Ce but de papier pour fournir un aperçu critique des pilotes que la littérature théorique et empirique pertinente suggère d'être cruciale pour faire face aux défis d'un pays émergent peut rencontrer dans ses tentatives de rattrapage en outre un niveau de revenu plus élevé, avec un accent particulier consacré à les répercussions sur le marché du travail domestique. Dans la première partie du document, l'attention sera portée sur le changement structurel, le renforcement des capacités et des progrès technologiques, en essayant de cartographier - en utilisant différents taxonomies avancés par la littérature d'innovation - les moyens concrets par lesquels un pays émergent peut engager un rattrapage réussie haut, ayant à l'esprit que les pays en développement sont profondément impliqués dans la mondialisation des marchés où l'innovation nationale doit être complété par le rôle joué par le transfert de technologie internationale. Dans la deuxième partie du document, l'accent sera déplacé sur les conséquences possibles de cette route de rattrapage en matière d'emploi et de compétences. En particulier, les prescriptions de la théorie du commerce classique seront contrastaient en vue de prendre en transfert de technologie de compte, le progrès technologique allégeant le travail et le commerce, l'amélioration des compétences. Traduit à l'aide de Google Translate

Nous examinons l'hypothèse selon laquelle l'organisation du travail flexible implique plus les compétences requises et, par conséquent, une plus grande probabilité de recevoir une formation fournie par l'employeur. L'utilisation des données par l'employeur des employés liés uniques de l'Allemagne, nous confirmons que les employés sont plus susceptibles de recevoir une formation lorsque leur travail se caractérisent par une plus grande autonomie de prise de décision et la variété des tâches, deux éléments essentiels de la flexibilité. Critique, la formation associée à la flexibilité du travail ne reflète pas seulement la technologie. changement organisationnel influencé par les compétences joue son propre rôle. De plus, nous montrons que la formation associée à la flexibilité en milieu de travail est orienté de manière disproportionnée envers les employés ayant une formation plus formelle. Nos résultats fournissent également une preuve modeste d'un parti pris de l'âge de la flexibilité en milieu de travail. Cependant, le lien entre la flexibilité du lieu de travail et la formation ne semble pas différer selon le sexe. Traduit à l'aide de Google Translate

Ce document traite, à la fois théorique et empirique, les tendances sectorielles de la création d'emplois et la destruction de l'emploi afin de distinguer les effets alternatifs de changement incarné par rapport technologique désincarnée exploitation dans une économie connectée verticalement. le changement technologique désincarnée se révèle une incidence positive sur la dynamique de l'emploi dans les secteurs « en amont », alors que les investissements expansionnistes fait dans les industries « en aval ». A l'inverse, le remplacement des millésimes de capitaux obsolètes tend à exercer un impact négatif sur la demande de main-d'œuvre, bien que cet effet se révèle être statistiquement moins robustes. Traduit à l'aide de Google Translate

En se concentrant sur les lieux de travail du secteur privé en Grande-Bretagne, nous étudions si l'emploi des travailleurs âgés a des répercussions sur le rendement au travail. Nous ne trouvons aucune association significative entre l'évolution de la proportion des travailleurs âgés et employés changements dans le rendement en milieu de travail. Nous trouvons des preuves que la productivité du travail en milieu de travail diminue lorsque la proportion des travailleurs d'âge moyen »tombe, que ce soit en raison d'une augmentation de la proportion des travailleurs âgés ou plus jeunes, mais cette association ne porte pas par la performance financière. Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que toute réticence de la part des employeurs d'employer un plus grand nombre de travailleurs âgés peuvent être mal placés. Traduit à l'aide de Google Translate

Ce document met l'accent sur l'identification des déterminants de la « risque de automatability », à savoir la propension des salariés européens étant des emplois à haut risque de substituabilité par des machines, des robots ou d'autres processus algorithmiques et révèle son impact sur les résultats du marché du travail. L'utilisation des données pertinentes sur les tâches et les besoins de compétences dans l'emploi, recueillies par l'enquête sur les compétences européennes et l'emploi (ESJS), les emplois sont regroupés en fonction de leur risque estimé de l'automatisation. Le document se base sur la méthodologie des études antérieures qui permettent d'estimer la relation latente entre « vrais » automatability et tâches professionnelles (Frey et Osborne, 2013, 2017, Arntz et al, 2016;. Nedelkoska et Quintini, 2018), mais utilise des descriptions de travail très détaillées fourni par un sous-échantillon de l'ESJS, ainsi que des informations sur les besoins de compétences emplois. Environ 14 pour cent des travailleurs adultes européens se trouvent face à un risque très élevé d'automatisation. La répartition des automatability élevée dans toutes les industries et professions se trouve également être biaisé en faveur des emplois de routine avec une faible demande de compétences transversales et sociales. Le risque de déplacement de travail par des machines est plus élevé chez les hommes et les travailleurs moins qualifiés, avec peu de preuves de polarisation. Il est très répandu dans les emplois du secteur privé qui ne fournissent pas une formation corrective aux employés, ce qui accentue la vulnérabilité des personnes exposées au risque des travailleurs et en soulignant la nécessité de politiques de formation continue plus solides au niveau européen. Traduit à l'aide de Google Translate

