Informative Schritt-für-Schritt-Anleitung

Strukturelle Arbeitskräftelücken analysieren (Schritt für Schritt)

Strukturelle Arbeitskräftelücken werden leicht übersehen, wenn sich die Analyse allein auf die Arbeitslosenquote konzentriert. Diese Anleitung zeigt, wie Sie Erwerbsbeteiligung, geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Beteiligung, die Benachteiligung junger Menschen bei der Arbeitslosigkeit und einen Test auf verdeckte Unterauslastung kombinieren, um ungenutzte Arbeitskräftepotenziale zu erkennen. Außerdem erkläre ich, wie Sie 2023 mit 2010 vergleichen, Volkswirtschaften einordnen, das Dashboard interpretieren und jede gemeldete Zahl überprüfen, bevor sie in eine Besprechung gelangt. Die Methode richtet sich an Analysten, Finanz- und Betriebsteams, Forschende sowie alle, die eine klare und reproduzierbare Bewertung des Arbeitsmarktes benötigen.

Rachel Hu

Seit über einem Jahrzehnt entwickle ich sichere KI-Systeme für komplexe und anspruchsvolle Umgebungen – von quantitativer Finanzanalyse bis hin zu skalierbaren Data-Science-Anwendungen. Dieser Hintergrund prägt meinen Ansatz bei der quellenbasierten Analyse und Überprüfung von Arbeitsmarktdaten.

12,2 PP

Durchschnittliche Geschlechterlücke

6,0 PP

Durchschnittliche Jugendbenachteiligung

67,3 %

Durchschnittliche Beteiligung

5 von 20

Volkswirtschaften mit verdeckter Unterauslastung

Was sind strukturelle Arbeitskräftelücken? (Kurze Definition)

Strukturelle Arbeitskräftelücken sind anhaltende Unterschiede zwischen dem Arbeitskräftepotenzial, das eine Volkswirtschaft nutzen könnte, und der Beteiligung oder Beschäftigung, die in den zentralen Indikatoren sichtbar wird. Die Analyse kombiniert Kennzahlen wie die gesamte und weibliche Erwerbsbeteiligung, die Arbeitslosigkeit junger Menschen im Verhältnis zur Gesamtarbeitslosigkeit sowie das gleichzeitige Auftreten niedriger Arbeitslosigkeit und niedriger Beteiligung. Regierungen, Forschende, Wirtschaftsanalysten und Arbeitskräfteplaner nutzen dieses Konzept, um zwischen einem tatsächlich vollständig ausgelasteten Arbeitsmarkt und einem Markt zu unterscheiden, in dem verborgenes Potenzial außerhalb des üblichen Bildes verbleibt.

Dashboard zu strukturellen Arbeitskräftelücken

Mit dem Dashboard beginnen

Nutzen Sie das Dashboard zu strukturellen Arbeitskräftelücken, um Indikatoren, Ranglisten, den Querschnitt und die Veränderungen seit 2010 an einem Ort zu untersuchen.

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Schrittweise lesen

Beginnen Sie mit den Durchschnittswerten, untersuchen Sie anschließend die Ranglisten der einzelnen Volkswirtschaften und prüfen Sie schließlich die verdeckte Unterauslastung. So verhindern Sie, dass eine niedrige Arbeitslosenquote zur einzigen Schlussfolgerung wird.

Durchschnittliche Geschlechterlücke 2023

Der Durchschnitt über die Volkswirtschaften hinweg lag bei 12,2 Prozentpunkten und war damit 1,9 Prozentpunkte kleiner als 2010. Die Kennzahl ist der Durchschnitt von Gesamtbeteiligung minus weiblicher Beteiligung über alle Volkswirtschaften.

Durchschnittliche Jugendbenachteiligung 2023

Die durchschnittliche Benachteiligung junger Menschen bei der Arbeitslosigkeit betrug 6,0 Prozentpunkte und war damit 1,4 Prozentpunkte kleiner als 2010. Verglichen wird die Arbeitslosigkeit junger Menschen mit der Gesamtarbeitslosigkeit.

