Khắc phục những khó khăn về dự báo cung-cầu lao động

Những khó khăn trong dự báo cung-cầu lao động

Chia sẻ thông tin về thị trường cung-cầu lao động trong nước hiện nay, Tiến sĩ Phạm Ngọc Toàn, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Dự báo chiến lược, Viện khoa học Lao động và Xã hội (Bộ Lao động-Thương binh và Xã hội) cho biết, theo số liệu của Tổng cục Thống kê, đến hết quý I/2023, lực lượng lao động nước ta đạt 52,2 triệu người, tăng so với quý trước. Tuy nhiên, tỷ lệ lao động đã qua đào tạo ở mức thấp, chỉ khoảng 26,5%.

Tiến sĩ Phạm Ngọc Toàn. (Ảnh: Dân trí)

Trong quý đầu năm 2023, số người có việc làm tăng lên, việc làm ở khu vực thành thị chiếm khoảng 37%. Hiện nay có sự dịch chuyển lao động từ khu vực nông thôn sang thành thị.

Tuy nhiên, số lao động làm việc trong khu vực phi chính thức của Việt Nam chiếm tỷ lệ còn cao, khoảng 65-66%. Điều này cho thấy, chất lượng việc làm dù đã được cải thiện nhưng vẫn còn chậm.

Đây là thông tin từ tọa đàm trực tuyến “Phân tích, dự báo cung cầu – Giải pháp khơi thông điểm nghẽn thị trường lao động” do báo Dân trí phối hợp Cục Việc làm (Bộ Lao động-Thương binh và Xã hội) tổ chức chiều ngày 24/5.

Ông Phạm Ngọc Toàn nhấn mạnh, khi số lượng người lao động làm việc ở khu vực phi chính thức cao thì đồng nghĩa với việc họ không được bảo đảm các chính sách an sinh xã hội. Hoặc khi có biến cố xảy ra, đây sẽ là nhóm lao động chịu nhiều nguy cơ nhất.

Về thất nghiệp, Việt Nam vẫn giữ tỷ lệ ổn định, ở mức thấp. Tuy nhiên, điểm đáng báo động là thất nghiệp ở nhóm lao động trẻ khá cao, khoảng 9%.

Hoạt động dự báo cung-cầu lao động đã có từ rất lâu, gắn liền với việc xây dựng chiến lược phát triển kinh tế-xã hội của đất nước, chiến lược phát triển các ngành. Trên cả nước đã hình thành các trung tâm dự báo về nhu cầu lao động, trung tâm phân tích và dự báo nhu cầu đào tạo nhân lực, trung tâm dự báo quốc gia, các viện nghiên cứu thuộc các bộ/ngành… Ngay cả các đơn vị tư nhân, cũng có nhiều doanh nghiệp tham gia vào quá trình khảo sát và dự báo cung-cầu lao động.

Tuy nhiên, theo Giám đốc Trung tâm Phân tích và Dự báo Chiến lược, Viện Khoa học Lao động và Xã hội, hoạt động dự báo cung-cầu lao động chủ yếu phục vụ cấp độ vĩ mô, mang tính chiến lược, chưa có ý nghĩa thực sự với người lao động, doanh nghiệp.

Các đơn vị đang thiếu sự thống nhất trong triển khai mô hình phân tích, dự báo. Mỗi nơi thực hiện theo phương thức khác nhau, dẫn tới kết quả khác nhau, và không biết sử dụng kết quả nào mới chính xác.

Hoạt động dự báo cung-cầu lao động chủ yếu phục vụ cấp độ vĩ mô, mang tính chiến lược, chưa có ý nghĩa thực sự với người lao động, doanh nghiệp

Tiến sĩ Phạm Ngọc Toàn, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Dự báo chiến lược, Viện khoa học Lao động và Xã hội

Khó khăn tiếp theo liên quan đến dữ liệu. Dữ liệu nhiều nhưng chưa được quy về một mối. Doanh nghiệp, cơ quan thống kê, cơ quan quản lý nhà nước có sẵn sàng cung cấp cho nhau? Nếu không chia sẻ, tập hợp dữ liệu, mô hình dự báo khó thành công.

Khó khăn tiếp nữa là dù các đơn vị có thực hiện chức năng dự báo nhưng nhân lực đảm trách chưa được đầu tư đúng mức. Nghiệp vụ phân tích dự báo cung-cầu lao động ít được đào tạo trong trường đại học, nên nguồn cung nhân lực trên thị trường lao động khan hiếm.

Cuộc cách mạng số, cách mạng công nghiệp 4.0 đòi hỏi công tác dự báo cung-cầu lao động phải thay đổi nhiều. Đó là thay đổi mô hình dự báo do quá trình hội nhập nhiều hơn nên cách thu thập thông tin phải thay đổi. Thay vì chờ nguồn dữ liệu thống kê, cần áp dụng Big data. Đồng thời, thay đổi về tổ chức, với việc coi công tác dự báo cung-cầu lao động là nhiệm vụ quan trọng, chứ không phải chỉ là yếu tố cần có trong một đơn vị mà chưa đầu tư đúng mức.

Như vậy, cần thay đổi phương thức, cách thức tổ chức của hoạt động dự báo cung-cầu lao động, mới phù hợp xu hướng hiện nay.

Ông Phạm Ngọc Toàn nhấn mạnh, nếu làm tốt, trong ngắn hạn, chúng ta sẽ cung cấp thông tin dự báo thị trường lao động thậm chí hằng tuần, hằng tháng, giúp người lao động, doanh nghiệp biết cách phản ứng với diễn biến thị trường lao động, cũng như nắm rõ sức khỏe của nền kinh tế.

