Antti Vasanen 18.2.2019

Positiivinen rakennemuutos haastaa koulutustarpeen ennakoinnin

antti vasanen

Positiivinen rakennemuutos on kovassa nosteessa. Ilmiö lähti liikkeelle Lounais-Suomesta, jossa huoli osaavaan työvoiman saatavuudesta etenkin meri- ja autoteollisuudessa synnytti valtion ja alueen toimijoiden yhteistyönä siltasopimuksen kasvun pullonkaulojen poistamiseksi. Nyt samaa mallia ollaan kopioimassa ainakin Pirkanmaalle, Kainuuseen ja Pohjois-Savoon.

Siltasopimusta valmisteltaessa lounaiseen Suomeen arvioitiin syntyvän 30 000 uutta työpaikkaa 2020-luvulle tultaessa. arvio perustuu suurelta osin Turun telakan tilauskirjaan ja sen kerrannaisvaikutuksiin. Telakan tilauskirja on täynnä useaksi vuodeksi eteenpäin, ja olemassa olevien tilausten työllisyysvaikutus tulee kasvamaan 2020-luvun puoliväliin saakka. Arvio uusista työpaikoista ei siis ole arvaus tai ennuste vaan puhdas fakta.

Positiivisen rakennemuutoksen työllisyysvaikutus näkyy eritiysesti Varsinais-Suomessa. Maakunnan työllisyysaste on noussut parin viime vuoden aikana alle 67 prosentista tämänhetkiseen noin 73 prosenttiin. Työllisten määrä on työvoimatutkimuksen mukaan kasvanut noin 23 000 henkilöllä vuoteen 2015 verrattuna siitä huolimatta, että Turun telakan tuotanto ei ole vielä lähelläkään 2020-luvun puolivälin tasoa.

Työllisyysasteen nosto vaatii osaavaa työvoimaa

Mitä Lounais-Suomen positiivinen rakennemuutos sitten tarkoittaa alueen työllisyysasteen kehitykselle? Tehdään ajatusleikki Varsinais-Suomen työllisyysluvuilla. Varsinais-Suomessa oli vuonna 2016 noin 210 000 työllistä. Jos työllisten määrän oletetaan kasvavan 30 000:lla ja jos kolmasosa uusista työllisistä muuttaisi maakuntaan muualta, nousisi Varsinais-Suomen työllisyysaste noin 78 prosenttiin. Siis niin paljon kaivatulle pohjoismaiselle tasolle.

Yli 75 prosentin työllisyysasteen saavuttaminen vaatii kuitenkin runsaasti osaavaa työvoimaa, jonka saatavuudesta on syytä olla aidosti huolissaan. Ammattibarometrin mukaan esimerkiksi Varsinais-Suomen työvoimapula-ammattien lukumäärä on kaksinkertaistunut muutamassa vuodessa, ja pulaa on yhä laajemmasta kirjosta eri ammatteja. Suurin ongelma on kuitenkin diplomi-insinöörien saatavuus. Teknologiateollisuus on arvioinut, että Lounais-Suomen vuosittainen DI-tarve 2020-luvulle tultaessa on jopa 800–900 henkilöä, kun alueelle sijoittuu vastavalmistuneita diplomi-insinöörejä tällä hetkellä alle 20 % tästä.

Muutokset osaamistarpeissa - miten ennakoida ja varautua

Lounais-Suomessa onkin selkeä rakenteellinen vaje diplomi-insinööreistä. Kun Pirkanmaan ja Uudenmaan työllisistä 4,5 % on suorittanut DI-tutkinnon, on vastaava luku Varsinais-Suomessa 1,8 % ja Satakunnassa 1,9 %. Diplomi-insinöörien sijoittumista ohjaa hyvin voimakkaasti alueen koulutustarjonta. DI-opiskelijat sitoutuvat tyypillisesti jo opintojensa alkuvaiheessa alueen yrityksiin ja työllistyvät sitä kautta koulutuspaikkakunnalle, mikä heikentää heidän liikkuvuutta valmistumisen jälkeen.

Diplomi-insinöörien kasvavaan kysyntään Lounais-Suomessa pyritään vastaamaan yhteistyöyliopisto FITechin avulla, jonka tavoitteena on kouluttaa alueen yritysten tarpeisiin vuosittain noin 400 uutta diplomi-insinööriä. Jos ennustettu työllisyyskehitys toteutuu, ei tämänkään riitä vastaamaan yritysten työvoimatarpeeseen. Pitkän aikavälin ratkaisu Lounais-Suomen DI-pulaan onkin saavutettavissa vain Turun yliopiston DI-koulutuksen tuntuvalla laajentamisella.