Kurze Antwort (Das zuerst tun)

Berechnen Sie die geschlechtsspezifische Beteiligungslücke 2023 als Gesamtbeteiligung minus weibliche Beteiligung.
Berechnen Sie die Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit als Arbeitslosigkeit junger Menschen minus Gesamtarbeitslosigkeit.
Vergleichen Sie jede Kennzahl mit ihrem Wert von 2010 anhand von Veränderungen in Prozentpunkten.
Kennzeichnen Sie verdeckte Unterauslastung, wenn die Arbeitslosigkeit unter 5 % und die Beteiligung unter 65 % liegt.
Ordnen Sie Volkswirtschaften nach den derzeit größten Lücken sowie nach den stärksten Verbesserungen oder Verschlechterungen.
Verwenden Sie Diagramme und Tabelle gemeinsam, damit Durchschnittswerte keine Unterschiede zwischen einzelnen Volkswirtschaften verbergen.
Überprüfen Sie jedes Ergebnis anhand der Quelldatei und bewahren Sie eine nachvollziehbare Belegkette auf.

Voraussetzungen (Was Sie benötigen)

Einen Quelldatensatz mit Indikatoren für die gesamte, weibliche und jugendliche Erwerbsbeteiligung.
Vergleichbare Beobachtungen für 2010 und 2023.
Eine Tabellenkalkulation, Analyseumgebung oder ein Dashboard für Berechnungen in Prozentpunkten.
Eine Möglichkeit, Ranglisten, ein Querschnittsdiagramm und einen Quadranten zur verdeckten Unterauslastung zu erstellen.
Zugriff auf die Originaldateien sowie die Erlaubnis, das Ergebnis zu prüfen oder zu validieren.

Schritt für Schritt: Strukturelle Arbeitskräftelücken analysieren

Schritt 1: Vergleichsjahre festlegen

Trennen Sie den aktuellen Querschnitt vom historischen Vergleich. Halten Sie die Werte für 2023 für Ranglisten zusammen und bewahren Sie die Werte für 2010 auf, damit jede Veränderung in Prozentpunkten ausgedrückt werden kann.

Erfolg bedeutet: Für jede Volkswirtschaft gibt es einen eindeutig gekennzeichneten Wert für 2010 und 2023.

Häufiger Fehler: Veränderungen von Jahr zu Jahr mit dem Vergleich zwischen 2010 und 2023 zu vermischen.

Schritt 2: Geschlechtsspezifische Beteiligungslücke berechnen

Ziehen Sie für jede Volkswirtschaft die weibliche Beteiligung von der Gesamtbeteiligung ab. Der gemeldete Durchschnitt über alle Volkswirtschaften lag 2023 bei 12,2 Prozentpunkten; die Lücke war 1,9 Prozentpunkte kleiner als 2010.

Erfolg bedeutet: Ein größeres positives Ergebnis steht durchgängig für einen größeren Beteiligungsunterschied.

Häufiger Fehler: Eine Lücke in Prozentpunkten als prozentuale Veränderung zu bezeichnen.

Schritt 3: Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit berechnen

Ziehen Sie die Gesamtarbeitslosigkeit von der Arbeitslosigkeit junger Menschen ab. 2023 betrug die durchschnittliche Benachteiligung 6,0 Prozentpunkte und war damit 1,4 Prozentpunkte kleiner als 2010.

Erfolg bedeutet: Für jede Volkswirtschaft gibt es eine vergleichbare Differenz zwischen der Arbeitslosigkeit junger Menschen und der Gesamtarbeitslosigkeit.

Häufiger Fehler: Eine moderate Gesamtarbeitslosenquote als Beweis dafür zu werten, dass junge Beschäftigte keine Schwierigkeiten haben.

Schritt 4: Auf verdeckte Unterauslastung prüfen

Kennzeichnen Sie eine Volkswirtschaft als verdeckt unterausgelastet, wenn die Gesamtarbeitslosigkeit unter 5 % liegt und die Gesamtbeteiligung unter 65 % liegt. Dieser Test identifizierte 5 von 20 Volkswirtschaften und zeigt, wo eine niedrige Arbeitslosenquote mit einer unzureichend genutzten Beteiligung einhergehen kann.

Erfolg bedeutet: Der untere linke Quadrant des Diagramms ist ausdrücklich gekennzeichnet und interpretierbar.

Häufiger Fehler: Nur den Schwellenwert für die Arbeitslosigkeit zu verwenden und die Beteiligung zu ignorieren.

Schritt 5: Aktuelle Lücken und historische Veränderungen einordnen

Ordnen Sie für 2023 die größten Geschlechterlücken und Jugendbenachteiligungen. Für die historische Betrachtung ordnen Sie negative Veränderungen als Verbesserungen ein, wenn sich die entsprechende Lücke verkleinert hat, und machen Sie positive Veränderungen als wachsende Lücken sichtbar.

