Liesbeth Van Parys, Steven Groenez, Vicky Heylen & Ludo Struyven Projectleiding: Ludo Struyven & Steven Groenez

INTERVENTIES VOOR DE TRAJECTBEGELEIDING VAN WERKZOEKENDEN: WAARTOE LEIDEN ZE OP LANGERE TERMIJN? Rapport voor de impact evaluatie van het ESF Vlaanderen 2007-2013 Liesbeth Van Parys, Steven Groenez, Vicky Heylen & Ludo Struyven Projectleiding: Ludo Struyven & Steven Groenez

Onderzoek in opdracht van het ESF-agentschap Vlaanderen

Gepubliceerd door KU LEUVEN HIVA - Onderzoeksinstituut voor Arbeid en Samenleving Parkstraat 47 bus 5300, BE 3000 Leuven www.hiva.be

© 2012 HIVA-KU Leuven Niets uit deze uitgave mag worden verveelvuldigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotocopie, microfilm of op welke andere wijze ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever. No part of this book may be reproduced in any form, by mimeograph, film or any other means, without permission in writing from the publisher.

3

De trajectbegeleiding van werkzoekenden in Vlaanderen werd midden jaren 1990 gelanceerd door het toenmalige programma van het Europees Sociaal Fonds. Bij de invoering van het model van trajectbegeleiding in het reguliere beleid van de VDAB kreeg dit model de structuur van modules, bestaande uit acties. Voorbeelden van acties zijn: een diagnose en trajectbepaling (module 2), een week sollicitatietraining (module 3), een langdurige beroepsopleiding (module 4), een cursus Nederlands voor allochtonen of een andere persoonsgerichte opleiding (module 5), een werkervaringsproject in de overheids- of non-profitsector (module 6), of begeleiding met opvolging, al dan niet gespecialiseerd (module 7). Een deel van deze acties wordt tot op vandaag gefinancierd door het ESF. Duurzame integratie en maatgericht werken zijn daarbij de sleutelwoorden. Als meerdere acties opeenvolgend worden doorlopen, subsidieert het ESF doorgaans de duurste actie, die vaak ook de meest intensieve is. In het kader van de on-going evaluatie van het ESF-programma 2007-2013 is één van de centrale vragen deze naar de impact van de actie, die door het ESF wordt gesubsidieerd, op de arbeidsmarktpositie van de deelnemers. Dit rapport bevat daarvan de resultaten en focust op de impact op middellange termijn, dit is tot twee jaar na afloop van de actie. Het rapport bouwt voort op een vroeger rapport waarin de resultaten van de acties op korte termijn zijn geanalyseerd (Van Dooren et al., 2011). Voor dit rapport hebben we ons gebaseerd op verschillende methoden en databronnen, waarop zowel beschrijvende als multivariate analyses zijn uitgevoerd. Dit wordt gereflecteerd in de tweedelige structuur van het rapport. Het eerste deel bevat de beschrijvende analyses. Hiervoor baseren we ons op de longitudinale survey bij een staal van werkzoekenden die een ESF-actie beëindigden tussen september 2009 en februari 2010. Na een eerste bevragingsronde in juni-juli 2010, zijn deze personen een tweede maal bevraagd in de periode juni 2011-november

Voorwoord

Voorwoord

Voorwoord 4

2011. Het tweede deel van het rapport omvat de multivariate analyses op basis van de eerste survey-gegevens en cliënt- en tewerkstellingsgegevens van de VDAB. Na de twee op zichzelf staande delen, die elk apart kunnen worden gelezen, volgt een derde gedeelte met de synthese en beleidsaanbevelingen. Deze synthese integreert beide types van analyse, beschrijvend en multivariaat, en focust op de overkoepelende conclusies. Gezien het methodologische verschil tussen deel 1 en deel 2 hebben we voor dit rapport, eerder ongebruikelijk, geopteerd voor een mix van Nederlands en Engels. Het eerste deel en het derde deel zijn volledig Nederlandstalig, het tweede deel is hoofdzakelijk Engelstalig. Voor dit laatste is geopteerd omdat we, om te voldoen aan de statistisch-methodologische vereisten van multivariate analyse, ons willen bedienen van de begrippen, formules, modellen, toetsen die in de internationale literatuur gangbaar zijn. Vertalen naar het Nederlands zou een onnodige complicatie betekenen, ook voor de lezer. De technische kant van de analyses laat zich beter lezen in het Engels dan in het Nederlands. Wel hebben we ervoor gezorgd dat de duiding en interpretatie telkens in het Nederlands zijn geformuleerd. Dit eindrapport vormt het resultaat van een intens proces waarbij meerdere personen betrokken waren; hen past dan ook een woord van dank. Het zal de lezer opvallen dat aan dit onderzoek een redelijk uitgebreide groep van HIVA-onderzoekers heeft meegewerkt. Wat wellicht minder opvalt, is dat ook de bijdrage van de Evaluatiecommissie van het ESF en het ESF-agentschap onontbeerlijk waren, in de vorm van constructieve feedback en actieve reflectie bij tussentijdse rapporteringen. De rol van beleidsevaluatie voor de beleidsverandering is vandaag de dag immers evenzeer een zaak van beleidsleren als van methodologische kwaliteit als zodanig. Last but not least zijn er de vele respondenten bij de eerste en de tweede bevraging. Individuele feedback is niet mogelijk, maar we hopen dat de conclusies waar dit onderzoek uiteindelijk naar leidt, in die mate herkenbaar zijn dat het hen het gevoel geeft dat het onderzoek iets teruggeeft voor de toekomstige bijsturing van het beleid. Namens het onderzoeksteam, Ludo Struyven promotor

7

Lijst tabellen deel 1

9

Lijst figuren deel 1

13

Inleiding

15

- DEEL 1 Beschrijvende analyses van de arbeidsmarktposities en de loopbanen in de periode van twee jaar na afloop van de esf-actie -

17

1 | Beschrijvende analyses van de arbeidsmarktposities en de loopbanen

19

1.1 1.2 1.3 1.4

1.5 1.6 1.7

Opzet follow-up bevraging Responsanalyse 1.2.1 Omvang van de non-respons 1.2.2 Verdeling van de non-respons Terugblik op de actie 1.3.1 Tevredenheid over de impact van de actie De uitstroom naar werk 1.4.1 Statische analyse van de arbeidsmarktpositie 21 maanden na afloop van de actie: één op de twee aan het werk 21 maanden na afloop van de actie 1.4.2 Dynamische analyse van de loopbaan van de deelnemers tot twee jaar na afloop van de actie De arbeidsmarktpositie verdiept 1.5.1 De werkenden 1.5.2 De niet-werkenden Terugblik en vooruitblik door de deelnemers Besluit

19 22 23 24 28 28 29 29 34 42 43 62 75 78

5

Lijst afkortingen

Inhoud

Inhoud

- DEEL 2 Multivariate Analyses 1.1 1.2 1.3 1.4

1.5 1.6 1.7 1.8 1.9

83

Introduction Data Estimation strategy 1.3.1 Exclusion restrictions 1.3.2 Modelling work intensity Data analysis 1.4.1 Soft skills and job search behavior: an ordinal factor model 1.4.2 Soft skills 1.4.3 Job search behavior 1.4.4 Work intensity 1.4.5 Factorscores en relatie met treatment 1.4.6 Descriptives explanatory variables (self-)selection into treatment Outcome equations 1.6.1 Homogeneous treatment effects 1.6.2 Heterogenous treatment effects Counterfactual and comparative advantage Directe en indirecte effecten (pad model) Conclusies

- DEEL 3 Synthese en aanbevelingen voor beleid -

117

2 | Synthese en aanbevelingen voor beleid

119

2.1 2.2 2.3 2.4

119 122 124 125 126 126 127

Inhoud

128 128 129 129 130

2.5

6

Methodologische keuzes Steekproef en data Selectiviteit in deelname Wat is het effect van de acties? 2.4.1 Welke modules scoren beter betreffende uitstroom naar werk, gecontroleerd voor selectiviteit in deelname? (werkuitkomsten) 2.4.2 Voor wie werkt het? (werkuitkomsten) 2.4.3 Voor wie werkt het? (zachte uitkomsten) 2.4.4 Welke modules scoren beter betreffende uitstroom naar werk en continuïteit van tewerkstelling? 2.4.5 Wat is de kwaliteit van tewerkstelling? 2.4.6 Wat met de niet-werkenden? 2.4.7 Besluit Beleidsaanbevelingen

- BIJLAGEN -

133

bijlage 1 Non-respons analyse follow-up bevraging bijlage 2 ESF-acties bijlage 3 Informatie over bijkomende acties bijlage 4 De vragenlijst van de follow-up bevraging

135 137 145 147

Bibliografie

183

Lijst afkortingen

OCMW OP RVA VDAB

Lijst afkortingen

ESF

Déclaration Immédiate/Onmiddellijke aangifte van tewerkstelling Europees Sociaal Fonds Openbaar Centrum voor Maatschappelijk Welzijn Operationeel programma (ESF) Rijksdienst voor Arbeidsvoorziening Vlaamse Dienst voor Arbeidsbemiddeling en Beroepsopleiding

7

Dimona


Tabel 1.1

Respons enquête 1 en enquête 2

21

Tabel 1.2

Overzicht respons

23

Tabel 1.3

Redenen om niet mee te werken aan de tweede bevraging (n=314)

Tabel 1.4

De relevantie van de deelname aan de ESF-actie (zelfinschatting)

Tabel 1.5

29

De arbeidsmarktpositie van de deelnemers 21 maanden na afloop van de ESF-actie per module

Tabel 1.6

24

31

De arbeidsmarktpositie van de deelnemers op het ogenblik van de tweede bevraging, respectievelijk naar type ESFmodule en naar meest tijdsintensieve module in hun traject De uitstroom naar werk, werkloosheid en inactiviteit per kansengroep

Tabel 1.8

De gemiddelde duur dat de deelnemers aan het werk waren in de twee jaar na afloop van de actie - per module

Tabel 1.9

33 35

Het gemiddelde aantal arbeidsmarkttransities dat de deelnemers ondergingen in de twee jaar na afloop van de

Tabel 1.10

Aantal arbeidsmarkttransities transities gemaakt in de periode van twee jaar na afloop van de actie - per module

Tabel 1.11

Tabel 1.14

38

Gemiddelde duur dat de deelnemers aan het werk waren in de twee jaar na afloop van de actie - per kansengroep

Tabel 1.13

37

De gemiddelde duur in maanden dat de deelnemers aan het werk waren per aantal transities

Tabel 1.12

35 9

actie - per module


Tabel 1.7

32

42

Mate waarin job aansluit bij wat men leerde in de ESF-actie (zelfinschatting)

44

Overzicht type contract van werkenden in loondienst

44

Tabel 1.15

Mate waarin respondenten vrijwillig kiezen voor een tijdelijke betrekking

Tabel 1.16

Type arbeidsregime en mate waarin keuze voor een deeltijds regime vrijwillig is

46

Tabel 1.17

Kruising arbeidsregime met arbeidsovereenkomst

46

Tabel 1.18

Combinatie onvrijwillig tijdelijk en onvrijwillig deeltijds werken

47

Tabel 1.19

Aantal gebruikte zoekkanalen

48

Tabel 1.20

Aantal sollicitaties per week

50

Tabel 1.21

Het gebruikte type zoekkanalen gerangschikt naar populariteit

Tabel 1.22 Tabel 1.23

53

De mate waarin de gevonden job aansluit bij de wensen en de mogelijkheden van de respondent

Tabel 1.24

51

Invloed van het volgen van de actie op het vinden van de huidige job - per module (zelfinschatting)

54

Aansluiting van de job bij de individuele capaciteiten (zelfinschatting)

55

Tabel 1.25

Redenen voor het zoeken naar een andere job

57

Tabel 1.26

Redenen voor het zoeken naar een andere job naar contracttype - gerangschikt naar belangrijkheid

58

Tabel 1.27

De financiële situatie van de werkenden

59

Tabel 1.28

Mate waarin de ESF-actie geholpen heeft bij het opstarten van de zaak

Tabel 1.29 Tabel 1.30

62

Duur van de werkloosheid voor de niet-werkende werkzoekenden en de niet-werkende niet-werkzoekenden

Tabel 1.31

61

Mate waarin de huidige job aansluit bij de wensen en capaciteiten


45

63

De redenen voor werkloosheid voor niet-werkende werkzoekenden en niet-werkende niet-werkzoekenden

64

Tabel 1.32

Bron van het inkomen van de niet-werkende respondenten

65

Tabel 1.33

Mate waarin niet-werkenden kampen met een moeilijke financiële situatie

Tabel 1.34

66

De beleving van werkloosheid door de werkzoekenden en 68

Tabel 1.35

De gewenste en verwachte start van een nieuwe job

69

Tabel 1.36

Het aantal sollicitaties ondernomen door werkzoekenden in

10

niet-werkzoekenden

de maand voorafgaand aan de tweede bevraging

69

Tabel 1.37

De zoekkanalen van de niet-werkenden

71

Tabel 1.38

De offerbereidheid van de niet-werkend werkzoekenden

73

Tabel 1.39


74

Tabel 1.40

Mate waarin de deelnemers aan een ESF-actie menen dat hun arbeidsmarktsituatie verbeterd is sinds het beëindigen van de actie

77

Perspectief van de deelnemers aan een ESF-actie op hun 77


toekomstige arbeidsmarktpositie

11

Tabel 1.41


Figuur 1.1

Longitudinaal opzet evaluatieonderzoek: twee bevragingen

Figuur 1.2

Overzicht respons naar ESF-treatment

25

Figuur 1.3

Non respons analyse follow up survey (zie bijlage 1)

27

Figuur 1.4

De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie van alle deelnemers de deelnemers van de verschillende modules

40

De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie van de deelnemers die wel en niet tot een kansengroep behoren

41


Figuur 1.6

39

De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie voor

13

Figuur 1.5

20

Inleiding

15

Deze acties vormen een onderdeel van het traject dat de Vlaamse Dienst voor Arbeidsbemiddeling en Beroepsopleiding (VDAB) aanbiedt aan werkzoekenden om hun re-integratie in de arbeidsmarkt te bevorderen. De acties kunnen inhoudelijk als volgt worden ingedeeld: - acties uit module 2: diagnose en trajectbepaling; - acties uit module 3: sollicitatietraining; - acties uit module 4: beroepsspecifieke opleiding; - acties uit module 5: persoonsgerichte vorming; - acties uit module 6: opleiding en begeleiding op de werkvloer; - acties uit module 7: trajectbegeleiding en -opvolging.

Inleiding

Het voorliggende rapport omvat de resultaten van de follow-up evaluatie van de acties voor werkzoekenden die door het Europees Sociaal Fonds werden gesubsidieerd in de periode september 2009-februari 2010 in Vlaanderen. Het gaat om acties die vallen onder prioriteit 1 ‘talentenactivering en duurzame integratie op de arbeidsmarkt’ en (in beperktere mate) prioriteit 2 ‘bevorderen van sociale inclusie van kansengroepen via maatgericht werken’ van het huidige Operationeel Programma (2007-2013).

Het HIVA voerde een eerste evaluatie uit van deze acties in 2010. Centraal in deze studie stonden een beoordeling van het doelgroepbereik, het doelbereik en de relevantie van de acties voor de doelgroepen. De resultaten van deze evaluatie worden gerapporteerd in Van Dooren, Struyven & Capéau (2011).

Voorliggend rapport evalueert het effect van deelname aan de genoemde ESFacties op de middellange termijn. Op basis van beschrijvende analyses gaan we in het eerste deel na: - welke loopbaantrajecten (werkloosheid-werk transities, duurtijd werkperiodes) hebben de deelnemers afgelegd in de twee jaar na afloop van de ESF-actie? - wat is hun objectieve arbeidsmarktsituatie (werkend niet-werkzoekend, werkend werkzoekend, niet-werkend werkzoekend of niet-werkend niet-werkzoekend) 21 maanden na afloop van de ESF-actie? - hoe beleven de deelnemers hun arbeidsmarktsituatie 21 maanden na afloop van de actie? Zijn zij tevreden met hun positie, hebben zij er zelf voor gekozen, en hoe zien zij de nabije en verre toekomst?

16

Inleiding

In het tweede deel van voorliggend rapport gaan we na of de vastgestelde individuele verschillen in arbeidsmarktsituatie en loopbaantraject verklaard kunnen worden aan de hand van het type actie waaraan de individuen deelnamen. Daarom gaan we eerst na wie naar welke actie werd toegeleid (allocatievraagstuk). Daarna gaan we na wat de impact is van deelname aan één van de actiemodules op: - de ‘zachte vaardigheden’; - het jobzoekgedrag; - de tewerkstellingsintensiteit. Deze onderzoeksvragen zullen we hieronder beantwoorden op basis van de volgende databronnen: - de ESF mid-term enquête afgenomen bij 2005 personen in de periode juni-juli 2010 dat wil zeggen 4 tot 9 maanden na afloop van de ESF-actie; - de ESF follow-up enquête afgenomen bij de respondenten van de mid-term enquête in de periode juni-november 2011 dat wil zeggen 21 maanden na afloop van de ESF-actie; - administratieve gegevens uit de CVS-databank van VDAB; - administratieve gegevens uit Dimona.

- DEEL 1 BESCHRIJVENDE ANALYSES VAN DE ARBEIDSMARKTPOSITIES EN DE LOOPBANEN IN DE PERIODE VAN TWEE JAAR NA AFLOOP VAN DE ESF-ACTIE -

1.1

Opzet follow-up bevraging

De opzet van de evaluatie van de ESF-acties voor werkzoekenden onder prioriteit 1 & 2 is een longitudinale survey (zie figuur 1.1). Meer bepaald worden de deelnemers van de acties twee keer telefonisch bevraagd nadat ze de actie hebben beëindigd. Een eerste bevraging vond plaats in juni-juli 2010, dat is vier tot negen maanden na het beëindigen van de actie. Deze bevraging had tot doel de korte termijneffecten van deelname aan de actie te evalueren. De bevraging werd afgenomen bij een a-selecte gestratificeerde steekproef van 2005 deelnemers (ongeveer 334 per module). De resultaten van deze tussentijdse evaluatie worden uitgebreid besproken in Van Dooren, Struyven en Capéau (2011). De tweede bevraging vond plaats tussen juni en november 2011, dat is 21 maanden na het beëindigen van de actie (zie figuur 1.1).

19

In het eerste deel van voorliggend rapport bespreken we de resultaten van de beschrijvende analyses van de follow-up enquête en de Dimona-data. In dit deel wordt hoofdzakelijk gekeken naar de arbeidsmarktpositie van de respondenten 21 maanden na afloop van de ESF-actie en hoe deze wordt beleefd. We bekijken in dit deel ook kort de loopbaantrajecten die deze personen hebben afgelegd. Hier staat de vraag centraal welke type acties tot de meest duurzame uitstroomresultaten leiden.

hoofdstuk 1 | Beschrijvende analyses van de arbeidsmarktposities en de loopbanen

1 | Beschrijvende analyses van de arbeidsmarktposities en de loopbanen

20

Figuur 1.1


Longitudinaal opzet evaluatieonderzoek: twee bevragingen

Persoon

T 0

M 4

Einde

Bevraging

M 9

T 0 Persoon 1 Einde

Sep

Bevraging

Feb

Einde actie Bron HIVA

Jun

Jul

Bevraging 1

Bevraging

M2 1

Bevraging

Jun

Nov

Bevraging 2

Module 2 Module 3 Module 4 Module 5 Module 6 Module 7 Totaal

Respons enquête 1 en enquête 2

Aantal deelnemers Aantal deelnemers enquête 1 enquête 1 & 2 334 199 334 205 334 193 335 178 334 193 334 185 2 005 1 153 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Aandeel deelnemers enquête 1 & 2 (in %) 59,6 61,4 57,8 53,1 57,8 55,4 57,5

De vragenlijst van de tweede bevraging vindt de lezer in bijlage 2. Net als voor de eerste bevraging werd hier opnieuw gekozen voor een logisch opgebouwde lijst van gesloten vragen. De thema’s die in de vragenlijst behandeld werden zijn: - de actuele arbeidsmarktpositie; - de zoektocht naar werk, offerbereidheid en ervaren sociale druk; - evaluatie van de huidige positie (terugblik en vooruitblik; verloopintentie voor werkenden; beleving werkloosheid voor werkzoekenden); - de relevantie van de actie bij de zoektocht naar werk en op het werk; - sociale inclusie; - investeringen in persoonlijke ontwikkeling na de actie; - werkvalentie en persoonlijkheid. De follow-up bevraging is om twee redenen van belang voor het beleid: 1. om een goed beeld te vormen van het effect van deze acties op de uitstroom van de deelnemers naar de arbeidsmarkt volstaat het niet om te kijken naar de arbeidsmarktpositie op de korte termijn. Prioriteit 1 van het Operationeel Programma is immers de ‘duurzame’ integratie van werkzoekenden in de arbeidsmarkt. Dit impliceert dat wordt nagegaan of de deelnemers er ook op langere termijn in slagen hun job te behouden en/of een betere job te vinden; 2. bovendien is het van belang om naast objectieve indicatoren van de arbeidsmarktpositie oog te hebben voor de subjectieve beleving van de arbeids-

21

Tabel 1.1


In totaal namen 1 153 personen die deelnamen aan de eerste enquête ook deel aan de tweede enquête (tabel 1.1). We bespreken deze respons meer gedetailleerd in §1.2. Zoals tabel 1.1 aangeeft, werd gekozen voor een gestratificeerde steekproef dat wil zeggen een zelfde aantal respondenten per module. Dit heeft tot gevolg dat de in dit rapport gepresenteerde totaalcijfers voor de respondenten in de steekproef niet zomaar veralgemeend kunnen worden naar de hele populatie van werkzoekenden die deelnamen aan de hier geëvalueerde ESF-acties. Een veralgemening van de cijfers per module naar de populatie die deelnam aan ESF-acties uit die module is wel mogelijk.

22


marktpositie. Deze subjectieve indicatoren geven een diepere inkijk in de wenselijkheid en de duurzaamheid van de arbeidsmarktpositie (job, werkloosheid, inactiviteit) en de verwachtingen die men heeft ten aanzien van zijn/haar toekomstige arbeidsmarktpositie. De volgende onderzoeksvragen staan dan ook centraal in dit eerste deel van het rapport: - welke loopbaantrajecten (werkloosheid-werk transities, duurtijd werkperiodes) hebben de deelnemers afgelegd in de twee jaar na afloop van de ESF-actie? - wat is hun objectieve arbeidsmarktsituatie (werkend niet-werkzoekend, werkend werkzoekend, niet-werkend werkzoekend of niet-werkend niet-werkzoekend) 21 maanden na afloop van de ESF-actie? - voor werkenden: om welk type job gaat het met welk arbeidscontract en welk arbeidsregime? - voor niet-werkenden: wat zijn de redenen voor het niet-werkend zijn en wat is de voornaamste inkomstenbron? - hoe beleven de deelnemers hun arbeidsmarktsituatie 21 maanden na afloop van de actie? Zijn zij tevreden met hun positie, hebben zij er zelf voor gekozen, hoe zien zij de nabije en verre toekomst? Dit eerste deel van het rapport is als volgt opgebouwd. In §1.2 gaan we eerst na hoe de steekproef van de tweede bevraging is samengesteld. Het is belangrijk om te weten of bepaalde groepen over- dan wel ondervertegenwoordigd zijn om de resultaten in de volgende hoofdstukken juist te interpreteren en te veralgemenen. Een eerste reeks resultaten van de tweede bevraging wordt gerapporteerd in §1.3. We kijken hoe de respondenten terugkijken naar de actie en wat ze daar hebben geleerd. In §1.4 bespreken we vervolgens de objectieve uitstroomresultaten. In de eerste plaats gaan we na hoeveel deelnemers aan het werk waren 21 maanden na het aflopen van de actie. In de tweede plaats brengen we de loopbanen in kaart die de deelnemers hebben afgelegd in de twee jaar na afloop van de actie. §1.5 gaat dieper in op de arbeidsmarktpositie van de werkenden enerzijds en de niet-werkenden anderzijds. Ten slotte gaan we na hoe de respondenten terugblikken en vooruitblikken op hun toekomstige arbeidsmarktpositie (§1.6).

1.2

Responsanalyse

Het opzet van dit evaluatieonderzoek is, zoals gezegd, een longitudinale surveystudie waarin een a-selecte steekproef van deelnemers van de ESF-acties tweemaal telefonisch worden bevraagd. Voor de tweede bevraging werden dan ook alle respondenten van de eerste bevraging (# 2 005) opnieuw gecontacteerd. Uiteindelijk kon 57,5% van deze eerste respondenten opnieuw worden bereikt en bevraagd.

Alvorens de resultaten van deze bevraging besproken kunnen worden, is het van belang om na te gaan of de non-respons niet selectief is. In dit eerste hoofdstuk bespreken we daarom eerst hoe groot de uitval is en in welke mate er sprake is van selectieve attritie.

Tabel 1.2 geeft een overzicht van de gerealiseerde respons (# 1 153) bij de tweede bevraging. De respons blijkt matig. 57,5% van de respondenten van de eerste bevraging nam deel aan de tweede bevraging. 18,8% van de respondenten van de eerste bevraging kon niet opnieuw worden bereikt en bij 5,9% bleek het telefoonnummer foutief te zijn. Nochtans werden minstens 10 contactpogingen ondernomen en werden de telefoonnummers geüpdatet. 15,7% van de respondenten verkoos niet mee te werken. In tabel 1.3 wordt een overzicht gegeven van de redenen waarom respondenten weigerden deel te nemen aan de tweede bevraging. De belangrijkste redenen zijn tijdsgebrek (22,9%) en een gebrek aan interesse (20,4%). 15,6% geeft geen reden op. Het feit dat de enquête in het Nederlands is, bleek een obstakel voor 13,7% van de gecontacteerden.

Tabel 1.2

Overzicht respons

# Enquête beantwoord 1 153 Wil niet meewerken 314 Respondent niet bereikt 378 Fout nummer 118 Niet deelgenomen aan actie 34 Andere 8 Totaal 2 005 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

% 57,5 15,7 18,8 5,9 1,7 0,4 100,0


Omvang van de non-respons

23

1.2.1

24


Tabel 1.3

Redenen om niet mee te werken aan de tweede bevraging (n=314)

Reden voor non-respons Weigering wegens tijdsgebrek Weigering wegens geen interesse Weigering zonder reden Weigering wegens taal (respondent begrijpt het Nederlands onvoldoende) Weigering wegens onderwerp Weigering wegens methode (telefonische bevraging) Weigering omwille van persoonlijke omstandigheden Weigering omdat respondent al deelnam aan onderzoek Weigering wegens overbevraging Weigering wegens ongenoegen over VDAB Weigering wegens principe Weigering wegens leeftijd Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

1.2.2

# 72 64 49 43

% 22,9 20,4 15,6 13,7

29 15 13 11 7 6 4 1

9,2 4,8 4,1 3,5 2,2 1,9 1,3 0,3

Verdeling van de non-respons

Even belangrijk als de omvang van de non-respons is de verspreiding van de nonrespons over de beoogde steekproef. Opdat de resultaten van de bevraging als representatief zouden kunnen worden beschouwd is het van belang dat de personen die niet deelnamen aan de tweede bevraging niet systematisch afwijken van de zij die wel deelnamen. Daarom onderzoeken we hier vervolgens (1) hoe de nonrespons is verdeeld over de verschillende modules; (2) wat de descriptieve kenmerken zijn van de personen die niet deelnamen. De verdeling van de non-respons over de verschillende modules wordt grafisch weergegeven in figuur 1.2. De non-respons schommelt tussen 38,6% (module 3) en 46,9% (module 5). We besluiten dat er geen selectieve uitval heeft plaatsgevonden wat de ‘treatment’ (dat wil zeggen type actie) betreft.

Figuur 1.2

Overzicht respons naar ESF-treatment

respons

non respons

Totaal Module 2 Module 3

Module 6 Module 7 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Vervolgens hebben we een logistische regressieanalyse gemaakt van de non-respons om na te gaan of er sprake is van selectieve uitval. De volgende persoonskenmerken werden in het model opgenomen: geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, woonplaats (arrondissement en verstedelijkingsniveau), nationaliteit, werkloosheidsduur bij de start van de actie, hindernissen uit bevraging 1, arbeidsmarktpositie uit bevraging 1, en afstand tot een werkwinkel en kwadraat. Daarnaast werd ook de lokale werkloosheidsgraad in 2010 (kwadraat en verschil met 2009) meegenomen. Het volledige model is opgenomen in bijlage 1. Figuur 1.3 hieronder geeft een beknopt overzicht van de odds ratio’s. ‘Odds’ verwijst naar een verhouding van kansen. Hier betreft het de kans om niet aan de tweede bevraging deel te nemen ten opzichte van de kans om er wel aan deel te nemen. Een odds ratio die groter is dan één impliceert dan dat de betreffende groep (bv. personen van niet-EUafkomst) meer kans heeft op non-respons. Een ratio kleiner dan één geeft aan dat de groep minder kans heeft op non-respons. Let wel, niet alle odds ratio’s zijn statistisch significant verschillend van één (zie rode lijn). Enkel de ratio’s die aangeduid worden met een zwarte (i.p.v. grijze) balk zijn statistisch significant op 10% niveau. De non-respons is dus significant lager voor: - +50’ers ten opzichte van 26-29-jarigen;

25

Module 5


Module 4

26


- midden- en hooggeschoolden ten opzichte van laaggeschoolden; - personen met een arbeidshandicap ten opzichte van zij zonder arbeidshandicap; - personen van Europese afkomst ten opzichte van zij van niet-Europese afkomst; - personen met een arbeidsmarktgerelateerde hindernis ten opzichte van zij zonder dergelijke hindernis; - personen zonder zorgtaak ten opzichte van zij met een zorgtaak; - personen met een kleine afstand tot de werkwinkel ten opzichte van zij met een grotere afstand. Dit heeft tot gevolg dat voorzichtigheid is geboden bij het veralgemenen van de resultaten met betrekking tot deze groepen naar de hele populatie.

27



funct H, morf H funct H, morf M funct M, morf H funct M, morf M funct L, morf H funct L, morf M morf L+ ruraal

wlgraad 2010 wlgraad² 2010 wlgraad 2010‐ wlgraad 2009

Mechelen Turnhout Vilvoorde Leuven Brugge Kortrijk Oostende Aalst Gent Sint‐Niklaas Hasselt Tongeren

afstand afstand²

werkend, werzoekend niet werkend, werkzoekend niet werkend, niet werkzoekend

arbeidsmarkt persoonlijk mobiliteit zorg medisch

wlduur > 1y wlduur> 2y

pmah

niet E.U.

middengeschoold hooggeschoold

kinderen < 12j kinderen >12j

16‐25 jaar 30‐39 jaar 40‐49 jaar >50 jaar

man

Intercept

Figuur 1.3 Non-respons analyse follow-up survey (zie bijlage 1)

(ref persoon: vrouw, 26‐29 jaar, geen kinderen, E.U nationaliteit, geen pmah, laaggeschoold, kortdurig werkloos)

non response analyse follow up survey (odds ratio)

1,35 1,30 1,25 1,20 1,15 1,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,50

1.3

28


1.3.1

Terugblik op de actie

Tevredenheid over de impact van de actie

Op basis van de mid-term evaluatie stelden we vast dat deelname aan de ESFacties niet enkel een effect heeft op de arbeidsmarktsituatie, maar ook op tussenliggende, ‘zachte’ uitkomsten zoals jobgerelateerde zelfkennis. In de follow-up bevraging namen we daarom een reeks items op die polsen in welke mate de deelnemers van oordeel zijn dat de deelname van de ESF-actie heeft bijgedragen aan hun vaardigheden. De resultaten in tabel 1.4 tonen aan dat minstens zeven op de tien respondenten die deelnamen aan een acties uit module 3 ‘sollicitatietraining’, module 5 ‘persoonsgericht vorming’ en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ het eerder of helemaal eens is met de stelling dat deelname aan de actie positief heeft bijgedragen tot zijn/haar sollicitatievaardigheden. Ook deelnemers van acties uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ en module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ zijn dit oordeel toegedaan, zij het in mindere mate. In de tweede plaats stellen we vast dat meer dan zes op de tien van de respondenten die deelnamen aan een actie uit module 3, module 4 en module 6 van oordeel zijn dat ze dankzij de actie beter weten welke jobs bij hen passen. Bij de deelnemers van de andere modules gaat het om minstens de helft. Vervolgens stelt minsten zeven op de tien van de respondenten die deelnamen aan acties uit module 4, module 5 en module 6 dat ze vaardigheden hebben geleerd die van toepassing zijn in verschillende beroepen. Onder de deelnemers van module 2 en module 3 is de helft het eens met deze stelling en onder de deelnemers van module 7 minder dan de helft. De deelnemers van module 4 en module 6 zijn ook van mening dat ze beroepsspecifieke vaardigheden hebben verworven dankzij de actie. Echter, minder dan de helft van de deelnemers aan acties uit de andere modules deelt deze mening. Ten slotte geeft ongeveer de helft van de respondenten die deelnamen aan acties uit module 5 en module 6 aan zich beter te kunnen uitdrukken in het Nederlands dankzij de actie. Dit is mede te verklaren door het feit dat personen van niet-EUafkomst oververtegenwoordigd zijn in module 5 (zie deel 2). De relevantie van de ESF-acties voor werkzoekenden reikt duidelijk verder dan het al dan niet vinden van een job (de klassieke ‘harde uitkomst’ gemeten in evaluatieonderzoek). Het vinden van werk blijkt (minstens deels) een indirect effect te zijn van de acties. Namelijk, een effect dat wordt bereikt omdat deelname verschillende soorten vaardigheden bevordert. Bij het evalueren van de relevantie van acties voor werkzoekenden is het dan ook van belang om in de toekomst ook oog

te hebben voor deze directe ‘zachte’ uitkomsten. We gaan hier verder op in in deel twee van het rapport.

De relevantie van de deelname aan de ESF-actie (zelfinschatting) Totaal

764 692 682 590 467


1.4

De uitstroom naar werk

Deze paragraaf gaat dieper in op de sociaaleconomische positie van de deelnemers na het aflopen van de ESF-actie. We maken in de eerste plaats een momentopname op het moment van de bevraging dat wil zeggen 21 maanden na het aflopen van de ESF-actie. Vervolgens maken we ook een dynamische analyse door de transities te detecteren die de deelnemers hebben gemaakt na afloop van de ESFactie. Dit biedt inzicht in de duurzaamheid van de verworven positie(s) op en/of naast de arbeidsmarkt. In het volgende hoofdstuk gaan we dieper in op de specifieke situatie van zij die respectievelijk werkten en niet werkten op het ogenblik van de tweede bevraging.

1.4.1

1.4.1.1

Statische analyse van de arbeidsmarktpositie 21 maanden na afloop van de actie: één op de twee aan het werk 21 maanden na afloop van de actie De uitstroom per module: meer deelnemers aan acties uit module 4 en module 6 aan het werk

Tabel 1.5 toont de arbeidsmarktpositie van de 1 153 bevraagde deelnemers 21 maanden na het aflopen van de actie. Er wordt een onderscheid gemaakt tus-


Eerder Module Module Module Module Module Module 2 3 4 5 6 7 of helemaal eens Kan ik beter solliciteren # 122,0 162,0 105,0 120,0 134,0 121,0 (n=1 139) % 61,6 79,0 54,7 68,2 71,7 66,9 Weet ik beter welke jobs het # 118,0 125,0 124,0 96,0 130,0 99,0 best bij me passen % 59,6 61,6 64,9 54,5 69,9 55,0 (n=1 134) Leerde ik vaardigheden die # 105,0 105,0 134,0 125,0 138,0 75,0 in verschillende beroepen % 53,3 51,5 69,8 70,6 73,8 42,4 van pas komen.(n=1 134) Leerde ik vaardigheden die # 84,0 71,0 140,0 96,0 136,0 63,0 in een specifiek beroep % 42,6 34,8 73,7 54,5 73,1 35,4 van pas komen (n=1 131) Kan ik mij beter uitdrukken # 68,0 70,0 55,0 95,0 101,0 78,0 in het Nederlands % 35,1 34,5 28,8 54,3 53,7 43,8 (n=1 129)

Dankzij mijn deelname aan <de actie>

29

Tabel 1.4

hoofdstuk 1 | Beschrijvende analyses van de arbeidsmarktposities en de loopbanen 30

sen vier mogelijke arbeidsmarktposities: werkend niet-werkzoekend, werkend werkzoekend, niet-werkend werkzoekend en niet-werkend niet-werkzoekend. Een eerste belangrijke vaststelling is dat meer dan de helft van de respondenten in de steekproef (54,0%) aan het werk blijkt te zijn. Daarmee ligt de uitstroom 16,3 procentpunten hoger dan op het ogenblik van de eerste meting dat wil zeggen vier tot negen maanden na het aflopen van de actie (37,7%). Enige voorzichtigheid is echter geboden bij de vergelijking met de vorige meting omwille van de uitval in de steekproef. Mogelijk waren zij die een job vonden meer bereid om deel te nemen aan de tweede bevraging. Echter één op vijf van zij die werken op het ogenblik van de tweede bevraging geeft aan op zoek te zijn naar ander werk. In §1.5.1.1d) gaan we dieper in op de redenen voor deze zoektocht. 46% van de deelnemers is niet aan het werk 21 maanden na afloop van de actie. Een derde van hen zoekt ook niet naar werk. Hoewel het cijfer hoogt blijft, is dit een verbetering ten opzichte van de situatie op het ogenblik van de eerste bevraging. Het aantal niet-werkend werkzoekenden is meer bepaald gedaald van 45,3% tot 30,6% en het aantal niet-werkend niet-werkzoekenden is gedaald van 17,0% tot 15,4%. Er zijn echter verschillen in de uitstroom naar werk naargelang de module waaraan werd deelgenomen. De uitstroom is het laagst voor deelnemers aan een actie uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ (48,7%) en module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ (45,4%). Het betreft hier inderdaad de minst intensieve en eerder ondersteunende actietypes. Op het ogenblik van de eerste bevraging werd de laagste uitstroom gemeten voor deelnemers van module 2 en module 5 ‘persoonsgerichte vorming’. De uitstroom blijkt zowel op het ogenblik van de eerste als de tweede bevraging het hoogst voor deelnemers van acties uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ (62,2%) en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (62,7%). Ten slotte blijkt dat één op de vier deelnemers van acties uit module 2 en 5 die op het ogenblik van de bevraging aan het werk waren, op zoek waren naar een andere job. Bij deelnemers uit andere modules gaat het om minder dan één op vijf.

# % # % # % # % # %

765342Diagnose Sollicita- Beroeps- Persoons- Opleiding Trajecten traject- tietraining specifieke gerichte en begelei- begeleiopleiding vorming ding op de ding en bepaling werkvloer opvolging 74,0 85,0 99,0 72,0 99,0 71,0 37,2 41,5 51,3 40,4 51,3 38,4 23,0 20,0 21,0 24,0 22,0 13,0 11,6 9,8 10,9 13,5 11,4 7,0 70,0 70,0 53,0 44,0 54,0 62,0 35,2 34,1 27,5 24,7 28,0 33,5 32,0 30,0 20,0 38,0 18,0 39,0 16,1 14,6 10,4 21,3 9,3 21,1 199,0 100,0

205,0 100,0

193,0 100,0

178,0 100,0

193,0 100,0

185,0 100,0

Totaal

500,0 43,4 123,0 10,7 353,0 30,6 177,0 15,4 1 153,0 100,0


De door het ESF gesubsidieerde actie was vaak niet de enige actie in het totale traject van de deelnemer (zie ook bijlage 3). Of een deelnemer al dan niet uitstroomt, kan dus mee worden beïnvloed door deelname aan acties uit andere moduletypes. Om deze mogelijke vertekening in rekening te brengen herhalen we de hierboven gemaakte uitstroomanalyse voor de meest tijdsintensieve actie in het traject van de deelnemers. De resultaten liggen grotendeels in dezelfde lijn, maar we stellen toch enkele belangrijke verschillen vast. Personen voor wie een actie uit module 2 het meest tijdsintensief was in het traject vertonen de laagste uitstroom (40,0%). Module 2 scoort dus opnieuw laag. Het valt op dat deelnemers van dergelijke actie die niet uitstroomden naar werk bovendien ook vaker niet-werkzoekend zijn (25,4%). Dit kan er op wijzen dat het hier gaat om personen voor wie na screening werd vastgesteld dat re-integratie in de arbeidsmarkt (vooralsnog) niet mogelijk was vanwege diverse obstakels. Wanneer we kijken naar de redenen die deze personen in de tweede bevraging rapporteren voor het feit dat ze niet werken, blijkt dat 19 van de 33 personen inderdaad gezondheidsproblemen hebben en twee personen een zorgtaak. Vijf personen zouden op het ogenblik van de bevraging in opleiding of onderwijs zijn. Acties uit module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ echter scoren in deze analyse beter. Eén op de twee personen voor wie een actie uit deze module het meest tijdsintensief was, stromen uit naar werk. Personen voor wie een actie uit module 5 ‘persoonsgerichte vorming’ het meest tijdsintensief was vertonen dan weer een lagere uitstroom naar werk (44,6% ten opzichte van 52,3%). Net als bij acties uit module 2 valt hier het hogere aandeel personen op dat noch werkt noch werk zoekt (23,8%). Acties uit module 4 en 6 blijken opnieuw het meest succesvol. Ten slotte blijkt hier opnieuw dat de deelnemers van modules 2 en 5 die uitstroomden naar werk meer dan andere uitgestroomde deelnemers op zoek zijn


Werkend, nietwerkzoekend Werkend, werkzoekend Niet-werkend, werkzoekend Niet-werkend, niet-werkzoekend Totaal

De arbeidsmarktpositie van de deelnemers 21 maanden na afloop van de ESF-actie per module

31

Tabel 1.5

32


naar een andere job. Bij deze modules bedraagt het aandeel werkzoekenden onder de werkenden respectievelijk 34,6% en 28,3% tegenover 20,3% of minder bij de andere modules. Deze modules leiden dus minder vaak tot een ‘passende job’. We gaan hier in §1.5.1.1d) verder op in. De resultaten bevestigen dus dat deelnemers aan beroepsspecifieke opleidingen en opleiding en begeleiding op de werkvloer vaker uitstromen naar werk. Het is echter mogelijk dat de personen met de grootste uitstroomkans net voor deze types acties worden geselecteerd. Voor dergelijk selectie-effect wordt gecontroleerd in de multivariate analyses die het onderwerp vormen van deel 2 van dit rapport.

