Anexo metedológico _
classificações e informações adicionais
Anexo metedológico _
classificações e informações adicionais
A.1 _ CLASSIFICAÇÃO DOS NÍVEIS DE ESCOLARIDADE
A maioria dos indicadores no presente documento, com exceção dos indicadores de salários, classifica o nível de escolaridade em 3 categorias: _ Ensino básico - agrupa todos os indivíduos com o nível de escolaridade completo até ao 3º ciclo do ensino básico, ou seja, indivíduos que não completaram o 12º ano de escolaridade (ISCED 0-2). _ Ensino secundário - agrupa os indivíduos com o ensino secundário ou ensino pós-secundário completos (ISCED 3-4). _ Ensino superior - agrupa todos os indivíduos com educação terciária, ou seja, inclui CTeSP (Curso Técnico Superior Profissional), Licenciatura, Mestrado e Doutoramento (ISCED 5-8).
Nos indicadores de salários, o nível de escolaridade foi classificado em quatro categorias: ‘Ensino básico’, ‘Ensino secundário’, ‘Pós-secundário’ e ‘Ensino superior’, ou seja, o nível secundário foi desagregado (ISCED 3 e 4).
Tabela A.1.1 – Classificação dos níveis de escolaridade
A.2 _ CLASSIFICAÇÃO DAS ÁREAS DE FORMAÇÃO
A classificação das áreas de formação segue a Classificação Internacional Tipo da Educação (CITE-F) de 2013. Não são reportados dados para as categorias “Programas e qualificações genéricas” e “Desconhecido ou não especificado”. Os dados originais do Inquérito ao Emprego (INE) já seguem esta classificação desde 2016, enqunto os dados dos Quadros de Pessoal (GEP/MTSSS) continuam a seguir a classificação mais antiga (CITE 1997 e 2011). Para uniformizar as áreas de formação apresentados, as áreas CITE 2011 foram mapeadas para a classificação mais recente CITE-F 2013.
Tabela A.2.2 – Mapeamento entre CITE 1997 e 2011 e CITE-F 2013
A.3 _ CLASSIFICAÇÃO DOS SETORES DE ATIVIDADE
As atividades económicas são agrupadas em três setores: _ Primário: inclui agricultura, floresta, caça, pesca e extração mineral (CAE A) _ Secundário: inclui indústria, construção, energia e água (CAE B-F) _ Terciário: inclui os serviços, tais como comércio, transportes, administração pública, educação e saúde (CAE G-U)
A tabela A.3.1 apresenta a classificação dos setores de atividade de forma mais desagregada, incluindo a classificação por nível de intensidade tecnológica e de conhecimento. A tabela A.3.2 e isola os setores de atividade classificados como indústria de média-alta e alta tecnologia, com base na classificação do Eurostat. A tabela A.3.3 isola os setores de atividade classificados como serviços intensivos em conhecimento, com base na classificação do Eurostat.
Tabela A.3.1 – Classificação dos setores de atividade
Tabela A.3.2 – Setores classificados como indústria de média-alta e alta tecnologia
Tabela A.3.3 – Setores classificados como setores intensivos em conhecimento
A.4 _ CLASSIFICAÇÃO DAS PROFISSÕES POR TIPO DE TAREFAS PREDOMINANTES E NÍVEL DE RISCO DE AUTOMAÇÃO
Cada profissão a 2 dígitos da Classificação Portuguesa das Profissões (CPP) é classificada de acordo com o nível de risco de automação e do tipo de tarefas predominante.
A classificação das profissões do nível de risco de automação é baseada nos dados da probabilidade média de automação por ocupação em 32 países da OCDE apresentados em Nedelkoska e Quintini (2018). As ocupações são classificadas como tendo menor ou maior risco de automação se a probabilidade de automação for abaixo ou acima de 50%, respetivamente.
A classificação das profissões por tipo de tarefas mais comuns (manuais vs. abstratas) é baseada na classificação de Fonseca, Lima e Pereira (2018). As quatro categorias originais (não rotineiro abstrato, não rotineiro manual, rotineiro abstrato e rotineiro manual) são agregadas de acordo com o tipo de tarefas manuais (não rotineiro e rotineiro manual) e tarefas abstratas (não rotineiro e rotineiro abstrato).