Erfolg bedeutet: Aktuelle Stärke und langfristige Entwicklung erscheinen in getrennten Ranglisten.

Häufiger Fehler: Anzunehmen, dass die aktuell größte Lücke auch zur Volkswirtschaft mit der geringsten Verbesserung gehört.

Schritt 6: Ergebnis überprüfen

Berechnen Sie zentrale Werte erneut, verfolgen Sie jede Zahl bis zur exakten Quelldatei, Zeile und Datenquelle zurück und dokumentieren Sie ein Bestanden- oder Nicht-bestanden-Urteil. Eine unabhängige Prüfung ist wichtig, weil eine Analyse professionell aussehen und dennoch einen kopierten, umgewandelten oder falsch beschrifteten Wert enthalten kann.

Erfolg bedeutet: Ein Prüfer kann das Ergebnis reproduzieren, ohne auf undokumentierte Annahmen angewiesen zu sein.

Häufiger Fehler: Nur das fertige Diagramm zu validieren, statt auch die zugrunde liegenden Berechnungen und Quellenangaben zu prüfen.

Validierungscheckliste (Sicherstellen, dass es funktioniert hat)

☐Die durchschnittliche Geschlechterlücke 2023 beträgt 12,2 Prozentpunkte.
☐Die Geschlechterlücke wird als 1,9 Prozentpunkte kleiner als 2010 ausgewiesen.
☐Die durchschnittliche Jugendbenachteiligung 2023 beträgt 6,0 Prozentpunkte.
☐Der durchschnittliche Beteiligungswert beträgt 67,3 %.
☐Genau 5 von 20 Volkswirtschaften erfüllen die Definition der verdeckten Unterauslastung.
☐Oman, Saudi-Arabien und Bahrain gehören zu den Volkswirtschaften mit den größten Geschlechterlücken.
☐Schweden, Kuwait und Oman gehören zu den Volkswirtschaften mit der stärksten Jugendbenachteiligung.
☐Jede Zahl verfügt über eine nachvollziehbare Quelle und eine reproduzierbare Berechnung.

Häufige Probleme und Lösungen

Problem	Ursache	Lösung
Niedrige Arbeitslosigkeit wird mit vollständiger Auslastung gleichgesetzt.	Die Beteiligung wird nicht berücksichtigt.	Wenden Sie den Test auf verdeckte Unterauslastung mit beiden Schwellenwerten an.
Die Richtung der Lücke ist unklar.	Die Reihenfolge der Subtraktion ist nicht dokumentiert.	Geben Sie an, dass die Geschlechterlücke Gesamtbeteiligung minus weibliche Beteiligung bedeutet.
Belastungen junger Menschen auf dem Arbeitsmarkt verschwinden.	Nur die Gesamtarbeitslosigkeit wird dargestellt.	Zeigen Sie Arbeitslosigkeit junger Menschen minus Gesamtarbeitslosigkeit neben der zentralen Quote.
Historische Verbesserungen werden falsch interpretiert.	Negative Veränderungen werden als Verschlechterung verstanden.	Kennzeichnen Sie negative Werte als kleinere Lücken und positive Werte als größere Lücken.
Ein professioneller Bericht lässt sich nicht verteidigen.	Den Zahlen fehlen Belege auf Quellenebene.	Berechnen Sie jede Zahl neu und verfolgen Sie sie bis zu Quelldatei, Zeile und Datenfeld zurück.

Bewährte Verfahren (Langfristig richtig vorgehen)

Platzieren Sie Formeln und Definitionen neben dem Diagramm – Prüfer sollten nicht erschließen müssen, wie eine Lücke berechnet wurde.
Trennen Sie Durchschnittswerte von Ranglisten der Volkswirtschaften – aggregierte Kennzahlen können sich verbessern, während einzelne Volkswirtschaften weiterhin betroffen sind.
Verwenden Sie Prozentpunkte konsequent – so vermeiden Sie Verwechslungen zwischen Niveauunterschieden und relativen Veränderungen.
Bewahren Sie die ursprünglichen Quelldateien auf – die Aufbewahrung ermöglicht spätere Prüfungen und Korrekturen.
Dokumentieren Sie sowohl Verbesserungen als auch wachsende Lücken – eine vollständige Trendbetrachtung ist nützlicher als eine reine Erfolgsgeschichte.
Nutzen Sie einen Prozess zur prüfbaren Arbeitsmarktanalyse – Nachvollziehbarkeit macht das Ergebnis in Besprechungen belastbar.
Verwandeln Sie wiederkehrende Prüfungen in wiederverwendbare KI-Workflows – Korrekturen können zu dauerhaften Prüfregeln statt zu einmaligen Anpassungen werden.

