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哪个更重要:我们做或做什么呢?

这一听到更多关于:技能差距或行业差距?知道,如果有人在谷歌输入“行业差距”,最高的比赛之一是“行业技能差距。“鉴于职业体现知识和技能,很可能是“我们做什么”更重要。

一个地区的职业组合可能至少同样重要衡量一个地区的产业结构在推动经济表现。事实上,几年前,这份出版物显示,印第安纳州的原因落后国家的个人收入是国家的占领混合并未反映国家的混合。¹许多职业中来自印第安纳州,而其他人则较少。

许多经济发展实践者(edp),以及政策制定者和分析师,熟悉行业结构和分析(工业标准代码从1930年代末到周围被替换为北美工业分类系统在1990年代中期),但是不熟悉职业结构和分析。尽管它是在1970年代开发的,标准职业分类系统(SOC)并没有真正得到应得的重视,直到1990年代。

为什么考虑职业集群?不是923年的完整列表的详细职业更好的了解一个地区的EDP ?为什么集群职业当建立广泛的聚合23职业团体、或家庭,美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)所定义的(BLS)和O *净吗?详细分析确实需要全套的职业,但蒸馏923职业成34个恒星系below-allows查看一个地区的职业形象,或人力资本,在一个视图。此外,占领集群都优于工作家庭因为占领集群与产业的类型的亲密盟友的职业生活。

创建和使用的目的占领集群以及产业集群是开发一个额外的维度分析和描述区域经济。

这种方法不同于常用的对产业集群进行分类的方法。产业集群的识别涉及跟踪价值链产业和企业之间的关系(即企业互相买卖东西,他们需要以过程和生产产品)。职业的一个区域是基于劳工统计局职业就业调查(OES),用于确定行业人力资源模式。人力资源模式的职业列表中使用一个特定的行业。

人会不会太遥远的马克说地区存在产业很大程度上表明该地区的职业组合。和反向很大程度上是正确的。一个地区的职业组合的类型很大程度上意味着产业最集中的地区。也就是说,可能有这并不持有的情况下。仿制药制造商可能物质上不同的人力资源模式精品医药制造商。印第安纳州商业研究中心(IBRC)估计county-specific占领计数使用人力资源模式和调整职业估计使用针对性OES劳工统计局公布的结果。²

IBRC最近职业进行聚类分析,继续研究,开发一个基于网络的数据库和分析框架,使edp,政策制定者和研究人员更好地理解他们的地区或国家。占领集群的优势压缩的重要信息的详细职业定义在这里使用的SOC年份(923),使分析更加可控。我们的目标是帮助用户:

• 了解当地劳动力和教育情况在更广泛的区域经济发展环境
• 理解相关的知识和技能,帮助当地和区域利益相关者之间的桥梁的劳动力和经济发展在构建区域经济发展战略
• 诊断的优势地区和社区是如何有效参与知识经济
• 确定一个地区的的优缺点方面的知识和技能

分析行业集中,我们假定,一方面占领浓度edp和决策者。为什么会出现这种情况,当职业体现了知识,技能,和培训企业和个人工作的行业是任何人的猜测。相比仅仅使用受教育程度来衡量一个地区的人力资本,占领聚类分析可以提供深入了解的人才地区劳动力。鉴于全球化日益使边界无关的人才和人力资本的运动,占领集群分析或或许应该称之为“人力资本集群分析”是特别有价值的。

全球一体化冲淡了许多区域竞争优势。许多因素的生产越来越多的低成本、劳动力、土地、交通、通信或商品。技术没有国界。鉴于这种水准的成本的国家,一个地区的最好机会区分本身智力:教育、知识、技能和技术的员工。

马库森和巴伯(2003)强调,产业和职业是很重要的对于理解复杂和变化的区域经济,他们认为经济发展战略考虑职业目标除了工业目标。他们注意,而行业目标包括一个地区想要愿望列表的行业,职业目标可以广泛的行业建立在类似的职业。

作为一个例子,他们引用工程师在南加州航空/国防工业集群发现就业机会和创造创新的机会在南加州其他行业,如运动服装和体育器材使用特殊材料为国防和航空航天开发。

在以后工作中,巴伯(2007)指出,马库森公开数据进行职业分析的局限性,提出开发一个职业结构状态和大都市地区利用全国industry-by-occupation矩阵。高新技术产业的一个主要发现是,某些职业分布完全不同在一些大城市,甚至当地区共享类似的行业。

人能属性至少四个特征的产业集群:

1. 地理上有界的浓度相似,相关或互补的企业
2. 其中活跃的交易渠道和通信业务
3. 共享和专业基础设施、劳动力市场或服务
4. 常见的有竞争力的机会和威胁

只是作为一个产业集群定义为一组相似或在某些方面相互依存的产业,一个职业集群共享许多相似的特征。

菲斯(2003)和古(2005)精制的集群概念的职业包括个人职业的知识特点和发展知识型占领集群。菲斯提出,这些集群不仅可以描述当地的劳动力资源,但也作为输入区域增长和变化的解释模型。