Tabel 1.6

De arbeidsmarktpositie van de deelnemers op het ogenblik van de tweede bevraging, respectievelijk naar type ESF-module en naar meest tijdsintensieve module in hun traject 342BeroepsDiagnose Sollicitaen traject- tietraining specifieke opleiding bepaling

ESF-module Werkend, nietwerkzoekend Werkend, werkzoekend Niet-werkend, werkzoekend Niet-werkend, niet-werkzoekend Totaal (#) Meest tijdintensieve module Werkend, nietwerkzoekend Werkend, werkzoekend Niet-werkend, werkzoekend Niet-werkend, niet-werkzoekend Totaal (#)

5Persoonsgerichte vorming

7 - Traject6begeleiOpleiding ding en en begeleiding op opvolging de werkvloer

Totaal

37,2

41,5

51,3

40,4

51,3

38,4

43,4

11,6

9,8

10,9

13,5

11,4

7,0

10,7

35,2

34,1

27,5

24,7

28,0

33,5

30,6

16,1

14,6

10,4

21,3

9,3

21,1

15,4

199

205

193

178

193

185

1 153

26,2

42,0

49,2

32,7

48,5

44,2

43,4

13,8

9,2

9,9

12,9

12,3

7,0

10,7

34,6

33,9

28,9

30,7

27,7

32,6

30,6

25,4

14,9

12,0

23,8

11,5

16,3

15,4

130

174

384

101

235

129

1 153


1.4.1.2

De uitstroom per kansengroep: 50+’ers stromen minder vaak uit naar werk en vaker naar inactiviteit

De zogenaamde kansengroepen - kortgeschoolden, 50+’ers, personen van niet EU-afkomst en personen met een arbeidshandicap - vormen een prioriteit voor

De uitstroom naar werk, werkloosheid en inactiviteit per kansengroep

Werkend nietWerkend werkzoekend werkzoekend (n=500) (n=123) # % # % Kansengroep 351 40,0 94 10,7 Niet-kansengroep 149 54,0 29 10,5 Kortgeschoold 256 43,3 64 10,8 Niet-kortgeschoold 244 43,4 59 10,5 50+ 63 28,0 27 12,0 Niet-50+ 437 47,1 96 10,3 Niet-EU-afkomst 82 40,4 26 12,8 EU-afkomst 418 44,0 97 10,2 Arbeidshandicap 86 39,3 16 7,3 Niet-arbeidshandicap 414 44,3 107 11,5 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Niet-werkend Niet-werkend Totaal werkzoekend niet-werkzoe- (n=1 153) (n=353) kend (n=177) # % # % # 284 32,4 148 16,9 877 69 25,0 29 10,5 276 180 30,5 91 15,4 591 173 30,8 86 15,3 562 91 40,4 44 19,6 225 262 28,2 133 14,3 928 60 29,6 35 17,2 203 293 30,8 142 14,9 950 67 30,6 50 22,8 219 286 30,6 127 13,6 934

De hier gerapporteerde uitstroomresultaten geven een eerste inzicht in de mate waarin de respondenten re-integreerden in de arbeidsmarkt 21 maanden na deel-


Tabel 1.7

33

het Europees Sociaal Fonds. Het is daarom van belang na te gaan in welke mate deze groepen meer of minder uitstromen naar werk na afloop van een ESF-actie. De resultaten van deze analyse worden weergegeven in tabel 1.7. De uitstroom naar werk van de respondenten die behoren tot minstens één van de kansengroepen is lager dan van zij die niet behoren tot een kansengroep. De uitstroom bedraagt voor kansengroepen 50,7% en voor niet-kansengroepen 64,5%. Dit vertaalt zich in hogere werkloosheid en inactiviteit binnen de kansengroep. Bij de kansengroepen is 32,4% werkzoekend tegenover 25% bij de niet-kansengroepen. Voor de situatie niet-werkend niet-werkzoekend gaat het voor kansengroepen versus niet-kansengroepen respectievelijk om 16,9% en 10,5%. De resultaten geven verder aan dat de gerealiseerde uitstroom sterk verschilt van kansengroep tot kansengroep in deze steekproef. De uitstroom naar werk is even groot voor kortgeschoolden dan voor niet-kortgeschoolden. Voor deze groep blijkt zich dus geen probleem te stellen. Ook voor personen van niet-EU-afkomst verschilt de uitstroom slechts licht van die van personen van EU-afkomst. Maar we stellen vast dat 50+’ers opvallend moeizamer uitstromen naar werk dan niet50+’ers (40% ten opzichte van 57,4%). Bijgevolg ligt het aandeel niet-werkend werkzoekenden bij de 50+’ers 12,2 procentpunten hoger en het aandeel niet-werkend niet-werkzoekenden 5,3 procentpunten hoger dan bij de niet-50+’ers. Ten slotte wordt een verschil van 9,4 procentpunten genoteerd tussen de uitstroom bij personen met en zonder arbeidshandicap (46,4% ten opzichte van 55,8%). Het aandeel niet-werkend werkzoekenden is voor personen met en zonder arbeidshandicap gelijk, maar meer personen met een arbeidshandicap stromen uit naar inactiviteit.

name aan een ESF-actie. In het volgende hoofdstuk wordt dieper ingegaan op deze arbeidsmarktpositie. Voor werkenden gaan we na welk type job, arbeidscontract en arbeidsregime gevonden werd. Voor zij die niet werken gaan we na hoe dit komt en wat de re-integratieperspectieven van deze personen zijn. Vooraleer we deze resultaten naderbij bekijken, maken we eerst nog een loopbaananalyse van de deelnemers.


1.4.2

Dynamische analyse van de loopbaan van de deelnemers tot twee jaar na afloop van de actie

Om een duidelijk beeld te kunnen vormen van de loopbanen van de respondenten na afloop van de ESF-actie volstaan de hierboven besproken momentopnames niet. Deze geven enkel weer of iemand al dan niet aan het werk was op een bepaald moment, maar leren weinig over de duurzaamheid van deze arbeidsmarktposities. Op basis van de Dimona-gegevens kunnen we de dynamiek van de deelnemers op de arbeidsmarkt nagaan. Meer bepaald kunnen we de maandelijkse transities van werk naar werkloosheid of van werkloosheid naar werk in kaart brengen. In dit hoofdstuk bekijken we deze analyses van naderbij. In de eerste plaats gaan we na hoeveel transities de respondenten maakten in de periode van 24 maanden na afloop van de ESF-actie. In de tweede plaats gaan we na hoeveel maanden de respondenten in het totaal aan het werk waren in deze periode. Het is belangrijk te noteren dat de start van deze periode van 24 maanden afhankelijk van de respondent is gelegen tussen september 2009 en februari 2010 (zie figuur 1.1). Het einde ligt dan tussen september 2011 en februari 2012. De situatie van de economische conjunctuur verschilt bijgevolg voor de respondenten die op een verschillend ogenblik hun actie afrondden. 1.4.2.1

Dynamische analyse van de arbeidsmarktpositie voor deelnemers van acties aan de verschillende modules

a) De gemiddelde duur dat de respondenten aan het werk waren: tussen 8 en

34

12 maanden

Tabel 1.8 geeft weer hoeveel maanden de respondenten in het totaal aan het werk waren over de periode van twee jaar na het aflopen van de actie. De respondenten blijken acht tot twaalf maanden aan het werk geweest te zijn. De respondenten die deelnamen aan een actie uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ en module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ waren respectievelijk één tot twee maanden langer aan het werk. De deelnemers van een actie uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ waren het kortst aan het werk (dat wil zeggen 8 maanden).


Gemiddelde duur aan het werk (in maanden) 8,0 9,6 12,0 9,2 11,0 9,4 10,0 Bron Dimona, bewerking HIVA

Standaardafwijking

Frequentie

8,0 8,3 8,2 8,2 8,4 9,1 8,5

334 334 334 335 334 334 2 005

b) Het aantal transities dat de deelnemers maakten: gemiddeld 2,2

We zagen zonet dat de respondenten in de steekproef acht tot twaalf maanden aan het werk waren in de periode van twee jaar na afloop van de actie. Zij werkten echter niet noodzakelijk al die maanden na elkaar. Gemiddeld genomen maakten de respondenten gemiddeld 1,9 tot 2,7 transities (tabel 1.9). Dit betekent dat zij bepaalde tijd na afloop van de actie een job gevonden hebben, maar later opnieuw werkzoekend werden. Sommigen vonden daarna opnieuw een job en maakten dus een derde transitie. Het gemiddelde aantal transities is het hoogst voor personen die deelnamen aan acties uit module 4 en module 6. Terwijl personen uit deze modules het vaakst uitstromen naar werk (cf. §1.4.1.1) en de langst durende periodes van werk hebben, blijken zij de meest dynamische loopbanen te vertonen. Ten slotte blijkt ook dat bepaalde deelnemers uit de verschillende modules meer dan tien transities ondergingen.

Tabel 1.9

ESF-module Module 2 Module 3 Module 4 Module 5 Module 6 Module 7 Totaal

Het gemiddelde aantal arbeidsmarkttransities dat de deelnemers ondergingen in de twee jaar na afloop van de actie - per module

#

Gemiddelde

Standaardafwijking 334 1,9 2,3 334 2,3 2,4 334 2,4 2,5 335 2,1 2,5 334 2,7 2,4 334 2,2 2,7 2005 2,2 2,5 Bron Dimona, bewerking HIVA

Minimum

Mediaan

Maximum

0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 2 1 1

11 16 13 18 13 17 18

In tabel 1.10 wordt weergegeven hoeveel transities de deelnemers maakten in de periode van 24 maanden na afloop van de ESF-actie en dit per module. De Dimona-gegevens laten toe om deze analyse te maken voor alle respondenten van de eerste bevraging (n=2 005) en van de tweede bevraging (n=1 153). We bespreken hier de resultaten voor de respondenten uit de eerste en dus grootste steek-


ESF-module

De gemiddelde duur dat de deelnemers aan het werk waren in de twee jaar na afloop van de actie - per module

35

Tabel 1.8


proef. We stellen vast dat afhankelijk van de module 15,6% tot 33,5% van respondenten nog steeds werkloos is sinds het aflopen van de ESF-actie (dat wil zeggen nul transities). Dit aandeel is vooral hoog onder deelnemers aan een actie uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ (33,5%) en een actie uit module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ (30,5%). Dit aandeel is het laagst voor personen die deelnamen aan een actie uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ (15,6%) en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (15,4%). Hiermee worden de positieve uitstroomresultaten voor deze modules die in §1.4.1 werden vastgesteld, herbevestigd. In de tweede plaats tonen de resultaten aan dat afhankelijk van de module 22,8% (module 6) tot 35,7% (module 4) van de deelnemers op een gegeven moment na de actie uitstroomde naar werk en sindsdien ook aan het werk kon blijven. Zij maakten dus slechts één transitie. Vooral deelnemers van acties uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ stromen zo succesvol uit naar werk (35,6%). Tabel 1.11 toont aan dat deze personen gemiddeld 16,9 maanden aan het werk zijn geweest over de periode van twee jaar. Dit wijst erop dat de meeste personen in deze groep gemiddeld genomen 7,1 maanden na het aflopen van de actie een job gevonden hebben. Ten derde blijkt uit de resultaten dat 9,6% (module 5) tot 18,6% (module 6) van de respondenten één keer werk vond na afloop van de actie, maar daarna opnieuw werkloos werd (dat wil zeggen twee transities). Deze tewerkstelling duurde gemiddeld 7,9 maanden. Kijken we vervolgens naar personen die twee of meer keren werk gevonden hebben na afloop van de actie. Dit is vaker het geval voor personen die deelnamen aan een actie uit module 4 (35,9%) en module 6 (43,3%). Wanneer we kijken naar de gemiddelde duur van de werkperiodes van de personen die drie transities of meer maakten, valt op dat zij die op het einde van de observatieperiode van twee jaar nog aan het werk waren (zie de oneven aantallen transities) langer aan het werk zijn geweest, namelijk 14,5 maanden ten opzichte van 8,9 maanden. Ten slotte blijkt dat afhankelijk van de module 7,5% tot 13,2% van de respondenten niet minder dan vijf transities heeft gemaakt sinds het aflopen van de actie. Gemiddeld werkten zij 11,3 maanden over de observatieperiode van 24 maanden. 37,5% van deze personen was aan het werk op het einde van de observatieperiode.

Tabel 1.10

Aantal arbeidsmarkttransities transities gemaakt in de periode van twee jaar na afloop van de actie - per module

Aantal transities 0: sinds actie steeds werkloos 1: op een bepaald moment na de actie uitgestroomd naar werk 2: op een bepaald moment na de actie uitgestroomd naar werk maar na bepaalde tijd terug werkloos 3: werkloos-werk-werkloos-werk

n=2 005 n=1 153 n=2 005 n=1 153 n=2 005 n=1 153

n=2 005 n=1 153 4: werkloos-werk-werkloosn=2 005 n=1 153 werk-werkloos 5: werkloos-werk-werkloosn=2 005 n=1 153 werk-werkloos-werk Meer dan 5 transities (max. 18) n=2 005 n=1 153 Totaal n=2 005 n=1 153 Bron Dimona, bewerking HIVA

37

Module 2 # % 112 33,5 71 35,7 91 27,2 53 26,6 35 10,5 20 10,1 31 20 22 12 18 8 25 15 334 199

9,3 10,1 6,6 6,0 5,4 4,0 7,5 7,5 100,0 100,0

Module 3 # % 84 25,1 50 24,4 86 25,7 53 25,9 52 15,6 32 15,6 36 20 21 12 18 12 37 26 334 205

10,8 9,8 6,3 5,9 5,4 5,9 11,1 12,7 100,0 100,0

Module 4 # % 52 15,6 32 16,6 119 35,6 65 33,7 43 12,9 22 11,4

Module 5 # % 93 27,8 55 30,9 101 30,1 49 27,5 32 9,6 18 10,1

47 28 22 10 17 12 34 24 334 193

41 20 18 8 14 7 36 21 335 178

14,1 14,5 6,6 5,2 5,1 6,2 10,2 12,4 100,0 100,0

12,2 11,2 5,4 4,5 4,2 3,9 10,7 11,8 100,0 100,0

Module 6 # % 51 15,3 33 17,1 76 22,8 48 24,9 62 18,6 32 16,6 57 28 22 10 22 15 44 27 334 193


17,1 14,5 6,6 5,2 6,6 7,8 13,2 14,0 100,0 100,0

Module 7 # % 102 30,5 53 28,6 83 24,9 45 24,3 49 14,7 34 18,4 32 13 17 10 19 10 32 20 334 185

9,6 7,0 5,1 5,4 5,7 5,4 9,6 10,8 100,0 100,0

Totaal # % 494 24,6 294 25,5 556 27,7 313 27,1 273 13,6 158 13,7 244 129 122 62 108 64 208 133 2 005 1 153

12,2 11,2 6,1 5,4 5,4 5,6 10,4 11,5 100,0 100,0

Tabel 1.11

De gemiddelde duur in maanden dat de deelnemers aan het werk waren per aantal transities

38


Aantal transities 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Totaal

Gemiddelde duur aan het werk (maanden) 0,0 16,9 7,9 15,1 7,8 14,1 9,2 14,1 10,2 12,5 11,9 13,1 13,3 11,7 9,0 15,0 14,0 14,0 11,0 10,0 Bron Dimona, bewerking HIVA

Standaardafwijking

Frequentie

0,0 7,2 6,5 5,5 5,3 5,5 4,9 4,1 4,0 4,1 3,4 4,1 3,8 2,5 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 8,5

494 556 273 244 122 108 70 43 35 22 16 8 4 3 3 1 1 1 1 2 005

Ten slotte geven we hieronder de loopbanen van de respondenten in de periode van twee jaar na het aflopen van de ESF-actie grafisch weer. De grijze blokken in de figuren tonen een werkperiode aan, de zwarte een periode van werkloosheid. Figuur 1.4 toont de loopbanen van alle respondenten in de steekproef (#=2 005). Op deze figuur is duidelijk te zien dat slechts een minderheid meteen na de actie uitstroomt naar werk en gedurende twee jaar aan de slag kan blijven (de grijze zone bovenaan). Bovendien valt op dat een vierde van de respondenten nooit aan het werk is geweest (de zwarte zone onderaan). Een minderheid van de respondenten kende een sterk verbrokkelde loopbaan.

Figuur 1.4

De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie van alle deelnemers

2000

1500

1000

500

niet-werkend werkend

0 0

3

6 9 12 15 18 21 24 maanden na beëindiging van de actie

* N=2005. Bron Dimona, bewerking HIVA

39


40

Figuur 1.5


De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie voor de deelnemers van de verschillende modules

module 2

module 3

module 4

350

350

350

300

300

300

250

250

250

200

200

200

150

150

150

100

100

100

50

50

50

0

0 0

3

6

9 12 15 18 21 24

0 0

3

6

module 5

9 12 15 18 21 24

0

350

300

300

300

250

250

250

200

200

200

150

150

150

100

100

100

50

50

50

0 3

6

9 12 15 18 21 24

9 12 15 18 21 24

module 7

350

0

6

module 6

350

0

3

0 0

3

6

9 12 15 18 21 24

0

3

6

9 12 15 18 21 24

* Module 2: n=334; module 3: n=334; module 4: n=334; module 5: n=335; module 6: n=334; module 7: n=334. Bron Dimona, bewerking HIVA

De zes laatste figuren (figuur 1.5) ten slotte tonen de loopbanen van de respondenten per module. Deze figuren bevestigen dat de deelnemers aan acties uit module 2 en module 7 het traagst uitstromen naar werk en dat onder hen het grootste aandeel personen wordt gevonden dat gedurende de hele observatieperiode werkloos bleven. Personen die deelnamen aan een actie uit module 4 stroomden het snelst uit. Ook de deelnemers uit module 6 stroomden snel uit, maar hier valt op dat een eerste periode van werk vaker gevolgd wordt door een periode van werkloosheid. 1.4.2.2

Dynamische analyse van de arbeidsmarktpositie voor deelnemers uit

Figuur 1.6

De loopbanen tot twee jaar na afloop van de ESF-actie van de deelnemers die wel en niet tot een kansengroep behoren

kansengroep

geen kansengroep 1500

1500

1000

1000

750

750

500

500

250

250

0

41

1250

1250

0 0

3

6

9

12

15

18

21

24


verschillende kansengroepen

In §1.4.1.2 stelden we vast dat personen uit kansengroepen minder vaak uitstromen naar werk en vaker tewerkgesteld worden in het kader van een tewerkstellingsmaatregel. Vooral 50+’ers blijken het moeilijker te hebben op de arbeidsmarkt. De vraag rijst hoe dit zich vertaald in de samenstelling van hun loopbaan?

0

3

6

9

12

15

18

21

24

* ‘Kansengroep’: n=1 534; ‘geen kansengroep’: n=471. Bron Dimona, bewerking HIVA

Figuur 1.6 bevestigt dat respondenten die niet tot een kansengroep behoren sneller uitstroomden naar werk. Bovendien blijft een groter aandeel respondenten uit


de kansengroepen werkloos gedurende de hele observatieperiode. Ten slotte valt op dat respondenten uit een kansengroep die uitstroomden naar werk vaker later in hun loopbaan opnieuw werkloos worden. Wanneer we kijken naar de totale duur van het aantal werkperiodes over de observatieperiode stellen we dan ook een verschil vast tussen de respondenten die behoren tot een kansengroep en zij die niet behoren tot een kansengroep. Gemiddeld waren de eerste 9,5 maanden aan het werk en de laatste 11,5 maanden. Wanneer we de kansengroepen afzonderlijk bekijken stellen we vooral een groot verschil vast tussen de 50+’ers en de niet-50+’ers. De eersten werkten gemiddeld 7,6 maanden en de laatsten 10,4 maanden.

Tabel 1.12

Kansengroep Gemiddelde Kansengroepen Ja 11,5 Nee 9,5 Totaal 10,0 50+ Ja 10,4 Nee 7,6 Totaal 10,0 Kortgeschoolden Ja 10,2 Nee 9,9 Totaal 10,0 Personen met een arbeidshandicap Ja 10,2 Nee 9,0 Totaal 10,0 Personen van niet-EU-afkomst Ja 10,2 Nee 9,2 Totaal 10,0 Bron Dimona, bewerking HIVA

1.5 42

Gemiddelde duur dat de deelnemers aan het werk waren in de twee jaar na afloop van de actie - per kansengroep

Standaardafwijking

#

8,3 8,5 8,5

471 1 534 2 005

8,4 8,6 8,5

1 680 325 2 005

8,6 8,4 8,5

914 1 091 2 005

8,4 8,8 8,5

1 658 347 2 005

8,6 8,1 8,5

1 619 386 2 005

De arbeidsmarktpositie verdiept

Hierboven stelden we vast dat de helft van de 1 153 bevraagde deelnemers aan ESF-acties een job had op het ogenblik van de tweede bevraging. 30% van de deelnemers was niet-werkend werkzoekend en ongeveer 15% was niet-werkend niet-werkzoekend. In dit hoofdstuk bekijken we deze arbeidsmarktposities van dichterbij. Voor de werkenden kijken we naar het type job, het type arbeidscontract alsook het arbeidsregime. We gaan ook na hoe ze de job gezocht en gevonden hebben en onderzoeken de duurzaamheid van de job. Ten slotte rapporteren we de subjectieve beoordeling over de bijdrage van de deelname aan de actie aan het vinden en houden van een job. Voor de niet-werkenden bespreken we de

redenen voor hun werkloosheid, hun intenties en inspanningen om een job te zoeken. Daarnaast gaan we ook na hoe deze personen hun werkloosheid ervaren en welk perspectief zij hebben naar de toekomst toe.

1.5.1

De werkenden

Werkenden in loondienst

a) Type job: minstens de helft aan het werk in een knelpuntberoep

In de tweede bevraging werd aan de werkenden gevraagd welke job ze op dat ogenblik uitoefenden. Hoewel niet alle antwoorden even gedetailleerd waren, kunnen toch enkele interessante conclusies getrokken worden. In de eerste plaats stellen we vast dat de werkenden uitstroomden naar jobs in diverse sectoren. De voornaamste sectoren zijn: bouw, chemie, metaal, transport en diensten (zorg, horeca, call center, schoonmaak). Het gaat zowel om functies voor arbeiders als voor bedienden. Ten tweede stellen we vast dat minstens de helft van de werkende respondenten aan de slag is in een knelpuntberoep.1 Het gaat om de volgende knelpuntberoepen: boekhouder, technisch administratief bediende, informaticus, ingenieur, technisch tekenaar, verzorgende, opvoeder, verpleegkundige, begeleider persoonlijk assistentiebudget, leerkracht, bewaker, technicus, drukker, elektricien, lasser, mecanicien carrosserie, metselaar, kraanman, dakdekker, schrijnwerker, schilder, stellingbouwer, hovenier, wegenwerker, schoonmaker, keukenhulp, kamerpersoneel, vrachtwagenbestuurder, autobusbestuurder, machinist, matroos, beenhouwer, bakker, vleesbewerker en visverwerker. De vraag rijst in welke mate deze gevonden jobs aansluiten bij wat de respondenten leerden in de ESF-actie. Tabel 1.13 geeft hierop het antwoord. Weinig respondenten zijn onverschillig met betrekking tot deze vraag. Vooral zij die deelnamen aan een actie uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ zijn het eerder of helemaal eens dat ze datgene wat ze leerden in de actie kunnen toepassen in hun job (73,1%). Deelnemers aan acties uit module 3 ‘sollicitatietraining’ (44,5%) en module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ (47,8%) zijn hier het minst van overtuigd. 1

Het gaat hier om een indeling op basis van de knelpuntberoepenlijst in Vlaanderen in 2011 zoals bepaald door de VDAB-studiedienst.

43

1.5.1.1


623 van de 1 153 respondenten zijn op het ogenblik van de bevraging aan het werk. 610 van hen werken in loondienst en 13 zijn zelfstandig. We bekijken hier eerst de situatie van werkenden in loondienst van naderbij en vervolgens die van de zelfstandigen.

Tabel 1.13

Mate waarin job aansluit bij wat men leerde in de ESF-actie (zelfinschatting)

Wat ik heb geleerd in <de actie> kan ik goed toepassen in mijn job Helemaal oneens Eerder oneens Noch eens, noch oneens Eerder eens Helemaal eens

Module Module Module Module Module Module Totaal 2 3 4 5 6 7 (n=92) (n=101) (n=118) (n=92) (n=119) (n=80) (n=602) 32,6 34,7 35,6 29,3 20,2 25,0 29,6 13,0 15,8 10,2 9,8 5,9 20,0 12,0 6,5 5,0 3,4 1,1 0,8 0,0 2,8 8,7 17,8 11,0 19,6 20,2 20,0 16,1 39,1 26,7 39,8 40,2 52,9 35,0 39,5

* 8 missings. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

b) Type contract: minstens 1/3 in interim, tijdelijk dienstverband of

44


tewerkstellingsmaatregel – waarvan minstens 6/10 onvrijwillig

Type contract per module: deelnemers van actiemodules 4 & 6 het vaakst in een vaste betrekking Tabel 1.14 geeft een overzicht van het type contract van de werkende respondenten 21 maanden na afloop van de ESF-actie. Afhankelijk van de module heeft 50,6% tot 66,9% van de respondenten een vaste betrekking - een minderheid onder hen (#=10) heeft een vaste benoeming bij de overheid. Dit betekent dat afhankelijk van de module 33,1% (module 4) tot 48,2% (module 7) van de respondenten een tijdelijke betrekking heeft dat wil zeggen een interim contract, een contract van bepaalde duur, of een job in een tewerkstellingsmaatregel. De deelnemers van module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ stromen het vaakst uit naar een vaste betrekking (respectievelijk 66,9% en 65%). Module 5 ‘persoonsgerichte vorming’ en module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ echter stromen vaker uit naar een tijdelijke betrekking (respectievelijk 47,3% en 48,2%).

Tabel 1.14

Vaste betrekking

Tijdelijke betrekking

Overzicht type contract van werkenden in loondienst

Vast benoemd Contract onbepaalde duur Subtotaal vast Interim Contract bepaalde duur Tewerkstellingsmaatregel Subtotaal tijdelijk Onbekend Totaal

# % # % % # % # % # % % # % # %

Module Module Module Module Module Module 2 3 4 5 6 7 6,0 3,0 0,0 0,0 0,0 1,0 6,5 2,9 0,0 0,0 0,0 1,2 49,0 59,0 79,0 49,0 78,0 41,0 52,7 57,3 66,9 52,7 65,0 49,4 59,1 60,2 66,9 52,7 65,0 50,6 15,0 13,0 11,0 19,0 15,0 20,0 16,1 12,6 9,3 20,4 12,5 24,1 12,0 15,0 16,0 21,0 18,0 8,0 12,9 14,6 13,6 22,6 15,0 9,6 10,0 12,0 12,0 4,0 7,0 12,0 10,8 11,7 10,2 4,3 5,8 14,5 39,8 38,8 33,1 47,3 33,3 48,2 1,0 1,0 0,0 0,0 2,0 1,0 1,1 1,0 0,0 0,0 1,7 1,2 93,0 103,0 118,0 93,0 120,0 83,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

* 5 respondenten weten niet welk type arbeidsovereenkomst ze hebben. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Totaal 10,0 1,6 355,0 58,2 59,8 93,0 15,2 90,0 14,8 57,0 9,3 39,3 5,0 0,8 610,0 100,0

De vraag rijst in welke mate het hebben van een tijdelijke betrekking een vrijwillige keuze is van deze respondenten. Tabel 1.15 geeft hierop het antwoord. Afhankelijk van de module heeft slechts 22,5% tot 30,8% van de respondenten vrijwillig gekozen voor een tijdelijke betrekking. Daarmee bedoelen we dat zij aangeven dat ze een tijdelijke betrekking hebben omdat ze geen betrekking met een vast contract konden vinden. Het percentage onvrijwillig tijdelijk tewerkgestelden is het grootst voor respondenten uit de modules 2 (70,3%), 3 (70,0%) en 7 (72,5) en het laagst - doch nog steeds hoog - voor respondenten uit module 4 (59,0%).

Module Module Module 2 3 4 Vrijwillig # 11,0 10,0 12,0 % 29,7 25,0 30,8 Onvrijwillig # 26,0 28,0 23,0 % 70,3 70,0 59,0 Weigering antwoord # 0,0 0,0 1,0 % 0,0 0,0 2,6 Onbekend # 0,0 2,0 3,0 % 0,0 5,0 7,7 Totaal # 37,0 40,0 39,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Module 5 11,0 25,0 30,0 68,2 0,0 0,0 3,0 6,8 44,0

Module 6 12,0 30,0 27,0 67,5 0,0 0,0 1,0 2,5 40,0

Module 7 9,0 22,5 29,0 72,5 1,0 2,5 1,0 2,5 40,0

Totaal 65,0 27,1 163,0 67,9 2,0 0,8 10,0 4,2 240,0

Een arbeidsbetrekking wordt vervolgens ook getypeerd door het regime dat wil zeggen voltijds dan wel deeltijds. Uit tabel 1.15 blijkt dat afhankelijk van de module 26,3% tot 41,9% van de respondenten deeltijds werkt. De aandelen zijn het hoogst onder de deelnemers van acties uit de module 5 (41,9%) en module 6 (39,2%). Ook hier dringt de vraag zich op in welke mate de deeltijds werkenden vrijwillig voor dergelijk arbeidsregime gekozen hebben. Tabel 1.16 toont aan dat minstens één op de drie respondenten onvrijwillig deeltijds werkt. Het grootste aandeel onvrijwillig deeltijds werkenden namen deel aan een actie uit modules 3, 4 en 6 (respectievelijk 50,0%, 51,6% en 55,3%). Let wel, de frequenties zijn hier opnieuw klein, dus voorzichtigheid is noodzakelijk bij de interpretatie van de percentages.


Mate waarin respondenten vrijwillig kiezen voor een tijdelijke betrekking

45

Tabel 1.15

Tabel 1.16

Voltijds Deeltijds

Type arbeidsregime en mate waarin keuze voor een deeltijds regime vrijwillig is

# % # % # % #

Module 2 64,0 68,8 29,0 31,2 0,0 93,0 11,0

Module 3 69,0 67,0 34,0 33,0 0,0 103,0 17,0

Module 4 87,0 73,7 31,0 26,3 0,0 118,0 16,0

46


Onbekend Totaal # onvrijwillig deeltijds % onvrijwillig deel% 37,9 50,0 51,6 tijds Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Module 5 54,0 58,1 39,0 41,9 0,0 93,0 11,0

Module 6 73,0 60,8 47,0 39,2 0,0 120,0 26,0

Module 7 51,0 61,4 29,0 36,3 3,0 83,0 8,0

Totaal

28,2

55,3

32,0

43,4

398,0 65,2 209,0 34,4 3,0 610,0 89,0

Er zou kunnen worden verondersteld dat tijdelijke jobs vaak ook kleine, deeltijdse jobs zijn. Daarom kruisen we in tabel 1.17 het type arbeidscontract met het type arbeidsregime. De hypothese wordt niet bevestigd. Zij die een contract van bepaalde duur hebben of werken in het kader van een tewerkstellingsmaatregel werken niet vaker deeltijds dan zij die een contract onbepaalde duur hebben. Personen die een interim-contract hebben werken zelfs vaker voltijds dan zij met een contract van onbepaalde duur. Ten slotte rijst de vraag in welke mate de respondenten én onvrijwillig deeltijds werken én onvrijwillig een tijdelijke betrekking hebben. Tabel 1.18 geeft aan dat 29 van de 76 respondenten (dat wil zeggen 38,2%) die tijdelijk en deeltijds werken noch tijdelijk noch deeltijds wensen te werken. We herhaalden deze analyse om na te gaan of bepaalde kansengroepen meer dan wel minder onvrijwillig deeltijds werken. Er werden geen statistisch significante verschillen vastgesteld.

Tabel 1.17

Kruising arbeidsregime met arbeidsovereenkomst

Voltijds Deeltijds # 10,0 0,0 % 100,0 0,0 Contract onbepaalde duur # 226,0 128,0 % 63,7 36,1 Interim # 73,0 18,0 % 78,5 19,4 Contract bepaalde duur # 55,0 35,0 % 61,1 38,9 Tewerkstellingsmaatregel # 34,0 23,0 % 59,6 40,4 Onbekend # 0,0 5,0 % 0,0 100,0 Totaal # 398,0 209,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA Vast benoemd

Onbekend 0,0 0,0 1,0 0,3 2,0 2,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3,0

Totaal 10,0 100,0 355,0 100,0 93,0 100,0 90,0 100,0 57,0 100,0 5,0 100,0 610,0

Combinatie onvrijwillig tijdelijk en onvrijwillig deeltijds werken

Vrijwillig Onvrijwillig Weigering tijdelijk tijdelijk Vrijwillig deeltijds 15 23 0 Onvrijwillig deeltijds 7 29 0 Weigering 0 0 1 Totaal 22 52 1 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Onbekend 0 1 0 1

Totaal 38 37 1 76

Type contract per kansengroep Om een inzicht te verwerven in de mate waarin ESF-acties bijdragen tot de reintegratie van de kansengroepen gingen we ook na in welke mate de kansengroepen meer of minder toegang hebben tot bepaalde contracttypes. De bivariate analyse toont aan dat respondenten die tot minstens één kansengroep behoren vaker uitstroomden naar een job in het kader van een tewerkstellingsmaatregel dan personen die niet tot een kansengroep behoren.2 Dit ligt uiteraard in lijn met de verwachtingen aangezien de tewerkstellingsmaatregelen net op de kansengroepen gericht zijn. Deze hogere uitstroom naar gesubsidieerde jobs gaat ten koste van de uitstroom naar jobs met een contract onbepaalde duur. Dit patroon werd ook statistisch significant bevonden voor personen die behoren tot de kansengroep kortgeschoolden. Bij de 50+’ers stellen we vast dat zij significant vaker uitstromen naar een betrekking met een tewerkstellingsmaatregel dan niet-50+’ers, maar significant minder vaak uitstromen naar interimjobs. Omdat respondenten uit kansengroepen vaker een betrekking met tewerkstellingsmaatregel hebben gingen we vervolgens na in welke mate deze personen meer of minder het gevoel hebben onvrijwillig te werken met dergelijke maatregel dan zij die niet tot een kansengroep behoren. Op basis van de Fischer exact toets voor samenhang werd echter geen significant verband gevonden tussen het behoren tot één of meerdere van de kansengroepen enerzijds en het al dan niet vrijwillig werken in een job met een tewerkstellingsmaatregel anderzijds. Evenmin werd een verband gevonden tussen het behoren tot één of meerdere van de kansengroepen en het al dan niet vrijwillig werken in een tijdelijk dienstverband.


Tabel 1.18

De meest gebruikte zoekkanalen zijn advertenties, spontane sollicitatie en interimkantoren In de enquête werd nagegaan hoe de werkenden hun job hadden gezocht en gevonden. De respondenten konden kiezen uit elf verschillende kanalen. Tabel 1.19 toont aan dat de respondenten afhankelijk van de module gemiddeld 4,3 tot 5,7 verschillende kanalen gebruikten in hun zoektocht naar werk. Personen 2

De samenhang tussen de hier genoemde variabele ‘behoren tot een kansengroep’ en de variabele ‘type contract’ werd gemeten aan de hand van een Fisher exact toets. De toets bevestigt dat er sprake is van samenhang (F=0,003; α=0,1). Er werd eveneens een statistisch significante samenhang vastgesteld tussen de variabele ‘type contract’ en ‘behoren tot de kansengroep kortgeschoolden’ (F=0,009; α=0,1) en tussen de variabele type contract’ en ‘behoren tot de kansengroep 50+’ (F=0,014; α=0,1).

47

c) Het zoeken en vinden van werk

die deelnamen aan sollicitatietraining (module 3) of trajectbegeleiding en -opvolging genoten (module 7) noteren het hoogste gemiddelde aantal kanalen, namelijk 5,7 en 5,4. Ook het mediaanaantal ligt iets hoger voor deze personen.

Tabel 1.19

48


ESF-module 2 3 4 5 6 7 Totaal

Aantal gebruikte zoekkanalen N

Gemiddelde

93 103 118 93 120 83 605

4,6 5,7 4,7 4,7 4,3 5,4 4,9

Standaarddeviatie 2,0 2,0 2,1 2,1 2,3 2,1 2,2

Minimum

Mediaan

Maximum

1 1 1 1 1 1 1

5 6 5 5 4 6 5

9 10 9 9 10 9 10


Wanneer we kijken welke zoekkanalen precies worden gebruikt (tabel 1.21), valt op dat de drie meest gebruikte zoekkanalen advertenties, spontane sollicitatie en interimkantoren zijn. Ongeveer zeven op de tien respondenten in de steekproef geeft langs deze weg een job gezocht. Zes op de tien respondenten zocht werk via de vacaturedatabank van VDAB (online of via de WIS-computers). Eén op de twee respondenten vroeg raad bij de werkwinkel, bij de begeleider van de ESFactie en/of bij vrienden, familie en kennissen. Minder populaire kanalen zijn de jobbeurs (26,1%) en personen die men leerde kennen via de ESF-actie (andere dan de begeleider). Ten slotte gaven enkele respondenten aan hulp gekregen te hebben van het OCMW (6,4%). Het gebruik van de zoekkanalen loopt vrij gelijk voor de deelnemers uit de verschillende modules. Zij het dat voor de deelnemers van acties uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ en module 6 ‘Opleiding en begeleiding op de werkvloer’ het persoonlijk netwerk (vrienden, familie en kennissen) het vierde meest gebruikte kanaal is terwijl dat voor deelnemers aan acties uit de andere modules op de vijfde, zesde of zevende plaats komt. Respondenten die deelnamen aan een actie uit module 3 ‘sollicitatietraining’ maakten vaker gebruik van de contacten die ze legden via de ESF-actie. De belangrijkste vindkanalen zijn interimkantoren, persoonlijk netwerk en spontane sollicitatie Wanneer we kijken naar het kanaal waarlangs de respondenten hun job vonden (tabel 1.21), valt op dat de top drie van zoekkanalen niet helemaal overeenstemt met de top drie van vindkanalen. Hoewel advertenties (in kranten, online en op teletekst) het belangrijkste zoekkanaal vormen, komt het pas op de zesde plaats bij de vindkanalen. Ongeveer 11% van de respondenten vond langs deze weg zijn/haar huidige job. Enkel voor deelnemers aan acties uit module 5 ‘persoonsgericht vorming’ is dit het derde belangrijkste vindkanaal.

Gemiddeld 4,1 tot 6,8 sollicitaties per week Een laatste indicator van de zoekinspanningen zoals gerapporteerd door de respondenten is het aantal sollicitaties (dat wil zeggen ‘contacten met werkgevers per brief, telefonisch of in het bedrijf zelf’) dat zij per week verrichten alvorens zij hun huidige job vonden. Tabel 1.20 toont aan dat wat deze indicator betreft er weinig verschillen vast te stellen zijn tussen de deelnemers. Respondenten die deelnamen aan acties uit de module 3 ‘sollicitatietraining’ blijken wel iets vaker gesolliciteerd


Spontane sollicitatie - het tweede belangrijkste zoekkanaal - blijkt wel een succesvol vindkanaal (3de plaats). 15,7% van de respondenten vond zo de huidige job. Voor deelnemers uit module 4 ‘beroepspecifieke opleiding’ (2de plaats) en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ is spontane sollicitatie zelfs het meest succesvolle vindkanaal. Respectievelijk 20,7% en 23,1% vonden zo de huidige job. Het gaat hier dan ook om de enige modules die tot specifieke vaardigheden en werkervaring leiden. Ook het derde belangrijkste zoekkanaal, dat wil zeggen de interimkantoren, blijkt een succesvol vindkanaal. Het is het meest succesvolle vindkanaal voor alle respondenten, behalve voor zij die deelnamen aan een actie uit module 4 (2de plaats) en module 6 (4de plaats). Gemiddeld vond 23,3% van de respondenten langs deze weg de huidige job. Voor deelnemers aan een actie uit module 2 ‘Diagnose en trajectbepaling’ vond zelfs één op drie de job langs deze weg. Voor deelnemers aan module 7 gaat het om 27,5%. Vervolgens blijkt het persoonlijk netwerk (vrienden, familie en kennissen) voor alle respondenten het tweede belangrijkste vindkanaal – behalve voor deelnemers uit module 5 voor wie het kanaal op de derde plaats komt. Gemiddeld 18,5% van de respondenten vond langs deze weg de huidige job. Nochtans prijkt het persoonlijk netwerk over alle modules heen slechts op de zevende plaats van de zoekkanalen. Het belang van persoonlijke relaties bleek ook al in voorgaand onderzoek zoals de studie naar de school-werk overgangen bij jongeren door het Steunpunt Studie- en Schoolloopbanen (Van Trier et al., 2011). Ten slotte traceren we nog twee andere belangrijke vindkanalen. Een eerste is de vacaturedatabank van de VDAB: het is het vierde grootste zoeken vindkanaal. Hoewel één op de twee respondenten aangaven langs geweest te zijn bij de Werkwinkel in de zoektocht naar werk vond slechts 0,8% van hen een job langs deze weg. Een tweede is de begeleider van de ESF-actie. Eén op de twee respondenten zeggen hulp te hebben gekregen van de begeleider van de ESF-actie bij het zoeken naar een job. 11,8% vond langs deze weg de huidige job (5de vindkanaal). Voor deelnemers aan een actie uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ gaat het zelfs om 16,2% – wat het vindkanaal tot het derde belangrijkste maakt. Ook voor deelnemers aan een actie uit module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ gaat het om het derde belangrijkste vindkanaal.

te hebben. Echter de aanwezigheid van outliers (voor enkele respondenten loopt het maximale aantal sollicitaties hoog op) vertekenen deze gemiddelden (zie de standaarddeviaties). De mediaan is in dit opzicht een meer betrouwbare indicator en bevestigt het lichtjes hogere sollicitatiegedrag van zij die een sollicitatietraining genoten hebben. We stelden hierboven al vast dat deze groep ook iets meer diverse zoekkanalen hanteerde.

Tabel 1.20

50


ESF-module 2 3 4 5 6 7 Totaal (#)

Aantal sollicitaties per week #

Gemiddelde

80 95 102 79 114 75 545

5,6 6,8 4,6 5,2 4,1 5,3 5,2



Minimum

Mediaan

Maximum

0 0 0 0 0 0 0

3 4 3 3 3 3 3

76 50 25 50 25 70 76

Tabel 1.21

Het gebruikte type zoekkanalen gerangschikt naar populariteit

Zoekkanalen 1 (gerangschikt naar populariteit) 3 4 5 6 7 Totaal 80,6 76,3 75,3 55,5 78,3 72,7 76,7 76,3 67,7 69,7 72,3 71,8 80,6 64,4 61,3 60,5 79,5 68,1 74,8 60,2 69,9 48,7 63,9 62,7

ESF-module 2 Advertenties (online, krant) 74,2 Spontane sollicitatie 66,7 Via interimkantoor 65,6 Vacaturedatabank VDAB (online, 62,4 WIS) Via de Werkwinkel 38,7 63,1 48,3 Hulp begeleider van de ESF-actie 45,2 70,9 44,1 Via persoonlijk netwerk 47,3 45,6 50,8 Bezoek jobbeurs 25,8 35,9 28,0 Verplicht door VDAB, RVA, 17,2 21,4 14,4 OCMW Hulp van een ander contact van de 10,8 21,4 16,9 ESF-actie Hulp OCMW 6,5 6,8 0,8 Totaal (#) 93 103 118 1 5 missings. 2 17 missings. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

51

Ranking zoekkanaal 1 2 3 4

Vindkanaal 2 2 10,2 14,8 31,8 9,1

3 13,0 9,0 26,0 19,0

4 9,5 20,7 19,0 14,7

5 14,1 12,0 25,0 17,4

6 11,1 23,1 14,5 6,0

7 7,5 11,3 27,5 11,3

Totaal 11,0 15,7 23,3 12,8

Ranking vindkanaal 6 3 1 4

49,5 36,6 45,2 25,8 17,2

41,2 45,4 54,6 13,4 25,2

68,7 65,1 45,8 30,1 26,5

50,9 50,7 48,6 26,1 20,2

5 6 7 8 9

1,1 9,1 15,9 1,1 3,4

0,0 11,0 16,0 0,0 3,0

0,9 11,2 19,0 0,9 4,3

1,1 9,8 17,4 0,0 1,1

0,0 16,2 20,5 0,0 1,7

2,5 12,5 22,5 0,0 5,0

0,8 11,8 18,5 0,3 3,0

9 5 2 10 7

17,2

16,8

12,0

16,1

10

2,3

1,0

0,0

1,1

0,9

0,0

0,8

9

9,7 93

10,1 120

4,8 83

6,4 605

11

1,1 2,0 0,0 88 100 116

1,1 6,0 92 117

0,0 80

1,9 593

8



Relevantie van de actie voor de zoektocht naar werk Ten slotte werd wat de zoektocht naar werk betreft, nagegaan in welke mate de werkenden het gevoel hebben dat de ESF-actie waaraan ze deelnamen nuttig is geweest voor het vinden van hun huidige job. Tabel 1.22 rapporteert deze resultaten. De respondenten vonden de ESF-actie vooral interessant omdat het hen aanmoedigde om opnieuw aan de slag te gaan (55,9%-70,6%) en omdat ze er nuttige zaken leerden in functie van de zoektocht naar werk (49,4%-70,6%). Vooral deelnemers aan acties uit module 3 ‘sollicitatietraining’ en module 6 ‘begeleiding en opleiding op de werkvloer’ geven aan aangemoedigd te zijn om het werk te hervatten. Het zijn ook de deelnemers uit deze modules die het meest overtuigd zijn dat ze nuttige dingen leerden. Vervolgens meende - afhankelijk van de module - 48,7% tot 70,1% van de respondenten dat hun deelname aan de ESF-actie een positieve indruk had nagelaten bij de werkgever. Dit is - zoals kan worden verwacht - vooral het geval voor deelnemers aan een actie uit module 6 ‘Opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (70,1%). Met uitzondering van deelnemers aan module 6 – blijkt hooguit de helft van de respondenten overtuigd interessante contacten te hebben gelegd in functie van de zoektocht naar werk via de ESF-actie. Dit is - in lijn met de verwachtingen vooral het geval voor deelnemers aan acties uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’. Onder de deelnemers aan acties uit module 6 meent echter wel 57,1% dat ze interessante contacten konden leggen. Ten slotte geeft - met uitzondering van deelnemers aan module 6 - minder dan een derde van de respondenten aan dat deelname aan de actie nuttig was om een attest te krijgen dat nodig was voor het vinden van de huidige job. Opnieuw geven deelnemers van module 6 vaker aan dat de ESF-actie in dit opzicht relevant was.