Visualisierungen von Arbeitskräftelücken-Daten

Größte geschlechtsspezifische Beteiligungslücken 2023

Die aufgeführten Werte zeigen, wo der Unterschied zwischen Gesamtbeteiligung und weiblicher Beteiligung am größten war.

Oman38,0 PP

Saudi-Arabien31,1 PP

Bahrain28,3 PP

Stärkste Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit 2023

Die Benachteiligung vergleicht die Arbeitslosigkeit junger Menschen mit der Gesamtarbeitslosigkeit.

Schweden14,3 PP

Kuwait13,0 PP

Oman10,4 PP

Veränderung seit 2010

Negative Werte bedeuten, dass die Lücke kleiner wurde. Positive Werte bedeuten, dass die Lücke größer wurde.

Verbesserungen bei der geschlechtsspezifischen Beteiligungslücke

Katar−11,5 PP

Vereinigte Arabische Emirate−7,8 PP

Singapur−4,1 PP

Veränderungen der Jugendbenachteiligung

Saudi-Arabien−9,7 PP

Vereinigtes Königreich−4,4 PP

Vereinigte Staaten−4,4 PP

Volkswirtschaften mit wachsender Jugendbenachteiligung

Kuwait: +6,2 PP Norwegen: +1,7 PP

Volkswirtschaften mit verdeckter Unterauslastung 2023

Verdeckte Unterauslastung ist hier definiert als Arbeitslosigkeit unter 5 % und Beteiligung unter 65 %. Die fünf folgenden Volkswirtschaften erfüllen beide Bedingungen und zeigen, warum eine niedrige Arbeitslosenquote allein nicht ausreicht.

Volkswirtschaft	Gesamtarbeitslosigkeit	Gesamtbeteiligung	Geschlechterlücke	Jugendbenachteiligung
Deutschland	3,1 %	61,0 %	5,2 PP	2,9 PP
Vereinigtes Königreich	4,0 %	61,8 %	4,4 PP	7,9 PP
Vereinigte Staaten	3,6 %	62,1 %	5,5 PP	4,3 PP
Japan	2,6 %	62,9 %	8,1 PP	1,5 PP
Korea, Rep.	2,7 %	64,3 %	8,2 PP	2,7 PP

G1: Geschlechterlücke

Ein Vergleich als Doppelliniendiagramm von weiblicher und gesamter Beteiligung, sortiert nach der Größe der Lücke.

G2: Jugendbenachteiligung

Ein Vergleich, der zeigt, wo die Arbeitslosigkeit junger Menschen weiterhin deutlich über der zentralen Quote liegt.

G3: Verdeckte Unterauslastung

Ein Quadrant, der Volkswirtschaften mit einer Arbeitslosigkeit unter 5 % und einer Beteiligung unter 65 % hervorhebt.

G4: Trend und Durchschnitt gemeinsam lesen

Die Veränderungs-Heatmap verwendet Punktveränderungen je Volkswirtschaft von 2010 bis 2023. Die begleitende Durchschnittsansicht zeigt, dass sich die beiden durchschnittlichen Lücken verringert haben, während die Zahl der Volkswirtschaften mit verdeckter Unterauslastung weiterhin relevant blieb. Deutschland, das Vereinigte Königreich, die Vereinigten Staaten, Japan und Korea, Rep. werden als Volkswirtschaften mit anhaltender verdeckter Unterauslastung aufgeführt.

Empfohlenes Tool (optional): Energent.ai

Energent Audit ist ein unabhängiger KI-Prüfer zur Kontrolle analytischer Ergebnisse, bevor sie den Nutzer erreichen. Das Tool ist nützlich, wenn der Workflow zur Analyse von Arbeitskräftelücken Tabellen, PDFs, Scans oder andere Quelldokumente umfasst und das Endergebnis eine überprüfbare Belegkette benötigt.