IBRC占领聚类分析在很大程度上依赖于菲斯(2003),古(2005)和诺兰et al(2011)之前的努力。也就是说,诺兰的知识集群只占一半的劳动力。因此,IBRC扩展分析包括在这里所谓的“技能”的职业,没有这些早期作品的焦点。毕竟,并不是所有的地区都适合的发展战略,专注于高科技、知识密集型的职业。此外,是有价值的电子数据处理,需要拥抱发展战略,寻求利用现有当地和地区的技能和专业知识。

构建块之一,本研究旨在确定和分类职业到集群基于职业信息网络标准职业分类系统(O * NET-SOC)。占领集群组相似的职业知识、技能和其他特征,如正规教育水平,培训,工资水平和可用性的好处。³

O *还净的地方一个职业之一,五区”工作。“工作区域是一组类似的职业教育,经验和在职培训,人们需要做的工作。工作区域1包括职业要求小的准备(如停车场服务员,柜台职员或洗碗机)。工作区域2职业通常需要至少一个高中文凭,加上一些职业培训或与工作相关的课程。在光谱的另一端,工作区域5职业需要先进的沟通和组织能力,以及专业知识。工作区域5职业包括律师、航空航天工程师,物理学家和外科医生。

诺兰et al(2011)专注于工作区域3、4和5,认为这些知识职业驱动创新。合理对他们的研究的目的,但我们的目标是扩大重点。

知识水平上的数据,输入每个职业的技能和训练的程度(自主)是我们的聚类过程的基础。能力,如常见的公式“知识、技能和能力”(KSA),相对于知识和技能,并没有发现区分职业很好。菲斯后,古永锵和诺兰et al,我们使用了病房会凝聚的层次聚类算法确定和分类职业到集群。

沃德的聚类算法通常用于确定集群模式在大型多元数据集。它最小化变化基于测量的差异在一个集群中键糟。沃德的聚类算法的一个潜在的弱点是,聚类过程过于敏感有影响力的观察,“拉动”集群“中心”远离其他职业,最小方差在一个特定的集群。而不是把所谓的“局外人”,从聚类过程,综述了结果的一致性和合理性。在一些情况下,职业是基于知识的重新分配组件或占领的产业定位。例如,殡葬业者从医疗行业转移到以知识为基础的个人服务的职业。因此,有一个小元素的主体性和评价建设集群。

聚类分析的结果提出了基于集群是否知识或技能。表1介绍了集群,由更高级别的专业知识。

表1:以知识为基础的职业集群

来源:印第安纳州商业研究中心

桌子上还显示的平均工作区域集群。除了STEM-related技术员(集群14),集群规模平均超过4 5点。在STEM-related技术人员的情况下,这些职业倾向于使用专门的或特定的知识领域,即使这些职业的教育水平可能不是一样广泛的工程师,计算机科学家或金融家。

表2介绍了基于技能的集群。在这个集群,有几个支持知识集群的集群。例如,集群21“金融、法律和检查服务,支持。“这些职业会在同一公司工作的集群3,“金融、法律、和房地产。”也是说的“管理和办公支持”集群支持经理的工作(集群9),金融(集群3)或大学教授(集群12),根据公司的性质,学校或办公室。

表2:技能职业集群

来源:印第安纳州商业研究中心

表1和表2也显示职业在集群的数量。甚至不是分布,这里的“科学”聚类算法满足决定的“艺术”集群的数量。人可以决定有多少集群有提前,但是如果一个人决定25集群是正确的号码,可能会发现一些奇怪的捆绑的职业之一。特别是低的技能职业工作区域因为“技能”O *净定义和收集数据更均匀地分布在一般人群和职业格局。如果一个25的群集的数量有限,例如,服务人员很可能将分组准备食物和一般(非技术)生产工人。

为什么要使用上面的占领集群,相比923年的完整列表的职业还是23职业团体或家庭?而重要的更详细的分析,把握一个地区的职业概要或人力资本的观点是更好的完成一套更紧凑的类别。

SOC的23工作家庭的缺点所使用的编码劳工统计局工作家庭可以只有八occupations-as情况为法律职业的家庭和清洁和维护职业家庭或多达109职业生产职业家庭。工作区域工作家庭的范围也相对广泛。几个家庭职业从事服务工作,从区1区4。

表3提出了一些描述性统计工作区域和职业方面的职业家庭表4占领集群提供了这些数据。

表3:技能职业集群

来源:印第安纳州商业研究中心

表4:描述性统计对占领集群

来源:印第安纳州商业研究中心

最好的原因,占领集群比工作家庭是占领集群与一种行业的亲密盟友(广义)。例如,管理职业家庭来自美国劳工统计局和O *净范围从企业高管电站经理,物流经理,食品服务经理临床研究协调员。后者的职业出现在“卫生保健:生命和医学科学家”集群,而物流经理下降集群“运输、物流和计划”。

因此,在某种程度上,占领集群允许一个额外维度的一个地区的人力资本而只是职业,而且这些职业可能部署在行业。

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