Uw deelname aan de actie hielp Module Module Module Module Module Module Totaal u bij het vinden van uw huidige 2 3 4 5 6 7 job ... omdat u er werd aangemoedigd om 60,2 69,9 55,9 62,4 70,6 58,5 63,2 opnieuw aan de slag te gaan (n=608). omdat u er nuttige dingen hebt bij59,8 68,0 59,3 60,9 70,6 49,4 61,9 geleerd (n=607). omdat uw deelname eraan een 51,1 59,6 58,4 56,3 70,1 48,7 58,2 goede indruk naliet bij uw werkgever (n=584). omdat u er interessante contacten 33,7 51,5 45,3 41,9 57,1 48,2 46,8 hebt gelegd (n=607). omdat u er een attest hebt behaald 24,7 29,1 36,4 31,5 40,5 20,5 31,2 dat u nodig hebt voor uw huidige job (n=605). * Merk op: beduidend meer missings bij item 4. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

d) Duurzaamheid van de job

Met prioriteit 1 in het Operationeel Programma 2007-2013 legt het ESF de nadruk op duurzame integratie van werkzoekenden in de arbeidsmarkt. Het is dan ook van belang om in te schatten in welke mate de deelnemers van ESF-acties die een job gevonden hebben in staat zijn om deze job te behouden of aan het werk te blijven in een andere job. In deze paragraaf kijken we daarom naar enkele indicatoren van duurzame tewerkstelling bij de respondenten. De mate waarin de huidige job aansluit bij wensen en capaciteiten Een eerste vereiste opdat een job duurzaam zou zijn, is dat deze aansluit bij de wensen en capaciteiten van de betrokken werknemer. In tabel 1.23 presenteren we de resultaten van drie items waarmee we in de tweede bevraging nagingen of de gevonden job past. Een eerste Likert-item (5-punten schaal) peilde naar de mate waarin de werknemer vindt dat hij/zij zich voldoende kan ontplooien in de huidige job. De respondenten zijn het in grote mate eerder tot helemaal eens met deze stelling. Respondenten uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ en module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ blijken het meest tevreden (resp. 87,4% en 87,8%), respondenten uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ en module 5 ‘persoonlijke ontwikkeling’ het minst (resp. 80,2% en 79,3%). Nog grotere eensgezindheid was er onder de werkende respondenten met betrekking tot de stelling dat zijn/haar job aansluit bij zijn/haar capaciteiten dat wil zeggen meer dan negen op de tien beaamden de stelling. Ten slotte vond minstens één op de tien van de werkende respondenten dat zijn/haar job lichamelijk te zwaar is. Dit percentage ligt hoger voor de deelnemers uit module 5 ‘persoonsgerichte vorming’ (21,5%), module 3 ‘sollicitatietraining’ (18,6%) en module 2 ‘diagnose en


Invloed van het volgen van de actie op het vinden van de huidige job - per module (zelfinschatting)

53

Tabel 1.22

trajectbepaling’ (17,4%). We kunnen besluiten dat de werkende respondenten over het algemeen vrij tevreden zijn over de mate waarin hun job aansluit bij hun wensen en mogelijkheden.

54


Tabel 1.23

De mate waarin de gevonden job aansluit bij de wensen en de mogelijkheden van de respondent

Is de huidige job gepast? Module Module Module Module Module Module (% eerder tot helemaal 2 3 4 5 6 7 eens) In mijn huidige job heb ik 80,2 83,3 81,4 79,3 87,4 87,8 genoeg mogelijkheden om mezelf te ontplooien (n=604). Ik heb de juiste capaciteiten 98,9 97,0 98,3 92,5 93,3 98,8 om mijn job aan te kunnen (n=603). Mijn job is lichamelijk te 17,4 18,6 11,0 21,5 11,8 12,7 zwaar voor mij (n=603). Bron: Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Totaal 83,3

96,4 15,3

Personen uit kansengroepen hebben het moeilijker om een job te vinden na afloop van een ESF-actie, zo stelden we hierboven vast. De vraag rijst dan of zij die een job kunnen vinden meer of minder tevreden zijn over de mate waarin deze job aansluit bij hun mensen en mogelijkheden dan zij die niet tot een kansengroep behoren. We vergeleken daarom de scores van respondenten die behoren tot een kansengroep en zij die niet behoren tot een kansengroep op de drie bovengenoemde items (tabel 1.25). Beide groepen blijken even tevreden wat betreft de mogelijkheden tot zelfontplooiing en de mate waarin ze over de juiste capaciteiten beschikken. Maar respondenten die behoren tot minstens één kansengroep stellen vaker dat hun job lichamelijk te zwaar is in vergelijking met respondenten die tot geen enkele kansengroep behoren. Wanneer we naar de specifieke kansengroepen afzonderlijk kijken stellen we in de eerste plaats vast dat vooral 50+’ers minder tevreden zijn dan niet-50+’ers. Bijna drie kwart van de 50+’ers is het eerder of helemaal eens met de stelling dat hij/zij voldoende kansen heeft tot zelfontplooiing, ten opzichte van meer dan acht op de tien van de niet-50+’ers. 50+’ers vinden hun job ook vaker lichamelijk te zwaar. Ten slotte stellen we ook een verschil vast tussen de personen met en zonder arbeidshandicap. De personen met een arbeidshandicap vinden hun job vaker lichamelijk te zwaar.

Tabel 1.24

Aansluiting van de job bij de individuele capaciteiten (zelfinschatting)

Stelling Mijn job is lichamelijk te zwaar voor mij

Kansengroep Niet kansengroep 50+ Niet 50+ Arbeidshandicap Geen arbeidshandicap Kansengroep Niet kansengroep 50+ Niet 50+ Kansengroep Niet kansengroep

Helemaal oneens

Eerder oneens

126 260 331 55 335 51 10 35 37 8 2 5

In mijn huidige job heb ik genoeg mogelijkheden om mezelf te ontplooien Ik heb de juiste capaciteiten om mijn job aan te kunnen Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

55

Eerder eens

Helemaal eens

Weigering

Weet niet

Totaal

27 73 91 9 83 17

Noch eens noch oneens 1 24 21 4 18 7

10 39 35 14 34 15

9 34 37 6 36 7

0 2 2 0 2 0

1 4 5 0 2 3

174 436 522 88 510 100

14 25 27 12 2 8

5 12 14 3 1 4

32 70 94 8 28 66

112 289 346 55 139 348

0 0 0 0 0 2

1 5 4 2 2 3

174 436 522 88 174 436


56


De mate waarin wordt gezocht naar een nieuwe job en de redenen daarvoor Een ongepaste job kan personen aanzetten tot het zoeken van ander werk. Daarom polsten we in de tweede bevraging ook of de werkende respondenten op dat ogenblik op zoek waren naar een andere job. Dit is het geval voor 20,2% of 123 van de 610 werkende respondenten. In tabel 1.25 geven we weer welke redenen de respondenten opgeven voor hun zoektocht naar ander werk. Deze resultaten geven verder inzicht in de mate waarin de job aansluit bij de wensen van de werkenden. Omwille van het kleine aantal personen kan hier geen onderscheid worden gemaakt naar module. De vraag rijst in welke mate het zoeken naar een andere job het gevolg is van de job zelf en de match tussen de persoon en zijn/haar job. We gingen daarom na in welke mate de personen die een andere job zoeken vinden dat hun huidige job werkbaar en kwaliteitsvol is. In de Vlaamse werkbaarheidsmonitor van de Stichting Innovatie en Arbeid worden de volgende aspecten onderscheiden: psychische vermoeidheid (werkstress), welbevinden in het werk (motivatie), leermogelijkheden en de balans tussen werk en privé (Bourdeaud’hui & Vanderhaeghe, 2010). Op basis van een literatuurstudie onderscheiden Vandenbrande, Vandekerckhove et al. (2012) verschillende dimensies van jobkwaliteit gebaseerd op onder meer de mate van autonomie, de werkdruk, de fysieke en emotionele belasting, de verloning, de mate van inspraak, de jobzekerheid, onregelmatige werkuren en de mogelijkheid tot competentieontwikkeling. In de follow-up enquête werd gepolst naar een selectie uit deze verschillende aspecten van werkbaarheid en jobkwaliteit (zie tabel 1.25). De belangrijkste reden om een nieuwe job te zoeken, blijkt de nood aan meer werkzekerheid te zijn. Deze bevinding doet vragen rijzen in verband met de duurzaamheid van de gevonden jobs. 65,9% van de respondenten die ander werk zoekt, blijkt immers te vrezen dat hij/zijn haar job zal verliezen. De overige redenen leren meer over de kwaliteit van de job. In de tweede plaats blijken respondenten op zoek naar meer mogelijkheden om bij te leren. Een derde belangrijkste reden is de wens een hoger loon te hebben. Iets minder dan de helft van de respondenten wenst betere werkuren. Vier op de tien zoeken meer autonomie. Ten slotte zoeken iets minder dan één op drie een job die minder lichamelijk belastend is en één op vijf een job die minder emotioneel belastend is.

Redenen voor het zoeken naar een andere job

% dat ‘ja’ antwoordt 65,9 56,9 52,8 47,2 40,7 30,1 20,3

Om te begrijpen welk type jobs deze werkenden aanzet om een andere job te zoeken, kruisen we het zoeken naar een andere job met het contracttype van de job. In tabel 1.26 stellen we inderdaad verschillen vast tussen vast en tijdelijk tewerkgestelden. Tijdelijke tewerkgestelden zoeken in de eerste plaats meer werkzekerheid. Het is een belangrijke reden voor de helft van hen. Dit bevestigt opnieuw de bevinding dat zij niet vrijwillig kiezen voor een tijdelijke betrekking. Het is opvallend dat ook één op vijf van de vast tewerkgestelden aangeeft meer werkzekerheid te wensen. Daarmee is werkzekerheid de derde belangrijkste reden voor het zoeken naar een andere job bij vast tewerkgestelden. Dit kan er enerzijds op wijzen dat de bedrijven waar zij tewerkgesteld zijn met moeilijkheden kampen en zij dus vrezen voor collectief ontslag. Het kan er anderzijds op wijzen dat zij vrezen voor individueel ontslag omdat zij het gevoel hebben dat het bedrijf niet voldoende tevreden is over hun prestaties. Een tweede belangrijke reden voor de tijdelijk tewerkgestelden om een nieuwe job te zoeken is de nood aan meer mogelijkheden om bij te leren. Ook bij de vast tewerkgestelden komt dit op de tweede plaats. Tijdelijke tewerkgestelden zoeken ten derde een beter loon (31,9%). Dit is de belangrijkste reden voor vast tewerkgestelden om een andere job te zoeken – één op vier onder hen geeft dit als reden aan. Vervolgens zoeken tijdelijk tewerkgestelden naar betere werkuren (27,0%) en meer autonomie (24,6%). Een iets kleinere, maar nog steeds belangrijke groep vast tewerkgestelden zoekt eveneens naar betere werkuren (23,5%) en meer autonomie (17,8%). Beide groepen scoren ten slotte vergelijkbaar wat emotionele en fysieke belasting betreft.


Reden voor het zoeken naar een nieuwe baan Meer werkzekerheid (n=120) Meer mogelijkheden om bij te leren (n=121) Een hoger loon (n=119) Betere werkuren (n=119) Meer vrijheid om te bepalen hoe en wanneer u uw taken uitvoert (n=120) Werk dat lichamelijk minder belastend is (n=122) Werk dat emotioneel minder belastend is (n=121) Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

57

Tabel 1.25

58

Tabel 1.26


Redenen voor het zoeken naar een andere job naar contracttype - gerangschikt naar belangrijkheid

Meer werkzekerheid (n=119) Meer mogelijkheden om bij te leren (n=119) Een hoger loon (n=116) Betere werkuren (n=115)

# ja % ja # ja % ja # ja % ja # ja % ja # ja % ja

Vast benoemd

Onbepaalde duur

SOM vast

Interim

Bepaalde duur

0

25

22

19

0

28

16

15

10

0

28

15

13

9

0

27

25,0 21,0 28,0 23,5 28,0 24,1 27,0 23,5 21,0 17,8

Tewerkstellingsmaatregel 15

11

11

9

14

9

6

10

5

3

8

3

3

Meer vrijheid om te bepalen 0 hoe en wanneer u uw taken uitvoert (n=118) Werk dat lichamelijk minder # ja 0 % ja belastend is (n=122) Werk dat emotioneel minder # ja 0 belastend is (n=119) % ja Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

21 19 11

19,0 15,6 11,0 9,2

SOM tijdelijk

SOM totaal

56,0 47,1 41,0 34,5 37,0 31,9 31,0 27,0 29,0 24,6

81,0 68,1 69,0 58,0 65,0 56,0 58,0 50,4 50,0 42,4

18,0 14,8 14,0 11,8

37,0 30,3 25,0 21,0

De financiële situatie van de werkenden

Werkend niet-werkzoekend Werkend werkzoekend Totaal Hebt u de afgelopen maand moeite gehad om de huur of de lening van uw woning te betalen? Ja # 64,0 23,0 87,0 % 12,8 18,7 14,0 Nee # 429,0 97,0 526,0 % 85,8 78,86 84,4 Weigering # 4,0 3,0 7,0 % 0,8 2,44 1,1 Weet niet # 3,0 0,0 3,0 % 0,6 0,0 0,5 Totaal # 500,0 123,0 623,0 % 100,0 100,0 100,0 Hebt u de afgelopen maand een bezoek aan de dokter of de tandarts moeten uitstellen om financiële redenen voor uzelf of iemand anders in uw huishouden? Ja # 43,0 7,0 50,0 % 8,6 5,69 8,0 Nee # 451,0 114,0 565,0 % 90,2 92,68 90,7 Weigering # 4,0 2,0 6,0 % 0,8 1,63 1,0 Weet niet # 2,0 0,0 2,0 % 0,4 0,0 0,3 Totaal # 500,0 123,0 623,0 % 100,0 100,0 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA


Tabel 1.27

59

Financiële situatie werkenden Als laatste indicator voor de duurzaamheid van de tewerkstelling van de werkenden bekijken we ten slotte in welke mate de werkenden financieel rondkomen op het ogenblik van de bevraging. Financiële problemen kunnen een prikkel zijn om alles te doen om een job niet te verliezen, maar het kan ook een indicator zijn van moeilijkheden om ten volle voor een job te gaan. Financiële bezorgdheden en problemen kunnen bijvoorbeeld leiden tot te laat komen, absenteïsme en verstrooidheid. Om de financiële situatie van de werkende respondenten na te gaan legden we in de bevraging twee situaties voor die erop kunnen wijzen dat de persoon in kwestie financiële moeilijkheden ondervindt. Een eerste betreft de situatie dat de persoon moeite heeft gehad om de huur of de lening van zijn/haar woning te betalen in de afgelopen maand. De tweede situatie is die waarin de persoon in de afgelopen maand een bezoek aan de dokter of de tandarts voor zichzelf of voor een ander lid van het huishouden heeft uitgesteld wegens financiële redenen. Tabel 1.29 toont aan dat 14% van de werkenden in de maand voorafgaand aan de tweede bevraging moeite heeft gehad om de huur of de lening van zijn/haar woning te betalen. 8% stelt een bezoek aan de dokter of de tandarts te hebben moeten uitstellen. Vervolgens gingen we na of werkenden met een vaste dan wel tijdelijke betrekking meer of minder financiële moeilijkheden ondervinden. Er werd geen verschil gevonden.

60


1.5.1.2

Zelfstandigen

623 van de 1 153 respondenten zijn op het ogenblik van de tweede bevraging aan het werk. 610 van hen werken in loondienst en 13 zijn zelfstandig. De zelfstandigen maken dus slechts 2,09% uit van de werkenden. Negen zelfstandigen zijn man, vier vrouw. De gemiddelde leeftijd is 38 jaar. De jongste zelfstandige is 29, de oudste is 52. Wanneer we kijken naar de verdeling van de zelfstandigen over de kansengroepen stellen we vast dat twee zelfstandigen 50+ zijn, zes zelfstandigen kortgeschoold zijn, drie zelfstandigen van allochtone afkomst zijn en twee zelfstandigen een arbeidshandicap hebben. Vier zelfstandigen namen deel aan een ESF-actie uit module 2, twee uit module 3, twee uit module 4, drie uit module 5, één uit module 6 en één uit module 7. Wanneer we kijken naar de meest tijdsintensieve actie in het traject waar de zelfstandigen aan deelnamen, gaat het om drie personen uit module 2, één uit module 3, zes uit module 4, en telkens één uit modules 5, 6 en 7. Dit wijst erop dat beroepsspecifieke opleiding (module 4) aan deze personen de mogelijkheid gaf om een zaak op te starten. In dit hoofdstuk gaan we na welke zaak deze zelfstandigen opstarten, hoe en in welke mate hun deelname aan de ESF-actie relevant was bij het opstarten van de zaak en wat de verwachte duurzaamheid is van de zaak. a) Het type zaak

Het type zaak dat werd opgestart door de dertien zelfstandigen is uiteenlopend. Vijf zelfstandigen bevinden zich in de bouwsector. Het gaat om een opbouwer van opnamestudio’s en repetitiezalen voor muzikanten, een schilder-decorateurstoffeerder, een schrijnwerker, een elektricien, een tuinaanlegger en een bouwondernemer (niet verder gespecifieerd), De overige zelfstandigen zijn boekhouder (voor crèches), buschauffeur, dierencontroleur en -arts, kunsthandelaar, schoonheidsverzorger, winkelier (suikerwaren), en webmaster. Wanneer we dit lijstje van naderbij bekijken, valt op dat negen van de dertien zelfstandigen een knelpuntberoep uitoefenen: boekhouder, informaticus, hovenier aanleg en onderhoud parken en tuinen, autobusbestuurder, schilder-decorateur, garneerder-stoffeerder, elektricien, schrijnwerker, en diverse types bouwvakker (VDAB Studiedienst, 2011/2). De helft van de zelfstandigen (dat wil zeggen zeven) had al ervaring in de sector waarin ze hun zaak opstarten (de bouwondernemer, tuinaanlegger, opbouwer, schrijnwerker, boekhouder, dierencontroleur en schoonheidsverzorger). Slechts één zelfstandige nam de zaak over van een familielid of kennis (de winkelier). 9 van de 13 zelfstandigen heeft een eenmanszaak. Twee zelfstandigen (de opbouwer en de elektricien) hebben op het ogenblik van de bevraging één persoon in dienst, twee zelfstandigen hebben al 2 tot 5 medewerkers in dienst (de bouwondernemer er winkelier).

Tabel 1.28

Mate waarin de ESF-actie geholpen heeft bij het opstarten van de zaak

Heeft <de actie> u geholpen bij het opstarten van uw huidige zaak ... omdat u er nuttige dingen hebt geleerd? omdat u er interessante contacten kon leggen? omdat u er een attest hebt behaald dat u nodig hebt voor uw huidige zaak? omdat uw deelname eraan een goede indruk naliet bij instanties die u hielpen bij het opstarten van uw zaak? omdat u werd aangemoedigd om zelfstandig aan de slag te gaan? * 1 missing. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

# ja 8* 2 3 2 3

Ten slotte legden we aan de zelfstandigen de stelling voor dat ze datgene wat ze leerden in de ESF-actie goed kunnen toepassen in hun huidige job. Negen zelfstandigen zijn het eerder of helemaal eens met deze stelling. Drie zelfstandigen zijn het helemaal oneens. Het gaat opnieuw om de boekhouder, de kunsthandelaar en de elektricien. Eén zelfstandige ten slotte was eerder oneens. c) Verwachte duurzaamheid van de opgestarte zaak

Zoals bij de werkenden leiden we de verwachte duurzaamheid van de job ook hier af uit de mate waarin de respondenten aangeven dat hun job aansluit bij hun wensen en capaciteiten. In tabel 1.29 geven we weer hoeveel zelfstandigen het eerder of helemaal eens met elk van de drie stellingen. De jobs van de zelfstandigen blijken in hoge mate aan te sluiten bij hun wensen en capaciteiten. Drie zelfstandigen geven wel aan dat hun job lichamelijk te zwaar is (eerder eens). Het gaat om de

61

We vroegen de zelfstandigen in welke zin de deelname aan de ESF-actie hen had geholpen bij het opstarten van de zaak. De antwoorden worden gerapporteerd in tabel 1.28. Acht van de dertien zelfstandigen stelt dat de ESF-actie geholpen heeft bij het opstarten van de zaak omdat hij/zij er nuttige dingen heeft geleerd. Van de vier zelfstandigen die menen dat ze geen nuttige dingen leerden, namen er twee deel aan een actie uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ (de winkelier en elektricien), één aan een actie uit module 3 ‘sollicitatietraining’ (de kunsthandelaar) en één aan een actie uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’. De laatste respondent is een boekhouder die een opleiding websites bouwen volgde. Weinig zelfstandigen menen dat ze via de actie interessante contacten konden leggen en dat ze er werden aangemoedigd om als zelfstandige aan de slag te gaan. Evenmin menen de respondenten dat hun deelname aan de actie indruk naliet bij de instanties die hen hielpen bij het opstarten van de zaak. Ten slotte bleek de actie ook niet relevant voor het behalen van een attest dat nodig was voor de zaak, behalve voor de bouwondernemer, de tuinaanlegger en de buschauffeur.


b) Relevantie van de ESF-actie bij het opstarten van de zaak

schrijnwerker, de schilder-decorateur-stoffeerder en de winkelier. Geen enkele van deze drie zelfstandigen heeft een arbeidshandicap en geen enkele is 50+.

Tabel 1.29

Mate waarin de huidige job aansluit bij de wensen en capaciteiten

62


In mijn huidige job heb ik genoeg mogelijkheden om mezelf te ontplooien. Ik heb de juiste capaciteiten om mijn job aan te kunnen. Mijn job is lichamelijk te zwaar voor mij. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

# eerder of helemaal eens 13 12 3

Ten slotte legden we ook de zelfstandigen de vraag voor of zij overwogen de zaak stop te zetten. Enkel de kunsthandelaar beantwoordde deze vraag positief. De reden hiervoor kon hij echter niet geven.

1.5.2

De niet-werkenden

Van de 1 153 respondent waren 530 respondenten (46%) niet werkend op het ogenblik van de tweede bevraging dat wil zeggen 21 maanden na afloop van de actie. Dit is een daling ten opzichte van de eerste bevraging toen nog 62,3% nietwerkend was. In dit hoofdstuk gaan we na waarom deze respondenten nietwerkend zijn, van welke inkomsten zij leven, of zij al dan niet werk zoeken, wat hun perspectieven zijn en hoe zij deze werkloosheid beleven. We maken een onderscheid tussen de werkzoekenden (# 353) enerzijds en de niet-werkzoekenden (# 171) anderzijds. In de laatste groep bevinden zich drie personen die op het ogenblik van de bevraging een zaak opstartten; de anderen waren inactief. Zes personen antwoorden niet op de vraag of ze op het ogenblik van de bevraging een job zochten, een zaak opstarten of geen van beide. 1.5.2.1

Duur werkloosheid: vier op de tien is meer dan anderhalf jaar werkzoekend dan wel inactief sinds afloop actie

Tabel 1.30 toont aan dat de situatie van werkloosheid voor de helft van de respondenten een bestendige situatie is. Van de werkzoekende respondenten gaf 11,0% aan al één tot anderhalf jaar op zoek te zijn naar een job en niet minder dan 38,0% al meer dan anderhalf jaar. 11,7% van de niet-werkzoekenden respondenten gaf aan al één tot anderhalf jaar noch werkend noch werkzoekend te zijn en 40,9% bevond zich al meer dan anderhalf jaar in deze situatie. 29,5% van de werkzoekenden is niet langer dan een half jaar werkzoekend. 26,9% van de niet-werkzoekenden is minder dan een half jaar noch werkend noch werkzoekend. Minder dan 10% van de niet-werkende respondenten bevond zich maximaal één maand in zijn/haar huidige situatie.

Duur van de werkloosheid voor de niet-werkende werkzoekenden en de niet-werkende niet-werkzoekenden

Minder dan één maand Eén tot zes maanden Zes maanden tot één jaar Eén jaar tot anderhalf jaar Meer dan anderhalf jaar Weigering Onbekend Totaal * 6 missings. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

1.5.2.2

Totaal # 46 150 50 59 204 3 12 524

% 8,8 28,6 9,5 11,3 38,9 0,6 2,3 100,0

Redenen werkloosheid: bijna één op de twee niet-werkende nietwerkzoekenden kampt met gezondheidsproblemen

De vaststelling dat werkloosheid hardnekkig is bij de helft van de niet-werkende respondenten doet de vraag rijzen naar de redenen voor deze werkloosheid. Tabel 1.31 geeft het overzicht. De redenen voor werkloosheid voor de werkzoekenden en de niet-werkzoekenden zijn duidelijk verschillend. 60,9% van de werkzoekenden geeft het beëindigen van een tewerkstelling op als reden voor zijn/haar werkloosheid. Dit is de voornaamste reden voor werkzoekenden om werkloos te zijn. De tweede voornaamste reden is gezondheidsproblemen (18,4%). Bij de niet-werkzoekenden geeft slechts 11,7% respondenten de beëindiging van een tewerkstelling als reden voor werkloosheid op. De voornaamste reden is bij hen gezondheidsproblemen (45,6%). De tweede belangrijkste reden voor werkloosheid bij de niet-werkzoekende respondenten is van heel andere aard. Het gaat hier om de personen die onderwijs of opleiding volgen (25,1%). Ten slotte stellen we vast dat 5,7% van de niet-werkende respondenten werkloos is omwille van een zorgtaak. Bij de werkzoekenden geeft 4,5% dit als reden op, bij de niet-werkzoekenden 8,2%. We kunnen besluiten dat de werkloosheid in de groep van niet-werkende nietwerkzoekende respondenten problematisch is omdat bijna de helft stelt werkloos te zijn omwille van gezondheidsredenen en 8,2% gehinderd is door een zorgtaak. Voor één op de vier is er wel een grote kans op relatief snelle re-integratie, namelijk voor zij die onderwijs of opleiding volgen. Bij de werkzoekende respondenten is de situatie gunstiger, maar ook daar blijkt dat toch bijna één op de vijf kampen met gezondheidsproblemen die het zoeken naar werk verhinderen.


Niet-werkende werk- Niet-werkenden nietzoekenden werkzoekenden # % # % 36 10,2 10 5,8 104 29,5 46 26,9 33 9,3 17 9,9 39 11,0 20 11,7 134 38,0 70 40,9 1 0,3 2 1,2 6 1,7 6 3,5 353 100,0 171 100,0

63

Tabel 1.30

Tabel 1.31

De redenen voor werkloosheid voor niet-werkende werkzoekenden en nietwerkende niet-werkzoekenden

64


Niet-werkend werkzoekend

Niet-werkend niet-werkzoekend # % 20 11,7

# % Tewerkstelling 215 60,9 werd beëindigd In onderwijs of 27 7,6 43 25,1 opleiding Gezondheids65 18,4 78 45,6 problemen Zorgtaak 16 4,5 14 8,2 Werk gevonden, 5 1,4 1 0,6 maar contract nog niet gestart (Brug)pensioen 2 0,6 4 2,3 Andere 3 0,8 4 2,3 Weigering 2 0,6 1 0,6 Weet niet 18 5,1 6 3,5 Totaal 353 100,0 171 100,0 * 6 missings. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

1.5.2.3

Weigering

Weet niet

Totaal

# 1

# 0

# 236

% 44,5

0

2

72

13,6

1

2

146

27,5

0 0

0 0

30 6

5,7 1,1

0 0 0 0 2

0 0 0 0 4

6 7 3 24 530

1,1 1,3 0,6 4,5 100,0

Financiële situatie: niet-werkende respondenten kampen vaker met financiële problemen dan werkende respondenten

Om een dieper inzicht te krijgen in de leefsituatie van de niet-werkende respondenten polsten we ook naar het inkomen van deze groep. We gingen na wat de bron is van inkomen en of de personen financieel rondkomen voor huisvesting en gezondheidszorg. Laten we eerst kijken naar de bron van inkomen. Tabel 1.32 toont aan dat 71,5% van de niet-werkende respondenten een uitkering ontvangt van de Rijksdienst voor Arbeidvoorziening (RVA). Dit aandeel ligt hoger bij de werkzoekenden dan bij de niet-werkzoekenden. Toch bedraagt het aandeel bij de niet-werkzoekenden niettemin 50%. Van deze groep van 84 niet-werkzoekenden met RVA-uitkering hebben 62 personen een verklaarbare reden om niet-werkzoekend te zijn. 29 personen volgen onderwijs of opleiding, 23 personen hebben gezondheidsproblemen, 8 hebben een zorgtaak, 1 persoon stelt een maxi-vrijstelling te hebben en 1 persoon heeft een arbeidscontract dat nog van start moet gaan. 17 personen geven de beëindiging van een tewerkstelling op als reden voor werkloosheid. Waarom zij niet-werkzoekend zijn is onduidelijk. Voor de 5 overige personen is de reden onbekend. Het tweede belangrijkste inkomen van de groep niet-werkende respondenten is een uitkering van de mutualiteit. Meer bepaald 15,1% van de niet-werkenden ontvangt dergelijke uitkering. Het gaat hier hoofdzakelijk om niet-werkzoekenden. We zagen inderdaad hierboven dat bijna één op de twee niet-werkzoekenden kampen met gezondheidsproblemen. Ten slotte blijkt 9,4% geen inkomen te heb-

ben. Dit aandeel is iets hoger onder de niet-werkzoekenden dan onder de werkzoekenden (resp. 8,2% en 12,3%).

Bron van het inkomen van de niet-werkende respondenten

Nietwerkzoekend # % # % Uitkering RVA 287 81,3 87 50,9 Leefloon OCMW 5 1,4 5 2,9 Uitkering mutualiteit 26 7,4 53 31,0 Pensioen 2 0,6 4 2,3 Opzegvergoeding 1 0,3 0 0,0 Geen inkomen 29 8,2 21 12,3 Weet niet 3 0,8 2 1,2 Totaal 353 100,0 171 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Weigering # 1 0 1 0 0 0 0 2

Weet niet # 4 0 0 0 0 0 0 4

Totaal # 379 10 80 6 1 50 5 530

% 71,5 1,9 15,1 1,1 0,2 9,4 0,9 100,0

Om na te kunnen gaan in welke mate dit inkomen volstaat om te voorzien in de minimale basisbehoeften gingen we na in welke mate de niet-werkende respondenten de afgelopen maand (1) moeite hadden gehad met het betalen van de huur of woonlening en (2) een bezoek aan de dokter of de tandarts om financiële redenen moest uitstellen. Eén op vier niet-werkenden geeft aan inderdaad moeite gehad te hebben met het betalen van de huur of lening in de afgelopen maand. Wat de medische kosten betreft, geeft één op vijf aan dat een bezoek aan een (tand)arts werd uitgesteld in de afgelopen maand. Het aandeel niet-werkende respondenten dat deze financiële problemen (huur en medische kosten) ondervindt is significant groter dan het aandeel werkende respondenten dat deze problemen ondervindt. Meer bepaald had 14% van de werkenden problemen om de huur te betalen ten opzichte van 25,3% van de nietwerkenden. Het verschil tussen beide groepen is nog hoger wanneer we kijken naar de medische kosten. Minder dan 10% van de werkenden heeft hier problemen mee ten opzichte van meer dan 20% van de niet-werkenden. Het is mogelijk dat dit grote verschil mede te verklaren is door een grotere nood aan medische ondersteuning bij de niet-werkenden. We stelden hierboven immers vast dat 15% van de niet-werkende respondenten een uitkering van de mutualiteit als belangrijkste inkomstenbron heeft (tabel 1.32) en dat één op de twee niet-werkende geen werk zoekt omwille van gezondheidsproblemen (tabel 1.31).


Werkzoekenden

65

Tabel 1.32

Tabel 1.33

Mate waarin niet-werkenden kampen met een moeilijke financiële situatie

66


Werkend nietwerkzoekend

Niet-werkend Totaal niet-werkzoekend Hebt u de afgelopen maand moeite gehad om de huur of de lening van uw woning te betalen? 1 Ja # 64,0 23,0 91,0 43,0 221,0 % 12,8 18,7 25,8 24,3 19,2 Nee # 429,0 97,0 257,0 133,0 916,0 % 85,8 78,9 72,8 75,1 79,4 Weigering # 4,0 3,0 4,0 1,0 12,0 % 0,8 2,44 1,1 0,6 1,0 Weet niet # 3,0 0,0 1,0 0,0 4,0 % 0,6 0,0 0,28 0,0 0,3 Totaal # 500,0 123,0 353,0 177,0 1 153,0 % 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Hebt u de afgelopen maand een bezoek aan de dokter of de tandarts moeten uitstellen om financiële redenen voor uzelf of iemand anders in uw huishouden? 2 Ja # 43,0 7,0 76,0 36,0 162,0 % 8,6 5,69 21,53 20,34 14,1 Nee # 451,0 114,0 275,0 140,0 980,0 % 90,2 92,68 77,9 79,1 85,0 Weigering # 4,0 2,0 2,0 1,0 9,0 % 0,8 1,63 0,57 0,56 0,8 Weet niet # 2,0 0,0 0,0 0,0 2,0 % 0,4 0,0 0,0 0,0 0,2 Totaal # 500,0 123,0 353,0 177,0 1 153,0 % 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 1 Chi²-toets: Χ²=260,1; DF=3; p=0,0001. 2 Chi²-toets: Χ²=408,9; DF=3; p=0,0001. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

1.5.2.4

Werkend werkzoekend


Beleving werkloosheid: een dubbel gevoel

Voorgaand onderzoek toonde al aan dat werkloosheid positief en negatief wordt beleefd. Werkloosheid wordt positief ervaren in de zin dat werklozen mogelijk meer vrije tijd hebben, zich meer kunnen ontspannen en zich vrijer voelen (Hoff & Jehoel-Gijsbers, 1998). Toch blijkt dit niet noodzakelijk voor alle werklozen het geval. Uit de studie van Stella Hoff & Gerda Jehoel-Gijsbers (ibid.) blijkt bijvoorbeeld dat slechts één op de drie werklozen aangeeft meer tijd te hebben voor het gezin en slechts 12% het gevoel heeft zich te kunnen ontspannen. Werkloosheid heeft echter ook heel wat negatieve gevolgen voor de betrokkenen. Stella Hoff en Gerda Jehoel-Gijsbers (ibid.) wijzen onder meer op een financiële achteruitgang, een gevoel van onzekerheid, een gevoel minder waard te zijn, een sociaal isolement en lichamelijke klachten. Op basis van een tijdsbesteding studie leiden Anton Derks et al. (1995) af dat er geen sprake is van sociaal isolement bij de werkzoekenden in hun studie. De contacten met ex-collega’s nemen wel af, maar de contacten met huisgenoten, familie, vrienden en kennissen blijven behouden. Daarenboven vinden de onderzoekers dat de relatie met de partner er op vooruitgaat.


In de follow-up enquête gingen we dan ook na hoe de niet-werkende respondenten hun werkloosheid beleefden. Meer bepaald werden zes van de bovengenoemde positieve en negatieve aspecten van werkloosheid bevraagd. De resultaten van deze bevraging worden weergegeven in tabel 1.34. We vergelijken de beleving van de niet-werkende werkzoekende respondenten en van de niet-werkende nietwerkzoekende respondenten. We kijken eerst naar twee mogelijk positieve aspecten van werkloosheid. In de eerste plaats kunnen niet-werkenden het positieve gevoel hebben dat zij meer tijd hebben voor de zaken die ze zelf belangrijk vinden. 53,1% van de werkzoekende respondenten en 59,9% van de niet-werkzoekende respondenten beamen dit gevoel. In de tweede plaats zijn werklozen mogelijk meer ontspannen. Dit wordt echter slechts door één op de vijf van de niet-werkenden beaamd. Het feit dat zij niet meer ontspannen zijn dan toen ze werkten kan verschillende redenen hebben zoals de druk van het zoeken naar werk, de druk van andere taken (zorg, opleiding) en/of de bekommernis omwille van ziekte (zie redenen werkloosheid in §1.5.2.2). Een andere mogelijke reden zijn de toegenomen spanningen in huis. Ongeveer één op drie niet-werkende respondenten geeft immers aan dat er meer ruzies en spanningen zijn in huis sinds hij/zij werkzoekend werd. Ook financiële druk kan de niet-werkenden meer gespannen maken. Meer dan acht op tien van hen stelt te moeten besparen op persoonlijke uitgaven. Ten slotte leren de resultaten ook dat één op de twee niet-werkenden zich minder waard voelen dan andere omwille van hun werkloosheid. Mogelijk leidt dit ertoe dat niet-werkenden contacten met andere gaan mijden. In elk geval stelt meer dan acht op tien zich even of meer eenzaam te voelen omwille van de werkloosheid. De verschillende aspecten van de beleving van werkloosheid schetsen samen geen rooskleurig beeld. De niet-werkenden ervaren op verschillende vlakken (familiaal, financieel, emotioneel, sociaal en mentaal) moeilijkheden omwille van hun werkloosheid. Wel is het zo dat niet iedereen al deze moeilijkheden ervaart of al deze moeilijkheden in gelijke mate ervaart.

Tabel 1.34

De beleving van werkloosheid door de werkzoekenden en niet-werkzoekenden


68


Ben ik meer ontspannen (n=516)

# eens* 71,0 % eens 20,4 Zijn er meer ruzies en spanningen # eens 115,0 % eens 32,8 in huis (n=520) Voel ik me minder waard dan ande- # eens 189,0 ren (n=518) % eens 53,8 Voel ik me minder eenzaam # eens 47,0 (n=515) % eens 13,5 Moet ik besparen op mijn persoon- # eens 300,0 % eens 85,2 lijke uitgaven (n=521) Heb ik tijd om te doen wat ik zelf # eens 186,0 % eens 53,1 belangrijk vind (n=517) * Eens = ‘eerder eens’ en ‘helemaal eens’. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

1.5.2.5

Niet-werkend niet-werkzoekend 38,0 22,6 50,0 29,6 78,0 46,7 23,0 13,9 135,0 79,9 100,0 59,9

Totaal 109,0 21,1 165,0 31,7 267,0 51,5 70,0 13,6 435,0 83,5 286,0 55,3

Perspectieven: veel ambitie, maar minder hoop

De vaststelling dat werkloosheid overwegend negatief wordt beleefd door de nietwerkenden doet de vraag rijzen in welke mate zij snel een job willen vinden enerzijds en hopen te vinden anderzijds. In deze sectie bekijken we deze perspectieven voor de werkzoekende en de niet-werkzoekende respondenten. Voor de werkzoekenden gaan we eveneens na welke inspanningen zij daartoe concreet leveren. a) Werkzoekenden

Arbeidsmarktperspectief: drie op de vier werkzoekende respondenten willen graag binnen de twee weken aan de slag Om zicht te krijgen op de arbeidsmarktperspectieven van de niet-werkende werkzoekenden vroegen we hen wanneer ze het liefst opnieuw aan de slag zouden willen gaan en wanneer ze denken feitelijk een job te kunnen vinden. De resultaten worden weergegeven in tabel 1.35. Daaruit blijkt dat 75% van de werkzoekende respondenten graag binnen de twee weken aan het werk zou gaan. 17,8% van de werkzoekenden wenst binnen één en zes maanden aan de slag te gaan. De meningen zijn meer verdeeld met betrekking tot de vraag wanneer men denkt een job te kunnen vinden. Slechts 16,4% denkt binnen de twee weken een job te vinden. 36,2% denkt binnen één en zes maanden een job te kunnen vinden. Opvallend is vooral het hoge aandeel personen (38,0%) dat niet weet wanneer hij/zij een job zal vinden. De helft van deze groep is al langer dan anderhalf jaar werkzoekend en weet mogelijk niet meer wat te verwachten van de arbeidsmarkt. Bijna één op drie is minder dan zes maanden werkzoekend en weet dus nog mogelijk nog niet wat te verwachten.


Wanneer denkt u werk te kunnen vinden? # % 58 16,4 52 14,7 76 21,5 11 3,1 14 4,0 7 2,0 1 0,3 134 38,0 353 100,0

Zoekgedrag: de werkzoekende respondenten ondernemen 3,4 tot 10,0 sollicitaties per maand We stelden zonet vast dat de niet-werkende werkzoekenden graag snel aan het werk gaan, maar er weinig vertrouwen in hebben ook snel een job te vinden. We kijken nu zich dat vertaalt in het zoekgedrag. Meer bepaald vroegen we de werkzoekenden hoeveel sollicitaties ze ondernamen de afgelopen maand en langs welke kanalen ze solliciteerden. De werkzoekende respondenten solliciteerden afhankelijk van de module 3,4 tot 10,0 keer in de dertig dagen voorafgaand aan de bevraging. Dit gemiddelde is echter vertekend door enkele extreme maximumwaarden – sommige werkzoekenden stellen honderd keer gesolliciteerd te hebben. Daarom is het mediaanaantal sollicitaties een meer betrouwbare samenvattingsmaat. De mediaancijfers over de verschillende modules heen liggen vrij dicht bij elkaar (dat wil zeggen tussen 3 en 5).

Tabel 1.36


Het aantal sollicitaties ondernomen door werkzoekenden in de maand voorafgaand aan de tweede bevraging

#

Gemiddelde


Minimum

67 7,1 64 8,0 52 10,0 39 3,4 52 5,8 58 4,6 332 6,7 * 21 missings. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

0 0 0 0 0 0 0

Mediaan

Maximum

4 3 5 3 4 3 4

30 100 100 20 30 25 100

Een tweede indicator van het zoekgedrag van werkzoekenden zijn de gebruikte vindkanalen. Tabel 1.37 toont aan dat advertenties (online en in kranten) het populairste zoekkanaal zijn. Niet minder dan 90,4% van de werkzoekende respondenten maakt gebruik van dit kanaal. Het tweede belangrijkste zoekkanaal is de


Wanneer zou u het liefst aan het werk willen gaan? # % Binnen twee weken 265 75,1 Binnen de maand 31 8,8 Binnen één tot zes maanden 31 8,8 Binnen zes tot twaalf maanden 2 0,6 Binnen één tot twee jaar 9 2,5 Na twee jaar 1 0,3 Weigering 0 0,0 Weet niet 14 4,0 Totaal 353 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

69

Tabel 1.35

70


vacaturedatabank van VDAB (89,5%), het derde de interimkantoren (77,6%). Dit betekent dat slechts één van de drie belangrijkste vindkanalen van de werkenden (cf. §1.5.1.1c) terug te vinden is in deze top drie, namelijk de interimkantoren. Niettemin worden ook de andere twee belangrijke vindkanalen – spontane sollicitatie en persoonlijk netwerk door een groot aantal respondenten gebruikt. 69,4% van de werkzoekende respondenten solliciteerde spontaan en 60,1% probeerde een job te vinden via zijn/haar persoonlijk netwerk. De minst gebruikte kanalen zijn de contacten gelegd via de ESF-actie (met uitzondering van de begeleider) en het OCMW.