Positiivinen rakennemuutos haastaa ennen muuta osaamis- ja koulutustarpeen ennakoinnin. Miten tulevaisuudessa varmistetaan, että DI-pulan kaltaista rakenteellista osaamisen vinoumaan ei pääse syntymään? Ja miten varaudutaan nopeasti eteen tuleviin osaamistarpeiden muutoksiin? Osaamis- ja koulutustarpeen ennakointia pitääkin kehittää, jotta tulevaisuudessa tällaisiin tilanteisiin pystytään reagoimaan mahdollisimman nopeasti, mieluummin jo ennen ongelmien syntymistä. Siitähän ennakoinnissa juuri on kyse.

Kaiken ennakointityön suurin haaste on se, että sille ei ole tarjolla yhtä kaiken kattavaa ratkaisua. Ennakointi on viime kädessä laajojen yhteiskunnallisten kokonaisuuksien ymmärtämistä ja sen pohjalta mahdollisten vaihtoehtoisten tulevaisuuskuvien hahmottamista. Tähän tarvitaan useita eri tietolähteitä, jotka kuvaavat yhteiskunnassa tapahtuvia muutoksia sekä määrällisesti että laadullisesti.

Poretieto-hankkeessa tietopohjaa positiivisen rakennemuutoksen analysointiin

Varsinais-Suomessa on käynnissä kaksi hanketta, jotka tähtäävät osaamis- ja koulutustarpeen ennakoinnin kyvykkyyden parantamiseen. Poretieto-hankkeessa rakennetaan positiivisen rakennemuutoksen tilannekuvan tietopohjaa, ja siinä kokeillaan uusia menetelmiä osaamistarpeiden muutosten nopeaan analysointiin työpaikkailmoituksia analysoimalla. Tarkoitus on tehdä kokeiluja esimerkiksi siitä, kuinka hyvin työpaikkailmoituksista on mahdollista havaita uusia nousevia osaamistarpeita ja miten näitä muutoksia on mahdollista visualisoida käyttäjäystävällisesti.

Varsinais-Suomen Ennakointiakatemia -hankkeessa puolestaan kehitetään menetelmiä heikkojen tulevaisuussignaalien analysointiin ja visualisointiin sekä rakennetaan alueellista ennakointialustaa, jolla ennakointitietoa visualisoidaan ja siitä viestitään. Hankkeen tavoitteena on luoda selkeästi koordinoitu maakunnallinen ennakointimalli, joka tuo yhteen julkishallinnon, oppilaitosten ja elinkeinoelämän toimijat kokonaisvaltaisen näkemyksen saamiseksi alueen kehityksen suunnista ja niihin vaikuttavista tekijöistä

Ennakoinnissa perinteisesti käytettyjen tilastoanalyysien ongelmana on usein joko pitkä tilastoviive ja nopeasti päivittyvien tietojen osalta heikko alueellinen saatavuus, jolloin ennakointia ohjaa liikaa saatavilla olevat tilastotiedot kuin aidot tietotarpeet. Sen vuoksi ennakointityössä onkin nousemassa esiin yhä vahvemmin erilaiset data-analytiikan menetelmät ja massadatan hyödyntäminen. Lisäksi ei-ilmeisten tulevaisuuden kehityskulkujen tunnistaminen esimerkiksi heikkojen signaalien analysoinnin kautta on vakiintumassa jokaisen ennakoijan työkalupakkiin.

Tärkeintä ennakointityössä on kuitenkin saatujen tulosten visualisoiminen selkeästi ja havainnollisesti. Tämän vuoksi tiedon visualisointi tulee jatkossa korostumaan myös osaamis- ja koulutustarpeen ennakoinnissa. Hienoimmatkin ennakointimallit ja parhaimmat data-analytiikan tulokset ovat täysin turhia, ellei niillä onnistuta vaikuttamaan päätöksentekoon oikeassa paikassa ja oikeaan aikaan. Tässä hyvin visualisoitu ennakointitieto on avainasemassa.

Kirjoittaja Antti Vasanen on Varsinais-Suomen liiton tietopalvelupäällikkö. Tutkijataustasta huolimatta, tai ehkä juuri sen vuoksi, häntä kiinnostaa käytännönläheisen tiedon tuottaminen ja esittäminen niin helposti ja ymmärrettävästi kuin mahdollista.

Kirjoittaja
maakunta

Blogisarjassa julkaistaan artikkeleita, jotka valottavat erilaisia alueiden rakennemuutokseen liittyviä ilmiöitä. 

Lisää uusi kommentti

Puhdas teksti

  • HTML-merkit ovat kiellettyjä.
  • Rivit ja kappaleet päätetään automaattisesti.
  • Verkko- ja sähköpostiosoitteet muutetaan automaattisesti linkeiksi.