数字时代背景下职业分类系统的出路

人类早已开始观察并记录社会中的经济活动。据记载,在唐朝期间(618年-907年)就已经出现“三十六行”的描述,从而有了我们常说的“三十六行,行行出状元”。而今天,我们的工作正在以如此快的速度发生变化,再想要统计出日常生活中各行各业的具体数字,变得几乎是一件不可能的事情。由于工作岗位正在发生变化,旧的工作消失和新的工作出现,编制职业统计记录也变得越来越复杂。过去只有一个“经理”,如今有五花八门的经理:PI经理,IT经理,项目经理,代际合作经理等等。

因此,除了出于统计目的而罗列出所有职业名称之外,职业描述,技能和经验要求,教育水平以及更多方面与职业相关的信息也加入进了数据库。这样,我们不仅可以更好地了解当今的工作,还可以开发更复杂的系统来执行更有意义的任务,例如,行职业规划,工作搜索,识别趋势或指导政策设计等等。

美国的分类系统

美国商务部于1977年发布了标准职业分类(SOC)。当时,美国政府的许多项目开始收集统计数据,联邦政府需要一个统一的职业分类系统。 在SOC中,每个工作下面只有简短的描述和说明性示例,除了统计目的,其它意义不大。SOC根据所从事的工作类型进行分类,但很少从特定职位所需的技能和教育水平上进行分类[1]。最新版本的SOC于2018年发布。

在线数据库O * Net是对SOC的扩展,由美国劳工部就业和培训管理局在20世纪90年代中期创建。求职者,学生,企业研究人员和劳动力开发专业人员可以自由地访问和下载O * Net数据库的信息。与SOC相比,它是一个更复杂的系统,具有更详细的信息,如任务,技术技能,知识,能力,教育水平和工作方式。因此,在指导性上更有意义。

欧洲的分类系统

国际标准职业分类(ISCO)由国际劳工局(ILO)维护和管理。 ISCO是职业相关数据的主要国际分类,用于国际交流,报告和比较。它还为希望进一步改进自己国家的职业分类或直接套用ISCO-08的国家和地区提供参照。例如奥地利的Ö-ISCO,挪威的Styrk-08,哥斯达黎加的COCR-2011,加拿大的NOC 2016以及亚洲大多数国家职业分类都是以ISCO为模板。

2017年7月,欧盟启动了第一版欧洲多语种技能,能力,资格和职业分类(ESCO),该分类也是基于ISCO-08。 ESCO旨在通过欧盟官方24种语言建立对职业,技能,知识和资格的共同理解,使雇主,员工和教育机构能够更好地了解需求和要求。正如欧洲委员会主席Jean-Claude Juncker所说的那样,在促进人员自由流动下,ESCO可以帮助弥补不同成员国之间的技能差距和缓解失业率[2]。

行业分类系统

行业分类或行业分类法按行业和生产流程,产品或工作岗位对公司进行分组。它们为国家和国际统计机构提供服务,以便对经济状况进行分析,比较和总结。众所周知的行业分类包括NAICS,ISIC,GICS,NAF 2015和MUPCS。

此外,从职业分类向技能分类的转变也愈发成为趋势。这种转变有助于提高分类系统在职业指导方面的作用以及在指导新技能培训方面的作用。英国的创新基金会Nesta建立了英国首个数据驱动技能分类标准(UK skills taxonomy)。它可以衡量国家的技能供需,以防止技能短缺。社交媒体平台LinkedIn也为其用户构建了技能分类。

中国的分类系统

中国于1995年开始创建职业分类。并在1999年发布了第一版的《中华人民共和国职业分类大典》。目前正在使用的是2015年的最新版本,旨在跟上快速变化的就业部门。该大典参照ISCO,对职业进行了4个层级的划分,共收录1838个职业。

相比在同一时期创建的O * Net,中国职业分类大典仍有很大的上升空间。具体而言,如提高可访问性,加强持续数据更新能力以及增强对学生和求职者的指导性等方面[3]。其中,加强持续更新数据能力的问题并不是中国职业分类大典所特有的。许多其它分类系统同样面临这个难题,包括O * Net。

职业分类系统的新出路

创建传统的专家咨询分类标准既耗时又昂贵,而且最重要的是,它缺乏适应世界不断快速变化的工作环境的能力。因此,我们急需一种新的解决方案。这种新的方案要能够不断为劳动力市场提供信息,使求职者,学生,教育提供者,雇主和政策制定者能够对变化保持警惕,并有能力做出反应。

通过数字化,基于数据的信息收集方法可以彻底改变分类系统的创建方式。在JANZZ.technology,我们已经在我们的本体/知识图谱中绘制了所有国际职业分类系统和其它系统。 (如果您想了解分类法和本体论之间的区别,请查看https://janzz.technology/ontology-and-taxonomy-stop-comparing-things-that-are-incomparable/)。

这种映射使JANZZ.technology能够分析庞大复杂的职业数据集,并使用智能和标准化的元数据对其进行注释,从而使得数据在基准测试,匹配或统计分析等进一步过程中具有可比性。我们的JANZZclassifier!适用于拥有大量(非标准化)职业相关数据(如职称,硬技能和软技能,特别是培训/资格)的个人和组织。它使您能够通过我们的API简单地运行您的数据,并返回更有意义的数据。

值得注意的是,我们使用来自用户,合作伙伴和劳动力市场的实时数据,不断更新我们的数据库。这是在数字时代开发分类系统的新方法。如果你想具体了解我们的本体/知识图谱可以如何帮助你,请立即写信给 sales@janzz.technology

 

[1] Jeffrey H. Greenhaus and Gerard A. Encyclopedia of career development.

[2] ESCO (2015). ESCO strategic framework. Vision, mission, position, added value and guiding principles. Brüssel.

[3] 李文东, 时勘. 2006. 美国国家标准职业分类系统的发展概况及对我国的启示. URL: https://www.docin.com/p-1479318301.html [2019.06.24]