Nếu khắc phục những khó khăn trong công tác dự báo cung-cầu lao động hiện nay, sẽ mang lại những tín hiệu, hiệu quả tích cực trong tương lai.

Hướng tới cung cấp thông tin dự báo thị trường lao động kịp thời

Tìm hiểu thông tin việc làm tại phiên giao dịch việc làm quận Long Biên, Hà Nội, tháng 5/2023. (Ảnh: Hà Nam)

Tiến sĩ Phạm Ngọc Toàn thông tin, vừa qua, đoàn công tác của Bộ Lao động-Thương binh và Xã hội đã tiến hành khảo sát nhu cầu, đánh giá hiện trạng ở một số địa phương như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Huế, Bình Dương…, Từ đó, xem xét hiện trạng cơ sở dữ liệu phục vụ cho mô hình phân tích dự báo cung-cầu lao động có đáp ứng nhu cầu hay không; tìm hiểu nhu cầu thông tin, phân tích, dự báo thị trường lao động. Và giữa các địa phương, mô hình, cấu trúc có khác nhau, mức độ dự báo cho các địa phương ra sao.

Hiện cơ quan chức năng đã thử nghiệm mô hình chung cho Việt Nam, nhưng chưa phân tách cho địa phương. Với sự chia sẻ của chuyên gia quốc tế đến từ Tổ chức Lao động quốc tế (ILO), Liên minh châu Âu (EU) về cách thức vận hành thị trường lao động nước ngoài, sẽ đánh giá kinh nghiệm, bài học, mô hình nào phù hợp cho nước ta. Quá trình thử nghiệm giúp việc xác định lựa chọn mô hình tốt hơn.

Bước quan trọng là thu thập thông tin để có cơ sở dữ liệu cho thị trường lao động, xác định khoảng trống cơ sở dữ liệu.

Hiện Bộ Lao động-Thương binh và Xã hội cũng tiến hành song song phát triển mô hình dự báo với xây dựng cơ sở dữ liệu bảo đảm tính liên thông, liên kết các bộ. Thí dụ như: liên kết với Bộ Kế hoạch và Đầu tư để biết tình trạng lao động trong doanh nghiệp, liên kết bảo hiểm xã hội để xác định lao động có tham gia bảo hiểm, có biến động thế nào về mặt nhân sự…

Theo kế hoạch, cuối năm 2024, sẽ xây dựng xong mô hình, nền tảng cơ sở dữ liệu (hạ tầng công nghệ thông tin, hạ tầng về cấu trúc cơ sở dữ liệu). Từ năm 2025 trở đi, sẽ có nguồn thông tin đầu vào cho cơ sở dữ liệu, ra mắt mô hình ban đầu, cung cấp thông tin chính thức.

Như vậy, vào cuối năm 2024, sẽ thấy bóng dáng mô hình phân tích dự báo cung-cầu lao động. Đến năm 2025 là có các kết quả đầu tiên của mô hình.

Từ góc nhìn thực tế của địa phương, Phó Giám đốc Trung tâm Dịch vụ Việc làm Hà Nội Vũ Quang Thành cho biết, đơn vị đang kỳ vọng về sử dụng mô hình này. Bởi thực tế, các trung tâm dịch vụ việc làm cũng “loay hoay” trong việc áp dụng mô hình phân tích và dự báo cung-cầu lao động nào cho thật hiệu quả, chính xác.

Bằng cách cung cấp thông tin kịp thời để làm cơ sở hoạch định – điều hành chính sách tốt hơn, mô hình phân tích và dự báo cung-cầu lao động được xem là một trong những giải pháp hiệu quả trong việc khắc phục tình trạng bất cân đối cung cầu lao động cục bộ hiện nay.

Ông Phạm Ngọc Toàn cho hay, hướng tiếp cận của mô hình là cung cấp thông tin thị trường lao động trong ngắn hạn, theo nhóm riêng. Thí dụ, người lao động, doanh nghiệp, cơ sở đào tạo… mong muốn nhận thông tin gì, thì sẽ thiết kế riêng cho các nhóm đó

Trong định hướng xây dựng mô hình, sẽ tính toán những dự báo trong dài hạn, để phục vụ hoạch định chính sách, xây dựng chiến lược.

Một điểm thú vị là hướng đến xây dựng mô hình dự báo chung, nhưng cũng phục vụ cho địa phương. Cụ thể như, với mô hình này, địa phương dùng cơ sở dữ liệu, kịch bản của địa bàn mình để đưa ra các dự báo. Khi đó, địa phương không phụ thuộc nhiều vào trung ương, nên sẽ chủ động hơn.

Nếu thực hiện thành công, mô hình này sẽ cung cấp thông tin dự báo thị trường lao động kịp thời. Người lao động biết được diễn biến thị trường đang ra sao; doanh nghiệp xác định chi phí lao động từng vùng, khu vực, từ đó quyết định đầu tư mở rộng kinh doanh hay không, đánh giá rõ nguồn nhân lực có sẵn sàng cho họ quyết định đầu tư tại Việt Nam hay chưa.

Mô hình này cũng giúp giải quyết được vấn đề xã hội, bởi kết nối trên thị trường lao động hiệu quả, các địa phương có thông tin rõ ràng, giảm chi phí cho xã hội. Người lao động dễ tìm việc, doanh nghiệp không mất thời gian, chi phí tuyển dụng, có lao động bảo đảm cho sản xuất kinh doanh.

Nguồn:https://nhandan.vn/khac-phuc-nhung-kho-khan-ve-du-bao-cung-cau-lao-dong-post754386.html