Tabel 1.37

De zoekkanalen van de niet-werkenden

Zoekkanaal Advertenties (online, krant) Vacaturedatabank VDAB (online, WIS) Via interimkantoor Via de Werkwinkel Spontane sollicitatie Via persoonlijk netwerk Hulp van begeleider van de ESF-actie Bezoek jobbeurs Verplicht door VDAB, RVA, OCMW Hulp van een ander contact van de ESF-actie Hulp van OCMW Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

71

# ja 319 316 274 251 245 212 174 134 93 53 29

# nee 32 36 77 101 105 140 177 217 258 297 323

# weet niet 2 1 2 1 3 1 2 2 2 3 1

Totaal 353 353 353 353 353 353 353 353 353 353 353


% ja 90,4 89,5 77,6 71,1 69,4 60,1 49,3 38,0 26,3 15,0 8,2

Volgorde 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11


Offerbereidheid Een laatste indicator van het zoekgedrag van de werkzoekenden is hun offerbereidheid. Tabel 1.38 toont aan dat de niet-werkende werkzoekende respondenten in hoge mate bereid zijn om een job aan te nemen onder hun opleidingsniveau (82,15%) en een job aan te nemen waarvoor ze een halfjaar moeten bijscholen (79,89%). Minder dan één op de drie niet-werkende werkzoekende respondenten blijkt echter bereid om een job aan te nemen waarvoor hij/zij minder zou verdienen dan het huidige inkomen. Binnen deze groep die niet bereid is om minder te verdienen heeft 83,8% een RVA-uitkering als inkomen. Het offer dat niet-werkende werkzoekende respondenten het minst willen maken om een job te vinden is verhuizen. Slechts 17,28% is hiertoe bereid.

Tabel 1.38

De offerbereidheid van de niet-werkend werkzoekenden

Ik ben bereid een job aan te nemen ...

Helemaal oneens

Eerder oneens

die onder mijn oplei# 23 21 dingsniveau ligt. % 6,52 5,95 waarvoor ik minder ver# 161 67 dien dan mijn huidig % 45,61 18,98 inkomen. waarvoor ik een halfjaar # 32 27 moet bijscholen. % 9,07 7,65 waarvoor ik moet ver# 219 60 huizen. % 62,04 17,00 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

73

Noch eens noch oneens 12 3,40 9 2,55

Eerder eens

Helemaal eens

92 26,06 44 12,46

198 56,09 68 19,26

8 2,27 11 3,12

72 20,40 26 7,37

210 59,49 35 9,92

Weigering 1 0,28 2 0,57 0,00 0,00


Weet niet

Totaal

6 1,70 2 0,57

353 100,00 353 100,00

4 1,13 2 0,57

353 100,00 353 100,00

% Eerder of helemaal eens 82,15 31,73 79,89 17,28


b) Personen die een zaak aan het opstarten zijn

Op de vraag of ze een job in loondienst zoeken dan wel een zaak willen opstarten antwoordden slechts drie van de 530 niet-werkende respondenten het laatste. Twee van hen volgden een actie uit module 5 ‘persoonsgerichte vorming’, de derde volgde een actie uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’. Deze acties waren ook de meest intensieve in het traject van deze personen. Laten we de keuze van deze drie personen van naderbij bekijken. Twee personen begonnen de afgelopen zes maanden met de opstart van hun zaak, één persoon is al minstens één jaar bezig. Op de vraag wat hun voornaamste reden is om een zaak op te starten antwoordde één starter er altijd van gedroomd te hebben een eigen zaak te hebben. De andere twee starters gaven aan dat ze de zaak opstarten ‘omdat ze geen andere manier zagen om een inkomen te verwerven’. Twee starters hebben ervaring in de sector. Geen enkele starter neemt de zaak over van een familielid of kennis. c) Niet-werkzoekenden

171 niet-werkende respondenten in deze steekproef zijn niet-werkzoekend. Drie van hen stellen volop bezig te zijn met het opstarten van een zaak. Eén van hen hoopt binnen de twee weken aan de slag te zijn, maar denkt ten vroegste over een half jaar aan de slag te zijn. De andere twee hopen en denken slechts over één tot twee jaar aan de slag te zijn. 168 van de 171 niet-werkenden is noch op zoek naar werk noch een zaak aan het opstarten. Acht op de tien van hen geven aan ooit nog terug te willen werken. 64,1% van hen stelt binnen de zes maanden aan de slag te willen. Zes op de tien van zij die snel aan de slag willen, willen zelfs binnen de twee weken aan de slag zijn. Echter slechts 7,6% denkt daadwerkelijk binnen de twee weken werk te kunnen vinden. Slechts één op de twee denken binnen het jaar werk te kunnen vinden. Ten slotte stelt 16,0% van de niet-werkende niet-werkzoekenden ten vroegste binnen een jaar opnieuw aan de slag te willen.

74

Tabel 1.39


Wanneer zou u het liefst aan het werk willen gaan? # % Binnen twee weken 50 38,2 Binnen de maand 10 7,6 Binnen één tot zes maanden 24 18,3 Binnen zes tot twaalf maanden 15 11,5 Binnen één tot twee jaar 14 10,7 Na twee jaar 7 5,3 Weet niet 11 8,4 Totaal 131 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Wanneer denkt u werk te kunnen vinden? # % 10 7,6 8 6,1 33 25,2 13 9,9 20 15,3 10 7,6 37 28,2 131 100,0

1.6

Terugblik en vooruitblik door de deelnemers

Met betrekking tot de beoordeling van de evolutie in de arbeidsmarktkansen stellen we niet enkel verschillen vast tussen de deelnemers van acties uit verschillende modules, maar ook tussen de 50+’ers en niet-50+’ers. Namelijk terwijl één op de twee niet-50+’ers van oordeel zijn dat hun arbeidskansen (veel) verbeterd zijn, is slechts 33,8% van de 50+’ers deze mening toegedaan. Voor de andere kansengroepen stelden we geen verschillen vast. In de tweede plaats legden we de respondenten aan de acties de vraag voor hoe zij hun arbeidsmarkttoekomst zien. Meer bepaald werd hen de vraag voorgelegd of

75

In de eerste plaats werd aan de respondenten de vraag voorgelegd of zij vinden dat hun kansen op de arbeidsmarkt verbeterd zijn sinds de ESF-actie. Tabel 1.40 toont aan hoe de respondenten die deelnamen aan acties uit de verschillende modules hierover denken. Minstens één op de drie respondenten is van oordeel dat zijn/haar situatie er niet is op verbeterd of verslechterd. Het aandeel respondenten dat een status-quo ervaart is het hoogst bij deelnemers aan een actie uit module 4 (46,6%) en het laagst bij zij die deelnamen aan een actie uit module 6 (33,7%). Respondenten die deelnamen aan een actie uit module 5 ‘persoonsgericht vorming’ (56,2%) en respondenten die deelnamen aan een actie uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (55,4%) zijn het vaakst de mening toegedaan dat hun kansen beter of veel beter zijn dan vóór de actie. Onder de respondenten die deelnamen aan acties uit de andere modules meent minder dan de helft dat zijn/haar arbeidsmarktkansen verbeterd zijn. Opvallend is de score van deelnemers aan acties uit module 4 ‘beroepspecifieke opleiding’. De analyses van de uitstroom naar werk in §1.4 toonden immers aan dat zij het vaakst een job vonden en in §1.5 stelden we vast dat zij het vaakst uitstromen naar een vaste betrekking. Anderzijds stelden we daar ook vast dat zij het vaakst meer dan vijf arbeidsmarkttransities maken en dat niettemin zes op de tien onder hen onvrijwillig een tijdelijke betrekking heeft en één op de twee onvrijwillig deeltijds werkt.


De analyses hierboven schetsen dusver een gemengd positief beeld van de re-integratie van de respondenten die deelnamen aan ESF-acties. Een meerderheid van de respondenten stroomde uit naar werk, maar een groot aantal onder hen heeft meerdere periodes van werk en werkloosheid afgewisseld. Bovendien stellen we vast dat meer dan de helft van de uitstromers onvrijwillig tewerkgesteld is in een tijdelijke dienstbetrekking. Gegeven deze bevindingen is het relevant na te gaan hoe de respondenten zelf hun evolutie op de arbeidsmarkt sinds hun deelname aan de actie evalueren. Als afsluiter van de tweede bevraging werd dan ook aan de respondenten gevraagd om terug te blikken en vooruit te blikken op hun arbeidsmarktpositie sinds hun deelname aan de ESF-actie.

76


zij denken dat hun arbeidsmarktsituatie er over twee jaar op vooruit gegaan zal zijn, op achteruit of noch vooruit noch achteruit. Minstens de helft van alle respondenten is de mening toegedaan dat zijn/haar arbeidsmarktsituatie er op vooruit zal gaan. De deelnemers aan acties uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ zijn het meest optimistisch (65,8%), deelnemers aan acties uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ het minst (49,2%). We gingen hier opnieuw na of er verschillen zijn tussen de kansengroepen en nietkansengroepen en vonden opnieuw een verschil bij de 50+’ers. Zij zijn pessimistischer dan de niet 50+’ers. 28,9% van de 50+’ers is de mening toegedaan dat hij/zij er op achteruit zal gaan. Slechts 8,8% van de niet-50+’ers is deze mening toegedaan.

Tabel 1.40

Mate waarin de deelnemers aan een ESF-actie menen dat hun arbeidsmarktsituatie verbeterd is sinds het beëindigen van de actie

Vindt u dat uw kansen Module 2 Module 3 op de arbeidsmarkt # % # % vandaag … zijn dan op het ogenblik van de actie? veel beter 24 12,1 22 10,7 beter 57 28,6 68 33,2 gelijk 82 41,2 85 41,5 slechter 24 12,1 27 13,2 veel slechter 5 2,5 1 0,5 onbekend 7 3,5 2 1,0 Totaal 199 100,0 205 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

Tabel 1.41

Module 4 # %

20 68 90 6 3 6 193

10,4 35,2 46,6 3,1 1,6 3,1 100,0

Module 5 # %

26 74 62 12 2 2 178

14,6 41,6 34,8 6,7 1,1 1,1 100,0

Module 6 # %

23 84 65 10 1 10 193

11,9 43,5 33,7 5,2 0,5 5,2 100,0

Module 7 # %

20 59 77 21 2 6 185

Totaal #

%

10,8 31,9 41,6 11,4 1,1 3,2 100,0

135 410 461 100 14 33 1 153

11,7 35,6 40,0 8,7 1,2 2,9 100,0

Module 7 # %

#

%

Perspectief van de deelnemers aan een ESF-actie op hun toekomstige arbeidsmarktpositie

Zal uw arbeidsmarktModule 2 Module 3 situatie er over twee # % # % jaar in vergelijking met vandaag … op vooruit gegaan zijn? 98 49,2 118 57,6 noch op vooruit, noch op 48 24,1 42 20,5 achteruit zijn gegaan? op achteruit gegaan zijn? 38 19,1 37 18,0 onbekend 15 7,5 8 3,9 Totaal 199 100,0 205 100,0 Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

77

Module 4 # %

Module 5 # %

Module 6 # %

Totaal

119 55

61,7 28,5

107 41

60,1 23,0

127 34

65,8 17,6

98 38

53,0 20,5

667 258

57,8 22,4

11 8 193

5,7 4,1 100,0

17 13 178

9,6 7,3 100,0

16 16 193

8,3 8,3 100,0

28 21 185

15,1 11,4 100,0

147 81 1153

12,7 7,0 100,0


78


1.7

Besluit

In dit eerste deel van het rapport gingen we na (1) wat de arbeidsmarktsituatie is van de deelnemers aan een ESF-actie 21 maanden na afloop van die actie en (2) welk loopbaantraject zij aflegden in de twee jaar na afloop van de actie. De besproken bevindingen zijn gebaseerd op de antwoorden van de 1 153 respondenten die deelnamen aan de follow-up enquête, of een respons van 57,5% van de oorspronkelijke steekproef bij de eerste enquête. Deze respons is niet vertekend voor de modules. Wel is er een zekere selectiviteit in de respons naar achtergrondkenmerken, zij het niet altijd in de verwachte richting. Zo hebben de jongeren, personen zonder arbeidshandicap en personen zonder arbeidsmarktgerelateerde hindernis - groepen waarvan men kan verwachten dat zij het makkelijker hebben op de arbeidsmarkt - relatief minder meegewerkt aan de follow-up enquête. Verder hebben ook de laaggeschoolden, personen van niet-Europese afkomst en personen met zorgtaak - groepen die het moeilijker hebben op de arbeidsmarkt - relatief minder deelgenomen de tweede keer. De bevindingen van de beschrijvende analyses zijn in de eerste plaats opgehangen aan verschillen tussen modules. De resultaten geven een gemengd beeld van de mate waarin ESF-acties de arbeidsmarktsituatie van werkzoekenden hebben verbeterd. Dit geldt zowel voor de subjectieve (dat wil zeggen zelfinschatting respondenten) als voor de objectieve evaluatie en zowel voor de statische (momentopname) als de dynamische (loopbaan) evaluatie. De subjectieve appreciatie van de vooruitgang sinds de actie werd gemeten op basis van de follow-up enquête bij de deelnemers 21 maanden na afloop van de actie. We stellen vast dat minstens één op de drie respondenten van oordeel is dat zijn arbeidsmarktsituatie er op dat ogenblik op vooruit- noch achteruitgegaan is in vergelijking met het ogenblik van de actie. De respondenten die menen dat hun situatie er op vooruit ging bevinden zich vooral onder zij die deelnamen aan acties uit module 5 ‘persoonsgerichte vorming’ en acties uit module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’. De respondenten die menen dat hun situatie er op achteruit ging, bevinden zich vooral onder de deelnemers van acties uit module 2 ‘trajectbepaling’ en module 3 ‘sollicitatietraining’. In lijn met deze resultaten stelden we ook vast dat de respondenten die deelnamen aan acties uit modules 4, 5 en 6 het vaakst de mening waren toegedaan dat zij dankzij deelname aan de actie sollicitatievaardigheden en algemene en beroepsspecifieke vaardigheden hebben verworven en beter weten welke jobs het best bij hen passen. De subjectieve resultaten reflecteren de objectieve bevindingen die we eveneens verzamelden aan de hand van de follow-up enquête. Wat de arbeidsmarktsituatie betreft 21 maanden na afloop van de actie stelden we vast dat de uitstroom naar werk rond de 50% schommelt. De uitstroom is het laagst voor respondenten die deelnamen aan acties uit module 2 ‘diagnose en trajectbepaling’ (48,7%) en acties uit module 7 ‘trajectbegeleiding en -opvolging’ (45,4%). De uitstroom is het


hoogst voor respondenten die deelnamen aan een actie uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (62,7%). We stelden vervolgens vast dat ongeveer één op de vijf van de werkenden op zoek is naar een andere job in de hoop op meer werkzekerheid, meer ontwikkelingskansen en een betere verloning. Bovendien stelden we vast dat afhankelijk van de module 33,3% tot 48,2% aan de slag is in een tijdelijke betrekking (interim, contract bepaalde duur en tewerkstellingsmaatregel). Voor minstens zes op de tien van de respondenten gebeurt dit onvrijwillig omdat men geen job met een contract van onbepaalde duur kon vinden. Het aandeel dat een tijdelijke betrekking heeft is het hoogst onder de respondenten die deelnamen aan een actie uit module 5 (47,3%) en module 7 (48,2%). De werkende respondenten vonden hun job hoofdzakelijk via een interimkantoor, hun persoonlijk netwerk of dankzij spontane sollicitatie. De actie wordt als relevant beschouwd voor de zoektocht naar werk in die zin dat respondenten zich aangemoedigd voelden om opnieuw aan de slag te gaan, omdat ze er nuttige zaken leerden en omdat hun deelname aan de actie een goede indruk naliet bij de werkgever. Op basis van de Dimona-gegevens konden we de loopbaantrajecten van de respondenten in kaart brengen voor de periode van twee jaar na afloop van de actie. Afhankelijk van de module vond 17,1% (module 6) tot 35,7% (module 2) van de respondenten geen enkele job na afloop van de actie, terwijl 22,8% (module 6) tot 35,6% (module 4) meteen of enige tijd na de actie een job vond waarin hij/zij na twee jaar nog steeds aan de slag was. Afhankelijk van de module heeft ook 28,8% (module 2) tot 43,3% (module 6) van de respondenten twee of meer werkperiodes afgewisseld met werkloosheid. 7,5% (module 2) tot 13,2% (module 6) van de respondenten maakten meer dan vijf transities. Grosso modo kunnen we dus vier grote types loopbaantrajecten onderscheiden: volledige werkloosheid, definitieve uitstroom (dat wil zeggen na het vinden van werk volgt geen nieuwe periode van werkloosheid), een matig verbrokkeld traject en een sterk verbrokkeld traject. Ten slotte onderzochten we op basis van de gegevens in de follow-up enquête diepgaander de situatie van de respondenten die niet aan het werk waren 21 maanden na afloop van de actie. We stellen vast dat niet minder dan vier op de tien van hen al meer dan anderhalf jaar werkloos is (gegevens follow-up enquête). Iets meer dan een derde van de niet-werkende respondenten is nog geen zes maanden werkloos. Van de niet-werkende respondenten is een derde niet-werkzoekend. Bijna één op de twee van deze niet-werkende werkzoekende respondenten geeft aan geen werk te zoeken omwille van gezondheidsredenen. De tweede grootste groep (25,1%) zoekt enkel tijdelijk geen werk: zij volgen onderwijs of zijn in opleiding. We stelden ten laatste ook vast dat het niet hebben van werk gemengde, overwegend negatieve gevoelens oproept bij de niet-werkende respondenten. Bij de niet-werkende werkzoekenden is er dan ook een ambitie om snel opnieuw aan de

80


slag te gaan: drie op de vier geeft aan binnen de twee weken aan de slag te willen. Echter, de respondenten blijken een pak minder hoopvol: minder dan één op de drie gelooft dat hij/zij binnen de maand een job zal vinden. De niet-werkende werkzoekende respondenten tonen een grote bereidheid om een job aan te nemen onder hun opleidingsniveau en een job waarvoor ze een half jaar moeten bijscholen. Minder werkzoekenden zijn bereid om te werken voor een inkomen lager dan hun huidig inkomen en om te verhuizen voor een job. De bevindingen in dit eerste deel doen drie vragen rijzen. Een eerste vraag is of iedereen wel toegang heeft tot (kwaliteitsvolle) jobs. Afhankelijk van de module is 21 maanden na afloop van de actie 45,4% (module 2) tot 62,7% (module 6) van de respondenten aan de slag. Een grote groep blijft dus moeilijkheden ondervinden om aan het werk te geraken. Vier op de tien niet-werkenden bleek al meer dan anderhalf jaar werkloos te zijn. Men zou kunnen opwerpen dat een aantal onder hen op dat ogenblik nog niet werkt omwille van een opleiding. Dit geldt echter slechts voor 13,6% van de niet-werkende respondenten in de studie. Wat de stabiliteit van de jobs betreft, stelden we vast dat een belangrijk deel van deelnemers aan een ESF-actie een verbrokkeld loopbaantraject aflegde en onvrijwillig tijdelijk tewerkgesteld is. Drie tot vier op de tien respondenten zijn van oordeel dat hun kansen op de arbeidsmarkt noch verbeterd noch verslechterd zijn sinds de periode van de actie. Wat de kwaliteit van de jobs betreft, blijkt dat één op de zeven werkende respondenten moeilijkheden had om de huur of lening van zijn/haar woning te betalen. Dit kan een aanwijzing zijn dat zij onvoldoende inkomen kunnen verwerven uit hun job. Het is in elk geval zo dat de helft van de respondenten die op zoek zijn naar ander werk dit (onder meer) doen in functie van een hoger loon en meer werkzekerheid. Hoewel deze resultaten moeten gezien worden in het licht van een opnieuw verslechterende conjunctuur sinds medio 2011 (deels overlappend met de periode van bevraging), wijzen deze bevindingen op de grenzen van het activeringsbeleid. Een tweede vraag is of iedereen (al) geactiveerd kan worden. We stelden immers vast dat bijna één op de twee niet-werkende niet-werkzoekende respondenten aangeeft niet te werken omwille van gezondheidsproblemen. Een derde van hen heeft inderdaad een mutualiteitsuitkering. Binnen de grotere groep van niet-werkende werkzoekenden kampt bijna één op de vijf van de respondenten eveneens met gezondheidsproblemen. Daarnaast geeft ook een minderheid aan niet te kunnen werken omwille van een zorgtaak. Er blijft dus een noodzaak bestaan aan aangepaste trajecten en aangepaste jobs. De resultaten geven aan dat de respondenten de periode van werkloosheid of inactiviteit eerder negatief beleven. De niet-werkende respondenten kampen vaker met financiële problemen dan de werkende respondenten. Bovendien kan de erkenning dat niet iedereen meteen aan de slag kan in een betaalde job omwille van gezondheidsproblemen of omwille van


In dit onderzoek worden de ESF-acties geëvalueerd; de realiteit is echter dat er op deze modules nog andere acties kunnen zijn gevolgd. Dat is vooral het geval bij de modules 2, 5 en 7 (zie bijlage 3), al blijft dit een minderheid binnen elk van deze modules. Het principe dat elke ESF-actie deel uitmaakt van een traject is voor deze modules dus niet altijd voldaan. Als controle hebben we de analyses naar de resultaten op basis van de follow-up enquête herhaald rekening houdend met de meest tijdsintensieve module die werd gevolgd. Deze analyses bevestigen de eerder gemaakte bevindingen; enkel voor module 7 zijn de resultaten op het gebied van tewerkstelling positiever. Voor modules 2 en 5 luidt de conclusie dat deze modules beter kunnen scoren als meer wordt ingezet op vervolgacties. In dit deel analyseerden we de tewerkstellingsresultaten, zonder controle voor andere factoren die de resultaten mee beïnvloeden. In deel 2 ondernemen we multivariate analyses om een uitgezuiverd beeld te verkrijgen van de impact van de module op langere termijn voor de werkzoekende.

81

andere waardevolle taken mogelijk bijdragen tot een meer positieve beleving van de periode zonder betaald werk. Ten slotte rijst de vraag hoe we de uitstroom naar kwaliteitsvol werk het best kunnen bereiken. Met andere woorden: welke types acties bieden de meeste kans op succesvolle arbeidsmarktre-integratie? De bevindingen wijzen erop dat acties uit module 4 ‘beroepsspecifieke opleiding’ en module 6 ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ het vaakst leiden tot tewerkstelling. De respondenten die deelnamen aan dergelijke ESF-acties waren het vaakst aan het werk 21 maanden na de actie. In vergelijking met respondenten die deelnamen aan andere modules zijn zij ook het vaakst tewerkgesteld in een vaste betrekking (ca. twee derden) en dus het minst vaak in een tijdelijke betrekking (ca. één derde). Zij hebben ook minder vaak onvrijwillig een tijdelijke betrekking. Bovendien waren deze respondenten in de periode van twee jaar na afloop van de actie het langst aan het werk. Deze respondenten tonen zich ook het meest positief ten aanzien van hun toekomstige arbeidsmarktpositie. Zij ondergingen ook meer arbeidsmarkttransities. Deze bevindingen kunnen verklaard worden vanuit het feit dat acties uit module 4 en module 6 het meest intensief en langst durend zijn, en de deelnemers voorbereiden op specifieke jobs. Dit in tegenstelling tot de andere modules, die minder intensief zijn en niet specifiek voorbereiden op welbepaalde jobs.

- DEEL 2 MULTIVARIATE ANALYSES -

1

Multivariate analysis

1.1

Introduction

In this paper we undertake an impact evaluation of a labour market program that offers differentiated treatments (PES modules) to unemployed participants. In particular we address the question whether different treatments have different effects on labour market outcomes in terms of soft skills, job search behaviour and employment intensity. We use a two step estimation procedure, that addresses the issue of endogenous treatment and accomodates heterogeneous treatment effects. Next to observable characteristics we examine the contribution of unobservable individual attributes. In doing so we address the particular difficulty that individual characteristics that are unobserved by the evaluator may confound the estimation of the true returns to these treatments when treatment allocation of the unemployed is partly based on these unobservables. Most active labour market programs offer multiple services to their unemployed, where individuals who participate receive different treatments by design. We examine longitudinal data on a sample of unemployed that ended an esf funded programme during september 2009 and february 2010. As in most countries, individuals get assigned to one of the multiple treatments in interaction with caseworkers. As such, treatment assignment is not random but “at best” the result of a negotiation between the unemployed and the case worker. In the absence of an overall no-treatment condition in our data (all unemployed are allocated to a PES module), we assess the impact of treatment on those who receive it relative to other possible treatments. We use the results to construct counterfactuals on the effect of treatment on those who do not receive it.

1.2

Data

Deze analyses maken gebruik van een combinatie van survey en administratieve data. Voor de belangrijkste afhankelijke variabele, de tewerkstelling in de periode na afloop van de actie, konden we de gedetailleerde maand-op-maand gegevens van de Dimona-bron benutten, die bovendien voor alle respondenten beschikbaar was. Deze bron bevat echter geen informatie over de aard van het contract of de tewerkstelling. Langs de kant van de verklarende en controle-variabelen hebben we gebruik gemaakt van de intake-gegevens van de respondenten. Deze waren echter niet beschikbaar voor de volledige groep van 2005 survey-respondenten, maar voor 1411 van hen. De multivariate analyses worden bijgevolg uitgevoerd op deze groep van 1411 respondenten. Deze reductie heeft geen invloed op de representativiteit naar achtergrondkenmerken; enkel voor module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) betekent dit dat de jongeren in alternerend leren uit de steekproef vallen (van hen wordt namelijk geen intake door de VDAB afgenomen).

1.3

Estimation strategy

In this section, we discuss our estimation strategy to assess the impact of participation in PES modules on soft skills, job search behaviour and employment. Consider the outcome equation (1)

Ym = Xβm + Um

where Ym refers to one of the outcomes of interest (e.g. soft skills, job search behaviour and employment) observed for category m of M alternative PES-modules. Without loss of generality, the outcome variable Ym is observed if and only if module m is chosen, which happens when ∗ Sj = m ⇐⇒ Sm > max = (Sj∗ ) j6=m

Sj∗ = Zγj + ηj ,

j = 1, ..., M

j = 1, ..., M

(2) (3)

where Sj is a discrete choice variable indicating the PES-module j. Selection into treatment is assumed to be made on the basis of an index function Sj∗ that is affected by observables Z and unobservables ηj . The disturbance Um satisfies E(Um |X) = 0 and V (Um |X, Z) = σs2 . The vector X contains all determinants of the outcome of interest. Define εm = max Sj∗ − ηm (4) j6=m

Under definition 4, condition 2 is equivalent to εm < Zγm .

1

Assume that the ηj ’s are independent and identically Gumbel distributed (the so-called IIA hypothesis). Their cumulative and density functions are respectively G(η) = exp(−e−h ) and g(η) = exp(−η−e−h ). As shown by McFadden (1973), this specification leads to the multinomial logit model with: exp (Zγm ) P (Sj = m) = P (εm < Zγm ) = P exp (Zγj )

(5)

j

Based on this expression, consistent maximum likelihood estimates of the γj ’s can be easily obtained. When using OLS, the outcome equations are run separately. However, if there are unobserved characteristics of individuals that affect both their assignment to/choice of PES module and their associated outcomes, the error terms Um and ηj will be correlated and the OLS estimates of βm will be inconsistent. This problem of endogenous selection can be explained as a kind of omitted variable bias. For instance, if individual unobserved traits are positively correlated with treatment m and employment outcomes, then any positive coefficient on treatment m in the outcome equation may simply reflect the cross-section correlation between unobserved traits, on the one hand, and both self-selection into treatment m and employment, on the other, rather than representing a causal effect of treatment m on employment. To correct for the potential inconsistency applied research has traditionally employed the bias correction method embedded in Lee’s (1983) extension of the Heckman (1979) two-stage selection model to the multinomial logit case. Lee derives the exact equivalent of the Heckman inverse-Mill’s ratio in each outcome equation based on the correlation between the disturbance term of each outcome equation and the cumulative distribution of εm . As the joint distribution of Um and εm depends on all Zγj , the related bias correction term incorporates all the information from the multinomial logit model. Its sign indicates the direction of the selection bias resulting from the selection of individuals in the PES module for which an outcome equation is estimated as opposed to all other PES modules taken together. Bourguignon, Fourier and Gurgand (2001, hereafter BFG) argue that clubbing together all information based on the multinomial logit model makes the selectivity correction mechanism unnecessarily restrictive. They offer an alternative, which takes into account the correlation between the disturbance terms from each outcome equation and the disturbance terms from each multinomial logit equation (namely Uk and η1 ...ηM ). Define ηj∗ = Φ−1 (G(ηj )) Assuming a linear association between the expected values of Uk and the ηj∗ ’s1 , Uk can be expressed as Uk = σk

M P j=1

ρ˜j ηj∗ + ωk , for each k = 1, ..., M , where ρ˜j is the correlation between Uk and ηj∗ . The residual term ωk is

orthogonal to all ηj∗ ’s and E (ωk ) = 0, that is, a crucial assumption in the BFG specification is that the Independence of Irrelevant Alternatives (IIA) hypothesis holds. Hence, the conditional expected value of the disturbances from the latent equation is M X ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ E Uk |Sk > maxSj = σk ρj E ηj |Sk > maxSj j6=k

j6=k

j=1

After substituting this conditional expected value into the outcome equation and performing several algebraic manipulations in the spirit of Lee, we are left with the following bias-corrected outcome equation:   M X (Pj ) m (Pj ) + νk (6) Yk = Xk βk + σk ρ˜1 m (P1 ) + ρ˜j (P j − 1) j=2 = Xk βk + σk ρ˜1 m (P1 ) + σk

M X j=2

= Xk βk +

M X

ρ˜j

(Pj ) m (Pj ) + νk (Pj − 1)

αjk Mjk + νk

(7)

j=1

where Pj is the probability that a category j is chosen, Mjk = m (Pj )’s are the conditional expectations of ηj∗ and αjk ’s the coefficient terms for the polychotomous correction of selectivity bias. νk is an orthogonal error parameter 1 This

is true, for example, under the assumption that Ui is normal and Ui and ηj∗ are bi-variate normal.

2

towards the rest of terms, having a mean expectation equal to zero. The number of bias correction terms in this equation is equal to the number of multinomial logit choices. The BFG methodology thus allows us to identify not only the direction of the bias related to the allocation of individuals in a specific PES module, but also which choice among any alternative modules this bias stems from. The BFG model is appealing. Monte Carlo experiments show that while the Lee (1983) model performs relatively well only in relatively small samples, the BFG method tends to be the universally preferred econometric methodology for selectivity correction based on the multinomial logit, even when flexible (e.g., non-linear) specifications are present and the IIA condition does not hold. Note that X does typically not include variables that are affected by treatment since these covariates may not only be endogenous, but, as Willis and Rosen (1979) point out, ‘‘it is more in the spirit of the choice framework of the model to allow these ‘‘current’’ events to be captured indirectly via their correlations with included variables in order to estimate expected or anticipated results.’’ 1.3.1

Exclusion restrictions

Strictly speaking, exclusion restrictions are not necessary in the selection model because the model is identified by non-linearity, because the inverse Mills ratio is a nonlinear function of variables. In the selection-adjusted outcome regression Y is regressed on X and M(Z). If M(.) were a linear function of Z, we would clearly need some variables in Z that are not part of X or the regressors would be collinear. However, under the assumption of bivariate normal errors, M(.) is a non-linear function. In practice, the identification issue is less clear cut. The problem is that while M(.) is a non-linear function, it is roughly linear in parts of its domain. Hence, it is entirely possible that M(Z) has very little variation relative to the remaining variables in the outcome equation, i.e., X. This issue can clearly arise when the selection variables Z and outcome variables X are identical. So, while the model is identified on the nonlinearity, it is helpful to include exogenous variables that do not directly affect the outcome variables of interest but do affect (self-)selection into PES modules. We adopt from Card (2000) the notion that “variables from the supply side are an obvious source of identifying information for estimating demand-side parameters”. In the empirical section we will test the suitability of the following instruments capturing differences in local labour markets and proximity of the PES service delivery. • Regional dummies (n=13, indicating LKC’s in Flanders) • Local unemployment rate in 2010 defined at LKC level: linear, quadratic and first difference terms • Degree of morfological and functional urbanization (defined at city level) • Distance to the nearest PES shop (defined as distance between the geographical centres of the home and PES postal code): linear and quadratic term 1.3.2

Modelling work intensity

Administrative data allows to monitor the monthly activity state for each respondent during at least 24 consecutive months since the end of the action. Using this data, we construct the dependent variable as the fraction of months worked in a given time span since the end of the action. In modelling dependent variables with fractional values in the unit interval Y [0 − 1], neither OLS nor binary models (restricting all y values to 0 or 1) are appropriate. There are four problems associated with OLS to fractional data: impossible predictions outside ([0 − 1] interval), non-normal errors, heteroscedasticity (variance is unlikely to be constant) and non-linear effects. As Y is bounded between 0 and 1, extreme values included, linear models do not provide a good description of the expected value as the effect of a given X cannot be constant throughout the range of X. Econometrically, we follow the fractional logit estimation developed by Papke & Wooldridge (1996). Fractional logit estimation improves upon previously used statistical methods because it only requires that the conditional mean be specified correctly to obtain consistent parameter estimates and it allows for direct estimation of desired fractional response variable. Fractional logit is a quasi-MLE method with conditional mean assumption E(Y |X) = exp (Xβ) /[1 + exp (Xβ)] = Λ (Xβ) The quasi-log likelihood for observation i is exactly the same as for the logit binary response model li (β) = Yi log [Λ (Xi β)] + (1 − Yi ) log [1 − Λ (Xi β)]

3

where Λ ( . ) is the logistic cdf and Yi [0, 1]. The binomial GLM variance assumption required for generally robust inference is V ar (Yi |Xi ) = σ 2 Λ (Xi β) [1 − Λ (Xi β)] This procedure can be programmed directly or implemented using the generalized linear models command of stata.

1.4 1.4.1

Data analysis Soft skills and job search behavior: an ordinal factor model

The questionnaire included multiple self-reported likert-type ratings on job related soft skills and job search behavior. To reduce dimensionality while using all available information and account for measurement error we apply ordinal factor analysis as described in Jöreskog & Moustaki (2006). The ordinal factor analysis model takes into account the ordinal nature of likert-type ratings by adding a threshold response process to a factor analysis model. This adds to the standard factor analysis model in ensuring that the predicted values are exact integers. Consider a questionnaire consisting of n items yi , i = 1, ..., n, to be rated using one of m response alternatives. These alternatives can be scored using the successive integers k = 0, ..., m − 1. The ordinal factor analysis model assumes that a latent response variable y ∗ underlies the n observed categorical responses y. The latent response variables are related to the observed categorical responses via a threshold relationship, yi = k

if ti,k < yi∗ < ti,k+1

where ti,0 = −∞ and ti,m−1 = ∞ . That is, an individual will choose response alternative k when his latent response value yi∗ is between the thresholds ti,k and ti,k+1 . It is also assumed that a factor is linked to the latent responses y ∗ by means of a standard factor analytic model yi∗ = λi F + ξi where F is the factor, λ is a vector of n factor loadings, and ξ is a vector of n measurement errors. By assumption, both the factor and the measurement errors are normally distributed. As latent variables are unobserved, their scales are unknown. In order to identify the model, we set the metric of the latent variables by fixing the variance of the latent variable to 1. We use the Mplus software and adopt a Full Information Maximum Likelihood (FIML) approach to estimate model parameters using all available data points, even for cases with item non response. This allows the retention of more observations than traditional missing data methods. 2 1.4.2

Soft skills

In the questionnaire three dimensions of job related soft skills were surveyed (...) using 19 items on 5 point likert scales. An exploratory factor analysis indicated that the joint variance between all 19 indicators is best captured by an single factor solution. We report standardized factor loadings. 2 The computational algorithm of FIML is based on the assumption that missing values are related to observed values of other variables in the set. FIML in the MPlus software also provides adjusted standard error estimates, which is a useful safeguard against inflation of the Type-I error rate. Enders (2001) points to evidence that the FIML estimator is superior to other techniques for dealing with missing data.

4

Figure 1: Factorladingen arbeidsmarktrelevante (zelf-)kennis en zelfvertrouwen

1.4.3

Job search behavior

In figuur 2 rapporteren we de factorladingen voor het werkzoekgedrag voor de actie Figure 2: Factorladingen werkzoekgedrag voor de actie

In figuur 3 rapporteren we de factorladingen voor het werkzoekgedrag na de actie.

5

Figure 3: Factorladingen werkzoekgedrag na de actie

1.4.4

Work intensity

Figures 4 report the cumulative distribution functions for these fractional variables for time spans of 3, 6, 12 and 24 months. Op korte termijn, in de eerste drie maanden na het einde van de actie, heeft minder dan één derde van de deelnemers één of meer maanden gewerkt. Naarmate de observatieperiode langer duurt, stijgt het aandeel deelnemers met werkervaring (45% op 6 maand, 60% op 12 maand). Volgen we de deelnemers gedurende 24 maanden dan blijkt iets minder dan drie kwart van de deelnemers ooit gewerkt te hebben. Het aandeel gewerkte maanden blijkt op lange termijn ook relatief gelijkmatig gespreid te zijn. Figure 4: Work outcome: Since the end of the action, what is the fraction of months worked?

6

1.4.5

Factorscores en relatie met treatment

Figure 5 reports the average factor scores per treatment. We rapporteren de gemiddelde scores voor die respondenten die opgenomen worden in de multivariate analyses. Wat de zachte uitkomsten betreft scoren deelnemers aan module 3 (oriëntatietraining) en 5 (persoonsgerichte opleiding) het hoogst, gevolgd door deelnemers aan module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer). Deelnemers aan modules 4 (beroepsopleiding) en 7 (trajectopvolging) hebben een score die net onder het gemiddelde ligt. Vooral de kloof met de deelnemers aan module 2 (screening) is aanzienlijk. Figure 5: Factorscores soft skills, initial job search behaviour and post action job search behaviour

Deelnemers aan de beroepsopleidingen vertoonden het meest intensieve zoekgedrag voór de actie, gevolgd door deelnemers aan module 5 (persoonsgerichte opleiding) en module 7 (trajectopvolging). Deelnemers aan module 3 (oriëntatietraining), module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) en 2 (screening) hebben een score die onder het gemiddelde ligt. Na de actie zien vooral deelnemers aan modules 5 (persoonsgerichte opleiding) en module 4 (beroepsopleiding) hun relatieve positie dalen. Deelnemers aan modules 3 (oriëntatietraining), module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) en 2 (screening) zien hun positie sterk stijgen. In figuur 6 rapporteren we de gemiddelde geobserveerde werkintensiteit (fractie maanden gewerkt) per module. We rapporteren dezelfde gemiddeldes maar rangschikken de modules in de linkse figuur naar een oplopende gemiddelde fractie over een periode van 3 maand. In de rechtse figuur wordt deze rangordening gemaakt over een periode van 24 maand. Dit maakt vooral een verschil voor de plaats van de beroepsopleiding wat een mogelijke aanwijzing vormt voor het optreden van lock in effecten. In the presence of lock in effects, it is better to look at fraction of time worked over a longer period.

7

Figure 6: Work outcome: ESF modules and means

1.4.6

Descriptives explanatory variables

Table 1 lists the set of explanatory and dependent variables used in our analysis and includes demographic, family, personal and regional characteristics. Demographic characteristics include age, gender and ethnicity. Family characteristics include the presence of children in the household. Personal characteristics include labour market disability, educational attainment, unemployment duration, pre-action job search behaviour and five dummy variabels indicating various barriers to work. Regional variables include the distance to the nearest PES-shop, regional dummies (LKC) and the associated local unemployment rate, degree of urbanization. Figure 7: Wie krijgt wat? Selectie van achtergrondvariabelen

8

Table 1: Sample descriptive statistics Total sample

multivariate sample

n

mean

st dev

min

max

n

mean

st dev

min

max

man

2005

0,494

0,500

0

1

man

1411

0,496

0,500

0

1

age 16-25

2005

0,203

0,403

0

1

lftc1

1411

0,092

0,289

0

1

age 26-29

2005

0,119

0,324

0

1

lftc2

1411

0,136

0,343

0

1

age 30-39

2005

0,257

0,437

0

1

lftc3

1411

0,293

0,455

0

1

age 40-49

2005

0,241

0,428

0

1

lftc4

1411

0,267

0,443

0

1

age >50

2005

0,179

0,383

0

1

lftc5

1411

0,212

0,409

0

1

foreigner

2005

0,193

0,394

0

1

kg_allocht~n

1411

0,198

0,399

0

1

dummy children < 12y

2005

0,321

0,467

0

1

kind_jon~12d

1411

0,310

0,463

0

1

dummy children 12-18y

2005

0,215

0,411

0

1

kind_1218d

1411

0,182

0,386

0

1

< HSE degree

2005

0,544

0,498

0

1

opl_laag

1411

0,514

0,500

0

1

HSE degree

2005

0,329

0,470

0

1

opl_midden

1411

0,355

0,479

0

1

TE degree

2005

0,127

0,333

0

1

opl_hoog

1411

0,131

0,338

0

1

Disabled

2005

0,173

0,378

0

1

kg_pmah

1411

0,199

0,400

0

1

unempl duration< 1y

2005

0,747

0,435

0

1

wl_kortdurig

1411

0,684

0,465

0

1

unempl duration> 1y

2005

0,119

0,324

0

1

wl_langdurig

1411

0,144

0,351

0

1

unemploy duration> 2y

2005

0,134

0,341

0

1

wl_zeerlan~g

1411

0,172

0,378

0

1

pre action job search behaviour

1665

0,000

0,838

-2,19

1,97

fintsolg2

1411

0,008

0,893

-2,19

1,97

pre action barrier labour market

1470

0,159

0,366

0

1

vohiwerk

1411

0,155

0,362

0

1

barrier personal

1443

0,535

0,499

0

1

vohipomst

1411

0,533

0,499

0

1

barrier mobility

1452

0,167

0,373

0

1

vohimob

1411

0,167

0,373

0

1

barrier care

1465

0,109

0,311

0

1

vohizorg

1411

0,105

0,307

0

1

barrier medical

1438

0,122

0,328

0

1

vohimed

1411

0,117

0,321

0

1

Distance to PES shop

2005

2,864

4,234

0

41,382

afstm_werkw

1411

2,692

4,084

0

21,550

Antwerpen

2005

0,151

0,358

0

1

Antwerpen

1411

0,157

0,364

0

1

Mechelen

2005

0,036

0,186

0

1

Mechelen

1411

0,039

0,194

0

1

Turnhout

2005

0,067

0,251

0

1

Turnhout

1411

0,068

0,252

0

1

Vilvoorde

2005

0,054

0,226

0

1

Vilvoorde

1411

0,052

0,222

0

1

Leuven

2005

0,067

0,251

0

1

Leuven

1411

0,063

0,243

0

1

Brugge

2005

0,034

0,182

0

1

Brugge

1411

0,026

0,158

0

1

Kortrijk

2005

0,088

0,283

0

1

Kortrijk

1411

0,083

0,276

0

1

Oostende

2005

0,060

0,237

0

1

Oostende

1411

0,060

0,237

0

1

Aalst

2005

0,049

0,217

0

1

Aalst

1411

0,050

0,219

0

1

Gent

2005

0,124

0,330

0

1

Gent

1411

0,128

0,334

0

1

Sint-Niklaas

2005

0,080

0,271

0

1

Sint-Niklaas

1411

0,069

0,253

0

1

Hasselt

2005

0,139

0,346

0

1

Hasselt

1411

0,150

0,357

0

1

Tongeren

2005

0,050

0,219

0

1

Tongeren

1411

0,057

0,231

0

1

Distance to PES shop

2005

2,864

4,234

0

41,382

afstm_werkw

1411

2,692

4,084

0

21,550

unemployment rate 2010

2005

8,428

4,355

4

21

iwlgr10

1411

7,514

3,539

4

21

first difference unemployment rate 2010

2005

0,045

0,516

-2

1

fdiwlgr10

1411

0,095

0,474

-2

1

centrumsteden

2005

0,360

0,690

0

1

centrumsteden

1411

0,373

0,700

0

1

funct H, morf H

2005

0,056

0,231

0

1

verstedb1

1411

0,053

0,224

0

1

funct H, morf M

2005

0,069

0,253

0

1

verstedc1

1411

0,080

0,272

0

1

funct M, morf H

2005

0,093

0,291

0

1

verstedb2

1411

0,089

0,284

0

1

funct M, morf M

2005

0,076

0,265

0

1

verstedc2

1411

0,080

0,272

0

1

funct L, morf H

2005

0,110

0,313

0

1

verstedb3

1411

0,107

0,309

0

1

funct L, morf M

2005

0,188

0,390

0

1

verstedc3

1411

0,173

0,378

0

1

morf L+ rural

2005

0,048

0,215

0

1

verstedd23e

1411

0,045

0,208

0

1

soft skill

1994

-0,003

0,975

-2,98

2,28

fzacht

1403

-0,067

1,000

-2,98

2,28

post action job search behaviour

2004

-0,001

0,852

-2,45

2,37

fb1solgb

1411

0,093

0,805

-2,45

2,37

fraction work_intensity 24_months

2005

0,416

0,354

0

1

werk_24mnd

1411

0,387

0,351

0

1

9

Vooraleer over te gaan tot de multivariate toetsing wordt de bivariate relatie tussen enerzijds de deelname aan een bepaalde ESF-module en anderzijds een aantal doelgroepindicatoren bekeken. Figuur 7 toont deze relatie voor de volledige steekproef van 2005 respondenten, gelijk verdeeld over de verschillende modules. Per achtergrondkenmerk worden 7 staafjes gegeven; het eerste toont de verdeling in de totale steekproef, de 6 volgende de verhoudingen binnen de onderscheiden ESF-modules ( screening, oriëntatie en diagnose; sollicitatietraining; beroepsspecifieke opleiding; persoonsgerichte opleiding; opleiding en begeleiding op de werkvloer; trajectopvolging). Het eerste staafjesblok geeft de verdeling naar geslacht. De totale steekproef blijkt ongeveer evenveel mannen als vrouwen te tellen. Mannen blijken licht oververtegenwoordigd in de modules ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’, ‘beroepsspecifieke opleiding’ en ‘trajectopvolging’. Het volgende blok toont de verdeling over 4 leeftijdsklassen. Hier valt dadelijk een uitschieter bij de jongste leeftijdscategorie op; 70% van de personen die ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ volgden zijn tussen 16 en 25 terwijl ze maar 20% uitmaken van de totale steekproef. Dit heeft te maken met het feit dat jongeren die alternerend leren in deze module ondergebracht worden. Verder komt naar voor dat 50-plussers relatief meer deelnemen aan ‘screening, oriëntatie en diagnose’ en ‘sollicitatietraining’ en minder aan de overige modules. Het derde blok maakt een opdeling naar het hoogste opleidingsniveau van de respondent. Laaggeschoolden, die meer dan de helft van de totale steekproef uitmaken, zijn sterk oververtegenwoordigd bij de ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (+/- 90%) en ‘trajectopvolging’ (+/-70%). Allochtonen blijken, zo geeft het vierde blok aan, meer deel te nemen aan de persoonsgerichte opleidingen, bij deze module worden ook lessen Nederlands ingedeeld. Personen met een arbeidshandicap hebben relatief meer kans om geselecteerd te worden voor een intensieve trajectopvolging; ze maken nog geen 20% uit van de totale steekproef, maar wel bijna 40% van de personen wier traject intensief opgevolgd wordt. Een laatste blok deelt de respondenten in naar werkloosheidsduur. Verschillen vinden we vooral bij module 2, ‘screening, oriëntatie en diagnose’, waar we een oververtegenwoordiging van zeer langdurig werklozen en een ondervertegenwoordiging van kortdurig werklozen terugvinden. Een gelijkaardige analyse wordt uitgevoerd in figuur 8. Daar waar figuur 7 echter de volledige steekproef bekeek, richten we ons hier enkel op de steekproef zoals die gebruikt wordt in de multivariate analyses. Voor deze analyses maken we bijkomend gebruik van een aantal administratieve datasets omtrent de intake en het traject van de respondenten. Deze gegevens zijn echter niet voor alle respondenten beschikbaar en zo komt het dat de eigenlijk gebruikte steekproef in de multivariate analyses 1 411 personen omvat. Figuur 8 geeft aan of deze vermindering ook een wijziging van de persoonskenmerken met zich meebrengt. Algemeen blijven de eerdere vaststellingen met betrekking tot geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, etniciteit, arbeidshandicap en werkloosheidsduur overeind. In module 6 ‘Opleiding en begeleiding op de werkvloer’ zijn er wel belangrijke wijzigingen, dit kan volledig teruggebracht worden op het feit dat er voor de jongeren in een alternerend leren traject doorgaans geen intake door de VDAB wordt afgenomen. Deze jongeren verdwijnen dus uit de gebruikte dataset.