La puissance de calcul continue de croître à un rythme énorme. En même temps, plus et mieux les données sont de plus en plus disponibles et les méthodes d'apprentissage machine ont vu des avancées significatives dans le passé récent. Tout cela pousse plus loin les limites de ce que les machines peuvent faire. Aujourd'hui, les tâches de plus en plus complexes sont automatisables avec une précision qui semblait impossible il y a seulement quelques années. Les exemples vont de la reconnaissance vocale et de l'image, en jouant Go, aux véhicules auto-conduite. Les machines sont en mesure d'effectuer des tâches de plus en plus manuelles et aussi cognitifs qui pourraient faire auparavant que les humains. En raison de ces développements, certains affirment que les grandes actions d'emplois sont « à risque d'automatisation », ce qui stimule les craintes du public de pertes d'emplois massives et le chômage technologique. Ce chapitre explique comment les nouvelles technologies numériques peuvent influer sur le marché du travail dans un proche avenir. Tout d'abord, le chapitre traite des estimations des potentiels d'automatisation, montrant que de nombreuses estimations sont fortement biaisées vers le haut parce qu'ils ignorent que les travailleurs des professions apparemment automatisables prennent déjà en charge les tâches difficiles à automatiser. En second lieu, il souligne que ces chiffres se réfèrent uniquement à ce qui pourrait théoriquement être automatisé et que cela ne doit pas être assimilée à des pertes d'emploi ou des effets de l'emploi - une erreur qui se fait souvent dans le débat public. En troisième lieu, le chapitre élabore des scénarios sur la façon dont digitalisation est susceptible d'affecter le marché du travail allemand au cours des cinq prochaines années et Dérives implications pour les décideurs politiques sur la façon de façonner l'avenir du travail. L'Allemagne est un cas intéressant à étudier, car il est un pays développé à la frontière technologique. En particulier, le principal défi ne sera pas le nombre, mais la structure des emplois et la nécessité d'ajustements correspondant à l'offre pour répondre à la réorientation de la demande tant à l'intérieur et entre les professions et les secteurs. Traduit à l'aide de Google Translate

La Commission nationale des compétences (Commission) fournira le système de leadership national à l'éducation et la formation professionnels (EFP). La Commission supervisera l'investissement du gouvernement australien dans la formation professionnelle et apporter des améliorations à long terme du secteur de la formation professionnelle. Il entreprendra des recherches et l'analyse des compétences des besoins futurs dans toute l'industrie pour assurer les adresses de financement du gouvernement des priorités nationales du marché du travail, y compris celles découlant des technologies en développement. Le rôle de la Commission et les fonctions seront élaborées dans le processus de co-conception pour faire en sorte que la Commission complète et renforce le système de la formation professionnelle, améliore la coordination, la cohérence et l'efficacité, et permet des solutions locales et régionales., Ce document de travail a été publié pour informer le la conversation sur ce qui peut ressembler le modèle final. Co-conception de la Commission se concentre sur trois grandes questions: (1) Les rôles et les responsabilités proposées pour la Commission nationale des compétences appropriées? (2) Quelles sont les capacités organisationnelles de la nécessité Commission nationale des compétences? (3) Quelle gouvernance est nécessaire pour donner à la Commission nationale des compétences de la légitimité et l'impact dont il a besoin? Les soumissions qui ferment le 15 Novembre 2019, informera le meilleur modèle de fonctionnement de la Commission. Traduit à l'aide de Google Translate

Dans ce travail, nous proposons une méthode de classification des professions en fonction des besoins de compétences fournies dans les annonces d'emploi en ligne. Développer la méthodologie de classification, nous appliquons des techniques d'apprentissage machine semi-supervisé à un ensemble de données de 37 millions au Royaume-Uni annonces d'emploi en ligne recueillies par combustion de verre Technologies. La classification professionnelle résultante comprend quatre niveaux hiérarchiques: les trois premières couches se rapportent à la spécialisation des compétences et des emplois du groupe qui nécessitent types de compétences similaires. La quatrième couche de la hiérarchie est basée sur le salaire offert et indique le niveau de compétence. La classification proposée aura le potentiel pour permettre la mesure de la progression de la carrière d'un individu dans le même domaine de compétence, de recommander des emplois aux personnes en fonction de leurs compétences et pour atténuer les problèmes de mauvaise classification professionnelle. Alors que nous fournissons les premiers résultats et les descriptions des groupes professionnels dans les données en verre brûlant, nous croyons que la contribution principale de ce travail est la méthodologie pour les emplois dans le regroupement des professions en fonction des compétences. Traduit à l'aide de Google Translate

Ce papier fait enquête à ce que les changements de mesure dans le rendement des compétences professionnelles et à la baisse la ségrégation professionnelle ont réduit les inégalités salariales entre les hommes et les femmes. En tant que premier passage, je trouve que près de 65% de la baisse de l'écart salarial entre hommes et femmes entre 1985 et 2010 peut être expliquée par une réduction de la ségrégation professionnelle entre les sexes. Les 35% restants sont expliquées par des changements dans les salaires professionnels qui ont augmenté dans les professions importantes pour l'emploi des femmes, et a diminué dans de nombreuses professions importantes pour l'emploi des hommes tels que des professions de production. Motivée par la centrale de Böhm et al. (2019) que les salaires moyens ne se déplacent pas autant que les prix des compétences, je réestimer la partie de l'écart salarial baisse attribuable à des changements dans la sélection (corrigée) prix des compétences. L'incidence des fluctuations des prix des compétences sur la réduction des inégalités salariales entre hommes et femmes était d'environ 13 points de pourcentage plus grand que l'impact des changements dans seuls les salaires moyens. Des conclusions semblables peuvent se décomposant l'augmentation de la proportion des femmes à percentiles supérieurs de la distribution des salaires et vice-versa pour les percentiles inférieurs. Cela souligne l'importance de tenir compte des effets de sélection dans décompositions. Traduit à l'aide de Google Translate