Tabela A.4.1 – Classificação das profissões por tipo de tarefas predominantes e nível de risco de automação
A.5 _ CLASSIFICAÇÃO DAS COMPETÊNCIAS
As competências apresentadas têm como base a O*NET (Occupational Information Netwrok), desenvolvida sob o patrocínio do Departamento do Trabalho dos Estados Unidos da América (US Department of Labor).
A O*NET é uma base de dados que contem definições e estatísticas de profissões e é amplamente considerada a mais detalhada e abrangente bases de dados de competências usadas nas profissões e tem sido utilizada por outros países e organizações internacionais.
Neste documento apresentam-se as aptidões (skills) a um nível mais agregado. A classificação das competências, a relação com as aptidões mais desagregadas e a definição das mesmas encontram-se na tabela A.7.
Para calcular a intensidade média de utilização das competências no emprego, são usados os dados da intensidade de utilização de cada competência em cada profissão (O*NET) e os dados das estimativas do emprego em cada profissão (Inquérito ao Emprego, INE). A intensidade média de utilização de cada competência resulta da média ponderada das intensidades de utilização em cada profissão, usando como ponderador o peso relativo de cada profissão (medido pela estimativa da população empregada no Inquérito ao Emprego). A intensidade de utilização de cada competência por profissão é o produto das classificações da importância (entre 1 e 5) e do nível (entre 0 e 7), posteriormente normalizado numa escala de 0 a 1 de acordo com o critério Min-Max considerando os máximo e mínimo teóricos. As profissões da classificação de ocupações americana (SOC) foram mapeadas para a Classificação Portuguesa das Profissões (CPP).
Tabela A.5.1 – Competências agregadas e desagregadas da O*NET
A.6 _ INFORMAÇÃO SOBRE A PROBABILIDADE DE FICAR DESEMPREGADO OU ENCONTRAR EMPREGO
Os dados referentes à probabilidade de ficar desempregado e de encontrar emprego reportados na secção IV.1 resultam da aplicação de um modelo econométrico de probabilidade linear aos microdados do Inquérito ao Emprego, para cada de transição: de empregado para desempregado ou de desempregado para empregado, ocorrida em cada trimestre. Este modelo permite aferir em que medida as variáveis consideradas no modelo, nomeadamente variáveis demográficas (sexo e faixa etária), nível de escolaridade completo e setor de atividade, contribuíram para explicar essas transições, matendo o efeito das restantes constantes. O conceito de desemprego inclui não só os ativos classificados como desempregados pelo INE, mas também os inativos disponíveis para trabalhar.
As variáveis explicativas incluídas no modelo foram: sexo, faixa etária (25-34, 35-44, 45-54 e 55-64), nível de escolaridade completo (básico, secundário e superior), setor de atividade (15 setores) e trimestre do (1º, 2º, 3º e 4º). Cada variável, com exceção do trimestre, foi interagida com uma variável dicotómica indicativa se o trimestre dizia respeito à situação antes (até ao 1º trimestre de 2020), ou durante a pandemia (do 2º ao 4º trimestre de 2020). Foram usados os ponderadores associados a cada indivíduo da amostra, reportados pelo INE.Os resultados reportados referem-se aos efeitos marginais correspondentes à categoria representada em cada período e a diferença entre o período pre-pandemia e durante a pandemia.
O modelo relativo à probabilidade de estar desempregado num dado trimtetre (trimestre t), para indivíduos empregados no trimestre anterior (trimestre t-1), usa informação relativa a 36 767 indivíduos (109 015 observações), com idades compreendidas entre os 25 e os 64 anos, inclusive.
O modelo relativo à probabilidade de estar empregado num dado trimestre (trimestre t), para indivíduos desempregados no trimestre anterior (trimestre t-1), usa informação relativa a 4206 indivíduos (7451 observações), com idades compreendidas entre os 25 e os 64 anos, inclusive.
