Siirry sisältöön
Etusivu Ajankohtaista Lausunnot Lausunto koulutustarpeen ennakointimallista

Lausunto koulutustarpeen ennakointimallista

Työryhmän esitys on huolellisesti laadittu ja hyvin perusteltu. Kannatamme mallin ottamista jatkotyön pohjaksi. Esityksestä ei kuitenkaan käy ilmi, millaiseen ennakointiprosessiin malli sijoittuu. Jotta mallia voisi kokonaisuudessaan arvioida, olisi keskeistä tietää myös prosessi, jolla mallin tuottamasta pohjatiedosta siirrytään koulutuksen määriä koskevaan päätöksentekoon ja miten keskeiset työmarkkinoiden sidosryhmät osallistetaan siihen.

Työryhmän muistiossa on hyvin perustelu ja kirjoitettu auki ennakointiin liittyvät periaatteet ja tavoitteet sekä myös tavoitteellisuus, jota koulutuspolitiikalla voidaan edistää. Esitetty lähestymistapa osaajatarpeiden arviointiin on aiempaa läpinäkyvämpi ja toimii siksi parempana pohjana ennakointityölle. Uusi lähestymistapa erottaa selkeämmin toisistaan osuudet, jotka pohjautuvat tilastolliseen laskentaan ja osuudet, joissa tehdään tulevaisuutta koskevia ennakoivia oletuksia, valintoja ja tarkasteluja.

Koska malli nojaa viime vuosien toteutuneeseen työmarkkinakysyntään, on mallissa kriittistä huomioida, että erityisesti suhdanneherkillä aloilla työvoiman kysyntä voi vaihdella paljon nopeastikin. Keskeistä on jälleen se, että tuloksia tulkitaan sidosryhmävuoropuhelussa ja yhdistetään laadulliseen tietoon alojen ennakoiduista kehityskuluista. Olennaista on välttää tilanteet, joissa tehdään tahattomia virheitä koulutuksen suuntaamisessa pelkästä suhdannevaihtelusta johtuen.

Kokonaisuutena ehdotettu malli tarjoaa luotettavan pohjan skenaariotarkasteluille ja yhdessä sidosryhmien kanssa käytävälle ennakointikeskustelulle. Tärkeämpää kuin mallin tuottamat eksaktit luvut on, että tulokset toimivat lähtökohtana monitahoiselle ennakointikeskustelulle. Näin pohjalla olevan tarkastelun päälle voidaan tuoda toimialakohtaisia ja nopeasti nouseviin ilmiöihin tai tiedossa oleviin investointeihin liittyviä kehityskulkuja. Ennakoinnin prosessia on siis syytä kehittää muutenkin kuin määrällisen ennakointimallin pohjatiedon tuotannon osalta. 

Lisätietoja: