المقالات -
مؤشرات لوظائف أفضل من أجل التنمية

ومما لا شك فيه أن فيروس كورونا أدى إلى زيادة الحاجة إلى مؤشرات الوظائف هذه وما يتعلق بها من مؤشرات أخرى. ويمكن لهذه المؤشرات أن تساعد واضعي السياسات على فهم ما كانت عليه حالة سوق العمل قبل ظهور فيروس كورونا، إضافة إلى رصد آثار سياسات التخفيف الرئيسة في الوظائف مع تطور وضع جائحة فيروس كورونا باستخدام استقصاءات مختصة. ومن الممكن أيضا أن تساعد على فصل التفاوتات الأساسية أو أوجه عدم المساواة بين الفئات المختلفة، على سبيل المثال، هل تحقق النساء دخلا أكثر من الرجال؟ هل يحقق التعليم مكاسب؟ ويتيح هذا الأمر لواضعي السياسات تعديل سياسات التنمية بغية توفير وظائف أفضل لمزيد من الأشخاص.
وتساعد قاعدة بيانات المؤشر العالمي للوظائف JOIN الجديدة المستخدمين على استكشاف أسواق العمل في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل. وتحتوي قاعدة البيانات على أكثر من 100 مؤشر للوظائف، وتقييمات لجودة الاستقصاءات في 164 بلدا، و1430 استقصاء في جميع أنحاء العالم، وهي متاحة حاليا كجزء من بيانات البنك الدولي. وتتاح أيضا إمكانية تنزيل كم كبير من البيانات "بتنسيق سي. إس. في. أو إكسيل" والنقاط النهائية لواجهة برمجة التطبيقات.
وتتيح قاعدة البيانات العالمية المشار إليها للمستخدمين سرعة الوصول إلى أكثر من 100 مؤشر للوظائف. وهي تتضمن أداة إيضاحية إضافة إلى فيديو مصاحب لتيسير عمليات المقارنة بين الدول. وتشكل أداة القياس المرجعي لقاعدة بيانات المؤشر العالمي للوظائف جزءا من أدوات الدراسات التشخيصية الخاصة بالوظائف. وتمثل هذه المؤشرات الأوضاع على مستوى الدول المعنية، وهي متاحة لأنماط مختلفة من العمالة. ويشمل ذلك العمالة في المناطق الحضرية أو الريفية، والرجال والنساء، والأشخاص من فئة عمرية صغيرة "15ـ 24 عاما" ومن فئة عمرية أكبر "25 ـ 64 عاما"، والعمالة من مستويات التعليم الأعلى والأدنى.
وهناك فجوات كبيرة في الأجور بين الأنواع المختلفة من العمالة من أصحاب الأجور في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل. أهمية الأجور، في المقام الأول، توفر الأجور مصدر دخل ثابت للعمالة وأسرهم. لكنها قد تشير أيضا إلى ما يطرأ على اقتصاد البلد المعني من تغيرات هيكلية. وتعد قاعدة بيانات المؤشر العالمي للوظائف واحدة من أولى قواعد البيانات التي تتيح للمستخدمين التعرف على الأجور على نطاق واسع لأغراض التنمية. ويشمل هذا الأمر حساب الفجوات بين الأجور في مختلف أنماط العمالة.
ويوضح تحليل أجري باستخدام قاعدة البيانات الجديدة ما يلي، تحصل النساء في المتوسط على أجور أقل 12 في المائة مما يحصل عليه الرجال في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل. ويكون هذا التفاوت أقل قليلا في الفئات منخفضة الدخل حيث تبلغ فجوة الأجور بين الجنسين نحو 9 في المائة

إن العمالة من الشباب تواجه أكبر فجوة في الأجور مقارنة بالعمالة الأكبر سنا، حيث يحصل العمال في الفئة العمرية من 25 إلى 64 عاما على أجور أعلى 53 في المائة من العمال في الفئة العمرية من 15 إلى 24 عاما.
وكلما زاد نصيب الفرد من إجمالي الناتج المحلي، يتناقص هذا الفارق، وهو يبلغ 27 في المائة في الشريحة العليا من الدول متوسطة الدخل. ويحصل العمال في المناطق الريفية في المتوسط على أجور تقل 19 في المائة عما يحصل عليه العمال في المناطق الحضرية في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل. وتتقلص هذه الفجوة أيضا مع زيادة إجمالي الناتج المحلي. من جهة أخرى، توجد فجوات كبيرة في التعليم على مستوى فئات الدخل، فالعمال أصحاب التعليم المنخفض يحصلون في المتوسط على أجور أقل 29 في المائة مما يحصل عليه العمال الحاصلون على مستويات أعلى من التعليم. وتجدر الإشارة إلى أن نسبة العمال الذين يحصلون على وظائف بأجر لا تتجاوز 49 في المائة في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل.
وهنا ملاحظة لا بد أن تسجل ونقف فيها، يتم حساب فجوات الأجور بنسبة مئوية لأنماط مختلفة من العمالة من أصحاب الأجور باستخدام متوسط الأجور بالساعة في الدولار الأمريكي، وتعديلها وتكميشها وفقا لتعادل القوى الشرائية. وتمثل القيم متوسطات بسيطة مأخوذة من أحدث الاستقصاءات على مستوى 31 بلدا منخفضة الدخل، و46 بلدا من الشريحة الدنيا من الدول متوسطة الدخل، و42 بلدا من الشريحة العليا من الدول متوسطة الدخل، بإجمالي 119 بلدا في جميع أنحاء العالم. وتشير الفجوة لدى الإناث إلى الفرق في الأجور بين الذكور والإناث العاملين بأجر، وتوضح فجوة الشباب الفرق بين الشباب "15 ـ 24 عاما" والأشخاص الأكبر سنا "25 ـ 64 عاما" العاملين بأجر، وتشير الفجوة في المناطق الريفية إلى الفرق بين العمال بأجر في المناطق الريفية والمناطق الحضرية، أما فجوة انخفاض مستوى التعليم فتشير إلى الفرق بين العمال بأجر حسب مستوى التعليم الأعلى أو الأدنى. إضافة إلى ذلك، يشير مستوى التعليم الأدنى إلى العمال أصحاب الأجور الحاصلين على تعليم أقل من المرحلة الابتدائية، ويشير مستوى التعليم الأعلى إلى جميع العمال بأجر فوق هذا المستوى.
تتيح خوارزمية فحص الجودة مؤشرات أفضل للوظائف. وتتضمن قاعدة البيانات خوارزمية تصفية من أربع خطوات لتحسين جودة البيانات. وتستبعد قاعدة البيانات المؤشرات أو الاستقصاءات الكاملة التي، على سبيل المثال، لا تتطابق مع الإحصاءات الدولية، أو التي تفتقر إلى الاتساق.
وقبل إجراء عملية تصفية جودة البيانات، من الممكن وضع مؤشرات لنحو 30 استقصاء يشمل الفترة من 1995 إلى 2016. وعلى الرغم من ذلك، كشفت عمليات فحص الجودة الآلية عديدا من المشكلات المتعلقة بالبيانات الأساسية، وتم حذف الاستقصاءات التي لا تلبي الحد الأدنى من معايير الجودة. وينتج عن ذلك الإفصاح عن مؤشرات الوظائف ذات الجودة الأعلى فقط على النحو الموضح لتلك المؤشرات الخاصة بنسب التوظيف، حسب القطاع قبل إجراء عملية التصفية وبعدها. وتعمل طريقة التصفية على إزالة القيم المتطرفة وتحسين جودة مؤشرات الوظائف.