A.7 _ INFORMAÇÃO SOBRE A PROBABILIDADE DE TRABALHAR EM CASA E EM REGIME DE TELETRABALHO
Probabilidade de trabalhar em casa
Os dados referentes à probabilidade de trabalhar em casa reportados na secção IV.2 resultam da aplicação de modelos de probabilidade linear aos microdados do Inquérito ao Emprego. Este modelos permite aferir em que medida as variáveis consideradas no modelo, nomeadamente variáveis demográficas (sexo e faixa etária), nível de escolaridade completo, setor de atividade e profissão, contribuíram para explicar essa probabilidade, matendo o efeito das restantes variáveis constantes. É considerado trabalho em casa, se feito sempre ou ocasionalmente.
As variáveis explicativas incluídas no modelo foram: sexo, faixa etária (25-34, 35-44, 45-54 e 55-64), nível de escolaridade completo (básico, secundário e superior), setor de atividade e trimestre do (1º, 2º, 3º e 4º). Cada variável, com exceção do trimestre, foi interagida com uma variável dicotómica indicativa se o trimestre dizia respeito à situação antes (até ao 1º trimestre de 2020), ou durante a pandemia (do 2º ao 4º trimestre de 2020). Foram usados os ponderadores associados a cada indivíduo da amostra, reportados pelo INE. O modelo usa informação relativa a 48 833 indivíduos (162 767 observações), com idades entre os 25 e os 64 anos, inclusive. Os resultados reportados referem-se aos efeitos marginais correspondentes à categoria representada em cada período e a diferença entre o período pre-pandemia e durante a pandemia.
Probabilidade de trabalhar em casa em regime de teletrabalho
Os dados referentes à probabilidade de, estando a trabalhar em casa, estar em regime de teletrabalho reportados na secção IV.2 resultam da aplicação de um modelo econométrico probit aos microdados do Inquérito ao Emprego, que só começaram a ser recolhidos a partir do 2º trimestre de 2020. O modelo estima a probabilidade de alguém empregado estar em regime de teletrabalho, condicional a estar a desenvolver o seu trabalho em casa sempre ou ocasionalmente.
Este modelo permite aferir em que medida as variáveis consideradas no modelo, nomeadamente variáveis demográficas (sexo e faixa etária), nível de escolaridade completo, setor de atividade e profissão, contribuíram para explicar essas probabilidades, mantendo o efeito das restantes variáveis constantes.
As variáveis explicativas incluídas no modelo foram: sexo, faixa etária (25-34, 35-44, 45-54 e 55-64), nível de escolaridade completo (básico, secundário e superior), setor de atividade e trimestre do (2º, 3º e 4º). Foram usados os ponderadores associados a cada indivíduo da amostra, reportados pelo INE. O modelo usa informação relativa a 48 833 indivíduos (162 767 observações), com idades entre os 25 e os 64 anos, inclusive. Os resultados reportados referem-se aos efeitos marginais correspondentes à categoria representada, neste caso apenas para o período durante a pandemia quando esta a informação sobre teletrabalho foi recolhida pelo INE.
A.8 _ SIGLAS
CAE - Classificação Portuguesa de Atividades Económicas CITE-F - Classificação Internacional Tipo da Educação - Áreas de Educação e Formação CPP - Classificação Portuguesa das Profissões CTEM - Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática CTeSP - Cursos Técnicos Superiores Profissionais DGEEC - Direção-Geral de Estatísticas da Educação e da Ciência DGS - Direção-Geral de Saúde ESS - European Social Survey (Inquérito Social Europeu) ERIC - European Research Infrastructure Consortium GEP – Gabinete de Estratégia e Planeamento FJN - Fundação José Neves INE - Instituto Nacional de Estatística ISCED - International Standard Classification of Education (Classificação Internacional Normalizada da Educação) MTSSS – Ministério do Trabalho, Solidariedade e Segurança Social OCDE - Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico O*NET - Occupational Information Network TIC – Tecnologias de Informação e Comunicação
A.9 _ REFERÊNCIAS
Nedelkoska, L. E G. Quintini (2018). Automation, skills use and training. OECD Social, Employment and Migration Working Papers nº 202 Fonseca, T., Lima, F. e Pereira, S. (2018). Job polarization, technological change and routinization: Evidence for Portugal. Labour Economics, vol. 52, pp. 317-339
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