Berechnet gemeldete Zahlen neu, statt das ursprüngliche Ergebnis zu akzeptieren.
Verfolgt Zahlen bis zur exakten Quelldatei, Zeile und Datenquelle zurück.
Gibt mit unterstützenden Belegen ein Bestanden- oder Nicht-bestanden-Urteil aus.
Behebt Fehler, soweit möglich, und verwandelt wiederkehrende Aufgaben in wiederverwendbare Workflows.
Unterstützt mehr als 150 Dateitypen, darunter CAD, Scans, G-Code, Stücklisten, PDFs, XLSX und DOCX.
Prüft sowohl die Arbeit anderer KI-Systeme als auch die eigenen Ergebnisse von Energent.

Verwenden Sie das Tool, wenn die Analyse reproduzierbar und belastbar sein muss; betrachten Sie ein Prüfurteil jedoch nicht als Ersatz für das Verständnis der zugrunde liegenden Arbeitsmarktdefinitionen.

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Überprüfung der Analyse von Arbeitskräftelücken

Warum unabhängige Prüfungen wichtig sind

Energent Audit prüft das Ergebnis unabhängig vom ursprünglichen KI-Prozess. Das Tool berechnet gemeldete Zahlen neu, verfolgt Zahlen bis zu den Quelldaten zurück, behebt Fehler, soweit möglich, und gibt ein Bestanden- oder Nicht-bestanden-Urteil mit Belegen aus.

„Der Wechsel besteht darin, dass ich nicht mehr alles überprüfen muss, sondern nur noch das, was gekennzeichnet wurde. Prüfen Sie 8 Zeilen oder 500.“

„Früher habe ich Fehler erst einen Monat später gefunden. Manchmal zwei. Jetzt teilt es mir die Fehler noch am selben Tag mit.“

Prüfworkflow

1Übermitteln Sie das Ergebnis zur Analyse der Arbeitskräftelücken und die dazugehörigen Quellen.
2Lassen Sie den unabhängigen Prüfer die Zahlen neu berechnen und zurückverfolgen.
3Prüfen Sie gekennzeichnete Zeilen, extrahierte Felder und unterstützende Quellenangaben.
4Verwenden Sie das Bestanden- oder Nicht-bestanden-Ergebnis und die Belegkette in der abschließenden Prüfung.

Screenshot eines Prüfberichts mit einer überprüfbaren Berichtsoberfläche.

Das Video beschreibt einen unabhängigen Agenten, der jede Zahl bis zu ihrer Quelle zurückverfolgt, sie überprüft und zeigt, wie das Ergebnis erstellt wurde.

Von über 100.000 Unternehmen weltweit genutzt.

Bewertungen

Erfahrungen von Nutzern von Energent.ai

„Ich habe mich letztlich nicht nur für Energent.ai entschieden – Sie sind mit Abstand die absolut Besten.“

Alyse H.

Kuratorin für digitale Sammlungen, Fortune 500, Einzelhandel und E-Commerce

„Ich hatte Tabellen mit mehr als 45.000 Einträgen, und Energent AI war das einzige Tool, das alles durchsuchen konnte.“

Roberto C.

Spezialist für Datenoperationen, Fortune 500, Logistik

„Energent.ai für die Erstellung komplexer Power-Query-Lösungen einzusetzen, war äußerst effektiv und funktioniert für diesen Anwendungsfall ehrlich gesagt deutlich besser als Gemini und ChatGPT.“

Kay P.

Power-Query-Analyst, Fortune 50, Finanzdienstleistungen

„Energent.ai ist eine großartige Plattform ... die interaktiven Ergebnisse schaffen einen echten Mehrwert für meine Arbeit.“

Amjad M.

Telekommunikationsingenieur, Fortune 500, Telekommunikation

Häufig gestellte Fragen

Was sind strukturelle Arbeitskräftelücken?

Strukturelle Arbeitskräftelücken sind anhaltende Unterschiede zwischen der potenziellen Einbindung von Arbeitskräften und der Beteiligung oder Beschäftigung, die in zentralen Kennzahlen ausgewiesen wird. Sie können sich als große geschlechtsspezifische Beteiligungslücke, als erhebliche Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit oder als niedrige Arbeitslosigkeit in Verbindung mit niedriger Beteiligung zeigen. Das Konzept hilft Analysten, Belastungen des Arbeitsmarktes zu erkennen, die eine einzelne Arbeitslosenquote möglicherweise nicht offenlegt. Es eignet sich besonders zum Vergleich von Volkswirtschaften und zur Beobachtung, ob Lücken im Zeitverlauf kleiner oder größer werden. In dieser Analyse werden die Kennzahlen für 2023 ausgewertet und mit 2010 verglichen.