10

Figure 8: Wie krijgt wat? Selectie van achtergrondvariabelen voor subsample in multivariate analyses

11

1.5

(self-)selection into treatment

Following our preceding discussion, we use a multinomial logit specification to model the (self-)selection into M PES modules. pes − module = γ0 + γ1 Gender + γ 2 Agecat + γ 3 Children + γ 4 Ethnic + γ 5 P mah + γ 6 Education +γ7 U E − duration + γ8 initial − job − search − behaviour + γ9 intake − barriers

(8)

+γ10 Distance + γ11 LKC + γ12 Local − U E − rate + γ13 U rbanization + η This step not only provides insights into the determinants of PES module allocation, but also generates bias correction terms for the second step. A multinomial logit model specifies the following probabilities for alternatives j = 0, 1, ..., M P (Sj = m) =

exp (Zj γm ) M P

exp (Zj γi )

i=0

Note that the parameters of the multinomial model are identifiable up to normalization. Therefore the parameters of a baseline outcome category (PES module 2) are fixed to zero. The regression results of the first stage multinomial logit are reported in table 2. Due to well-known difficulties associated with interpreting coefficients in logit, probit and other nonlinear models, we do not report estimated coefficients. In linear models, the coefficients have a straightforward interpretation: they represent the estimated change in the value of the dependent variable associated with a unit increase in the corresponding independent variable. In contrast, the nonlinearity of logit models means that the relationship between a change in the value of an independent variable and the estimated change in the probability of an associated outcome cannot be directly discerned from the variable’s coefficient. Instead γm can be interpreted as the marginal effect of Z on the log odds-ratio of alternative m to the baseline alternative. The marginal effect of Z on the probability of choosing alternative m can then be expressed as " # m X ∂P (Sj = m) = P (Sj = m) γm − P (Sj = m) γi ∂Zj i=0 Hence, the marginal effect of Z on alternative m involves not only the parameters of m but also the ones of all other alternatives. To put it differently, the effect of a change in a variable depends on where we evaluate the effect. In table 2 we report these marginal effects, evaluated at sample means. Note that, unlike the coefficients, marginal effects are not affected by the choice of reference state. In addition note that the probabilities for these PES module are not independent. As each person must be in one of the six modules, the probabilities across each group must sum to one, so that the marginal effects across all modules sum to zero. Since the numbers in table 2 are already in percent, a coefficient can be interpreted as the change in probability induced by a discrete change in a given variable, all else being equal. In table 2 we first note that, compared to an average woman, an average man is 5.7 percentage points less likely to be allocated to persoonsgerichte opleiding and 8.9 percentage points more likely to be allocated to beroepsspecifieke opleiding. Turning to age, the results shows that, compared to an average person aged 26-30, persons over the age of 30 are less likely to be in persoonsgerichte opleiding (23.3 % points). Persons older dan 50 are more likely to be in sollicitatietraining en persoonsgerichte opleiding and less likely to be in beroepsspecifieke opleiding en trajectopvolging. Whereas the presence of children above the age of 12 decreases the odds of being in opleiding en begeleiding op de werkvloer, the presence of children younger than 12 increases those odds. Attainment of tertiary education qualifications is highly significant in reducing the chance of being allocated to trajectopvolging and opleiding en begeleiding op de werkvloer and increasing the chance of being allocated to sollicitatietraining. The results show that, for an average person, being long term unemployed is highly significant in the allocation process. It is associated with an increased chance of screening and opleiding en begeleiding op de werkvloer and a reduced chance to be allocated to any of the other modules. De kans om deel te nemen aan een persoonsgerichte opleiding ligt 17.5 procentpunten hoger voor de gemiddelde allochtoon ten opzichte van de kans van de gemiddelde autochtoon. Ook bij de trajectopvolging ligt de kans op deelname 12 pptn. hoger dan voor autochtonen. Allochtonen hebben daarentegen significant minder kans om geselecteerd te worden in de modules ‘screening, oriëntatie en diagnose’ (-8.2 pptn.), ‘sollicitatietraining’(-9.3 pptn.), ‘beroepsspecieke opleiding (-9.1 pptn.) en ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (-2.9 pptn.). Verder blijken 12

Table 2: Selection equation: marginal effects from multinomial logit Screening, oriëntatie en diagnose b

Beroepsspecifieke Sollicitatietraining

se

b

se

opleiding b

se

Opleiding en begeleiding

opleiding

op de werkvloer

b

b

man

-0,020

0,034

0,011

0,028

0,089

age 16-25

-0,049

0,086

-0,106

0,068

-0,029

0,118

0,233

age 30-39

-0,024

0,028

0,039

0,048

-0,031

0,038

age 40-49

-0,031

0,040

0,030

0,048

-0,040

age >50

0,062

0,055

0,158

0,073∗∗

-0,159


-0,019

0,028

-0,039

0,027

-0,012

0,036

-0,009


0,026

0,028

0,017

0,028

0,011

0,020

HSE degree

0,108

0,017†

0,063

0,024†

0,036

0,023

TE degree

0,040

0,025

0,163

0,043†

0,082

0,063

non EU

-0,082

0,025†

-0,093

0,030†

-0,091

0,041∗∗

0,040∗∗

-0,101

disabled

-0,090

unempl duration> 1y

0,026

0,038


0,167


-0,022

0,020†

Persoonsgerichte

-0,057

se

Trajectopvolging b

se

-0,009

0,012

-0,013

0,154

0,052

0,042

-0,100

0,094

0,019

0,031

-0,038

0,012†

0,036

0,037

0,033

0,028

0,035

-0,044

0,013†

0,058

0,044

0,036†

0,093

0,056∗

-0,024

0,011∗∗

-0,131

0,029

0,035

0,015∗∗

0,043

0,036

-0,021

0,022

-0,028

0,009†

-0,005

0,031

-0,001

0,026

-0,038

0,015∗∗

-0,168

0,023†

-0,012

0,036

-0,065

0,009†

-0,208

0,014†

0,064†

-0,029

0,006†

0,120

0,064∗ 0,031†

0,175

0,019†

se

0,025†

-0,026

0,027

-0,046

0,033

0,033

0,023

0,231

0,072

0,033∗∗

-0,048

0,037

-0,065

0,033∗∗

0,040

0,030

-0,025

0,045†

-0,058

0,027∗∗

-0,060

0,023∗∗

-0,066

0,032∗∗

0,113

0,020†

-0,097

0,011∗

-0,032

0,017∗∗

0,030

0,013∗∗

0,014

barrier work

0,005

0,043

-0,111

0,032†

0,139

0,037†

barrier personal

-0,035

0,024

-0,012

0,025

0,034

0,027

-0,037

0,091

0,012

-0,002

0,005

0,012

0,029†

-0,002

0,016

-0,122

0,007

0,013

0,044

0,015∗∗

0,028

0,030†

0,032 0,028† 0,018 0,026† 0,028

barrier mobility

0,054

0,025∗∗

0,007

0,029

-0,027

0,038

0,001

0,029

-0,013

0,015

-0,021

0,032

barrier care

-0,050

0,037

0,053

0,035

-0,080

0,035∗∗

0,042

0,042

-0,003

0,017

0,038

0,041

0,053

-0,140

0,029†

-0,033

0,042

0,080

0,052

-0,036

0,013†

0,087

0,040∗∗

0,017

0,067

-0,010

0,033

-0,026

0,025

0,033

0,042

0,014

-0,001

0,012

0,009

0,016

0,025†

-0,061

0,006†

0,027

0,071

barrier medical

0,042

distance to pes shop

-0,123

distance^^2

0,055

0,019†

-0,063

0,022†

-0,007

0,027

0,007

Mechelen

-0,159

0,010†

0,302

0,103†

-0,020

0,061

-0,088

Turnhout

-0,089

0,017†

0,081

0,062

0,025

0,064

0,015

Vilvoorde

0,073

0,055

0,048

0,106

-0,065

0,050

0,055∗∗

0,108

0,048∗∗

0,025

0,020

0,019

-0,052

0,045

-0,109

0,021†

0,028

0,024

0,024

0,070

Leuven

-0,012

0,046

0,067

0,090

-0,097

0,055∗

-0,066

0,025†

-0,014

0,017

0,121

0,098

Brugge

-0,039

0,034

0,025

0,086

-0,010

0,094

-0,120

0,016†

-0,046

0,009†

0,190

0,134

Kortrijk

-0,101

0,027†

0,295

0,121∗∗

-0,021

0,082

-0,091

0,034†

-0,045

0,008†

-0,036

0,073

Oostende

-0,032

0,024

0,145

0,079∗

0,005

0,075

-0,086

0,018†

-0,044

0,017∗∗

0,012

0,059

Aalst

0,026∗

-0,034

0,048

0,058

0,081

-0,049

0,022∗∗

-0,034

0,008†

0,108

0,085

Gent

0,020

0,023

-0,005

0,031

-0,049

0,034

0,021

0,025

-0,030

0,007†

0,044

0,043

Sint-Niklaas

0,008

0,035

0,041

0,072

-0,029

0,061

-0,052

0,044

-0,013

0,015

0,046

0,079

Hasselt

-0,086

0,014†

-0,093

0,027†

-0,011

0,041

-0,039

0,029

-0,008

0,013

0,238

0,064†

Tongeren

-0,095

0,016†

0,028

0,062

-0,090

0,045∗∗

-0,041

0,018∗∗

-0,048

0,009

0,245

0,089†

Unempl rate (UR) 2010

0,023

0,020

0,028

0,035

0,014

0,029

-0,059

0,018†

0,000

0,006

-0,007

0,028

squared UR 2010

-0,010

0,008

-0,016

0,017

-0,010

0,010

0,024

0,009†

0,000

0,003

0,013

0,009

UR 2010 - UR 2009

-0,022

0,030

-0,078

0,027†

-0,032

0,033

0,054

0,016†

0,001

0,014

0,076

0,024†

funct H, morf H

-0,031

0,067

-0,026

0,045

-0,004

0,062

0,062

0,121

0,026

0,039

-0,028

0,099

funct H, morf M

-0,073

0,040∗

0,003

0,021

-0,022

0,047

0,120

0,049∗∗

-0,019

0,019

-0,009

0,061

funct M, morf H

-0,050

0,040

0,016

0,080

-0,028

0,037

0,091

0,068

0,033

0,024

-0,062

0,062

funct M, morf M

0,043

0,031

0,036

0,062

-0,028

0,037

-0,021

0,071

0,000

0,023

-0,029

0,037

funct L, morf H

-0,001

0,045

-0,021

0,037

-0,022

0,034

0,044

0,055

0,025

0,029

-0,025

0,054

funct L, morf M

0,033

0,047

0,066

0,031∗∗

-0,044

0,045

0,014

0,050

-0,011

0,022

-0,058

0,052

morf L+ rural

-0,087

0,070

0,130

0,079∗

-0,005

0,058

0,014

0,069

0,038

0,090

-0,090

0,037∗∗

LR test N Pseudo R2

-0,049

-2042,9361

(0,000)

1411 0,1722

Note: standard errors reported in[ ]. Significance at the 1%, 5% and 10 % level is indicated by †,∗∗, ∗ respectively clustered standard errors

13

Figure 9: Distance to nearest pes-shop and (self-)selection into treatment

personen met een arbeidshandicap minder vaak geselecteerd te worden voor ‘screening, oriëntatie en diagnose’ en ‘sollicitatietraining’, maar opvallend meer (met name 23.1 pptn.) voor de trajectopvolging. Op basis van de intake gegevens van de VDAB werden een aantal hindernissen om werk te vinden gedefinieerd. Deze hindernissen werden ingedeeld in 5 categorieën; werkgerelateerde hindernissen, persoonlijke hindernissen, mobiliteitsproblemen, zorgtaken en medische redenen. Personen waarbij men werkgerelateerde hindernissen vaststelde, hebben minder kans om deel te nemen aan ‘sollicitatietraining’. Men tracht deze hindernissen eerder te verhelpen door een selectie voor een ‘beroepsspecifieke opleiding’ (+13.9 pptn.) of een ‘persoonsgerichte opleiding’ (+9.1 pptn.). Het effect van een persoonlijke hindernis is minder uitgesproken, al hebben deze respondenten een iets lagere kans om een persoonsgerichte opleiding te volgen. Personen met hindernissen op het vlak van mobiliteit hebben een iets hogere kans om voor ‘screening, oriëntatie en diagnose’ geselecteerd te worden. Werkzoekenden die aangeven dat de zorgtaken die ze op zich nemen hen hindert in de zoektocht naar werk, hebben 8 pptn. minder kans om geselecteerd te worden voor een ‘beroepsspecifieke opleiding’. Voor de andere modules blijken hier geen significante verschillen te zijn. Personen die geconfronteerd worden met medische hindernissen bij het zoeken naar werk nemen minder deel aan ‘sollicitatietraining’ (-14 pptn.) en ‘opleiding en begeleiding op de werkvloer’ (-3.6 pptn.), maar meer aan trajectopvolging (+8.7 pptn.). The relationship between distance to the nearest PES-shop and the predicted odds of being in different PES modules is presented graphically in figure 9. Note that this relationship is controlled for other geographical differences by LKC-dummies, local unemployment rates and urbanization. This relationship between distance and allocation to PES module 2 is convex, which indicates an increasing probability for individuals living further way from a pes shop to be allocated to module 2. Note a similar but linear relationship between distance and allocation to module 7. The concave relationship to module 3 indicates a decreasing probability to be allocated to module 3 when living further way from a pes shop. Table 3 reports the results from several diagnostic tests performed over PES module estimates. An essential property of the multinomial logit model, following from the initial assumption of independent and homoscedastic disturbances, is the property that the odds ratios are independent of other alternatives (IIA property) (see Greene, 2002 for derivation). Available tests for IIA start from the premise that if a subset of choices is truly irrelevant, omitting them from the model will not change the estimates using the remaining choices systematically. However, if the remaining odds ratios are not independent from these omitted alternatives, the parameter estimates will be inconsistent. The statistics are based on the full set of choices and the restricted set of choices follows a chi-squared distribution with K degrees of freedom. The Wald test of combining outcome categories test whether categories of the dependent variable can be collapsed. The test indicates that all PES modules should be treated separately. The Hausman and Small-Hsiao test of IIA produce conflicting results on the violation of the IIA assumption.

14

Table 3: First stage multinomial logit diagnostic tests **** Suest-based Hausman tests of IIA assumption (N=849) Ho: Odds(Outcome-J vs Outcome-K) are independent of other alternatives. Omitted

chi2

df

P>chi2

evidence

3

63,597

114

1,000

for Ho

5

50,717

114

1,000

for Ho

6

53,543

114

1,000

for Ho

7

59,623

114

1,000

for Ho

**** Small-Hsiao tests of IIA assumption (N=849) Ho: Odds(Outcome-J vs Outcome-K) are independent of other alternatives. Omitted

lnL(full)

lnL(omit)

chi2

df

P>chi2

evidence

3

-557,623

-314,080

487,087

114

0,000

against Ho

5

-554,182

-315,295

477,775

114

0,000

against Ho

6

-555,332

-380,956

348,751

114

0,000

against Ho

7

-454,867

-319,385

270,963

114

0,000

against Ho

Wald tests for combining alternatives (N=2005) Ho: All coefficients except intercepts associated with a given pair of alternatives are 0 (i.e., alternatives can be combined).

1.6

Alternatives tested

chi2

df

P>chi2

Alternatives tested

chi2

df

P>chi2

2- 3

327,616

14

0,000

3- 7

3907,477

14

0,000

2- 4

2638,123

14

0,000

4- 5

81,177

14

0,000

2- 5

658,174

14

0,000

4- 6

4185,634

14

0,000

2- 6

368,836

14

0,000

4- 7

624,234

14

0,000

2- 7

6146,006

14

0,000

5- 6

1002,508

14

0,000

3- 4

2423,794

14

0,000

5- 7

403,429

14

0,000

3- 5

1397,786

14

0,000

6- 7

7710,522

14

0,000

3- 6

1214,885

14

0,000

Outcome equations

After accounting for the (self-)selection of individuals into the PES modules, we now turn to the estimation of the outcome equations. As a baseline comparison we report non selectivity corrected estimates in section 2.6.1. In section 2.6.2 we report the selectivity corrected outcome equations that also allow for heterogeneous treatment effects to both observables and unobservables. 1.6.1

Homogeneous treatment effects

In table 4 we report naive OLS estimates for the outcomes of interest. These estimates do not take selection on observables or unobservables into account and do not allow treatments to have differential treatment effects on observables and unobservables. With regard to soft outcomes and post action job search behaviour we use the following specificatons. sof t − outcome

=

β0 + ρ3 M odule3 + ρ4 M odule4 + ρ5 M odule5 + ρ6 M odule6 + ρ7 M odule7 +β1 Gender + β 2 Agecat + β 3 Children + β 4 N onEU + β 5 P mah + β 6 Education +β7 U nemploym − duration + β8 initial − job − search − behaviour

Job − search − behaviour

=

β0 + ρ3 M odule3 + ρ4 M odule4 + ρ5 M odule5 + ρ6 M odule6 + ρ7 M odule7 +β1 Gender + β 2 Agecat + β 3 Children + β 4 N onEU + β 5 P mah + β 6 Education +β7 U nemploym − duration + β8 initial − job − search − behaviour

In terms of employment outcomes we model work intensity during 24 months with a fractional logit specification E(workintensity24months|X)

=

exp (Xβ) /[1 + exp (Xβ)]

Xβ

=

β0 + ρ3 M odule3 + ρ4 M odule4 + ρ5 M odule5 + ρ6 M odule6 + ρ7 M odule7 +β1 Gender + β 2 Agecat + β 3 Children + β 4 N onEU + β 5 P mah + β 6 Education +β7 U nemploym − duration + β8 initial − job − search − behaviour + β9 Distance + β10 LKC

15

Table 4: Homogeneous treatment effects (OLS estimates) soft skills

job search behaviour

b

se

t

p

b

se

t

p

-0,211

0,110

-1,910

0,056

0,035

0,089

0,390

0,697

Sollicitatietraining

0,504

0,086

5,850

0,000

0,226

0,070

3,240

0,001

Beroepsopleiding

0,246

0,092

2,670

0,008

0,041

0,074

0,560

0,579

Persoonsger. opleiding

0,358

0,097

3,710

0,000

-0,247

0,078

-3,160

0,002

Opleiding & begeleiding

0,177

0,113

1,570

0,118

0,042

0,091

0,460

0,647

Trajectopvolging

0,132

0,088

1,500

0,134

0,182

0,071

2,560

0,011

man

-0,143

0,054

-2,640

0,008

0,101

0,044

2,320

0,021

age 16-25

0,185

0,113

1,640

0,102

0,023

0,091

0,250

0,802

age 30-39

-0,051

0,087

-0,590

0,553

0,009

0,070

0,130

0,896

age 40-49

-0,043

0,091

-0,480

0,634

-0,019

0,073

-0,250

0,799

age >50

-0,061

0,098

-0,630

0,530

-0,011

0,079

-0,140

0,891


0,086

0,063

1,360

0,173

-0,059

0,051

-1,170

0,244


-0,005

0,072

-0,070

0,947

-0,002

0,058

-0,040

0,972

HSE degree

-0,101

0,060

-1,670

0,095

0,045

0,049

0,930

0,352

TE degree

-0,374

0,085

-4,390

0,000

-0,050

0,069

-0,720

0,470

0,267

0,072

3,720

0,000

0,014

0,058

0,230

0,815

0,090

0,069

1,300

0,195

-0,201

0,056

-3,590

0,000

_cons ref cat. screening

ref cat female

ref cat age 26-29

ref cat no children in hh

ref cat
ref cat EU national non EU ref cat not disabled disabled ref cat unempl duration< 1y unempl duration> 1y

0,005

0,076

0,060

0,952

-0,022

0,062

-0,360

0,719


-0,090

0,073

-1,240

0,217

-0,029

0,059

-0,490

0,621


-0,014

0,030

-0,460

0,645

0,039

0,024

1,620

0,105

De constante waarde geeft in deze tabel het behandelingseffect van module 2 (screening) voor de referentiepersoon, i.e. een laagopgeleide, autochtone vrouw, tussen 26 en 30, zonder kinderen, die bij de start van de ESF-actie minder dan 12 maanden werkloos was. In deze homogene effectenspecificatie is het effect van de acties hetzelfde ongeacht de individuele achtergrondkenmerken en is het effect van alle achtergrondkenmerken hetzelfde voor alle modules. De resultaten geven aan dat deelname aan sollicitatietraining, beroepsopleiding en persoonsgerichte opleidingen, ten opzichte van deelname aan screening resulteert in significant hogere scores op de zachte uitkomsten. Wat de intensiteit van het zoekgedrag na de actie betreft resulteert deelname aan sollicitatietraining en trajectopvolging tot significant intensiever zoekgedrag. Deelname aan persoonsgerichte opleidingen resulteert in significant lagere zoekintensiteit. Mannen scoren lager op de zachte vaardigheden maar hoger op het zoekgedrag. Ten opzichte van laaggeschoolden scoren midden- en hooggeschoolden significant lager op de zachte uitkomsten. Personen met een handicap vertonen een minder intensief zoekgedrag. Tot slot vinden geen uniform effect voor leeftijd, de aanwezigheid van kinderen in het gezin of werkloosheidsduur. Een laatste uitkomstvariabele die gemodelleerd wordt is het aandeel gewerkte tijd in de 24 maanden volgend op het einde van de actie. Dit aandeel werd berekend aan de hand van administratieve gegevens, met name aan de hand van DIMONA-data. Net als in het selectiemodel (tabel 2) rapporteren we opnieuw de marginale effecten (ten opzichte van het steekproefgemiddelde), gezien de niet lineaire relatie tussen de onafhankelijke variabelen en de uitkomstvariabele.

16

Table 5: Marginal effects for the fractional logit regression on work intensity during 24 months dy/dx

se

z

p


0,078

0,032

2,400

0,016

Beroepsopleiding

0,154

0,033

4,640

0,000


0,002

0,035

0,050

0,959


0,095

0,045

2,120

0,034

Trajectopvolging

0,076

0,034

2,270

0,023

man

0,017

0,020

0,870

0,386

age 16-25

0,023

0,037

0,610

0,541

age 30-39

-0,043

0,028

-1,540

0,125

age 40-49

-0,054

0,030

-1,800

0,071

age >50

-0,126

0,031

-4,030

0,000


0,011

0,022

0,520

0,604


-0,020

0,026

-0,780

0,435

HSE degree

0,028

0,022

1,270

0,203

TE degree

0,021

0,031

0,680

0,493

non EU

-0,060

0,025

-2,390

0,017

disabled

-0,051

0,025

-2,040

0,041

unempl duration> 1y

-0,059

0,026

-2,260

0,024


-0,109

0,026

-4,200

0,000


0,019

0,011

1,780

0,075


0,043

0,036

1,180

0,238

distance^^2

-0,010

0,016

-0,590

0,555

Mechelen

0,003

0,056

0,050

0,963

Turnhout

0,029

0,046

0,640

0,524

Vilvoorde

-0,075

0,046

-1,620

0,104

Leuven

-0,052

0,044

-1,190

0,236

Brugge

0,039

0,066

0,590

0,552

Kortrijk

0,007

0,040

0,180

0,859

Oostende

-0,037

0,044

-0,850

0,398

Aalst

-0,032

0,047

-0,680

0,499

Gent

0,033

0,037

0,890

0,375

Sint-Niklaas

-0,030

0,045

-0,680

0,497

Hasselt

-0,046

0,034

-1,340

0,181

Tongeren

-0,015

0,042

-0,350

0,729

De resultaten geven aan dat deelname aan beroepsopleiding en in mindere mate aan sollicitatietraining, opleiding en begeleiding op de werkvloer en trajectopvolging, ten opzichte van deelname aan screening resulteert in significant hogere werkintensiteit gedurende de 24 eerste maanden na het beëindigen van de actie. De resultaten geven een lagere fractie gewerkte maanden aan voor vijftigers en in mindere mate veertigers. Dit is ook het geval voor allochtonen, personen met een handicap, langdurig/zeer langdurig werklozen en personen met een minder intensief zoekgedrag vóór de start van de actie. Tot slot vinden geen uniform effect op de werkintensiteit voor geslacht, de aanwezigheid van kinderen in het gezin, opleidingsniveau, afstand tot de werkwinkel en LKC. 1.6.2

Heterogenous treatment effects

In a next step we take selection on unobservables into account and allow treatments to have differential effects according to both observables and unobservables. As a result we estimate treatment specific outcome equations. With regard to soft outcomes and post action job search behaviour we report selectivity corrected WLS estimates. The empirical specifications for treatment j = 1..M are sof t − outcomej

=

β0j + β1j Gender + β 2j Agecat + β 3j Children + β 4j N onEU + β 5j P mah + β 6j Education +β7j U nemploym − duration + β8j initial − job − search − behaviour M X + αlj Ml + ν

j = 1, ..., M

l=1

17

(9)

Job − search − behaviourj

=

β0 + β1 Gender + β 2 Agecat + β 3 Children + β 4 N onEU + β 5 P mah + β 6 Education +β7 U nemploym − duration + β8 initial − job − search − behaviour +

M X

αlj Ml + j

j = 1, ..., M

(10)

l=1

Note that while the second stage estimates from BFG are consistent, they have inefficient standard errors due to the two-step nature of the procedure. We obtain efficient standard errors with the use of bootstrapping. In terms of employment outcomes we model work intensity during 24 months and report selectivity corrected fractional logit estimates. E(workintensity24monthsj |X)

=

Xβj

=

exp (Xβj ) /[1 + exp (Xβj )] β0j + β1j Gender + β 2j Agecat + β 3j Children + β 4j N onEU + β 5j P mah + β 6j Education +β7j U nemploym − duration + β8j initial − job − search − behaviour + β9j Distance + β10j LKC +

M X

αlj Ml + ν

j = 1, ..., M

(11)

j=1

To check the appropriateness of the instrumental variables in our two-stage selection method, we conducted a test of overidentifying restrictions. In the soft outcome and job search behaviour equations, the instruments that pass the test of overidentifying restrictions are • LKC (13 regional levels in Flanders) • Local unemployment rate defined at LKC level, unemployment rate squared and first differenced unemployment rate • Degree of urbanization (defined at city level) • Distance to nearest PES shop (defined as distance between the geographical centres of home postal code and PES shop postal code) In the employment outcome equation, the instruments that pass the test of overidentifying restrictions are • Local unemployment rate defined at LKC level, unemployment rate squared and first differenced unemployment rate • Degree of urbanization (defined at city level) The results from our F-tests reported in table 6 indicate that these variables are significant at the 1% level in the selection equation stage and (jointly) insignificant in the second stage of the estimation, providing support to the appropriateness of these excluding conditions.

χ2 df p Number of obs F( 43, 1613) Prob > F R-squared

Table 6: Testing the instruments Joint significance of instruments in selection equation Soft outcome job search beviour 143.79 χ2 143.79 χ2 14 df 14 df 0.000 p 0.000 p test of overidentifying restrictions in outcome equation Soft outcome job search beviour 1657 Number of obs 1665 Number of obs 0,490 F( 43, 1621) 0,790 F( 43, 1621) 0,998 Prob > F 0,833 Prob > F 0,013 R-squared 0,020 R-squared

work intensity 62.38 14 0.000 work intensity 1665 0,150 1,000 0,004

Op basis van een factoranalyse op een vragenset uit de bevraging werd de zachte uitkomst van de ESFmodules berekend. Deze zachte uitkomst werd eerder al omschreven als de arbeidsmarktrelevante (zelf-)kennis en zelfvertrouwen. In tabel 7 worden deze zachte uitkomsten gemodelleerd, waarbij rekening gehouden wordt met 18

de uitkomsten van het selectiemodel uit tabel 2. De constante waarde geeft in deze tabel het zuivere behandelingseffect van een bepaalde module voor de referentiepersoon, i.e. een laagopgeleide, autochtone vrouw, tussen 26 en 30, zonder kinderen, die bij de start van de ESF-actie minder dan 12 maanden werkloos was. Geen van de coëfficiënten blijkt echter een statistisch significante invloed te hebben op de zachte uitkomsten. Door het opnemen van een aantal geobserveerde controlekenmerken kan nagegaan worden wat het interactie-effect is van dit kenmerk met een bepaalde module. Screening, oriëntatie en diagnose blijkt een negatiever effect te hebben op de zachte uitkomst van mannen en hoog opgeleiden. Ook een beroepsopleiding lijkt voor hoogopgeleiden een negatieve invloed te hebben op hun arbeidsmarktrelevante (zelf)kennis en zelfvertrouwen. Bij de trajectopvolging, tot slot, vinden we verschillende significante coëfficiënten: voor de 50-plussers en de hoogopgeleiden heeft deze module minder effect dan voor de referentiepersoon, voor personen met een arbeidshandicap wordt dan weer een groter effect op hun zachte uitkomst geschat. Voor acties uit de overige modules, met name sollicitatietraining, persoonsgerichte opleiding en opleiding en begeleiding op de werkvloer, vinden we geen enkele significante coëfficiënt. Onderaan de tabel worden de coëfficiënten opgenomen die de invloed van de niet geobserveerde heterogeniteit of selectiviteit aangeven. In de module specifieke uitkomstenvergelijkingen, geeft een negatieve coëfficiënt voor de selectieterm uit module j aan dat de zachte uitkomsten lager zijn voor individuen met een set van niet geobserveerde kenmerken die de allocatie aan module j bevorderden dan voor identieke individuen die lukraak gekozen zouden worden. De resultaten geven aan dat (zelf-)selectie op niet geobserveerde kenmerken een rol speelt in drie van de zes uitkomstenvergelijkingen. In de module specifieke uitkomstenvergelijkingen, geeft een negatieve coëfficiënt voor de selectieterm uit module j aan dat de zachte uitkomsten lager zijn voor individuen met een set van niet geobserveerde kenmerken die de allocatie aan module j bevorderden dan voor identieke individuen die lukraak gekozen zouden worden. Zo vinden we in het zachte uitkomstenmodel voor screening, oriëntatie en diagnose een significant en negatieve coëfficiënt voor de correctieterm van module 6, i.e. opleiding en begeleiding op de werkvloer. Dit betekent dat de zachte uitkomsten van de screening module negatief vertekend worden door de selectie van personen in module 2 die beschikken over niet-geobserveerde kenmerken die de selectie in module 6 waarschijnlijker maakten. We verduidelijken dit aan de hand van een hypothetisch voorbeeld. Naast de geobserveerde kenmerken spelen vermoedelijk een aantal niet geobserveerde kenmerken een rol bij de allocatie van modules aan werklozen. Stel, bij de allocatie van module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer), speelt een bepaald kenmerk (bv. bescheidenheid, pretentieloos) een positieve rol. Aangezien dit kenmerk niet opgenomen is in de selectievergelijking, wordt de deelnamekans aan module 6 van personen die hoog scoren op dit kenmerk vaker onderschat. S6∗ = Zγ6 + η6 Dit wordt vervolgens impliciet opgepikt in de selectievergelijking door een hoge positieve storingsterm η6 , of een positief verschil tussen de geoserveerde selectiekans en de geschatte selectiekans. Wanneer we deze storingsterm vervolgens inbrengen in de uitkomstenvergelijking van module 2 zien we dat dit kenmerk vervolgens negatief rendeert in termen van zachte uitkomsten. Ten opzichte van identieke deelnemers aan module 2 zullen personen met een hogere bescheidenheid die deelnemen aan module 2 een lagere score in termen van zachte uitkomsten laten optekenen. Bij de uitkomstenvergelijking beroepsopleiding tellen we twee significant negatieve coëfficiënten; één voor de module 5 correctieterm, de persoonsgerichte opleiding en één bij de module 7 correctieterm, de intensieve trajectbegeleiding. In de vergelijking met betrekking tot de trajectopvolging geven de negatieve coëfficiënten mbt screening en sollicitatietraining aan dat de resultaten op het vlak van zachte uitkomsten negatief vertekend worden door de selectie van werklozen in module 7 die eigenlijk beschikken over een set van niet geobserveerde kenmerken die de selectie in module 2 en 3 waarschijnlijker maakten. Alles bij elkaar genomen geven deze resultaten aan dat de werklozen die toegewezen worden aan module 2, module 4 of module 7 lager scoren (respectievelijk -3.3, -14.2 en -18.1 punten) op de zachte uitkomsten schaal in vergelijking met de zachte uitkomsten die personen met identiek dezelfde geobserveerde kenmerken hebben wanneer ze lukraak zouden toegewezen worden aan deze modules.

19

Table 7: Selectivity corrected WLS regression soft outcome Screening, oriëntatie


Beroepsspecifieke

Persoonsgerichte


opleiding

opleiding

op de werkvloer

en diagnose

Trajectopvolging

b

se

b

se

b

se

b

se

b

se

b

se

_cons

-0,443

1,218

0,506

0,612

-0,632

0,771

-0,537

0,790

-0,361

1,561

-1,023

0,730

man

-0,402

0,174∗∗

0,035

0,177

-0,056

0,224

-0,044

0,216

-0,036

0,441

0,089

0,205

age 16-25

0,051

0,448

-0,099

0,447

0,050

0,294

0,420

0,413

-0,014

0,564

0,232

0,376

age 30-39

-0,189

0,330

0,193

0,376

0,004

0,243

0,113

0,368

-0,658

0,546

-0,006

0,248

age 40-49

0,126

0,333

0,049

0,370

-0,165

0,271

0,126

0,372

-0,258

0,620

-0,046

0,279

age >50

-0,005

0,398

0,256

0,384

0,346

0,393

0,396

0,439

-1,088

1,481

-0,700

0,277∗∗


0,042

0,262

0,166

0,231

0,019

0,200

0,027

0,173

-0,067

0,369

0,137

0,197


0,099

0,268

0,035

0,235

0,028

0,199

-0,131

0,208

0,141

0,554

-0,026

0,231

HSE degree

0,023

0,254

-0,286

0,240

-0,115

0,205

0,203

0,296

-0,247

0,723

-0,370

0,258

TE degree

-0,431

0,247∗

-0,331

0,287

-0,620

0,320∗

0,374

0,386

-1,299

0,979

-1,209

0,572∗∗

non EU

0,127

0,361

0,312

0,367

-0,092

0,269

0,789

0,264†

0,453

0,688

0,392

0,291

disabled

-0,124

0,418

-0,062

0,415

-0,090

0,255

0,226

0,328

0,314

0,456

0,515

0,256∗∗

unempl duration> 1y

-0,134

0,347

-0,183

0,227

-0,029

0,294

-0,179

0,357

0,574

0,538

0,158

0,239


-0,437

0,396

0,173

0,351

0,458

0,291

-0,214

0,278

-0,159

0,636

0,010

0,307


0,002

0,112

-0,026

0,090

-0,127

0,081

0,124

0,088

0,067

0,220

0,065

0,106

unobserved heterogeneity m2

-0,090

0,208

0,165

0,130

-0,039

0,136

0,120

0,193

-0,210

0,326

-0,319

0,192∗


-0,041

0,324

0,266

0,292

-0,168

0,208

-0,036

0,225

-0,387

0,429

-0,384

0,217∗


-0,124

0,201

0,029

0,131

-0,175

0,163

0,183

0,153

-0,018

0,289

0,053

0,166


-0,095

0,182

0,147

0,126

-0,275∗∗

0,137

0,189

0,199

-0,120

0,309

-0,124

0,155


-0,255

0,152∗

0,183

0,266

0,004

0,173

-0,016

0,166

-0,153

0,404

-0,066

0,142


0,012

0,284

0,103

0,242

-0,290∗

0,172

-0,009

0,208

0,029

0,326

-0,199

0,286

Note: standard errors reported in[ ]. Significance at the 1%, 5% and 10 % level is indicated by †,∗∗, ∗ respectively

In de vragenlijst werd ook gepeild naar het sollicitatiegedrag van de respondenten na de ESF-actie. Er werd nagegaan hoeveel verschillende en welke kanalen men gebruikte en hoe vaak men solliciteerde na het volgen van een module. Deze resultaten werden samengevat in een continue factor die de afhankelijke variabele van het model beschreven in tabel 8 vormt. Net als in het model met de zachte uitkomsten, worden ook hier correctietermen opgenomen die rekening houden met mogelijke selectiviteit bij de deelname aan de verschillende modules. De constante term geeft het zuivere behandelingseffect van een bepaalde module voor de referentiedeelnemer. Enkel bij de beroepsspecifieke opleiding noteren we een statistisch significant effect. Dit effect blijkt negatief; personen die deelnemen aan een beroepsspecifieke opleiding scoren dus lager op de factor die het sollicitatiegedrag in kaart brengt. Dit heeft mogelijk te maken met het feit dat een beroepsspecifieke opleiding bestaat uit verschillende opeenvolgende acties en dat personen, zolang het geheel van de acties niet beëindigd werd, minder op zoek gaan naar werk (lock in effect). Daarnaast is het ook mogelijk dat deze respondenten gemakkelijker werk vinden en daarom iets minder zoekkanalen of een lagere zoekfrequentie rapporteren. Naast de coëfficiënt van de constante term bevat tabel 8 ook coëfficiënten van de geobserveerde controlevariabelen: geslacht, leeftijd, kinderen, opleidingsniveau, etniciteit, arbeidshandicap, werkloosheidsduur bij de start van de actie en het sollicitatiegedrag zoals dit gemeten werd vóór de start van de actie. Bij de beroepsspecifieke opleiding vinden we, naast de constante, geen significante coëfficiënten. Dit geeft aan dat er geen specifieke interacties gemeten worden tussen het hebben van een bepaald achtergrondkenmerk en het volgen van een beroepsspecifieke opleiding wat betreft het sollicitatiegedrag na de actie. Bij de andere modules vinden we wel steeds significante verbanden. Personen die ‘screening, oriëntatie en diagnose’ volgen zullen een beperkter zoekgedrag naar werk vertonen wanneer het personen betreft met kinderen tussen 12 en 18 of personen met een arbeidshandicap. Allochtonen gaan op hun beurt meer intensief zoeken naar werk na het volgen van een actie binnen deze module. We zien een positief effect van sollicitatietraining voor respondenten met kinderen tussen 12 en 18 jaar. Personen met een arbeidshandicap die een persoonsgerichte opleiding volgen blijken minder intensief te zoeken na het aflopen van de actie in vergelijking met personen die geen arbeidshandicap hebben. Voor degenen die opleiding en begeleiding op de werkvloer kregen zien we na de actie een lager zoekgedrag voor personen met jonge kinderen. Verder vinden we geen verschillen naar de geobserveerde kenmerken. In de module van de trajectbegeleiding valt ten slotte op dat de jongste werkzoekenden (16-25) relatief gezien meer op zoek gaan naar werk. Net als in de zachte uitkomsten vergelijking wordt ook hier rekening gehouden met mogelijke selectiviteit in de toewijzing van modules op basis van niet geobserveerde kenmerken. Er blijkt een significante invloed te zijn 20

Table 8: Selectivity corrected WLS regression job search behaviour Screening, oriëntatie


