出现较多,而在艺术和建筑工作在教育平均水平较低的地区出现较多。

随着数字经济的普及,加拿大和世界各地的劳动力市场正在迅速发展。传统数据正在逐渐适应,但还不能及时提供关于这种发展和工作性质变化的信息。越来越多的人使用互联网来找工作,这为工人们提供了一个获取职位空缺信息的机会,也为研究人员提供了一个了解人们在寻找哪种类型工作的机会。

分析求职数据的方法

微软的研究人员将2015年至2016年的近2.5亿在线求职查询分为14个就业领域:建筑/工程、艺术、商业、施工、教育、金融、食品、医疗、休闲/招待、制造、零售、科学、技术和交通,以及常见的剩余工作类型。在微软开发的交互式工具中,可以探索美国各地的求职数据。

在一项合作中,微软研究院和加拿大央行使用相同的方法来研究加拿大的求职情况。尽管对加拿大求职数据的处理方法大致相同,但考虑到了加拿大劳动力市场的独特特征,因此对职位名称做了微小调整。这个交互式工具显示了2017年的求职数据。查询按搜索来源的地理区域(293个人口普查部门)汇总,并为加拿大的每个统计部门绘制按照类型找工作的比例和实际就业分布(2016年人口普查)。

数据的一些特征值得强调。首先,该工具只关注于搜索属于预定义就业部门之一的工作。在加拿大使用必应进行在线求职中,这类搜索占47%。其余53%被认为是普通的求职信息,不会显示在统计中。第二,搜索工作是基于搜索工作的人的位置,而不是工作的位置。例如,渥太华的一个人在多伦多搜索工作就构成了渥太华的求职。所有用英语以外的语言进行的求职查询都被排除在搜索结果之外,因为原先为美国制定的方法没有包括其他语言。在加拿大,排除法语的查询结果可能导致某些就业部门代表性不足,特别是在魁北克,法语是该省的主要交流语言。未来的分析工作将包括法语查询。最后,尽管石油、采矿和天然气部门在加拿大很重要,求职查询将其没有明确分类,因为原来的方法没有把这个部门分离出来。

这个交互式工具使我们将求职数据与不同的人口和社会经济特征(2016年统计数据)联系起来,包括教育、人口、收入、年龄和就业。所提供的数据是为293个统计部门提供的。所有人口和社会经济特征均以百分位排名表示。

求职数据中的观察结果

数据中突出的第一个观察结果是,在加拿大,使用必应的在线求职中,有20%是关于医疗保健行业的;这与该行业16%的就业率形成了鲜明对比。在年轻人和老年人都有较大人口比例的地区,似乎有更多人在医疗保健领域寻找工作(所在地区的壮年人口比例减少10%与医疗保健行业求职搜索增加2%有关)。

教育和商业领域的工作也相对受在线求职者的欢迎;每一项都对应11%的相关工作在线查询。企业中的工作,如人力资源专家、公关人员或项目经理,在人口平均教育水平较高的地区,似乎受到高度追捧(在学士学位以上的成年人比例高出10%的地区,企业的求职率要高出2%。)。教育部门的工作,并不与人口的教育水平明显相关,似乎在壮年人口比例较高的地区更受欢迎(壮年人口增长10%与教育部门求职人数增加1.5%有关)。金融是另一个相对受欢迎的在线求职领域,占搜索量的7%。它与该地区的收入和教育水平呈正相关。

与科学相关的职位搜索(如数学家、化学家和考古学家)和技术相关的职位搜索(如程序员、数据学家和系统工程师)分别占总搜索量的3.5%和4%。在平均教育水平较高和平均收入水平较高的地区,对这些工作,尤其是与科技相关的工作的搜索更为频繁。建筑业(占所有在线求职的6%)和艺术类(占所有在线求职的4%)似乎对平均收入水平较低和平均教育水平较低地区的求职者更具吸引力。

尽管工作查询的分布似乎与类似的就业分布相匹配,但仍有一些差异值得一提。零售业和食品业的就业岗位在搜索中所占比例往往低于就业比例。在平均收入和教育水平较低的地理区域,零售业的就业机会似乎在搜索方面不如在就业方面。在人口密度较高和平均教育水平较高的地区,食品行业的就业机会似乎比实际就业机会少。

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