Wie berechnet man eine geschlechtsspezifische Beteiligungslücke?

Berechnen Sie die Lücke, indem Sie die weibliche Erwerbsbeteiligung von der gesamten Erwerbsbeteiligung abziehen. Ein positives Ergebnis stellt die Anzahl der Prozentpunkte dar, die diese beiden Beteiligungskennzahlen voneinander trennen. Für 2023 lag der Durchschnitt über die Volkswirtschaften im bereitgestellten Dashboard bei 12,2 Prozentpunkten. Dieser Durchschnitt war 1,9 Prozentpunkte kleiner als 2010. Die Berechnung sollte vor der Rangbildung für jede Volkswirtschaft einheitlich angewendet werden.

Was ist eine Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit?

Die Jugendbenachteiligung bei der Arbeitslosigkeit ist der Unterschied zwischen der Arbeitslosigkeit junger Menschen und der Gesamtarbeitslosigkeit. Sie zeigt, um wie viel höher die Arbeitslosigkeit bei jungen Menschen im Vergleich zum gesamten Arbeitsmarkt ist. Die durchschnittliche Benachteiligung in den bereitgestellten Daten betrug 2023 6,0 Prozentpunkte. Sie war 1,4 Prozentpunkte kleiner als 2010. Eine moderate Gesamtarbeitslosenquote kann daher mit einer deutlich größeren Jugendbenachteiligung einhergehen.

Was bedeutet verdeckte Unterauslastung in der Arbeitsmarktanalyse?

Verdeckte Unterauslastung beschreibt eine Volkswirtschaft, in der die Gesamtarbeitslosigkeit unter 5 %, die Gesamtbeteiligung jedoch unter 65 % liegt. Diese Kombination ist relevant, weil eine niedrige Arbeitslosigkeit einen Arbeitsmarkt angespannt erscheinen lassen kann, obwohl die Beteiligung weiterhin niedrig ist. Die bereitgestellte Analyse identifizierte 5 von 20 Volkswirtschaften in diesem Bereich. Dies waren Deutschland, das Vereinigte Königreich, die Vereinigten Staaten, Japan und Korea, Rep. Der Test ist eine Screening-Regel für verborgene Unterauslastung, aber keine vollständige Erklärung dafür, warum die Beteiligung niedrig ist.

Wie kann KI bei der Überprüfung eines Berichts zu strukturellen Arbeitskräftelücken helfen?

Ein unabhängiger KI-Prüfer kann gemeldete Zahlen neu berechnen und jede Zahl bis zu ihrer Quelldatei, Zeile und Datenquelle zurückverfolgen. Er kann außerdem, soweit möglich, Fehler identifizieren und ein Bestanden- oder Nicht-bestanden-Urteil mit unterstützenden Belegen erstellen. Das unterscheidet sich davon, dasselbe System, das den Bericht erstellt hat, um die Freigabe seiner eigenen Arbeit zu bitten. Ein nachvollziehbarer Prüfpfad ermöglicht es Prüfern, die exakten Belege hinter einem Diagramm oder einer Tabelle einzusehen. Die endgültige Interpretation bleibt Aufgabe des Analysten, aber eine unabhängige Überprüfung macht die Berechnungen reproduzierbarer und belastbarer.

Fazit

Die klarste Methode zur Analyse struktureller Arbeitskräftelücken besteht darin, Beteiligung, geschlechtsspezifische Unterschiede, die Benachteiligung junger Menschen bei der Arbeitslosigkeit und den Test auf verdeckte Unterauslastung zu kombinieren, statt sich allein auf die zentrale Arbeitslosenquote zu verlassen. Die bereitgestellten Daten für 2023 zeigen, dass sich die durchschnittlichen Lücken seit 2010 verringert haben, während mehrere Volkswirtschaften weiterhin eine unzureichend genutzte Beteiligung oder erhebliche Jugendbenachteiligungen aufweisen. Erstellen Sie die Berechnungen transparent, zeigen Sie Ranglisten und Tabelle und überprüfen Sie jede Zahl anhand ihrer Quelle. Um den Workflow zu erkunden, buchen Sie eine Demo von Energent.ai.

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