Beroepsspecifieke

Persoonsgerichte


opleiding

opleiding

op de werkvloer

en diagnose

Trajectopvolging

b

se

b

se

b

se

b

se

b

se

b

se

_cons

0,376

0,772

-0,005

0,455

-1,580

0,679∗∗

-0,455

0,786

1,527

0,976

0,405

0,371

man

0,029

0,125

0,049

0,114

0,188

0,166

0,247

0,208

0,062

0,327

-0,031

0,117

age 16-25

0,169

0,339

0,395

0,488

-0,543

0,421

-0,037

0,408

-0,291

0,395

0,448

0,245∗

age 30-39

-0,247

0,231

0,035

0,239

-0,040

0,257

-0,125

0,249

0,178

0,386

0,158

0,163

age 40-49

-0,014

0,282

0,054

0,227

-0,125

0,251

-0,301

0,306

0,335

0,409

-0,078

0,197

age >50

-0,256

0,285

0,128

0,276

-0,452

0,421

0,106

0,386

0,607

0,866

0,008

0,274


0,071

0,149

0,072

0,140

-0,032

0,199

-0,243

0,219

-0,453

0,232∗

-0,033

0,101


-0,348

0,206∗

0,239

0,134∗∗

0,133

0,204

-0,176

0,236

0,042

0,492

0,039

0,145

HSE degree

0,077

0,202

0,132

0,190

0,114

0,206

0,259

0,247

0,583

0,584

-0,004

0,161

TE degree

0,059

0,293

0,051

0,223

-0,178

0,272

0,228

0,331

0,574

0,560

-0,078

0,311

non EU

0,458

0,250∗

0,098

0,204

0,150

0,283

-0,278

0,254

0,264

0,462

0,129

0,178

disabled

-0,585

0,269∗∗

-0,283

0,333

0,059

0,251

-0,587

0,347∗

-0,374

0,310

-0,076

0,149

unempl duration> 1y

-0,034

0,213

-0,129

0,167

-0,106

0,268

0,005

0,311

-0,157

0,436

-0,024

0,141


-0,233

0,236

0,030

0,301

-0,142

0,275

0,237

0,446

-0,293

0,434

0,187

0,252


0,070

0,071

0,033

0,074

0,030

0,081

0,109

0,090

-0,009

0,197

0,071

0,054


-0,072

0,133

0,013

0,094

-0,149

0,118

0,059

0,163

0,375

0,219∗

0,041

0,092


-0,110

0,184

-0,044

0,214

-0,208

0,192

-0,166

0,248

0,034

0,317

-0,007

0,135


-0,065

0,119

-0,030

0,105

0,146

0,177

0,001

0,180

-0,054

0,178

0,005

0,083


0,197

0,112∗

-0,005

0,107

-0,117

0,144

-0,053

0,217

0,046

0,203

0,088

0,079


-0,060

0,133

-0,024

0,191

-0,150

0,146

0,059

0,188

-0,308

0,292

0,154

0,084∗


-0,010

0,164

-0,077

0,191

-0,197

0,201

-0,309

0,180∗

0,012

0,239

0,046

0,181


van de (zelf) selectie op het zoekgedrag naar werk bij vier van de zes modules; enkel bij de sollicitatietraining en de beroepsspecifieke opleiding vinden we geen significante coëfficiënten. Bij de persoonsgerichte opleiding wordt het resultaat negatief beïnvloed door deze selectie (-9.1 ptn.), bij screening, oriëntatie en diagnose, opleiding en begeleiding op de werkvloer en trajectopvolging blijkt de selectie een positieve invloed te hebben op het gemiddelde zoekgedrag in de betreffende module, met name 4.1 ptn., 9.1ptn en 2.0ptn. Een laatste uitkomstvariabele die gemodelleerd wordt is het aandeel gewerkte tijd in de 24 maanden volgend op het einde van de actie. Dit aandeel werd berekend aan de hand van administratieve gegevens, met name aan de hand van DIMONA-data. Tabel 9 geeft de resultaten van dit model. Net als in het selectiemodel (tabel 2) rapporteren we opnieuw de marginale effecten (ten opzichte van het steekproefgemiddelde), gezien de niet lineaire relatie tussen de onafhankelijke variabelen en de uitkomstvariabele. Uit het model voor module 2, die screening, oriëntatie en diagnose biedt, blijkt dat jongeren (16-25 jaar) die deze module volgen na de actie meer werken dan enige andere leeftijdscategorie. Ook allochtonen die deze module volgden, zijn een groter aandeel van de tijd aan het werk. Voor de respondenten die reeds bij de start van deze actie langdurig of zeer langdurig werkloos waren blijken de resultaten echter minder gunstig. De gemiddelde langdurig werkloze werkt 15.7 pptn. minder dan de gemiddelde kortdurig werkloze. Voor de zeer langdurig werklozen loopt dit verschil zelfs op tot 34.1 pptn. Sollicitatietraining blijkt het minst effectief voor personen in de leeftijdsklasse 40 tot 49. Middengeschoolden die een sollicitatietraining kregen zijn achteraf meer aan het werk dan de laaggeschoolden. Ook voor de hooggeschoolden vinden we een positieve coëfficiënt, deze blijkt echter niet statistisch significant. In het model met betrekking tot de beroepsspecifieke opleiding blijkt er geen significante interactie te zijn met kenmerken als geslacht, leeftijd, het hebben van kinderen, het opleidingsniveau of het hebben van een arbeidshandicap. Wel vinden we, net als bij het model met betrekking tot screening, oriëntatie en diagnose, dat allochtonen na een beroepsspecifieke opleiding meer aan het werk zijn dan autochtonen. Eveneens geven de resultaten aan dat personen die reeds langdurig of zeer langdurig werkloos waren bij de start van de actie, in de twee jaar volgend op de actie beduidend minder werken. Bij het modelleren van de invloed van het volgen van een persoonsgerichte opleiding op het aandeel gewerkte tijd in de twee jaar volgend op het einde van de actie, valt op dat dit effect negatiever wordt naarmate de deelnemers aan zulke opleiding ouder zijn. Voor de twee oudste leeftijdsklassen, 40-49 en 50 of ouder, is dit effect bovendien significant. Ook hier komt naar voor dat personen die reeds langer dan een jaar werkloos waren bij de start van de persoonsgerichte opleiding minder werken dan de gemiddelde kortdurig werkzoekenden. Voor de zeer langdurig

21

werkzoekenden is dit verband echter niet statistisch significant. Het volgen van opleiding en begeleiding op de werkvloer blijkt een negatieve invloed te hebben op een middengeschoolde werkzoekende; deze werkt immers 34.2 pptn. minder dan de gemiddelde laag- of hooggeschoolde in de twee jaar volgend op het einde van deze intensieve actie. Een intensieve trajectopvolging, ten slotte, blijkt tot mindere tewerkstellingsresultaten te leiden voor 50plussers. Bovendien bevestigen de resultaten ook hier dat de werkloosheidsduur bij de start van deze begeleiding van belang is: de beste resultaten worden ook hier behaald door degenen die snel, i.e. wanneer ze minder dan een jaar werkloos zijn, opgevolgd worden. Ook in deze modellen werden een aantal coëfficiënten opgenomen die de eventuele selectiviteit in de deelname aan een bepaalde module in rekening brengen. We zien dat, met uitzondering van de persoonsgerichte opleiding, deze selectiviteit speelt in elk van de modules. Voor de beroepsspecifieke opleiding, de opleiding en begeleiding op de werkvloer en de trajectopleiding betekent deze selectiviteit een verbetering van de latere tewerkstellingsresultaten (respectievelijk met 2.9pptn., 8.2pptn. en 2.1pptn.), ten opzichte van de lukrake toewijzing van de respondenten aan een module. Voor module 3, de sollicitatietraining, vinden we enkel een negatieve significante coëfficiënt geassocieerd met module 6, opleiding en begeleiding op de werkvloer. Dit geeft aan dat de tewerkstellingsresultaten in deze module negatief vertekend worden door de selectie van personen met betere niet geobserveerde kenmerken uit module 3, naar module 6. In het model rond ‘screening, oriëntatie en diagnose’ blijken twee van de 6 selectievariabelen significant. Bovendien zijn ze tegengesteld aan elkaar. Enerzijds worden de resultaten positief beïnvloed door de selectie van personen met slechtere niet geobserveerde kenmerken uit deze module naar module 5, persoonsgerichte vorming. Anderzijds is er de negatieve invloed van het wegselecteren van personen met betere niet geobserveerde kenmerken richting module 6, met name de opleiding en begeleiding op de werkvloer.Voor de screening betekent deze selectiviteit een verbetering van de latere tewerkstellingsresultaten met 1.6pptn, ten opzichte van de lukrake toewijzing van de respondenten aan een module. Voor de sollicitatietraining duidt deze selectiviteit op een vermindering van de latere tewerkstellingsresultaten met 3.1pptn, ten opzichte van de lukrake toewijzing van de respondenten aan een module.

22

Table 9: Marginal effects for the selectivity corrected fractional logit regression work intensity during 24 months Screening, oriëntatie


Beroepsspecifieke

Persoonsgerichte


opleiding

opleiding

op de werkvloer

en diagnose

Trajectopvolging

dy/dx

se

dy/dx

se

dy/dx

se

dy/dx

se

dy/dx

se

dy/dx

se

man

-0,032

0,057

-0,031

0,055

-0,046

0,073

0,073

0,069

-0,022

0,107

-0,031

0,064

age 16-25

0,231

0,121∗

0,212

0,149

-0,014

0,096

0,044

0,120

0,133

0,179

0,092

0,112

age 30-39

0,108

0,091

-0,071

0,077

-0,019

0,076

-0,049

0,080

0,237

0,163

-0,067

0,072

age 40-49

0,140

0,099

-0,152

0,070∗∗

0,034

0,084

-0,128

0,073∗

0,155

0,176

-0,028

0,082

age >50

-0,085

0,135

-0,118

0,122

-0,176

0,136

-0,180

0,106∗

-0,117

0,170

-0,224

0,096∗∗ 0,057


-0,021

0,056

0,021

0,063

0,007

0,072

-0,047

0,060

-0,048

0,121

0,024


-0,070

0,048

-0,057

0,062

0,069

0,069

-0,015

0,066

-0,037

0,133

-0,028

0,062

HSE degree

-0,099

0,076

0,147

0,086∗∗

0,011

0,081

0,134

0,098

-0,342

0,095†

0,073

0,090

TE degree

-0,088

0,092

0,082

0,141

0,058

0,126

0,142

0,151

-0,085

0,295

-0,031

0,157

non EU

0,282

0,111∗∗

-0,057

0,105

0,171

0,093∗

0,018

0,080

-0,039

0,169

0,085

0,093

disabled

0,055

0,120

-0,056

0,116

-0,030

0,106

-0,045

0,119

0,119

0,179

0,030

0,100

unempl duration> 1y

-0,157

0,048†

-0,068

0,062

-0,159

0,071∗∗

-0,156

0,077∗∗

0,049

0,176

-0,203

0,056†


-0,341

0,068†

-0,049

0,114

-0,202

0,121∗

-0,074

0,116

-0,276

0,227

-0,176

0,090∗


0,040

0,032

0,048

0,028∗

-0,026

0,031

0,033

0,032

-0,048

0,055

0,037

0,029


-0,007

0,084

0,014

0,112

-0,012

0,115

0,050

0,106

0,219

0,279

0,040

0,099

distance^^2

0,040

0,034

0,040

0,056

0,021

0,053

0,002

0,046

-0,080

0,131

-0,013

0,043

Mechelen

-0,198

0,097∗∗

-0,051

0,191

0,024

0,197

0,133

0,226

-0,188

0,308

0,138

0,190 0,148

Turnhout

0,090

0,117

-0,226

0,088∗∗

0,319

0,115†

0,047

0,123

-0,174

0,132

0,141

Vilvoorde

-0,230

0,035†

-0,143

0,099

0,250

0,128∗∗

0,158

0,169

-0,273

0,120∗∗

-0,054

0,142

Leuven

-0,144

0,064∗∗

-0,108

0,104

0,138

0,118

0,033

0,089

-0,358

0,048†

0,155

0,130

Brugge

0,013

0,131

-0,024

0,131

0,033

0,149

0,340

0,134∗∗

0,224

0,306

0,119

0,164

Kortrijk

-0,184

0,072∗∗

-0,055

0,148

0,198

0,124

0,127

0,171

-0,291

0,126∗∗

0,004

0,146

Oostende

-0,226

0,044†

-0,110

0,117

0,125

0,122

0,297

0,231

-0,302

0,099†

0,029

0,133

Aalst

-0,128

0,083

0,052

0,149

0,189

0,116

-0,006

0,167

-0,226

0,131∗

0,058

0,121

Gent

0,010

0,065

0,021

0,105

0,209

0,085∗∗

0,176

0,099∗

0,063

0,195

0,146

0,096

Sint-Niklaas

-0,100

0,076

-0,067

0,113

0,030

0,113

-0,035

0,118

-0,081

0,117

0,143

0,111

Hasselt

-0,157

0,071∗∗

-0,078

0,101

-0,048

0,098

0,059

0,117

0,055

0,156

0,064

0,093

Tongeren

0,121

0,103

-0,122

0,115

0,211

0,134

0,135

0,139

0,207

0,311

0,087

0,122


-0,036

0,060

0,012

0,053

0,064

0,060

-0,002

0,067

-0,032

0,096

0,006

0,068


-0,094

0,086

-0,124

0,088

0,080

0,080

-0,057

0,091

0,080

0,151

0,001

0,083


-0,045

0,055

-0,009

0,054

-0,030

0,064

-0,020

0,054

0,011

0,081

0,003

0,059


0,120

0,052∗∗

-0,006

0,044

0,143

0,058∗∗

0,022

0,075

-0,002

0,075

0,094

0,045∗∗


-0,100

0,054∗

-0,153

0,072∗∗

-0,015

0,067

-0,073

0,072

0,068

0,170

0,021

0,061


0,100

0,075

-0,102

0,083

0,087

0,081

0,005

0,077

0,262

0,130∗∗

0,127

0,099


23

1.7

Counterfactual and comparative advantage

The estimation framework allows for complete heterogeneity in returns to observed and unobserved characteristics. As such it allows for different types of unemployed (in terms of different observed and unobserved characteristics) to benefit differently from different modules. As such, it is well suited to our purposes in that it not only provides adequate selectivity correction, but can be used to form counterfactuals. Namely, this model allows us to examine what Y would have been for someone who chose, for example PES module 2 (screening), if they had actually chosen the module 3 (sollicitatietraining). For that case, we wish to find ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ E Y3 |S2 > maxSj = E Xβ3 |S2 > maxSj + E U3 |S2 > maxSj j6=2

j6=2

j6=2

Using the assumption of a linear relationship between the error terms in 1, this can be rewritten as E Y3 |Y2∗ > maxSj∗ = E Xβ3 |S2∗ > maxSj∗ + α13 M13 + α23 M23 + ... + αM 3 MM 3 j6=2

j6=2

(12)

The coefficients α are drawn from the estimates of the hypothetically chosen module (in this case, module 2), while the selection terms M are drawn from the estimates of the actually chosen module (in this case, module 3). In this manner, we can compare alternative outcomes for the subgroups that were allocated to the various PES modules. Evidence of comparative advantage can be seen if the outcome from a counterfactual choice is lower than that from the actual choice. We report different estimated treatment outcomes: ATO, ATT, ATNT • ATO: the average estimated treatment outcome, e.g. the average estimated outcome of screening if individuals are assigned at random to treatment • ATT: the average treatment outcome on the treated, e.g. the average estimated outcome of screening for those unemployed that were actually selected into screening; • ATNT: the average treatment outcome on the untreated, e.g. the average estimated counterfactual outcome of screening for those that were actually selected into sollicitatietraining. According to equation12differences in estimated treatment outcomes can be attributed to • differences in observed characteristics X • differences in non observed characteristics affecting selection M • individual heterogeneity in the effect of the observed characteristics β • individual heterogeneity in the effect of the unobserved characteristics α The estimated treatment outcomes in terms of soft skills, job search behaviour and work intensity are reported in tables 10, 11 and 12. We repeat that the sample mean of both the soft skill and job search behaviour scores are set to 0, so positive values indicate above mean scores and negative values indicate below means scores. The average treatment outcomes show that opleiding en begeleiding op de werkvloer and sollicitatietraining produce the largest returns in terms of soft skills while the returns to beroepsopleiding, persoonsgerichte opleiding and trajectopvolging are substantiallty lower. With regards to comparative advantages and disadvantages in terms of soft skills, those that benefit most from beroepsopleiding, persoonsgerichte opleiding and trajectopvolging tend to choose/be allocated to this track. Instead the unemployed allocated to screening, sollicitatietraining and opleiding en begeleiding op de werkvloer tend to benefit less from these modules than their counterparts who have been allocated to other modules. Dit geeft aan dat selectiviteit bij allocaties aan modules en de heterogeniteit in de opbrengst van deze modules naar geobserveerde kenmerken en niet geobserveerde een grote rol spelen. Nemen we het voorbeeld van de persoonsgerichte opleiding die een negatief ATO kent in combinatie met het positief ATT. In figuur 8 blijkt dat allochtonen sterk oververtegenwoordigd zijn onder de deelnemers aan de persoonsgerichte opleiding. In tabel 7 geeft het intercept aan dat het volgen van een persoonsgerichte opleiding een vrij sterk negatieve invloed heeft op de zachte factoren (coëfficiënt=-0,537). De sterkste afwijking wordt evenwel genoteerd voor allochtone deelnemers waarvoor een heel sterke positieve invloed (coefficient 0,789) van persoonsgerichte opleiding op de zachte factoren wordt vastgesteld. De combinatie van een oververtegenwoordiging van deze groep onder de deelnemers in combinatie met een sterk positief heterogeen effect voor deze groep biedt een verklaring voor deze vaststelling.

24

Figure 10: Soft skills: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT)

Table 10: Soft skills: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT) Average treatment outcome if allocated to... Participants allocated to...

Screening. . .


Beroepsopleiding



Trajectopvolging

Screening. . .

-0,351

0,390

-2,063

-0,915

0,551

-0,294


0,021

0,101

-2,283

-0,791

0,549

-0,470

Beroepsopleiding

0,121

0,401

-0,094

-0,966

0,537

-0,367


0,223

0,377

-1,756

0,112

0,576

-0,283


0,317

0,278

-1,766

-0,885

-0,065

-0,130

Trajectopvolging

0,080

0,311

-1,330

-0,761

0,510

-0,100

ATO

0,068

0,310

-1,549

-0,701

0,443

-0,274

The estimated average treatment outcomes show that opleiding en begeleiding op de werkvloer produce the largest returns in terms of job search behaviour while the returns to beroepsopleiding and persoonsgerichte opleiding are substantiallty lower. The impact of screening, sollicitatietraining and trajectopvolging in terms of job search behaviour is limited. With regards to comparative advantages and disadvantages in terms of job search behaviour, those that benefit most from sollicitatietraining, beroepsopleiding and persoonsgerichte opleiding tend to choose/be allocated to this track. Instead the unemployed allocated to screening, opleiding en begeleiding op de werkvloer tend to benefit less from these modules than their counterparts who have been allocated to other modules. Ook hier speelt selectiviteit bij allocaties aan modules en de heterogeniteit in de opbrengst van deze modules naar geobserveerde en niet geobserveerde kenmerken een grote rol. Nemen we het voorbeeld van opleiding en begeleiding op de werkvloer waarvoor een positief ATO samengaat met een positief maar veel minder groot ATT. In figuur 8 blijkt dat personen met een arbeidshandicap, langdurig en zeer langdurig werklozen samen met personen met jonge kinderen oververtegenwoordigd zijn onder de deelnemers aan deze module. Allochtonen en midden- en hooggeschoolden zijn daarentegen ondervertegenwoordigd. In tabel 7 geeft het intercept aan dat het volgen van opleiding en begeleiding op de werkvloer een sterk positieve invloed heeft op het werkzoekgedrag na de actie (coëfficiënt=1,527). Sterke afwijkingen in negatieve zin (een lager effect van deze module op het zoekgedrag) worden genoteerd voor personen met jonge kinderen, personen met een arbeidshandicap, langdurig en zeer langdurig werklozen. Sterke positieve afwijkingen 25

(hoger effect van deze module op zoekgedrag) worden genoteerd voor allochtonen en midden- en hooggeschoolden. De combinatie van een oververtegenwoordiging van deze groep onder de deelnemers in combinatie met een sterk positief heterogeen effect voor deze groep biedt een verklaring voor deze vaststelling. Figure 11: Job search behaviour: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT)

Table 11: Job search behaviour: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT) Average treatment outcome if allocated to... Participants allocated to...

Screening. . .


Beroepsopleiding



Trajectopvolging

Screening. . .

0,030

-0,347

-2,308

-2,864

1,153

0,190


0,284

0,268

-2,488

-2,848

1,483

0,257

Beroepsopleiding

0,258

-0,274

0,095

-2,666

1,358

0,209


0,131

-0,221

-2,155

-0,206

1,350

0,196


0,204

-0,265

-2,154

-2,769

0,063

0,093

Trajectopvolging

0,092

-0,160

-1,831

-2,218

1,185

0,178

ATO

0,166

-0,166

-1,807

-2,262

1,098

0,187

The average estimated treatment outcomes show that beroepsopleiding produces the largest returns in terms of work intensity while the returns to beroepsopleiding and persoonsgerichte opleiding are substantiallty lower. The impact of screening, sollicitatietraining and trajectopvolging in terms of work intensity is limited. With regards to comparative advantages and disadvantages in terms of work intensity, those that benefit most from persoonsgerichte opleiding tend to choose/be allocated to this track. Instead the unemployed allocated to beroepsopleiding en opleiding en begeleiding op de werkvloer tend to benefit less from these modules than their counterparts who have been allocated to other modules.

26

Figure 12: Work intensity: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT) (work intensity=fraction of months worked in period of 24 months)

Table 12: Work intensity: average estimated treatment outcomes (ATO, ATT, ATNT) Average treatment outcome if allocated to... Participants allocated to...

Screening. . .


Beroepsopleiding



Trajectopvolging

Screening. . .

0,308

0,457

0,813

0,151

0,504

0,271


0,289

0,393

0,824

0,124

0,584

0,262

Beroepsopleiding

0,433

0,434

0,495

0,162

0,616

0,332


0,622

0,437

0,862

0,335

0,586

0,476


0,276

0,243

0,761

0,080

0,393

0,312

Trajectopvolging

0,557

0,314

0,830

0,154

0,667

0,393

ATO

0,414

0,380

0,764

0,168

0,558

0,341

27

1.8

Directe en indirecte effecten (pad model)

Bijkomend werd ook een padmodel (in Mplus) gespecifieerd. Dit padmodel laat toe de relaties tussen de geobserveerde kenmerken, de modules, de zachte skills, het zoekgedrag en de werkuitkomsten simultaan te schatten. In de vorige sectie werden de effecten van de modules op de drie uitkomsten apart geschat en gerapporteerd. In deze sectie gaan we na of we het totaal effect van de modules op de werkuitkomsten kunnen ontleden in directe effecten en indirecte effecten via de zachte uitkomsten en het werkzoekgedrag. Zo kan de vraag beantwoord worden in welke mate de effecten van pes modules op de werkintensiteit verklaard kunnen worden door de tussenliggende relaties met de zachte vaardigheden/werkzoekgedrag. Figuur 13 verduidelijkt de opgenomen variabelen in dit padmodel. Figure 13: Padmodel

Modelmatig betekent dit dat er, in tegenstelling tot de vorige modellen • geen selectiviteitscorrectie wordt toegepast; • enkel geobserveerde kenmerken opgenomen worden; • geen heterogeniteit in de effecten van de modules naar geobserveerde kenmerken wordt opgenomen; • geen fractionele logitspecificatie kan toegepast worden voor de uitkomstvariabele werkintensiteit In de volgende figuur 15 worden de significant geschatte coëfficiënten weergegeven. We rapporteren de gestandaardiseerde coëfficiënten waarbij groene pijlen wijzen op positieve effecten en rode pijlen een negatieve relatie aanduiden. Het direct effect van de achtergrond variabelen op de zachte uitkomsten, het zoekgedrag na de actie en de fractie maanden gewerkt wordt in de figuur aangeduid dmv opwaarts gerichte pijlen (zachte vaardigheden), neerwaarts gerichte pijlen (werkzoekgedrag) en vlakke pijlen (fractie maanden gewerkt). We merken nogmaals op dat de zachte vaardigheden en het zoekgedrag na de actie factorscores zijn met een gelijkmatige spreiding rond 0. De relaties tussen de achtergrondkenmerken en de esf modules worden niet herhaald gezien deze reeds gerapporteerd werden in tabel 2(zie marginale effecten tabel2).

28

Figure 14: Padmodel (1)

Verschillende modules laten zowel directe als indirecte effecten (via zachte vaardigheden en werkzoekgedrag) optekenen op de werkintensiteit. We bespreken eerst de directe effecten dus de invloed van de verschillende modules op de werkintensiteit, na controle voor de indirecte invloed via zachte vaardigheden en werkzoekgedrag. Het sterkste effect noteren we bij de beroepsspecifieke opleiding, daarnaast heeft ook deelname aan opleiding en begeleiding op de werkvloer en screening een bovengemiddeld postief effect. Het volgen van persoonsgerichte opleiding en screening leidt tot het kleinste effect op de fractie gewerkte maanden. Wat de indirecte effecten betreft zien we dat het volgen van sollicitatietraining en persoonsgerichte opleiding een positief effect heeft op de zachte vaardigheden. Sollicitatietraining en trajectopvolging leiden ook tot een intensiever zoekgedrag na de actie. Deelnemers aan screening en trajectopvolging scoren significant lager op de zachte vaardigheden, deelnemers aan de persoonsgerichte opleiding een significant lagere zoekintensiteit aan de dag leggen. Onderling vertonen de zachte vaardigheden en de intensiteit van het werkzoekgedrag een positieve correlatie. De zachte uitkomsten hebben een positief effect op de fractie gewerkte maanden. We merken een negatief effect van de intensiteit van het zoekgedrag na de actie op de werkintensiteit. We komen hier verder op terug. Wat de directe effecten van de achtergrondkenmerken betreft zien we dat de zachte vaardigheden hoger liggen bij jongeren (16-25 jaar), allochtonen en lager bij mannen en bij midden- en hooggeschoolden. Mannen vertonen een intensiever zoekgedrag na de actie dan vrouwen, evenals personen die reeds voor de actie een intensiever zoekgedrag vertoonden. Personen met een handicap vertonen een minder intensief zoekgedrag. Voor de doelgroepen (oudere werklozen, allochtonen, personen met een handicap en langdurig en zeer langdurig werklozen) wordt een negatief direct effect vastgesteld op de werkintensiteit. Personen die reeds voor de actie een intensiever zoekgedrag hadden, laten na de actie een hogere fractie maanden optekenen. In eerste instantie lijkt het negatief effect van de zoekintensiteit op de werkintensiteit tegenintuïtief. Het is niet uitgesloten dat dit een omgekeerd negatieve causale relatie weerspiegelt waarbij die werklozen die het snelst aan de slag gaan een weinig intensief zoekgedrag rapporteerden. Dit vermoeden wordt bevestigd wanneer we het padmodel toepassen op enkel die werklozen die op het moment van de eerste follow-up bevraging nog niet werkten (zie figuur 15). Dan zien we dat het negatief effect van zoekgedrag na de actie verdwijnt.

29

Figure 15: Padmodel (1)

We zien ook dat • het effect van de zachte vaardigheden op de werkintensiteit minder sterk positief wordt. • de negatieve invloed van screening en trajectopvolging op zachte uitkomsten verdwijnt. • het volgen van de beroepsopleiding en opleiding en begeleiding op de werkvloer voor deze werklozen een positief effect op de zoekintensiteit heeft. • het effect van de modules op de werkintensiteit krimpt, de beroepsopleiding nog steeds het grootste effect resorteert en dat het zwakste effect op de werkintensiteit nu genoteerd wordt voor de opleiding en begeleiding op de werkvloer en de trajectopvolging.

1.9

Conclusies

In dit deel hebben we via multivariate analyses een antwoord gezocht op de vraag welke acties of modules betere resultaten opleveren op langere termijn, en voor wie. Om deze vraag te beantwoorden, hebben we twee verschillende modellen gebruikt: een twee-staps-selectiemodel en een padmodel. In deze afsluitende sectie focussen we ons op de beleidsconclusies die uit de bevindingen kunnen worden getrokken. Vooraf merken we op dat de bevindingen van de verschillende gehanteerde analysemodellen elkaar aanvullen. Voor de interpretatie dienen ze ook samen te worden gelezen. Het twee-staps-selectiemodel biedt een antwoord op de dubbele vraag: wie neemt deel aan welke module en wat werkt voor wie? In een eerste stap wordt nagegaan of er (zelf-)selectie optreedt bij de allocatie van modules aan individuele deelnemers. De parameters van de selectievergelijking geven aan dat toewijzing in de modules niet at random gebeurt maar integendeel een vrij selectief proces is. Het is dan ook belangrijk rekening te houden met deze selectiviteit bij de schatting van de effecten van deze modules op de zachte uitkomsten, het werkzoekgedrag en de werkintensiteit na de actie. In een tweede stap wordt, rekening houdend met selectiviteit in toewijzing aan de modules, het effect van deelname aan deze module geschat. Hierbij kunnen de effecten van deelname bovendien variëren naargelang de individuele kenmerken van de deelnemers, en vice versa. Zo is het bv. denkbaar dat deelname aan een module beroepsopleiding geen uniform effect oplevert voor alle deelnemers (bv. jonge en oude werklozen) en dat het effect van een individueel kenmerk (bv. leeftijd) andere resultaten oplevert naargelang de module waaraan men deelneemt. 30

Per module worden deze heterogene effecten vervolgens samengevat in drie geschatte behandelingsuitkomsten (ATO, ATT en ATNT), respectievelijk • De gemiddelde behandelingsuitkomsten of de gemiddelde uitkomsten bij deelname aan de module wanneer toewijzing aan de module random zou gebeuren (ATO); • De gemiddelde behandelingsuitkomsten voor de deelnemers of de gemiddelde uitkomsten bij deelname aan de module voor de effectieve deelnemers (ATT); • De gemiddelde behandelingsuitkomsten voor de niet-deelnemers of de gemiddelde uitkomsten bij deelname aan de module voor degenen die deelnemen aan een andere module (ATNT). Voor alle drie de uitkomstenmaten (de zachte uitkomsten, het werkzoekgedrag en de werkintensiteit na de actie) valt op dat de verschillen tussen de modules in de gemiddelde geschatte uitkomsten op de deelnemers (ATT) aanmerkelijk kleiner zijn dan de verschillen in de gemiddelde geschatte behandelingsuitkomsten (ATO). De verschillen met de gemiddelde counterfactual uitkomsten bij deelnemers aan andere modules (ATNT) zijn bijgevolg aanzienlijk. Deze verschillen worden hoofdzakelijk aangestuurd door verschillen in het geobserveerd profiel van de deelnemers (selectiviteit in toewijzing aan de modules) en de heterogene behandelingseffecten. Deze geven aan dat verschuivingen in de toewijzing van deelnemers aan modules kunnen bijdragen aan de effectiviteit van deze modules. De eerste beleidsconclusie die uit de resultaten kan worden getrokken, is dat de modules 4 (beroepsopleiding) en 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) superieur zijn in termen van werkuitkomsten. Voor module 4 zijn de betere tewerkstellingsresultaten mede te verklaren door de sterkere profielen van de deelnemers. Voor module 6 zijn de hoge resultaten in termen van werkuitkomsten des te opmerkelijker, gegeven het zwakkere profiel van de deelnemers. Deze conclusies zijn bovendien vrij generiek: de counterfactual analyses geven aan dat deze modules niet alleen positieve resultaten opleveren voor de deelnemers, er kan ook verwacht worden dat niet-deelnemende werklozen bij deelname heel gunstige tewerkstellingsresultaten zouden laten optekenen. De parameters van het heterogeen behandelingsmodel geven bovendien aan welke deelnemers een hoger rendement halen uit een gegeven module. Hierbij valt op dat (cfr. tabel 9) een beroepsopleiding (module 4) positiever rendeert voor allochtonen, maar negatiever voor langdurig en zeer langdurig werklozen. Voor de allochtoon ‘werkt’ de beroepsopleiding dus relatief meer, maar niet voor de langdurig werkloze, mogelijk omdat de gevolgde beroepsopleiding niet opweegt tegen het stigma dat rust op langdurige werkloosheid. Voor module 5 (persoonsgerichte opleiding) zijn de tewerkstellingsresultaten het laagst. Deze bevinding ligt in de lijn van de beleidsintentie – het is immers een ‘doorstroom-module’, maar om de kansen van de deelnemers te verhogen is het aan te bevelen om het traject voor deze deelnemers nog aan te vullen met andere aangepaste acties. Vooral de 40-plussers en de langdurig werklozen onder de deelnemers aan module 5 scoren relatief lager op de werkuitkomsten. In tweede instantie is er de vraag welke modules vooral bijdragen tot het bevorderen van de zachte uitkomsten. Deze effectmaat heeft betrekking op de ruimere employability dimensie: de arbeidsmarktgerelateerde (zelf)kennis en zelfvertrouwen, in dit evaluatie-onderzoek samengevat onder de noemer ‘zachte uitkomsten’. De geschatte gemiddelde behandelingsuitkomsten (ATO) zijn hier het sterkst voor de module opleiding en begeleiding op de werkvloer (module 6) en de sollicitatietraining (module 3). De laagste ATO-effecten worden genoteerd bij de beroepsopleiding (module 4) en de persoonsgerichte opleiding (module 5), al zijn de geschatte uitkomsten van deze modules op de effectieve participanten (ATT) hoger dan gemiddeld. De heterogene behandelingseffecten geven vervolgens meer positieve effecten aan voor allochtonen die deelnemen aan module 5 en voor personen met een arbeidsbeperking in module 7, maar een negatiever effect voor 50-plussers in module 7 en hogergeschoolden in modules 2, 4 en 7. Uit het padmodel leren we dat het indirecte effect op de zachte uitkomsten voor de modules 3 en 5 slechts heel beperkt bijdraagt tot het totale effect op de werkuitkomsten. Dit wijst erop dat deze modules een intrinsieke waarde hebben, maar niet in de eerste plaats in termen van werkuitkomsten. We bevelen dan ook aan om voor deze modules meer adequate resultaatindicatoren te definiëren dan (louter) in termen van werkuitkomsten. Ten derde kijken we naar de effecten op het werkzoekgedrag. De geschatte gemiddelde behandelingsuitkomsten (ATO) zijn ook hier het sterkst voor de module opleiding en begeleiding op de werkvloer (module 6). De laagste ATO-effecten worden genoteerd bij de beroepsopleiding (module 4) en de persoonsgerichte opleiding (module 5), al zijn de effecten van deze modules op de effectieve participanten (ATT) veel minder negatief. Mogelijk speelt het feit dat wie een beroepleiding volgde, minder vaak moet solliciteren en gerichter solliciteert. Met andere woorden, het aantal sollicitaties is wellicht niet de beste operationalisering voor de variabele werkzoekgedrag. De hoogste gemiddelde behandelingsuitkomsten op de deelnemers (ATT) zien we voor module 3 (sollicitatietraining). Deze vaststelling ligt alvast in de lijn van het doel dat het beleid beoogt met module 3. Al bij al laten deze bevindingen zien dat de allocatie aan een gegeven module deels een selectieve toewijzing weerspiegelt, en dat deelnemers hun positie zouden kunnen verbeteren indien zij gealloceerd zouden worden naar een 31

andere module. Deze bevinding pleit vooreerst voor een nog verder fijnmazige toewijzing van werkzoekenden naar modules in functie van de beoogde opbrengsten op het vlak van werk en op het vlak van de zachte, psychologische uitkomsten of werkzoekgedrag. Ten tweede is het van belang in te zetten op de toegankelijkheid van de module 4 voor zwakkere groepen, bijvoorbeeld via brugmodules. Ten derde leert dit onderzoek dat variatie in trajecten moet worden bevorderd in plaats van uniformisering ervan. Ook de vaststelling dat er significante verschillen zijn tussen de LKC’s, nog los van de werkloosheidsgraad en de verstedelijkingsgraad, wijst erop dat er nog verbeterruimte zit in de organisatie van de trajectbegeleiding van werkzoekenden en dat een verruiming van het aanbod wenselijk is om werkzoekenden meer op basis van individuele behoeften toe te leiden naar een bepaalde module. Door meer variatie in trajecten te stimuleren komt de beoogde maatwerk-doelstelling immers dichterbij.

32

References [1] Bourguignon, F., Fourier, M. & Gurgand, M. (2001), Selection tion based on the multinomial logit model. Mimeo. CREST, France. http://www.crest.fr/pageperso/lmi/gurgand/selmlog.htm.

bias correcAvailable at:

[2] Bourguignon F., Fourier, M. & Gurgand, M. (2007), Selection bias corrections based on the multinomial logit model: Monte-Carlo comparisons. Journal of Economic Surveys 21(1), 174-205. [3] Dahl G. B. (2002), Mobility and the Returns to Education: Testing a Roy Model with Multiple Markets, Econometrica 70, 2367-2420. [4] Dubin J.A. & McFadden D.L. (1984), An Econometric Analysis of Residential Electric Appliance Holdings and Consumption, Econometrica 52, 345-362. [5] Enders, C. (2001). The performance of the full information likelihood estimator in multiple regression models with missing data. Educational and Psychological Measurement, 61(5). [6] Hausman, J. & McFadden D.L. (1984), Specification tests for the multinomial logit model, Econometrica References 52 (5), pp. 1219-40. [7] Heckman J., (1979), Sample Selection Bias as Specification Error, Econometrica 47, 153-161. [8] Joreskog K.G. & Moustaki I. (2006), Factor Analysis of Ordinal Variables with Full Information Maximum Likelihood, Available at http://www.ssicentral.com/lisrel/techdocs/orfiml.pdf. [9] Lee L.F. (1983), Generalized Econometric Models with Selectivity, Econometrica 51, 507-512. [10] McFadden D.L. (1973), Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior, in P. Zarembka (ed.), Frontiers in Econometrics, Academic Press. [11] Papke L. & Wooldrige J. (1996), Econometric methods for fractional response variables with an application to 401(k) plan participation rates Journal of Applied Econometrics, 11 (6), p. 619-632. [12] Willis, R., & Rosen, S. (1979). Education and self-selection. Journal of Political Economy,87(5), 7-36

33

- DEEL 3 SYNTHESE EN AANBEVELINGEN VOOR BELEID -

2.1

Methodologische keuzes

Om vraag 1 te beantwoorden gebruiken we een sequentieel model waarin informatie uit stap 1 wordt meegenomen in het berekenen van de effecten van de modules op de uitkomsten in stap 2. Om vraag 2 te beantwoorden hebben we nood aan een padmodel dat toelaat de totale effecten van de modules op de werk-

119

Het Operationeel Programma voor het ESF Vlaanderen 2007-2013 besteedt ruim middelen voor de duurzame integratie van werkzoekenden. Daartoe worden acties gesubsidieerd die passen binnen de 6 types modules die in het trajectbegeleidingsmodel worden onderscheiden. Dit evaluatieonderzoek van de ESF-acties voor werkzoekenden focust op de bereikte resultaten op de middellange termijn, hier gedefinieerd als 2 jaar na het beëindigen van de actie. Het eerste doel van het ESF is bij te dragen tot de tewerkstelling. Het aandeel gewerkte tijd of werkintensiteit over de geobserveerde periode vormt het belangrijkste evaluatiecriterium. Andere criteria die in dit onderzoek worden weerhouden zijn de arbeidsmarktgerelateerde (zelf)kennis en zelfvertrouwen, hier zachte uitkomsten genoemd, en het werkzoekgedrag; samen vormen zij de intermediaire uitkomsten. De twee centrale onderzoeksvragen in dit rapport over de ESF-acties luiden als volgt: (1) wat is het middellangetermijneffect van de ESF-acties voor werkzoekenden, rekening houdend met wie wat krijgt? (2) Worden de tewerkstellingsuitkomsten aangestuurd door intermediaire uitkomsten? In een eerste sectie vatten we de methodologische keuzes samen die werden gemaakt voor deze studie. In sectie twee gaan we dieper in op de steekproef en de data. In secties 3 en 4 brengen we de voornaamste bevindingen samen voor resp. de selectiviteit in deelname en de effecten van de ESF-actie. De vijfde sectie tenslotte geeft een overzicht van de beleidsaanbevelingen die hieruit voortvloeien.

hoofdstuk 2 | Synthese en aanbevelingen voor beleid

2 | Synthese en aanbevelingen voor beleid

uitkomsten op te splitsen in directe effecten van modules op werkuitkomsten en indirecte effecten van modules op werkuitkomsten via intermediaire uitkomsten. Het effect van deelname aan een actie wordt mee beïnvloed door de allocatie van modules aan individuele deelnemers. Deze sortering van wie wat krijgt volgt een zekere logica. Vandaar dat een tweestapsmodel is geschat in dit rapport: - stap 1: selectie in de verschillende modules op basis van geobserveerde en nietgeobserveerde verschillen; - stap 2: geschatte behandelingsuitkomsten van de verschillende modules op het vlak van (a) arbeidsmarktgerelateerde (zelf)kennis en zelfvertrouwen, (b) werkzoekgedrag na de actie en (c) tewerkstellingsresultaten in 24 maanden na de actie.

120


Daarnaast is een padmodel geschat van simultane vergelijkingen, met directe en indirecte verklaringspaden. Uit de aard van het padmodel is dit enkel geschat voor geobserveerde verschillen. De bedoeling van het padmodel is na te gaan of de intermediaire uitkomsten fungeren als voorspeller op korte termijn voor de werkuitkomsten op langere termijn. Zoals elke wetenschappelijke evaluatie stelde ook deze evaluatie enkele methodologische uitdagingen waarvoor een oplossing diende gezocht. Deze hebben betrekking op de ‘counterfactual’ (wat zou er gebeurd zijn zonder deelname aan de actie?), de selectiviteit in deelname aan een module, en de heterogeniteit van het behandelingseffect van een module al naargelang de individuele verschillen. De eerste uitdaging betreft de ‘counterfactual’. Voor dit evaluatieonderzoek kon geen gebruik worden gemaakt van een controlegroep die niet deelneemt aan een module. De reden waarom er geen categorie ‘afwezigheid van behandeling’ als counterfactual kon worden afgebakend, is dat in het huidige model van trajectbegeleiding iedere werkzoekende deelneemt aan een module, ook al is het een beperkte actie. De focus ligt dus op de onderlinge verschillen tussen de types behandeling of ‘treatment’, gevormd door de verschillende modules van begeleiding, opleiding of werkervaring. Dat betekent dat dit onderzoek niet zo ver gaat als in meta-analyses, waar de effecten worden geïnventariseerd en vergeleken voor onderling veel meer uiteenlopende vormen van beleidsinterventie, zoals gerichte loonkostensubsidies voor werkgevers, versobering van het uitkeringssysteem, monitoring van het zoekgedrag, tot en met een soepeler ontslagrecht (Bollens, 2011; Card et al., 2010; Kluve, 2010; De Koning, 2005; OECD, 2005). Wel is de vergelijking van interventietypes zoals afgebakend in dit onderzoek relevant voor de vraag of werkzoekenden beter zo snel mogelijk aan het werk worden geholpen onder het adagium ‘beter om het even welke job, dan geen job’, dan wel of werkzoekenden beter worden voorbereid via intensieve opleiding vooraleer door te

De derde uitdaging is dat modules mogelijk verschillend renderen voor verschillende deelnemers; vandaar dat heterogene behandelingseffecten zijn gemodelleerd. In evaluatiestudies wordt vaak uitgegaan van homogene behandelingseffecten, ongeacht het profiel van de deelnemers of ongeacht de gevolgde module (voor individuen met dezelfde kenmerken). Dit is de vraag ‘wat werkt?’. In dit evaluatieonderzoek gaan we nog een stap verder, door ons de vraag te stellen ‘wat werkt voor wie?’. We gaan er dus vanuit dat een module een effect heeft op de uitkom-

121

Boven wezen we op de uitdaging dat allocatie aan een actie in een module geen random process is. Daarom is gecorrigeerd voor selectievertekening zowel voor geobserveerde als voor niet-geobserveerde kenmerken. Het rapport over de kortetermijneffecten in het kader van de mid-term evaluatie (Van Dooren et al., 2011) bevat reeds vele interessante analyses die het verband tussen een deelname aan een ESF actie binnen een bepaalde module en de zachte effecten schatten en verder de invloed op een eventuele tewerkstelling modelleren. Hierbij wordt steeds rekening gehouden met een aantal achtergrondkenmerken. Het is echter niet ondenkbaar dat de toewijzing aan de acties/modules in zekere mate selectief is. In dat geval bepaalt deze selectiviteit ook de evaluatie van de effecten van de verschillende modules. Vanuit een double loop learning perspectief is het dus van essentieel belang dat we ook kijken naar de eventuele selectie-effecten bij het toewijzen van de acties. Vanuit een accountability perspectief is dit minder van belang. Maar dit laatste is wel minder verkieslijk. Immers, dit laatste perspectief veronderstelt dat er een optimale match bestaat tussen het profiel van de werkzoekende en het verkregen traject. In de praktijk is dit niet altijd zo (bv. groter aandeel van langdurig werkzoekenden in module 2 dan in de andere modules). Er werd dus gekozen voor het eerste perspectief. Wanneer we hierbij ook rekening willen houden met bepaalde kenmerken die niet geobserveerd kunnen worden door de onderzoekers (bv. motivatie, attitude, …), moeten we gebruik maken van een selectiemodel. Terwijl in een structureel vergelijkingsmodel (SEM) alle relaties simultaan geschat worden, wordt in een sequentieel model informatie uit stap 1 (selectievergelijking) gebruikt om in stap 2 de effecten van de modules uit te zuiveren voor een mogelijke selectiviteitsvertekening. Het modelleren van selectie op niet-geobserveerde kenmerken dient dus in een tweestapsprocedure gemodelleerd te worden.


stromen naar om het even welke job. De praktijk in andere landen wijst alvast op een trend in de richting van korte re-integratietrajecten, weg van langduriger interventies van opleiding en werkervaringsprojecten. Deze keuze is vaak ook geïnspireerd door besparingsmotieven, en niet door arbeidsmarktmotieven. De vraag die dit evaluatieonderzoek beantwoordt is of de verschuiving van intensievere opleidingen naar kortere, direct op het vinden van een job toegespitste interventies vanuit het oogpunt van de arbeidsmarkt gerechtvaardigd is.

sten afhankelijk van de individuele kenmerken van de werkzoekende (en vice versa).

