Low-skilled Occupations Face the Highest Upskilling Pressure

要約

実質的な奨学金は、ジョブの自動化に対する感受性を推定していますが、タスクに代わる新しいテクノロジーとしての情報時代にジョブコンテンツがどのように進化するかを検討していません。
ここでは、職業スキルの変化のパターンを探り、最大の再スキル要件の対象となる職業と労働者を特徴づけます。
最近の研究では、スキル要件の変化が2010年代のSTEM職業にとって最大であることがわかりました。
それにもかかわらず、727の職業をカバーする1億6,700万のオンラインジョブ投稿を分析すると、スキル間の距離を考慮すると、スキルの変化が低スキルの職業で最も優れていることがわかります。
さらに、雇用主と市場規模のスキル変化の違い、および社会人口統計グループを調査します。
小規模な雇用主や市場からの仕事は、大規模な雇用主と市場のスキル要求に追いつくために、より大きなスキルアップグレードを経験していることがわかります。
女性と少数派の労働者は、低スキルの仕事で不釣り合いに雇用されており、最も重要なスキル調整に直面しています。
これらのさまざまなスキルの変化は、労働者間で不均一な再スキルの圧力を生み出す可能性がありますが、彼らはまた、仕事の質と見通しのギャップの狭まりにつながる可能性があります。
締めくくり、スキルの埋め込みスペースを使用して、ジョブの進化の方向をチャート化するモデルの可能性を紹介することで結論を出します。

要約(オリジナル)

Substantial scholarship has estimated the susceptibility of jobs to automation, but little has examined how job contents evolve in the information age as new technologies substitute for tasks, shifting required skills rather than eliminating entire jobs. Here we explore patterns of occupational skill change and characterize occupations and workers subject to the greatest reskilling requirements. Recent work found that changing skill requirements are greatest for STEM occupations in the 2010s. Nevertheless, analyzing 167 million online job posts covering 727 occupations, we find that skill change is greatest for low-skilled occupations when accounting for distance between skills. We further investigate the differences in skill change across employer and market size, as well as social demographic groups. We find that jobs from small employers and markets experienced larger skill upgrades to catch up with the skill demands of their large employers and markets. Female and minority workers are disproportionately employed in low-skilled jobs and face the most significant skill adjustments. While these varied skill changes could create uneven reskilling pressures across workers, they may also lead to a narrowing of gaps in job quality and prospects. We conclude by showcasing our model’s potential to chart job evolution directions using skill embedding spaces.

arxiv情報

著者 Di Tong,Lingfei Wu,James Allen Evans
発行日 2025-02-06 18:12:26+00:00
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