122


2.2

Steekproef en data

De resultaten in dit rapport op basis van de verschillende benaderingen en analyses, hebben alle betrekking op de respondenten van een longitudinale survey bij een naar modules gestratificeerde steekproef van werkzoekenden die één van de ESF-acties beëindigden tussen september 2009 en februari 2010. Deze personen zijn tweemaal telefonisch bevraagd: een eerste maal kort na het beëindigen van de actie, namelijk in juni-juli 2010, of vier tot negen maanden na afloop van de actie, en een tweede maal in de periode juni 2011-november 2011, of voor alle deelnemers 21 maanden na het beëindigen van de ESF-actie. Van de steekproefrespondenten bij de eerste bevraging heeft 57,5% meegewerkt aan de tweede bevraging (dat wil zeggen 1 153 respondenten). Van de non-responsgroep wilde 15,7% niet meer meewerken, vooral wegens tijdsgebrek of gebrek aan interesse. Daarnaast kon 24,7% niet meer worden bereikt (o.m. vanwege fout telefoonnummer). Uit de non-responsanalyse blijkt dat er geen selectieve uitval heeft plaatsgevonden naar ‘treatment’ of type module. Naar achtergrondkenmerken is er een significant lagere non-respons (10%-niveau) voor volgende groepen: 50-plussers, midden- en hooggeschoolden, personen met een arbeidshandicap, personen van Europese herkomst, personen met een arbeidsgerelateerde hindernis, personen zonder zorgtaak, personen met een kleinere afstand tot de werkwinkel. Voor de beschrijvende analyse van het type en de kwaliteit van tewerkstelling en de perspectieven van de deelnemers is gebruik gemaakt van de survey-antwoorden van de groep respondenten in de tweede bevraging. De beschrijvende analyse van de afgelegde loopbaantrajecten konden worden gemaakt voor alle 2005 respondenten dankzij de beschikbaarheid van hun gegevens in Dimona. De multivariate analyses zijn uitgevoerd op een groep van 1 411 respondenten van de 2005 respondenten in de aanvankelijke steekproef. Voor de belangrijkste afhankelijke variabele, de tewerkstelling in de periode na afloop van de actie, konden we namelijk de gedetailleerde maand-op-maand gegevens van de Dimonabron benutten, die voor alle respondenten beschikbaar was. Deze bron bevat echter geen informatie over de aard van het contract of de tewerkstelling. Langs de kant van de verklarende en controlevariabelen hebben we gebruik gemaakt van de intake-gegevens van de respondenten. Deze waren echter niet beschikbaar voor de volledige groep van 2005 respondenten, maar voor 1 411 van hen. Deze reductie heeft geen invloed op de representativiteit naar achtergrondkenmerken; enkel voor module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) betekent dit dat de jongeren in alternerend leren uit de steekproef vallen (van hen wordt namelijk geen intake door de VDAB afgenomen).

Last but not least is er de eenheid van analyse voor deze evaluatie, de ESF-actie. Het was de uitdrukkelijke vraag van het ESF-Agentschap om specifiek te focussen op de ESF-actie. Het is echter ondertussen duidelijk dat zulke actie niet op zich staat maar vaak gekaderd is in een heel traject, bestaande uit meerdere opeenvolgende acties. Een alternatieve keuze had kunnen zijn om een nieuwe typologie van

hoofdstuk 2 | Synthese en aanbevelingen voor beleid 123

Vooraleer in te gaan op de resultaten, verduidelijken we vooraf de werkwijze en de beperkingen bij de operationalisering van de variabelen. Als uitkomsten is in deze evaluatie is in de eerste plaats gekeken naar de finale tewerkstelling, uitgedrukt in ‘aandeel gewerkte tijd’. Deze variabele die de tewerkstellingsgraad over een langere periode weergeeft, verschaft een beter inzicht in de tewerkstellingsresultaten dan een variabele die zich beperkt tot een momentopname (‘al dan niet aan het werk zijn op ogenblik x’). Daarnaast hebben we ook gekeken naar intermediaire uitkomsten. Een vraag is namelijk in welke mate deze intermediaire effecten een causale invloed hebben op de tewerkstellingseffecten, dan wel eerder moeten worden gezien als bijkomende, ‘zachte’ effecten die op zich geen relatie vertonen met de ‘harde’ tewerkstellingseffecten. In het model hebben we beide soorten effecten, harde en zachte, gemodelleerd. De intermediaire factoren die we in dit onderzoek betrekken, bestaan vooreerst uit de zachte effecten (kennis van de arbeidsmarkt, jobgerelateerde zelfkennis en job search related self efficacy). Wanneer we deze factoren gebruiken bij de inschatting van de finale outcome, dat wil zeggen het al dan niet hebben van werk, stoten we op de beperking dat het in de eerste bevraging ging om relatieve maten, bij gebrek aan een nulmeting (vooraleer de actie van start ging). Op die manier meten we hoe de deelnemer het verschil percipieert dat werd gemaakt werd door de actie, maar niet het niveau van de deelnemer in absolute termen. Voor de mid-term evaluatie werd voortgebouwd op schalen gebruikt in ander onderzoek en werden exploratieve factoranalyses uitgevoerd om de zachte factoren te kunnen benoemen. Deze factoren hebben echter zeer hoge kruisladingen. In plaats van het aantal achterliggende variabelen en/of items te beperken, hebben we er in dit rapport voor geopteerd om alle items te bewaren en onder één factor samen te brengen, namelijk ‘arbeidsmarktgerelateerde (zelf)kennis en zelfvertrouwen’. Zoals vereist bij de toepassing van een structureel vergelijkingsmodel, hebben we de intermediaire uitkomstfactoren via een confirmatorisch factormodel gemodelleerd. Dit betekent dat het opnemen van kruisladingen niet mogelijk is aangezien één indicator slechts op één enkele factor mag laden. Naast de zachte effecten onderscheiden we het werkzoekgedrag voor en na de actie. Informatie over werkzoekgedrag voor de actie is aanwezig in de intakegegevens van de VDAB. Voor het werkzoekgedrag na de actie hebben we informatie uit de eerste survey. De intermediaire uitkomst ‘werkzoekgedrag’ is geoperationaliseerd als de intensiteit van werkzoekgedrag in kwantitatieve zin.

hoofdstuk 2 | Synthese en aanbevelingen voor beleid 124

de ‘treatment’ op te stellen, maar hiervoor ontbrak volledige en fijnmazige informatie. Uit vroeger onderzoek (Vos et al., 2000) is gebleken dat het in kaart brengen van het volledige traject via bevraging van de deelnemers niet is te linken aan de taxonomie van modules die het ESF hanteert; de deelnemer is vaak niet op de hoogte van het feit dat het om één of meerdere acties gaat, laat staan van de module waarin deze is gesitueerd. Reconstructie van het feitelijk afgelegde begeleidingstraject op basis van administratieve gegevens bleek evenmin goed doenbaar. Vanuit het ESF en de VDAB gezien wordt per deelnemer slechts één actie ingediend voor steunverlening, ook al doorloopt de deelnemer meerdere acties binnen een bepaalde tijdsspanne. Het ESF subsidieert dan doorgaans de duurste actie, die vaak ook de meest intensieve is. Vandaar dat we hebben geopteerd om de ESF-logica te volgen en het effect te schatten van ESF-acties. Gegeven deze keuze, is het mogelijk dat de gevonden verschillen in effecten vertekend zijn. Op basis van extra informatie over bijkomende acties, zoals geregistreerd door VDAB, afgebakend tot op het moment van de eerste bevraging, blijkt dat een deel van de deelnemers aan de modules 2, 5 en 7 (resp. trajectbepaling, persoonsgerichte opleiding en trajectopvolging) nog een vervolgactie hebben gehad (zie bijlage 3). Dit zou dan vooral de resultaten voor modules 2, 5 en 7 kunnen vertekenen, in de mate dat deze personen ook nog een beroepsopleiding hebben gevolgd. Uit de gegevens blijkt dat dit slechts voor een minderheid in onze steekproef het geval is geweest: 114 van de 334 deelnemers aan module 2; 100 van de 335 deelnemers aan module 5; en 72 van de 334 deelnemers aan module 7. Het gaat dus telkens om een minderheid. Bijgevolg kan voor deze modules het tewerkstellingsresultaat positief vertekend zijn. We komen hier bij de bespreking van de resultaten op terug. De mogelijke selectiviteit die speelt bij indiening van werkzoekendenacties voor het ESF noopt ons tot voorzichtigheid bij de veralgemening van de conclusies naar het volledige VDAB-aanbod.

2.3

Selectiviteit in deelname

Uit de analyse blijkt dat de toewijzing van werkzoekenden aan een module geen willekeurig, at random process is, maar eerder kan worden omschreven als een gericht, selectief proces. Dit is vaker het geval voor module 3 (sollicitatietraining), module 5 (persoonsgerichte opleiding) en module 7 (trajectopvolging). Van de groep werkzoekenden die deelnemen aan een ESF-actie, worden volgende groepen meer of minder toegeleid naar een bepaalde module: - personen met een handicap meer naar module 7 (trajectopvolging); - niet-EU-migranten naar module 5 (persoonsgerichte opleiding); - laaggeschoolden meer naar trajectopvolging en minder naar module 3 (sollicitatietraining);

- 50-plussers meer naar module 3 (sollicitatietraining) en minder naar module 4 (beroepsopleiding) of module 7 (trajectopvolging); - zeer langdurig werklozen naar module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer).

125

Toewijzing aan een module verloopt dus gericht. Dit is positief zolang de selectiviteit gebeurt in functie van het aanbieden van een traject op maat van de noden van de werkzoekende. Het overzicht van ‘wie krijgt wat’ geeft aan voor welke groepen de toegang tot een bepaalde module kan worden vergroot of verkleind: we denken onder meer aan de 50-plussers die nu meer naar sollicitatietraining en persoonsgerichte opleiding, maar minder naar beroepsopleiding worden toegeleid; een andere groep zijn de niet-EU-migranten, die minder naar beroepsopleiding of opleiding en begeleiding op de werkvloer worden toegeleid. Een opvallende bevinding is dat er nog andere factoren de toewijzing mee beïnvloeden; dat geldt voor ‘afstand van de woonplaats tot de werkwinkel’ en LKC (= VDAB-regio) van de woonplaats. Deze factoren hebben een invloed op de (zelf-)selectie, na controle voor achtergrondkenmerken, verstedelijkingsgraad van de woonplaats en verschillen in de regionale werkloosheidsgraden. Zo heeft wie verder af woont van de werkwinkel, minder kans om gealloceerd te worden aan module 3 (sollicitatietraining). Vanuit de regio’s bekeken zijn er enkele uitschieters: Mechelen, Kortrijk en Oostende blijken sterk toe te wijzen naar sollicitatietraining; Leuven, Brugge, Hasselt en Tongeren wijzen meer toe naar trajectopvolging. Deze verschillen verdienen verder onderzoek om na te gaan of lokale aanbodfactoren (capaciteit, sterktes, voorkeuren) een rol spelen bij de verklaring.


Niet alleen achtergrondkenmerken, maar ook andere intakegegevens hebben hun belang. Zo blijkt dat wie hoog scoort op intensief zoekgedrag voor de actie, minder vaak gealloceerd wordt naar sollicitatietraining. Werkgerelateerde hindernissen (gebrek aan skills en taalvaardigheden) leiden vaker tot het volgen van een beroepsopleiding en persoonsgerichte opleiding (en minder naar trajectopvolging of sollicitatietraining), terwijl een zorghindernis minder vaak naar een beroepsopleiding leidt.

2.4

Wat is het effect van de acties?

De selectieve deelname kan een invloed hebben op de uitkomsten van de modules: een module die voornamelijk wordt gevolgd door werkzoekenden met een sterker profiel, zal betere resultaten boeken. Het tweestapsmodel laat toe hiermee rekening te houden. Wat blijkt nu over het effect van de ESF-modules voor de werkzoekenden? We bespreken de vraag ‘wat werkt voor wie’ door eerst het ‘wat’

(welke modules) te verduidelijken en vervolgens ‘voor wie’, na controle voor wie wat krijgt.

126


2.4.1

Welke modules scoren beter betreffende uitstroom naar werk, gecontroleerd voor selectiviteit in deelname? (werkuitkomsten)

Via multivariate analyse (heterogene effecten) zijn de bevindingen gemeten op basis van het administratief geregistreerde aandeel gewerkte maanden als volgt: - module 4 (beroepsopleiding) en module 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer) zijn superieur in termen van werk, gemeten over een periode van 24 maanden na de actie; - ook voor niet-deelnemers: deelnemers van andere modules zouden zich verbeteren indien ze module 4 of (in tweede instantie) module 6 konden volgen; - module 6 scoort bovendien ook hoger op twee andere uitkomsten: soft skills en werkzoekgedrag, module 4 scoort hierop lager. Dit is te verklaren door het zwakkere profiel van deelnemers aan module 6; - module 5 (persoonlijke opleiding) scoort relatief laagst voor de werkuitkomsten, maar scoort wèl hoger voor effect op soft skills; - module 3 (sollicitatietraining) scoort relatief hoger voor effect op soft skills en werkzoekgedrag, maar zonder daarom te leiden tot effectieve tewerkstelling. Geschatte werkuitkomsten (fractie maanden gewerkt op periode van 24 maand na einde van de actie) Gemiddeld geschatte fractie bij Gemiddeld geschatte fractie bij huidige toewijzing van willekeurige toewijzing van werklozen aan modules werklozen aan modules Screening

0.31

0.41


0.39

0.38

Beroepsopleiding

0.50

0.76

Persoonsgerichte opleiding

0.34

0.17


0.39

0.56

Trajectopvolging

0.39

0.34

De schatting van de heterogene effecten geeft vervolgens een antwoord op de vraag ‘wat werkt voor wie?’. We vatten de bevindingen samen voor resp. werkuitkomsten en zachte uitkomsten.

2.4.2

Voor wie werkt het? (werkuitkomsten)

- module 4 (beroepsopleiding) resulteert in hogere werkuitkomsten bij allochtonen, maar lagere werkuitkomsten bij (zeer) langdurig werkzoekenden.

module 6 (opleiding en begeleiding op werkvloer) scoort minder goed voor middengeschoolden. - module 3 scoort net wel hoger voor middengeschoolden en voor werkzoekenden met al hoger werkzoekgedrag voor de actie. - module 2 (screening) scoort hoger bij allochtonen en jongeren, maar lager bij (zeer) langdurig werkzoekenden. - module 5 en module 7 scoren lager bij ouderen en (zeer) langdurig werkzoekenden.

2.4.3

Voor wie werkt het? (zachte uitkomsten)

Module

Screening, … (M2)

Stap 2a Arbeidsmarktgerelateerde (zelf)kennis en zelfvertrouwen

Stap 2b Werkzoekgedrag na de actie

Negatiever voor mannen en hoogopgeleiden

Negatiever voor personen met oudere kinderen en pmah; positiever voor niet EU

Positiever voor 16-25-jarigen en niet EU; negatiever voor (zeer)langdurig werklozen

Positiever voor personen met oudere kinderen

Negatiever voor 40-49; positiever voor middengeschoolden en hoog pre actie zoekgedrag

Sollicitatietraining (M3)

Stap 2c Werkintensiteit in de 2 jaar na de actie

Beroepsspecifieke opleiding (M4)

Negatiever voor hoogopgeleiden

Algemeen negatieve invloed

Negatiever voor (zeer) langdurig werklozen; positiever voor niet EU

Persoonsgerichte opleiding (M5)

Positiever voor niet EU

Negatiever voor pmah

Negatiever voor 40-plussers en langdurig werklozen

Negatiever voor personen met jonge kinderen

Negatiever voor middengeschoolden

Positiever voor 16-25-jarigen

Negatiever voor 50-plussers en (zeer) langdurig werkzoekenden

Opleiding en begeleiding op de werkvloer (M6) Trajectopvolging (M7)

Negatiever voor hoogopgeleiden en 50plussers; positiever voor pmah

127

Niet alleen het aandeel gewerkte tijd is van belang bij het evalueren van de impact op de tewerkstelling na een ESF-actie. Aanvullend bij de werkuitkomsten op basis van de multivariate analyses, geeft de follow-up bevraging een inzicht in welke modules beter scoren op het gebied van duurzaamheid en kwaliteit van tewerkstelling.


- module 5 werkt positiever bij allochtonen. - module 7 werkt positiever bij gehandicapten. - module 4, module 2 en module 7 werken negatiever bij hooggeschoolden. module 2 werkt ook negatiever bij mannen, module 7 werkt negatiever bij ouderen.

128


2.4.4

Welke modules scoren beter betreffende uitstroom naar werk en continuïteit van tewerkstelling?

- Uit de gerapporteerde tewerkstellingspositie dor de deelnemers in de tweede bevraging blijken module 4 en module 6 de hoogste tewerkstellingspercentages te halen op 21 maanden na het beëindigen van de actie (resp. 62,2% en 62,7%). Bovendien stromen deze deelnemers het snelst uit de werkloosheid, en zijn zij het grootste deel van de geobserveerde periode (24 maanden) aan het werk (uitstroom naar werk). Deze bevindingen zijn dus coherent met de bevindingen op basis van de administratieve Dimona-gegevens. - De superioriteit van module 4 en module 6 blijk ook uit het aantal transities in de geobserveerde periode: degenen die slechts één transitie (van werkloos naar werk) maakten vinden we vooral bij module 4 en module 6. Gemiddeld is men na 7,1 maanden aan de slag. - Maar bij module 6 komt vaker voor dat de periode van werk onderbroken wordt door werkloosheid (gemiddelde tewerkstellingsduur van 7,9 maanden). Toch zien deelnemers in module 6 de toekomst meest positief in en vinden zij (samen met module 5) relatief meer dat hun kansen zijn verbeterd (i.t.t. module 2 en module 3). - Respondenten uit module 4 en module 6 zijn ook het meest positief over de verworven arbeidsmarktpositie. - module 2 en module 7 scoren het minst goed: dit zijn de modules met het laagste tewerkstellingspercentage op 21 maanden na de actie (resp. 48,7% en 45,4%). Deelnemers uit deze modules stromen het traagst uit de werkloosheid, terwijl in deze modules het grootste aandeel voorkomt dat permanent werkloos is gebleven over de geobserveerde periode (resp. 33,5% en 30,5%). Deelnemers uit module 2 zijn gemiddeld 8 maanden (van de 24) aan het werk, in vergelijking met gemiddeld 12 maanden voor deelnemers uit module 4. - Naar de door het beleid vooropgestelde kansengroepen blijkt dat in het bijzonder voor de 50-plussers de tewerkstellingsresultaten negatiever uitvallen in vergelijking met niet-50-plussers. Onder de deelnemersgroep zijn er geen verschillen voor laaggeschoolden in vergelijking met niet-laaggeschoolden.

2.4.5

Wat is de kwaliteit van tewerkstelling?

Naast de duurzaamheid van tewerkstelling geeft de follow-up enquête ook een inzicht in de kwaliteit van de tewerkstelling. Als indicatoren is in de vragenlijst gepeild naar het type contract, de ontplooiingskansen en de verdere perspectieven. De voornaamste bevindingen laten zich als volgt samenvatten: - deelnemers uit module 4 en module 6, die werk hebben op het moment van de tweede bevraging, doen dit relatief het minst in tijdelijk verband (resp. 33,1% en 33,3%);

- bij de werkende deelnemers uit module 5 en module 7 merken we relatief meest tijdelijk tewerkgestelden (resp. 47,3% en 48,2%), en dit vaker ‘onvrijwillig’; - naar arbeidstijdregime werken deelnemers uit module 4 meer voltijds, deze uit module 6 meer deeltijds; - kansengroepen stromen relatief meer door naar een tewerkstellingsmaatregel; - 50-plussers stromen relatief minder door naar uitzendjobs; - deelnemers uit module 6 en module 7 zijn het meest tevreden over hun ontplooiingskansen in de job, terwijl deelnemers uit module 2 en module 5 het minst tevreden blijken; 50-plussers zijn het minst tevreden hierover; - 20% van de werkende ex-deelnemers zoekt naar een andere job: men doet dit vooral met het oog op meer werkzekerheid, mogelijkheden om bij te leren of een hoger loon.

2.4.7

Besluit

Door toepassing van het tweestapsmodel hebben we in dit evaluatieonderzoek een oplossing voorzien voor de selectie bij wie wat krijgt, en voor de heterogene effecten die modules hebben op de uitkomsten. Modules hebben geen uniforme effecten op uitkomsten (ongeacht het deelnemersprofiel) en achtergrondkenmerken hebben geen uniforme effecten op uitkomsten (ongeacht de module). De vraag ‘wat werkt voor wie?’ is bijgevolg een betere vraag dan de vragen ‘wat werkt?’ en ‘wie heeft het meeste baat’ elk afzonderlijk. De vraag ‘wat werkt’ zou leiden tot de generieke conclusie dat iedereen best zoveel mogelijk naar modules 4 en 6 zou worden toegeleid. Deze conclusie trekken we hier niet.


Wat met de niet-werkenden?

Uit de follow-up bevraging 21 maanden na afloop van de ESF-actie blijkt een relatief groot deel niet aan het werk te zijn op het moment van bevraging, wat niet betekent dat men de maanden daarvoor niet heeft gewerkt. Toch vormt dit een precaire groep waarvan een gedeelte al langer zonder werk zit. Volgende cijfers maken dit duidelijk: - 38,9% van de niet-werkenden op het moment van bevraging is al meer dan 1,5 jaar zonder werk; voor 37,4% is dit niet meer dan 6 maanden; - 32,6% van de niet-werkenden verklaart niet meer werkzoekend te zijn; - gezondheidsredenen wegen relatief sterk door: bij de niet-werkende respondenten die wel nog werkzoekend zijn, stelt 18,4% werkloos te zijn omwille van gezondheidsredenen; bij de niet-werkenden die niet werkzoekend zijn, loopt dit aandeel op tot 45,6%.

129

2.4.6

130


Vervolgens toont dit onderzoek aan dat effecten van interventies voor werkzoekenden verschillend zijn al naargelang het criterium dat men hanteert. Modules die het grootste effect sorteren op het gebied van werkuitkomsten, zijn andere modules dan deze die het grootst effect sorteren op het gebied van zachte uitkomsten. Bovendien loopt het effect op werkuitkomsten slechts in beperkte mate via zachte uitkomsten en werkzoekgedrag. Boven haalden we het probleem aan dat de ESF-actie mogelijk te geïsoleerd wordt bekeken, omdat voor een aantal deelnemers er nog een actie op volgt. Dit is het geval voor een minderheid van de deelnemers aan modules 2, 5 en 7. Dit doet geen afbreuk aan de conclusies, aangezien de resultaten aangeven dat de afstand tussen de resultaten van deze zwakker scorende modules en de sterker scorende modules 4 en 6 (resp. beroepsopleiding en opleiding/begeleiding op de werkvloer) al groot was. In werkelijkheid zal dit verschil dus nog groter zijn. Merk op dat deze vervolgacties niet systematisch voorkomen: het blijft gaan om een minderheid van de bevraagde deelnemers. Voor de beleidsconclusies verandert dit dus niets. Wel bevelen we aan om meer onderzoek te doen naar het effect van gecombineerde trajecten bestaande uit meerdere opeenvolgende acties in verschillende modules en naar de mate van intensiteit van de actie.

2.5

Beleidsaanbevelingen

De verschillende benaderingen (beschrijvend, multivariaat) en modellen (tweestapsmodel, homogeen en heterogeen behandelingsmodel, geschatte gemiddelde behandelingsuitkomsten op deelnemers en niet-deelnemers) geven opvallend gelijklopende resultaten wat betreft de superioriteit van modules 4 (beroepsopleiding) en 6 (opleiding en begeleiding op de werkvloer). Een eerste reeks aanbevelingen die volgen uit de bevindingen zijn erop gericht om vanuit de kennis over wat werkt voor wie de toeleiding van bepaalde groepen naar de modules 4 en 6 te verfijnen. Tegelijk is er nog ruimte om de werkuitkomsten voor deze modules te vergroten. Dit kan via volgende sporen: - voor die groepen waarvoor de modules 4 en 6 in de praktijk al goede resultaten boeken, de toeleiding naar deze modules vergroten. Voor volgende groepen geldt deze aanbeveling: voor allochtonen in module 4 (die nu nog ondervertegenwoordigd zijn in module 4), en laaggeschoolden in module 6 (die nu al oververtegenwoordigd zijn in module 6). Mogelijk vergt dit extra omkadering en aanpassingen om de toegang tot de modules te verbeteren; men kan denken aan gerichte informatie, oriëntering en toeleiding, en korte voorafgaande modules met een brugfunctie naar modules 4 of 6;

3 4

Met voorbehoud van een minderheid van deelnemers die in realiteit reeds een bijkomende module 4 hebben gehad (zie 3.2). Rekening houdend met de mogelijke overschatting voor module 2 (zie 3.2).


Een tweede reeks aanbevelingen betreft de inhoud van de modules in het trajectbegeleidingmodel. Uit dit evaluatieonderzoek volgen de volgende concrete aanbevelingen: - meer aandacht besteden aan de kwaliteit van het zoekgedrag van werkzoekenden dan aan de kwantiteit. Veel solliciteren blijkt zelfs een averechtse signaal (mensen die moeilijk aan de slag geraken) te geven, zo leert ons dit onderzoek. Zeker bij de deelnemers aan modules 2 en 7, die na afloop vaker solliciteren, is een juister zoekgedrag nodig in plaats van een louter verhoogd zoekgedrag; - meer aandacht besteden aan nazorg (jobcoaching, attitudevorming, ...) en aan het faciliteren van doorstroom uit tijdelijke jobs naar vaste jobs. Te veel uitstromers uit de werkloosheid komen in een verbrokkeld loopbaanparcours terecht van meerdere transities tussen werk en werkloosheid. Een belangrijke oorzaak hiervan blijkt de moeilijke toegang voor een niet te miskennen deel van de respondenten in deze studie tot een vaste betrekking; - meer aandacht besteden aan gezondheidsproblemen van werkzoekenden. Dit geldt niet alleen voor de niet-werkenden na een actie die nog werkzoekend zijn, maar

131

- voor deelnemers die relatief minder profijt halen op het gebied van tewerkstelling na modules 2 (screening) en 5 (persoonsgerichte opleiding), en in mindere mate module 7, zorgen dat ze kunnen doorstromen in een (meer passende) vervolgactie in modules 4 of 6.3 In de mate dat deze deelnemers nu al een vervolgactie zouden gehad hebben (wat deels buiten de focus van dit onderzoek viel), bleek deze niet erg doeltreffend. Verder verdient het aanbeveling om de opzet, uitvoering en effecten van gecombineerde modules in een traject wetenschappelijk te laten onderzoeken; - groepen deelnemers die momenteel beter scoren in de modules 2 en 3 (sollicitatietraining), relatief meer toeleiden naar deze modules. Dit geldt voor volgende groepen: (een deel van de)4 jongeren en allochtonen in module 2 (allochtonen zijn nu nog ondervertegenwoordigd in module 2), middengeschoolden en werkzoekenden met een hoog pre-actie zoekgedrag in module 3; - transversaal maatregelen van ‘positieve actie’ nemen voor 50-plussers en langdurig werklozen. In de mate dat deze groepen nu al worden bereikt en toegeleid, is het effect op hun tewerkstellingssituatie onvoldoende. Om echt effect te sorteren, is het aan te bevelen om een omvattend plan op te stellen voor deze groepen waarin de nodige hefbomen via andere beleidsinstrumenten zitten vervat, zoals zeer doelgroepspecifieke loonkostensubsidies en maatwerk langs werkgeverszijde, omkaderd met de nodige communicatie, sensibilisering en opvolging. De effectiviteit van dit laatste is niet onderzocht in deze evaluatie, maar men zou initiatieven in deze richting wel wetenschappelijk kunnen laten evalueren.

132


zeker ook voor de niet-werkenden die niet meer werkzoekend zijn omdat de gezondheid het niet toelaat. Voor deze laatste groep zijn dan ook alternatieve oplossingen wenselijk zoals werken op maat of prioriteit voor hulpverlening. Om af te sluiten sommen we nog enkele aanbevelingen op die ondersteund zijn voor het realiseren van voorgaande aanbevelingen. Deze liggen op volgende vlakken: - de nodige intake-informatie systematisch verzamelen, updaten en benutten om de toeleiding naar de modules nog te verbeteren. Dit onderzoek toont aan dat deze toeleiding al selectief is, in de positieve zin, maar dat er nog ruimte blijft voor verbetering. Daarom bevelen we aan om een alternatief te voorzien voor de vroegere intakeleidraad, die niet meer systematisch in voege is en op een aantal punten bijsturing behoeft. De huidige aanpak gebaseerd op ‘knipperlichten’ kan dan wel individueel nuttig zijn, om het systeem van de toeleiding efficiënter te maken blijft te veel informatie onvolledig; - de parameters voor de uitstroom en doorstroom van de modules differentiëren en verfijnen. Voor de modules 4 en 6 verdient het aanbeveling om de uitstroom naar tewerkstelling over een langere periode te meten, met ook aandacht voor het contract en de aansluiting van de job. Voor de modules 3 en 5 zijn alternatieve uitstroommaten wenselijk op het gebied van verbeterd (daarom niet louter meer) zoekgedrag en op het gebied van de soft skills; - de geografische verschillen bij de selectiviteit in de toegang tot modules nader onder de loep nemen en remediëren. Wat dit onderzoek reveleert is dat er, zelfs rekening houdend met verschillen in de werkloosheidsgraad en andere omgevingskenmerken, toch nog opvallende verschillen blijven bestaan bij de allocatie van modules al naargelang de arbeidsmarktregio (nader te onderzoeken rekening houdend met de mogelijke selectiviteit bij indiening van het aanbod voor het ESF). Mogelijk spelen de organisatie in de subregio’s van de VDAB en het beschikbare aanbod een rol hierbij. Meer onderzoek is alvast wenselijk om de richting van de oplossingen te kunnen bepalen. Wat wel blijkt uit de analyse in dit rapport is dat geografische verschillen spelen voor het soort aanbod dat iemand krijgt al naargelang de afstand tussen de woonplaats van de werkzoekende en de werkwinkel. Zo blijkt dat hoe groter de afstand hoe kleiner de kans dat men deelneemt aan sollicitatietraining. Voor de modules 2 & 7 is het net andersom. In de mate dat dit een nieuwe bron van ongelijke deelnamekansen vormt, is remediëring aangewezen.

- BIJLAGEN -

bijlage 1 Non-respons analyse follow-up bevraging

Intercept Man 16-25 jaar 30-39 jaar 40-49 jaar >50 jaar Kinderen <12 jaar Kinderen >12 jaar Middengeschoold Hooggeschoold Niet-EU Pmah Wlduur >1 y Wlduur >2 y Arbeidsmarkthindernis Persoonlijk Mobiliteit Zorg Medisch Werkend, werkzoekend Niet-werkend, werkzoekend Niet-werkend, niet-werkzoekend Afstand Afstand² Mechelen Turnhout Vilvoorde Leuven Brugge Kortrijk Oostende Aalst Gent Sint-Niklaas Hasselt

b 0,150 0,046 0,113 0,030 -0,109 -0,355 -0,062 -0,027 -0,152 -0,307 0,144 -0,221 -0,059 -0,003 -0,171 0,070 -0,002 0,251 -0,108 -0,012 0,016 0,003 0,165 -0,034 -0,173 -0,113 -0,012 -0,182 -0,051 0,266 0,112 0,043 -0,053 -0,012 0,004

se 0,344 0,062 0,255 0,101 0,105 0,140 0,070 0,074 0,069 0,097 0,081 0,083 0,091 0,087 0,064 0,072 0,067 0,089 0,078 0,112 0,071 0,092 0,080 0,025 0,194 0,169 0,192 0,193 0,222 0,180 0,173 0,186 0,134 0,172 0,137

Chi-Square 0,190 0,550 0,200 0,090 1,080 6,470 0,770 0,140 4,930 9,970 3,190 7,090 0,410 0,000 7,240 0,940 0,000 7,950 1,900 0,010 0,050 0,000 4,220 1,890 0,800 0,450 0,000 0,880 0,050 2,200 0,420 0,050 0,160 0,000 0,000

p 0,663 0,458 0,657 0,765 0,298 0,011 0,380 0,713 0,026 0,002 0,074 0,008 0,520 0,973 0,007 0,333 0,974 0,005 0,168 0,914 0,824 0,977 0,040 0,169 0,372 0,505 0,951 0,347 0,818 0,138 0,517 0,818 0,692 0,946 0,977


Non-respons analyse follow-up bevraging

135

Tabel b1.1

136


b Tongeren -0,252 Wlgraad 2010 -0,004 Wlgraad² 2010 -0,001 Wlgraad 2010-wlgraad 2009 -0,098 Funct H, morf H -0,067 Funct H, morf M 0,146 Funct M, morf H -0,137 Funct M, morf M 0,092 Funct L, morf H -0,094 Funct L, morf M -0,174 Morf L+ ruraal 0,065 * Tabel bij figuur 1.3 van deel 1. Bron Enquêtegegevens, bewerking HIVA

se 0,191 0,049 0,002 0,070 0,140 0,138 0,112 0,127 0,116 0,108 0,160

Chi-Square 1,750 0,010 0,180 1,940 0,230 1,120 1,500 0,520 0,660 2,610 0,160

p 0,186 0,928 0,674 0,164 0,633 0,289 0,221 0,470 0,416 0,107 0,686

Error! No text of specified style in document.

bijlage 2 ESF-acties

In de volgende tabellen is terug te vinden welke ESF-acties de modules binnen de gerealiseerde steekproef omvatten. Het merendeel van deze acties, 93,07%, valt onder prioriteit 1. Wanneer de actie onder prioriteit 2 valt wordt dit aangegeven.

Tabel B2.1

Acties uit module 2: diagnose en trajectbepaling

Acties uit module 2

Aantal

%

Oriëntatiecentrum curatieve doelgroep

95

28,44

50+club Informatie en Oriëntatie

74

21,89

Oriëntatie- en assessmentmodule bediende (HAVO)

36

10,78

Basismodule HAVO

34

10,18

Oriëntatiecentrum

27

8,08

Observatie en Oriëntatiecentrum

18

5,39

Oriëntatie- en assessmentmodule bediende

14

4,19

Oriënterend assessment toezichtsberoepen

10

2,99

Oriënterende opleiding ICT

9

2,69

Activeringsstage

8

2,40

Kiezen: Loopbaanoriëntatie voor anderstaligen

3

0,90

Oriëntatiemodule medewerker productie

3

0,90

Beroepsverkennende stage

2

0,60

Observatiestage bij activeringsscreening

1

0,30

334

100,00

Totaal -

Bron VDAB, bewerking HIVA 137

Tabel B2.2

Acties uit module 3: sollicitatietraining en begeleiding

Acties uit module 3

Aantal

Sollicitatietraining (jobclub)

114

34,13

50+club Sollicitatieruimte

59

17,66

Sollicitatieruimte

59

17,66

50+club Sollicitatietraining en persoonsgerichte vorming

47

14,07

Individuele coaching sollicitatietechniek

29

8,68

Sollicitatietraining met individuele begeleiding

11

3,29

Basismodule sollicitatietraining

5

1,50

Online sollicitatietraining

5

1,50

Sollicitatietraining voor anderstaligen

3

0,90

Sollicitatietraining voor WEP+

1

0,30

Solliciteren - Elektromechanica - Het gesprek

1

0,30

334

100,00

Totaal -


Tabel B2.3

138

%

Bron VDAB, bewerking HIVA

Acties uit module 4: beroepsspecifieke opleiding

Acties uit module 4 PC-training Gekwalificeerd lasser

Aantal

%

21

6,29

9

2,69

Administratief bediende

8

2,40

Dactylografie

8

2,40

Taaltraining Frans

7

2,10

Vooropleiding penitentiair assistent

7

2,10

ADR categorie I & II (colli en tanks)

6

1,80

Bestuurder autobus

6

1,80

Kantoormedewerker

6

1,80

Polyvalent verzorgende

6

1,80

Schilder/decorateur

6

1,80

Theorieopleiding autobusbestuurder

6

1,80

Heftruckbestuurder/logistiek goederen

5

1,50

PC technicus

5

1,50

Professionele schoonmaaktechnieken

5

1,50

Theorieopleiding vrachtwagenbestuurder

5

1,50

Basistechnieken schoonmaak: oriëntatie - schoonmaak

4

1,20

Boekhouden in de praktijk

4

1,20

Acties uit module 4: beroepsspecifieke opleiding. Vervolg

Acties uit module 4

Aantal

%

Call center operator

4

1,20

Ms Office introductie

4

1,20

Administratief medewerker

3

0,90

Autoschadehersteller/basistechnieken

3

0,90

Bediende in de boekhouding

3

0,90

Bestuurder personenwagen

3

0,90

Binnenlandse handelsdocumenten

3

0,90

Dreamweaver - basis

3

0,90

Drukvoorbereider

3

0,90

Heftruckbestuurder/logistiek goederenbehandelaar

3

0,90

Initiatie in boekhouden

3

0,90

Magazijnier/heftruckbestuurder

3

0,90

Magazijnmedewerker

3

0,90

Metselaar

3

0,90

STCW ‘95 training

3

0,90

Sociale wetgeving en loonberekening

3

0,90

Verkooptechnieken

3

0,90

Vloerder-tegelzetter

3

0,90

Winkelmanager/afdelingsverantwoordelijke

3

0,90

AdoorA, opleiding uitvoerend administratief bediende

2

0,60

Algemene taalkennis Frans

2

0,60

Assertiviteit in de werksituatie

2

0,60

Basistechnieken houtbewerking

2

0,60

Basistechnieken schoonmaak

2

0,60

Basisveiligheid bouw

2

0,60

Bestuurder zware vrachtwagen met aanhanger/oplegger

2

0,60

Commercieel administratief bediende

2

0,60

Diensten aan personen

2

0,60

Draaier

2

0,60

Heftruckbestuurder met beperkte ervaring

2

0,60

Hulpboekhouder

2

0,60

Hulpkelner

2

0,60

Hulpkok

2

0,60

ICT-installateur

2

0,60

Ingroei Social Profit

2

0,60

Logistiek bediende administratie

2

0,60

Medewerker personeelszaken

2

0,60

Nederlandse spelling

2

0,60

Onderhoudsarbeider gebouwen

2

0,60

Opleiding en begeleiding op de werkvloer

2

0,60


Tabel B2.3

139

Tabel B2.3


140


Acties uit module 4

Aantal

%

Opleiding en begeleiding op de werkvloer - sector bouw

2

0,60

Opleiding en begeleiding op de werkvloer – tertiaire sector

2

0,60

PHP ontwikkelaar

2

0,60

Productiearbeider

2

0,60

Talen voor bestuurder zware vrachtwagen

2

0,60

Verkoop

2

0,60

Wegenwerker

2

0,60

Werktuigkundig uitvoeringstekenaar met CAD-ervaring

2

0,60

NET ontwikkelaar met C#

1

0,30

506 700 - Moeilijke woorden

1

0,30

Administratief bediende in de medische sector

1

0,30

Assistent Import Export

1

0,30

Assistent calculator bouw

1

0,30

Automechanica: basisbegrippen

1

0,30

Autorijschoolinstructeur

1

0,30

Autoschadehersteller/plaatslager

1

0,30

Autoschadehersteller/voorbereider

1

0,30

Autotechniek/hulpmecanicien

1

0,30

Basis rekenen

1

0,30

Basiselektriciteit

1

0,30

Basisopleiding verkoop

1

0,30

Basistechnieken keuken

1

0,30

Basistechnieken mechanica

1

0,30

Bediener hijsmachines

1

0,30

Begeleid(st)er buitenschoolse kinderopvang

1

0,30

Beginselen van de Oosterse keuken

1

0,30

Bekister-ijzervlechter

1

0,30

Bestuurder zware vrachtwagen met aanhanger/oplegger

1

0,30

Bl!nk

1

0,30

Buitenschrijnwerker

1

0,30

CAD bouw 2D basisopleiding

1

0,30

CAD bouw presentatietechnieken

1

0,30

CAD-tekenen Specialisatie Piping

1

0,30

Competentievesterking bediende/informatica

1

0,30

Computerbeveiliging

1

0,30

Datacommunicatie en netwerken (CCNA)

1

0,30

Elektriciteit: basisbegrippen

1

0,30

Elektromechanisch operator

1

0,30

Excel 2002 basis

1

0,30


Acties uit module 4 Gespecialiseerde medewerker verkoop modeartikelen

Aantal

%

1

0,30

Grammatica Nederlands voor anderstaligen

1

0,30

Hedendaagse kantoortechnieken: bin-normen

1

0,30

Hedendaagse kantoortechnieken: postbehand

1

0,30

Home Managers - huishoudhulp

1

0,30

Hovenier

1

0,30

Hulpkracht voeding voor kortgeschoolden, allochtonen

1

0,30

IT medewerker

1

0,30

Industrieel elektrotechnisch installateur

1

0,30

Initiatietechnieken bouw

1

0,30

Internationaal hoeknaadlasser met halfaut

1

0,30

Internationaal pijplasser met TIG

1

0,30

Internationaal pijplasser met elektrode

1

0,30

Internationaal plaatlasser met elektrode

1

0,30

Introductie PC-gebruik

1

0,30

Keukenhulp HOBO (vervolgopleiding)

1

0,30

Keukenmedewerker

1

0,30

Koelmonteur

1

0,30

Linux-systeembeheer, services en netwerkintegratie

1

0,30

MS Access 2007 - Inleiding

1

0,30

MS Excel 2007

1

0,30

MS PowerPoint 2007 - deel 1

1

0,30

MS Windows Vista - deel 1

1

0,30

MS Word 2007 - deel 1

1

0,30

Management assistant

1

0,30

Maritiem/Logistiek medewerker

1

0,30

Medewerker patroonafdeling: CAD patronen tekenen

1

0,30

Medewerker patroonafdeling: manueel patronen tekenen

1

0,30

Medewerker productie: woningdecoratie

1

0,30

Medewerker productieafdeling: modellen stikken

1

0,30

Medewerker verkoop modeartikelen

1

0,30

Ms Office - geïntegreerd toepassingspakket

1

0,30


Tabel B2.3

141

Tabel B2.3


Acties uit module 4

Aantal

142


Netwerkbeheerder Linux - Windows

1

% 0,30

Onderhoudselektricien

1

0,30

Onderhoudsmecanicien

1

0,30

Onderhoudsvakman gebouwen (M/V)

1

0,30

Opleiding alle sectoren

1

0,30

Opleiding en begeleiding op de werkvloer

1

0,30

Oriëntatiemodule social profit

1

0,30

Outlook 2002

1

0,30

PLC Technologie 2

1

0,30

Pesten en Geweld? Genoeg is genoeg!

1

0,30

Planlezen bouw

1

0,30

PowerPoint 2003 - vervolmaking

1

0,30

Procestechniek: proces operator

1

0,30

Productietechnieken confectie: mobiele sectie

1

0,30

Schoonmaakinspecteur

1

0,30

Showroomverkoper Auto

1

0,30

Switch, opleiding tot productiemedewerker

1

0,30

Taaltraining Duits

1

0,30

Taaltraining Engels

1

0,30

Taaltraining Nederlands

1

0,30

Teach-in draaier

1

0,30

Technicus domotica

1

0,30

Verkoper in de detailhandel algemeen PMO

1

0,30

Verkoper in de multimedia detailhandel PMO

1

0,30

Vooropleiding Maritieme Technieken

1

0,30

Vooropleiding verpleegkunde

1

0,30

Websites ontwerpen met HTML

1

0,30

Winkelbediende algemeen

1

0,30

Zorg

1

0,30

334

100,00

Totaal -


Acties uit module 5: persoonsgerichte vorming

Acties uit module 5

Aantal

%

Aangename kennismaking met de computer

90

26,87

Leren en werken: Voortrajecten

33

9,85

Assertiviteit

31

9,25

Nederlands voor anderstaligen voor technische beroepen

28

8,36

Nederlands voor anderstaligen voor administratieve beroepen

20

5,97

Duizendpoot I: NT2 voor beroepen in de social profit

18

5,37

Sociale vaardigheden

18

5,37

Nederlands voor anderstaligen voor administratieve beroepen

14

4,18

Leren leren

11

3,28

Duizendpoot II: Vakspecifieke module NT2 voor zorgberoepen social profit

10

2,99

Startpakket Office en Internetgebruik voor anderstaligen

9

2,69

Zappen op de arbeidsmarkt

6

1,79

Aan het werk met de computer

5

1,49

Basiscomputeropleiding (eStart ESF) (Prioriteit 2)

5

1,49

Op-Stap 2008-2009 (Prioriteit 2)

5

1,49

Schakelmodule transport

5

1,49

Vakspecifieke module NT2 voor verpleegkundigen

5

1,49

Gespecialiseerde opleiding voor personen met een handicap (Prioriteit 2)

5

1,49

Creativiteit

4

1,19

Je goed voelen in een job

3

0,90

Hogerop NT2 voor hooggeschoolden

2

0,60

Klantgerichte communicatie

2

0,60

Werkstages met taalondersteuning

2

0,60

Elektronische identiteitskaart

1

0,30

Nederlands voor anderstaligen: winkelbediende

1

0,30

Ontwikkel je denkkracht

1

0,30

Remediëring taal en/of rekenen

1

0,30

335

100,00

Totaal -


Tabel B2.4

Bron VDAB, bewerking HIVA 143

Tabel B2.5

Acties uit module 6: opleiding en begeleiding op de werkvloer

Acties uit module 6

Aantal

Leren en werken: Alternerend Leren

128

38,32

Extra begeleiding werkervaring (ESF) (prioriteit 2)

63

18,86

Begeleiding WEP+ (prioriteit 2)

54

16,17

Leren en werken: brugprojecten

44

13,17

Leren en werken: alternerende beroepsopleiding

38

11,38

7

2,10

334

100,00

Begeleiding tewerkstelling art 60§7 Totaal -

Tabel B2.6



Acties uit module 7: trajectbegeleiding en –opvolging

Acties uit module 7

Aantal

Trajectbegeleiding

334

100,00

Totaal

334

100,00

-

144

%


%

Tabel b3.1

ESF-module 2 ESF-module 3 ESF-module 4 ESF-module 5 ESF-module 6 ESF-module 7 Totaal

Deelnemers aan een ESF-module die een bijkomende actie kregen met langere tijdsduur buiten de ESF-module, in absolute aantallen

Module 2 Module 3 Module 4 Module 5 Module 6 185 21 114 7 7 18 232 63 2 19 5 4 296 5 24 13 20 100 179 23 0 0 3 16 311 7 3 72 4 23 228 280 648 213 407 * Aantal deelnemers per ESF-module = 334 (behalve module 5 = 335). Bron VDAB, bewerking HIVA

Module 7 0 0 0 0 4 225 229

Uit de tabel blijkt dat voor volgende ESF-modules de resultaten mogelijk vertekend - lees: overschat - zijn, door de combinatie met een meer intensive bijkomende actie: module 2 (114 van de 334 deelnemers kregen nog een actie in module 4), module 5 (100 van de 335 deelnemers kregen nog een actie in module 4) en module 7 (72 van de 334 deelnemers kregen nog een actie in

145

Volgende tabel is samengesteld op basis van de tijdsduur van eventueel bijkomende acties naast de ESF-module, zoals geregistreerd door de VDAB in de periode tot de eerste bevraging. Let wel, deze bijkomende actie kan nadien, maar ook voordien hebben plaatsgevonden. Het uitgangspunt is dat de VDAB doorgaans de duurste, dus meest intensieve actie voor subsidiëring indient bij het ESF. Om uit te zuiveren voor de kortere acties, hebben we gekeken naar de tijdsintensiteit van deze bijkomende actie. De tabel geeft weer hoeveel deelnemers van de oorspronkelijke ESF-actie in de geregistreerde periode een bijkomende actie met langere tijdsduur kregen in één van de andere modules.

bijlage 3 Informatie over bijkomende acties


146


module 7). Toch brengt dit de richting van de conclusies niet in het gedrang. Voor meer toelichting over de implicaties op de conclusies verwijzen we naar §3.2 in deel 3.

147

bijlage 4 De vragenlijst van de follow-up bevraging

bijlage 4 De vragenlijst van de follow-up bevraging

VRAGENLIJST MIDTERM FOLLOW-UP EVALUATIE ESF OPERATIONEEL PROGRAMMA VLAANDEREN DEELOPDRACHT 2: WERKZOEKENDEN Inhoud 1.

CONTACTNAME ................................................................................................... 150 1.1

Robinsonlijst .................................................................................................... 150

1.2

Mogelijke reacties op de oproep ................................................................... 150

1.2.1

Niemand neemt op ................................................................................... 150

1.2.2

De lijn is bezet ............................................................................................ 150

1.2.3

Antwoordapparaat ................................................................................... 150

1.2.4

Iemand neemt op ...................................................................................... 150

1.3

1.2.4.1

De respondent .................................................................................... 150

1.2.4.2

Een huisgenoot van de respondent ................................................. 150

1.2.4.3

Iemand die niet hoort bij de op te bellen respondent................... 151

Het telefoongesprek ........................................................................................ 151

1.3.1

Respondent is bereid om deel te nemen ................................................ 152

1.3.2

Respondent is bereid om deel te nemen maar op een later tijdstip... 152

1.3.3

Respondent is niet bereid om deel te nemen ........................................ 152

1.3.4 Respondent beslist tijdens de bevraging dat hij/zij niet langer .............. wil deelnemen ......................................................................................................... 152

2.

1.4

Technische problemen tijdens het telefoongesprek ................................... 153

1.5

Privacywetgeving ........................................................................................... 153

VRAGENLIJST ........................................................................................................ 154 2.1

Huidige situatie ............................................................................................... 154

2.1.1

Werkenden in loondienst ......................................................................... 156

Vragenlijst follow-up bevraging – HIVA – 24 mei 2011

148

2.1.1.1

De job ................................................................................................... 156

2.1.1.2

De zoektocht naar de job .................................................................. 157

2.1.1.3

Toekomst job ...................................................................................... 159

2.1.2

2.1.2.1

De zaak ................................................................................................ 160

2.1.2.2

De opstart van de zaak...................................................................... 160

2.1.2.3

Toekomst zaak ................................................................................... 161

2.1.3

2.2

Zelfstandigen ............................................................................................. 160

Niet-werkenden ........................................................................................ 163

2.1.3.1

Werkzoekenden ................................................................................. 164

2.1.3.2

Starters van een zaak ......................................................................... 167

2.1.3.3

Inactieven ............................................................................................ 170

Persoonlijkheid, werkvalentie, en sociale inclusie ..................................... 172

2.3 Deelname aan activiteiten die de reintegratie in de arbeids- ......................... markt bevorderen ná <de actie> ............................................................................... 174 2.4

Terugblik op de actie ...................................................................................... 178

2.5

Slotvragen voor pilootfase ............................................................................. 180

2.5.1

Vragen voor de interviewee .................................................................... 180

2.5.2

Vragen voor de interviewer..................................................................... 180


149

1. CONTACTNAME 1.1 Robinsonlijst Mogelijk staan een aantal van de geselecteerde respondenten op de Robinsonlijst. In dat geval mogen deze personen niet opgebeld worden.

1.2 Mogelijke reacties op de oproep 1.2.1 

1.2.2 

1.2.3  

1.2.4 1.2.4.1

Niemand neemt op Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Vastleggen dat later moet worden terug gebeld De lijn is bezet Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Vastleggen dat er even later moet worden terug gebeld Antwoordapparaat Tav respondent: Bericht achterlaten met melding dat u gebeld hebt en later opnieuw zult proberen Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Vastleggen dat er later moet worden terug gebeld Iemand neemt op De respondent

=> ga naar 1.2 1.2.4.2

Een huisgenoot van de respondent

Is de respondent thuis? 

Ja: vraag om de respondent te mogen spreken => ga naar 1.1.2.1



Nee:


150

o Tav de huisgenoot: Bericht achterlaten met melding dat u gebeld hebt en later opnieuw zult proberen o Boekhouding:  Datum, uur en nummer van de poging noteren  Vastleggen dat er later moet worden terug gebeld 1.2.4.3 



Iemand die niet hoort bij de op te bellen respondent Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Vastleggen dat er later moet worden terug gebeld Op zoek gaan naar juiste telefoonnummer indien mogelijk

1.3 Het telefoongesprek INTERVIEWER: Goede dag, u spreekt met ‘naam interviewer’ van het onderzoeksbureau MAS. Kan ik spreken a.u.b.? Indien de respondent niet aanwezig is, vraag dan wanneer je de persoon kan bereiken en leg een afspraak vast. Goede dag, mijn naam is ‘naam interviewer’. Ik ben van het onderzoeksbureau MAS. Als alles goed ging, hebt u recent een brief ontvangen van het HIVAK.U.Leuven waarin mijn telefoontje werd aangekondigd. U heeft in <maand en jaar> een afgerond. Ongeveer anderhalf jaar geleden werd u bevraagd over uw ervaring in deze actie. Herinnert u zich dat? We zouden u graag opnieuw een aantal vragen stellen over uw huidige situatie en hoe de actie u geholpen heeft. De enquête duurt ongeveer 15 minuten. Uw antwoorden zijn volledig vertrouwelijk, ze zullen niet worden doorgegeven aan andere instanties en ze worden volledig anoniem verwerkt samen met die van alle anderen. Het kan gebeuren dat u een vraag niet goed begrepen heeft of dat u verduidelijking nodig heeft. Geeft u dit gerust aan, ik help u graag. Zou u opnieuw willen meewerken aan dit onderzoek? We zouden het heel erg appreciëren. Interviewer: Heeft u nog vragen voor we aan de bevraging beginnen?

Scenario’s: Vragenlijst follow-up bevraging – HIVA – 24 mei 2011

151

1.3.1

Respondent is bereid om deel te nemen

=> ga naar de vragenlijst (2.): 1.3.2  

1.3.3 



1.3.4 

Respondent is bereid om deel te nemen maar op een later tijdstip Tav respondent: Leg een afspraak vast Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Telefoontje vastleggen op afgesproken datum en uur Respondent is niet bereid om deel te nemen Tav respondent: vragen naar reden waarom respondent niet wenst deel te nemen: o Weigering wegens principe o Weigering wegens het onderwerp o Weigering wegens tijdsgebrek o Weigering wegens methode (telefonische bevraging) o Weigering wegens overbevraging (respondent wordt vaak opgebeld ikv enquêtes) o Weigering wegens geen interesse o Weigering omdat respondent al deelnam aan onderzoek(?) o Weigering wegens taal (respondent begrijpt het Nederlands onvoldoende) o Weigering zonder reden Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Reden non-respons noteren Respondent beslist tijdens de bevraging dat hij/zij niet langer wil deelnemen Tav respondent: o Belang duiden van het volledig afwerken van de vragenlijst om ev. alsnog de vragenlijst te kunnen afwerken o Vragen naar reden waarom respondent niet wenst deel te nemen:  Weigering wegens principe  Weigering wegens het onderwerp  Weigering wegens tijdsgebrek  Weigering wegens methode (telefonische bevraging)  Weigering wegens overbevraging (respondent wordt vaak opgebeld ikv enquêtes)  Weigering wegens geen interesse  Weigering omdat respondent al deelnam aan onderzoek(?)


152

Weigering wegens taal (respondent begrijpt het Nederlands onvoldoende)  Weigering zonder reden Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren + uur waarop de bevraging beëindigd werd o Reden non-respons noteren 



Indien u nog vragen heeft mag u die gerust stellen. Indien u er geen meer heeft zou ik graag beginnen met de eerste vraag.

1.4 Technische problemen tijdens het telefoongesprek  

Tav respondent: vragen of de persoon op een ander toestel (en dus nummer?) kan worden teruggebeld meteen of later Boekhouding: o Datum, uur en nummer van de poging noteren o Vastleggen dat er nu of later moet worden terug gebeld

1.5 Privacywetgeving


153

2. VRAGENLIJST 2.1 Huidige situatie Interviewer: We beginnen met enkele vragen over uw huidige situatie. 1. Ik zal een aantal mogelijke situaties voorlezen waarin u zich bevindt. U kunt telkens antwoorden met ja of nee? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]  1. Werkt u momenteel in loondienst? => ga naar VRAAG 6; of VRAAG 2 in geval van meerdere antwoorden  2. Werkt u momenteel als zelfstandige? ga naar VRAAG 19; of VRAAG 2 in geval van meerdere antwoorden  3. Hebt u momenteel een job maar is die tijdelijk onderbroken? ga naar VRAAG 3; of VRAAG 2 in geval van meerdere antwoorden  4. Bevindt u zich in geen van bovenstaande situaties? => ga naar VRAAG 28 Weet niet: code 999; weigering: code 777 VRAAG 2 stellen indien meerdere antwoorden worden gegeven op VRAAG 1 2. Wat is momenteel uw belangrijkste bron van inkomsten? antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]

[alle

 1. Uw inkomen uit uw job in loondienst? => ga naar VRAAG 6  2. Uw inkomen uit uw job als zelfstandige? => ga naar VRAAG 19  3. Uw uitkering ter compensatie van uw onderbroken job? => ga naar VRAAG 3  4. Geen van voorgaande => ga naar VRAAG 28 Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 3 stellen indien VRAAG 1 = 3 3. Wat is de voornaamste reden waarom uw job tijdelijk onderbroken is? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. U bent arbeidsongeschikt wegens ziekte of een ongeval  2. U bent tijdelijk werkloos wegens economische redenen of weersomstandigheden  3. U bent in zwangerschapsverlof of borstvoedingsverlof  4. U neemt thematisch verlof – dat is verlof in het kader van ouderschap, palliatieve zorg of medische bijstand


154

 5. U bent in loopbaanonderbreking/tijdskrediet  6. U neemt onbetaald verlof  7. Andere:… Weet niet: code 999; weigering: code 777 4. Onderbreekt u een tewerkstelling [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]  1. In loondienst => ga naar VRAAG 6; of VRAAG 5 in geval van meerdere antwoorden  2. Als zelfstandige => ga naar VRAAG 19; of VRAAG 5 in geval van meerdere antwoorden Weet niet: code 999; weigering: code 777 VRAAG 5 stellen indien meerdere antwoorden worden gegeven op VRAAG 4 5. Wat is uw hoofdactiviteit? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Uw job in loondienst => ga naar VRAAG 6  2. Uw job als zelfstandige => ga naar VRAAG 19 Weet niet: code 999; weigering: code 777


155

2.1.1

Werkenden in loondienst

2.1.1.1

De job

FILTER: VRAAG 6 stellen indien VRAAG 1 = 1; VRAAG 2 =1; VRAAG 4 = 1; of VRAAG 5 = 1 6. Welke job hebt u precies? … (open vraag) Weet niet: code 999; weigering: code 777 7. Welk type arbeidsovereenkomst heeft u? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Een vaste benoeming bij de overheid [=ambtenaar; statutair dienstverband] => ga naar VRAAG 9  2. Een contract voor onbepaalde duur (interviewer: ook als het om proefperiode gaat) => ga naar VRAAG 9  3. Een interim-contract => ga naar VRAAG 8  4. Een contract voor bepaalde duur of bepaald werk [=tijdelijk contract] => ga naar VRAAG 8  5. Een overeenkomst in het kader van een tewerkstellingsmaatregel [denk aan: art. 60, WEP+, PWA-cheque, IBO, Activa,…] => ga naar VRAAG 8 Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 8 stellen indien VRAAG 7 = 3, 4 of 5 8. Nam u deze tijdelijke overeenkomst aan: [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Omdat u zelf het liefst een wilt hebben ?  2. Omdat u geen betrekking met een vast contract kon vinden ? Weet niet: code 999; weigering: code 777 9. Werkt u…? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Voltijds => ga naar VRAAG 11  2. Deeltijds => ga naar VRAAG 10 Weet niet: code 999; weigering: code 777


156

FILTER: VRAAG 10 stellen indien VRAAG 9 = 2 10. Wat is de voornaamste reden waarom u deeltijds antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]

werkt?

[alle

 1. Omdat u zelf het liefst deeltijds wilt werken ?  2. Omdat u geen voltijdse betrekking kon vinden ? Weet niet: code 999; weigering: code 777 2.1.1.2

De zoektocht naar de job

11. Ik zal u nu enkele vragen stellen over hoe u uw huidige job gezocht heeft. Ik zal een aantal mogelijke manieren waarop u naar een job kan hebben gezocht, voorlezen. U kunt telkens antwoorden met ja of nee. [Stel eerst de vraag zoals geformuleerd in het item. Indien de respondent ‘ja’ antwoord (= ja, ik heb op deze manier gezocht); stel dan de tweede vraag horende bij het item: ‘Heeft dit u geholpen in het vinden van uw huidige job’. Indien de respondent ‘nee’ antwoordde (= nee, ik heb niet op deze manier gezocht), ga dan naar het volgende item.] 1 Zocht u in de vacaturedatabank van VDAB (online, WISS/KISS) 2 Werd u verplicht om op een vacature in te gaan door VDAB, RVA of OCMW? 3 Ging u langs bij de Werkwinkel 4 Zocht u advertenties in de krant, op internet, op teletekst 5 Ging u langs bij uitzend- en interim-kantoren 6 Vroeg u hulp bij het zoeken naar werk bij het OCMW 7 Bezocht u een jobbeurs 8 Hebt u werk gezocht via vrienden, familie of kennis? 9 Contacteerde u spontaan een werkgever waar u zou willen werken 10 Kreeg u hulp van de begeleider van <de actie> waar u aan deelnam? 11 Kreeg u hulp van de iemand anders die u via <de actie> waar u aan deelnam leerde kennen?

Ja

Nee

1

2

1

2

1

2

1

2

1 1 1 1

2 2 2 2

1

2

1

2

1

2

Weet niet: code 999; weigering: code 777 12. Op welk van de zonet genoemde manieren heeft u uw huidige job uiteindelijk gevonden? [indien er meerdere manieren zijn volgens de respondent, vul dan de meest belangrijke in] …(nummer van het item in bovenstaande tabel) Weet niet: code 999; weigering: code 777


157

13. Voor hoeveel jobs solliciteerde u naar schatting per week in de periode vóór u uw huidige job vond? [Hiermee bedoelen we: hoeveel nieuwe werkgevers contacteerde u wekelijks per brief, telefonisch of in het bedrijf zelf om u voor te stellen als kandidaat] …(aantal keer/week) Weet niet: code 999; weigering: code 777 14. Uw deelname aan <de actie> kan u op verschillende manieren geholpen hebben om uw huidige job te vinden. Ik zal enkele mogelijke manieren voorlezen. U kunt telkens antwoorden met ja of nee. [antwoordmogelijkheden niet telkens opnieuw voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Heeft <de actie> u geholpen bij het vinden van uw huidige job 1 omdat u er nuttige dingen hebt bijgeleerd 2 omdat u er interessante contacten hebt kunnen leggen 3 omdat u er een attest hebt behaald dat u nodig hebt voor uw huidige job 4 omdat uw deelname eraan een goede indruk naliet bij uw werkgever 5 omdat u er werd aangemoedigd om opnieuw aan de slag te gaan

Ja 1 1

Nee 2 2

1

2

1 1

2 2

Weet niet: code 999; weigering: code 777 15. Ik zal een aantal stellingen voorlezen over de personen in uw omgeving op het ogenblik dat u op zoek was naar uw huidige job. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk]

1 De meeste personen in mijn omgeving vonden werk toen erg belangrijk 2 De meeste personen in mijn omgeving vonden het toen erg belangrijk dat ik werk 3 Ik had voldoende mensen om mij heen die mij steunden in mijn zoektocht naar werk

Helemaal oneens

Eerder oneens

Noch eens, noch oneens

Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777


158

2.1.1.3

Toekomst job

16. We hadden graag geweten of uw huidige job een job is die bij u past? Ik zal daarom een aantal stellingen voorlezen. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Helemaa l oneens

Eerder oneens

Noch eens noch oneens

Eerder eens

Helemaa l eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1 Wat ik heb geleerd in <de actie> kan ik goed toepassen in mijn job 2 In mijn huidige job heb ik genoeg mogelijkheden om mezelf te ontplooien 3 Ik heb de juiste capaciteiten om mijn job aan te kunnen 4 Mijn job is lichamelijk te zwaar voor mij

Weet niet: code 999; weigering: code 777 17. Bent u op zoek naar ander werk?  1. Ja => ga naar VRAAG 18  2. Nee => ga naar VRAAG 53 FILTER: VRAAG 18 stellen indien VRAAG 17 = 1 18. Wat wilt u daarmee bereiken? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Wilt u daarmee … bereiken? 1 Een hoger loon 2 Meer werkzekerheid 3 Betere werkuren 4 Meer mogelijkheden om bij te leren 5 Werk dat lichamelijk minder belastend is 6 Werk dat emotioneel minder belastend is 7 Meer vrijheid om te bepalen hoe en wanneer u uw taken uitvoert

Ja 1 1 1 1 1 1

Nee 2 2 2 2 2 2

1

2

Weet niet: code 999; weigering: code 777 GA NAAR VRAAG 53


159

2.1.2

Zelfstandigen

2.1.2.1

De zaak

FILTER: VRAAG 19 stellen indien VRAAG 1 = 2; VRAAG 2 = 2; VRAAG 4 = 2; of VRAAG 5 =2 19. Welke zaak hebt u precies? … (open vraag) Weet niet: code 999; weigering: code 777 20. Hoeveel mensen hebt u momenteel vast in dienst, uw eventuele meewerkende echtgenote meegeteld? [schatting laten maken en dan invullen+ slechts één antwoord mogelijk]        

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

0 1 2-5 6-10 11-20 21-50 51-100 Meer dan 100

Weet niet: code 999; weigering: code 777 2.1.2.2

De opstart van de zaak

21. Had u al enige ervaring met deze sector voor u uw zaak opstartte? Bijvoorbeeld door zelf in de sector te werken of omdat u contacten hebt met mensen in de sector? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Ja  2. Nee Weet niet: code 999; weigering: code 777 22. Heeft u de zaak overgenomen van een familielid antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]

of

kennis?

[alle

 1. Ja  2. Nee Weet niet: code 999; weigering: code 777


160

23. Uw deelname aan <de actie> kan u op verschillende manieren geholpen hebben om uw huidige zaak op te starten. Ik zal enkele mogelijke manieren voorlezen. U kunt telkens antwoorden met ja of nee. [Gemeenschappelijk stuk van de antwoordmogelijkheden niet telkens opnieuw voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Heeft <de actie> u geholpen bij het opstarten van uw huidige zaak 1 omdat u er nuttige dingen hebt bijgeleerd 2 omdat u er interessante contacten kon leggen 3 omdat u er een attest hebt behaald dat u nodig hebt voor uw huidige zaak 4 omdat uw deelname eraan een goede indruk naliet bij instanties die u hielpen bij het opstarten van uw zaak 5 omdat u er werd aangemoedigd om zelfstandig aan de slag te gaan

Ja 1 1

Nee 2 2

1

2

1

2

1

2

Weet niet: code 999; weigering: code 777 24. Ik zal een aantal stellingen voorlezen over de personen in uw omgeving in de periode toen u uw zaak opstartte. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk]

1 De meeste personen in mijn omgeving vonden werk toen erg belangrijk 2 De meeste personen in mijn omgeving vonden het toen erg belangrijk dat ik werk 3 Ik had voldoende mensen om mij heen die mij steunden bij het opstarten van mijn zaak

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 2.1.2.3

Toekomst zaak

25. We hadden graag geweten of uw huidige job een job is die bij u past? Ik zal daarom enkele stellingen voorlezen. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk]


161

1 Wat ik heb geleerd in <de actie> kan ik goed toepassen in mijn job 2 In mijn huidige job heb ik genoeg mogelijkheden om mezelf te ontplooien 3 Ik heb de juiste capaciteiten om mijn job aan te kunnen 4 Mijn job is lichamelijk te zwaar voor mij

Helemaa l oneens

Eerder oneens

Noch eens noch oneens

Eerder eens

Helemaa l eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 26. Denkt u eraan uw zaak stop te zetten of over te laten? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Ja => ga naar VRAAG 27  2. Nee => ga naar VRAAG 53 Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 27 stellen indien VRAAG 26 = 1 27. Wat is de voornaamste reden waarom u uw zaak zou willen stopzetten of overlaten? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]     

1. 2. 3. 4. 5.

Zal u de zaak moeten sluiten omwille van financiële redenen? Moet u de zaak opgeven omwille van persoonlijke omstandigheden? Wilt u liever in loondienst werken dan zelf zaakvoerder te zijn? Wilt u graag een nieuwe zaak opstarten? Andere…(welke?)



162

2.1.3

Niet-werkenden

FILTER: VRAAG 28 stellen indien VRAAG 1 = 4 28. Wat is de voornaamste reden waarom u vandaag geen betaald werk hebt? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Uw tewerkstelling werd beëindigd [het gaat hier om volgende gevallen: respondent heeft ontslag genomen, werd individueel ontslaan, werd collectief ontslaan, kreeg/wilde geen verlenging/vernieuwing contract]  2. U volgt onderwijs of een opleiding  3. U kunt niet werken omwille van gezondheidsproblemen [ziekte, invaliditeit, arbeidsongeschiktheid]  4. U wilt zorgen voor een kind of een ouder familielid  5. U hebt werk gevonden, maar het contract is nog niet beginnen lopen  6. U volgt outplacement [=begeleiding van (oudere) werknemers bij het ontslag op kosten van de werkgever opdat de ontslagen werknemer zo vlot mogelijk een nieuwe job kan vinden bij een andere werkgever of een eigen zaak kan opstarten]  7. U bent op (brug)pensioen  8. Andere:… (welke?) Weet niet: code 999; weigering: code 777 29. Wat is uw inkomen op dit moment? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. U krijgt een uitkering van de RVA  2. U krijgt een leefloon van het OCMW  3. U ontvangt een uitkering van de ziekenkas/invaliditeit [ziekte, invaliditeit, arbeidsongeschiktheid]  4. U krijgt een pensioen [ev. vervroegd/brugpensioen]  5. U bent in opzeg en krijgt een opzegvergoeding  6. U hebt geen inkomen  7. Andere:… (welke?) Weet niet: code 999; weigering: code 777 30. Bent u momenteel hoofdzakelijk…? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Op zoek naar een job => ga naar VRAAG 31  2. Bezig met het opstarten van een eigen zaak => ga naar VRAAG 39  3. Geen van beide [dus noch 1 noch 2] => ga naar VRAAG 48 Weet niet: code 999; weigering: code 777


163

2.1.3.1

Werkzoekenden

FILTER: VRAAG 31 stellen indien VRAAG 30 = 1 31. Hoelang bent u al op zoek naar een job? [respondent laten schatten en dan invullen]     

1. 2. 3. 4. 5.

Minder dan een maand Tussen één en zes maanden Tussen zes en twaalf maanden Tussen een jaar en een jaar en een half Meer dan een jaar en een half

Weet niet: code 999; weigering: code 777 32. Op welke manier hebt u in deze periode gezocht naar een job? Ik zal een aantal mogelijkheden voorlezen, u kunt telkens antwoorden met ja of nee. [antwoordmogelijkheden niet telkens opnieuw voorlezen +per item slechts één antwoord mogelijk] 1 Zocht u in de vacaturedatabank van VDAB (online, WISS/KISS) 2 Werd u verplicht om op een vacature in te gaan door VDAB, RVA of OCMW? 3 Ging u langs bij de Werkwinkel 4 Zocht u advertenties in de krant, op internet, op teletekst 5 Ging u langs bij uitzend- en interim-kantoren 6 Vroeg u hulp bij het zoeken naar werk bij het OCMW 7 Bezocht u jobbeurs 8 Hebt u werk gezocht via vrienden, familie of kennis? 9 Contacteerde u spontaan een werkgever waar u zou willen werken 10 Kreeg u hulp van de begeleider van <de actie> waar u aan deelnam? 11 Kreeg u hulp van iemand anders die u via <de actie> waar u aan deelnam leerde kennen?

Ja

Nee

1

2

1

2

1 1 1 1 1 1

2 2 2 2 2 2

1

2

1

2

1

2

Weet niet: code 999; weigering: code 777 33. Voor hoeveel jobs hebt u de voorbije vier weken (dertig dagen) gesolliciteerd? [met solliciteren bedoelen we elke stap die ondernomen wordt om een job te krijgen] … (aantal) Weet niet: code 999; weigering: code 777


164

34. Mensen die niet werken, hebben daar verschillende gevoelens bij. Ik lees enkele uitspraken voor van mensen die geen betaald werk hebben. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Omdat ik werkloos ben

Helemaa l oneens

Eerder oneens

1

1 ben ik meer ontspannen 2 zijn er meer ruzies en spanningen thuis 3 voel ik me minder waard dan anderen 4 voel ik me minder eenzaam 5 moet ik besparen op mijn persoonlijke uitgaven 6 heb ik tijd om te doen wat ik zelf belangrijk vind

Eerder eens

Helemaa l eens

2

Noch eens noch oneens 3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 35. Ik zal een aantal stellingen voorlezen over de personen in uw omgeving. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk]

1 De meeste personen in mijn omgeving vinden werk erg belangrijk 2 De meeste personen in mijn omgeving vinden het erg belangrijk dat ik werk 3 Ik heb voldoende mensen om mij heen die mij steunen bij het zoeken naar werk

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5



165

36. Wanneer mensen op zoek gaan naar een job moeten ze soms keuzes maken. We hadden graag geweten welke keuzes u zou maken. Ik lees een aantal stellingen voor waarop u telkens kan antwoorden of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Ik ben bereid om een job te doen 1 die onder mijn opleidingsniveau ligt 2 waarvoor ik minder verdien dan mijn huidig inkomen 3 waarvoor ik een halfjaar moet bijscholen 4 waarvoor ik moet verhuizen

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 37. Wanneer zou u het liefst aan het werk willen gaan? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Binnen de twee weken Binnen de maand Binnen de één à zes maanden Binnen de zes à twaalf maanden Binnen één à twee jaar Na twee jaar

Weet niet: code 999; weigering: code 777 38. Wanneer denkt u werk te zullen vinden [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 => GA NAAR VRAAG 53


166

2.1.3.2

Starters van een zaak

FILTER: VRAAG 39 stellen indien VRAAG 30 = 2 39. Hoelang bent u reeds bezig met de opstart van uw zaak? [de respondent laten schatten en dan invullen + slechts één antwoord mogelijk]     

1. 2. 3. 4. 5.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 40. Wat is de voornaamste reden om uw eigen zaak op te starten? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Hebt u er altijd van gedroomd uw eigen zaak te hebben?  2. Werd u geprikkeld tot het opstarten van een eigen zaak dankzij uw deelname aan de <de actie>?  3. Werd u aangemoedigd door een familielid, vriend of kennis om een zaak te beginnen?  4. Werd u door nog een andere instantie (UNIZO, ZENITO, VDAB, Syntra, …) aangemoedigd om een eigen zaak te beginnen?  5. Startte u de zaak omdat u geen andere manier zag om een inkomen te verwerven?  6. Andere:… (welke?) Weet niet: code 999; weigering: code 777 41. Hebt u al enige ervaring met de sector waarin u uw zaak opstart? Bijvoorbeeld door zelf in de sector te werken of omdat u contacten hebt met mensen in de sector? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Ja  2. Nee Weet niet: code 999; weigering: code 777 42. Zal u een zaak overnemen van een familielid of antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]

kennis?

[alle

 1. Ja  2. Nee Weet niet: code 999; weigering: code 777


167

43. Mensen die niet werken, hebben daar verschillende gevoelens bij. Ik lees enkele uitspraken voor van mensen die geen betaald werk hebben. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Omdat ik werkloos ben

Helemaa l oneens

Eerder oneens

1


Eerder eens

Helemaa l eens

2


4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 44. Ik zal een aantal stellingen voorlezen over de personen in uw omgeving. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk]

1 De meeste personen in mijn omgeving vinden werk erg belangrijk 2 De meeste personen in mijn omgeving vinden het erg belangrijk dat ik werk 3 Ik heb voldoende mensen om mij heen die mij steunen bij het opstarten van mijn zaak

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5



168

45. Wanneer mensen op zoek gaan naar een job moeten ze soms keuzes maken. We hadden graag geweten welke keuzes u zou maken. Ik lees een aantal stellingen voor waarop u telkens kan antwoorden of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Ik ben bereid om een job te doen 1 die onder mijn opleidingsniveau ligt 2 waarvoor ik minder verdien dan mijn huidig inkomen 3 waarvoor ik een halfjaar moet bijscholen 4 waarvoor ik moet verhuizen

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 46. Wanneer zou u het liefst van start kunnen gaan in uw zaak? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 47. Wanneer denkt u van start te zullen kunnen gaan in uw zaak? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.




169

2.1.3.3

Inactieven

FILTER: VRAAG 48 stellen indien VRAAG 30 = 3 48. Hoelang bent u reeds niet werkend en niet op zoek naar een job? [respondent laten schatten en dan invullen + slechts één antwoord mogelijk]     

1. 2. 3. 4. 5.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 49. Mensen die niet werken, hebben daar verschillende gevoelens bij. Ik lees enkele uitspraken voor van mensen die geen betaald werk hebben. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Omdat ik werkloos ben


Eerder eens

Helemaa l eens

2


4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Helemaa l oneens

Eerder oneens

1

Weet niet: code 999; weigering: code 777 50. Denkt u eraan om ooit nog te werken? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. Ja => ga naar VRAAG 51  2. Nee => ga naar VRAAG 53 Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 51 stellen indien antwoord VRAAG 50 = 1


170

51. Wanneer zou u het liefst aan het werk willen gaan, indien u daar zelf over zou kunnen beslissen? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 52. Wanneer denkt u werk te kunnen vinden? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]      

1. 2. 3. 4. 5. 6.




171

2.2 Persoonlijkheid, werkvalentie, en sociale inclusie FILTER: iedereen 53. Mensen denken verschillend over werk. Ik lees enkele stellingen voor. U kunt telkens antwoorden of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] In welke mate bent u het eens met volgende stellingen…

Hele‐ maal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helema al eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1. Werk is een belangrijk deel van mijn leven 2. Zonder werk voel ik me waardeloos 3. Zelfs als ik een heel hoge uitkering zou krijgen, zou ik toch liever werken 4 Mensen die een werkloosheidsuitkering ontvangen moeten inspanningen doen om snel een job te vinden

Weet niet: code 999; weigering: code 777 54. De volgende stellingen gaan over persoonlijkheid. U kunt telkens antwoorden of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Ik beschouw mezelf als iemand die…

1 terughoudend is tegenover anderen 2. over het algemeen vertrouwen heeft in anderen 3. geneigd is tot luiheid 4. ontspannen is, stress aankan 5. weinig artistieke interesses heeft 6. graag buitenshuis is, sociaal is 7. geneigd is anderen te bekritiseren 8. taken grondig aanpakt 9. makkelijk nerveus wordt 10. een actieve verbeelding [=fantasie] heeft

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1 1

2 2

3 3

4 4

5 5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1 1

2 2

3 3

4 4

5 5

1

2

3

4

5



172

55. De volgende stellingen gaan over uw huidige situatie. U kunt opnieuw telkens antwoorden of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Gaat u akkoord met de volgende stellingen over uw huidige situatie 1 Ik heb vaak het gevoel dat mensen op mij neerkijken 2 Ik kan terecht bij vrienden als ik problemen heb 3 Ik heb een druk verenigingsleven 4 In het bijzijn van anderen voel ik me vaak onzeker 5 Ik heb een uitstekende gezondheid

Helemaal oneens

Eerder oneens


Eerder eens

Helemaal eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 56. De volgende twee vragen gaan over uw financiële situatie. U kunt telkens antwoorden met ja of nee [de antwoordmogelijkheden niet voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Heeft u de afgelopen maand 1 moeite gehad om de huur of de lening van uw woning te betalen 2 een bezoek aan de dokter of tandarts moeten uitstellen om financiële redenen voor uzelf of iemand anders in uw huishouden

Ja

Nee

1

2

1

2



173

2.3 Deelname aan activiteiten die de reintegratie in de arbeidsmarkt bevorderen ná <de actie> FILTER: iedereen Interviewer: Mogelijk hebt u na <de actie> nog deelgenomen aan een andere opleiding of begeleiding. Ik zal een lijstje overlopen en enkele vragen stellen over deze activiteiten. (De vragen onder deze titel vormen vier blokken van vier vragen) 57. Aan hoeveel activiteiten nam u na <de actie>deel om uw jobvoorkeur te bepalen? [respondent zelf spontaan laten antwoorden en dan overeenkomstige antwoord invullen]  1. Geen => ga naar VRAAG 60  2. … (aantal) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 58 stellen indien VRAAG 57 = 2 58. Op wiens initiatief nam u deel aan deze activiteit(en)? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]    

1. 2. 3. 4.

Op eigen initiatief Op vraag van VDAB Op vraag van uw werkgever Op vraag van iemand anders: …. (wie? / wat?)

Weet niet: code 999; weigering: code 777 59. Hoeveel dagen nam(en) deze activiteit (en) (in totaal) in beslag? [let op: indien de respondent de activiteit niet volledig afwerkte mag de respondent enkel die dagen meetellen waarop hij/zij effectief deelnam (en dus niet de theoretische duurtijd van de activiteit)] … dagen Weet niet: code 999; weigering: code 777


174

FILTER: VRAAG 60 stellen indien VRAAG 57 = 1 60. Wat was de voornaamste reden waarom u niet deelnam aan een activiteit om te bepalen welke job het best bij u past? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]    

1. 2. 3. 4.

U had er geen behoefte aan U had onvoldoende informatie U had onvoldoende tijd Andere reden:… (welke?)

Weet niet: code 999; weigering: code 777 61. Aan hoeveel activiteiten nam u na <de actie> deel om beter te kunnen solliciteren? [respondent laten antwoorden en dan overeenkomstige antwoord invullen]  1. Geen => ga naar VRAAG 64  2. …(aantal) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 62 stellen indien VRAAG 61 = 2 62. Op wiens initiatief nam u deel aan deze activiteit(en)? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]    

1. 2. 3. 4.

Op eigen initiatief Op vraag van VDAB Op vraag van uw werkgever Op vraag van iemand anders: …. (wie? wat?)

Weet niet: code 999; weigering: code 777 63. Hoeveel dagen nam(en) deze activiteit (en) (in totaal) in beslag? [let op: indien de respondent de activiteit niet volledig afwerkte mag de respondent enkel die dagen meetellen waarop hij/zij effectief deelnam (en dus niet de theoretische duurtijd van de activiteit)] … (aantal dagen) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 64 stellen indien VRAAG 61 = 1 64. Wat was de voornaamste reden waarom u niet deelnam aan een activiteit om beter te kunnen solliciteren? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]


175

   

1. 2. 3. 4.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 65. Aan hoeveel activiteiten om uw taalvaardigheid te verbeteren nam u deel na <de actie>? [respondent spontaan laten antwoorden en dan overeenkomstige antwoord invullen]  1. Geen => ga naar VRAAG 68  2. …(aantal) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 66 stellen indien VRAAG 65 = 2 66. Op wiens initiatief nam u deel aan deze activiteit(en)? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]    

1. 2. 3. 4.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 67. Hoeveel dagen nam(en) deze activiteit (en) (in totaal) in beslag? [let op: indien de respondent de activiteit niet volledig afwerkte mag de respondent enkel die dagen meetellen waarop hij/zij effectief deelnam (en dus niet de theoretische duurtijd van de activiteit)] … (aantal dagen) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 68 stellen indien VRAAG 65 = 1 68. Wat was de voornaamste reden waarom u niet deelnam aan een activiteit om uw taalvaardigheid te verbeteren? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]    

1. 2. 3. 4.



176

Weet niet: code 999; weigering: code 777 69. Aan hoeveel activiteiten om bij te leren voor een beroep nam u deel na <de actie>? [respondent spontaan laten antwoorden en dan overeenkomstige antwoord invullen]  1. Geen => ga naar VRAAG 72  2. … (aantal) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 70 stellen indien VRAAG 69 = 2 70. Op wiens initiatief nam u deel aan deze activiteit(en)? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + meerdere antwoorden mogelijk]    

1. 2. 3. 4.


Weet niet: code 999; weigering: code 777 71. Hoeveel dagen nam(en) deze activiteit (en) (in totaal) in beslag? [let op: indien de respondent de activiteit niet volledig afwerkte mag de respondent enkel die dagen meetellen waarop hij/zij effectief deelnam (en dus niet de theoretische duurtijd van de activiteit)] … (aantal dagen) Weet niet: code 999; weigering: code 777 FILTER: VRAAG 72 stellen indien VRAAG 69 = 1 72. Wat was de voornaamste reden waarom u niet deelnam aan een activiteit om bij te leren voor een beroep? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]    

1. 2. 3. 4.




177

2.4 Terugblik op de actie Filter: iedereen 73. Denkt u even terug aan <de actie> waaraan u deelnam twee jaar terug. Ik zal nu enkele stellingen voorlezen over de manier waarop de actie u mogelijk heeft geholpen. U kunt telkens zeggen of u het eens of oneens bent. [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + per item slechts één antwoord mogelijk] Dankzij mijn deelname aan <de actie>

1 weet ik beter welke jobs het best bij me passen 2 kan ik beter solliciteren 3 kan ik mij beter uitdrukken in het Nederlands 4 heb ik minstens één job gevonden 5 leerde ik vaardigheden die in verschillende beroepen van pas komen 6 leerde ik vaardigheden die in een specifiek beroep van pas komen

Helemaal oneens

Eerder oneens

Noch oneens, noch eens

Eerder eens

Helema al eens

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Weet niet: code 999; weigering: code 777 74. Als u terugkijkt naar uw positie op de arbeidsmarkt net vóór u deelnaam aan <de actie>. Vindt u dan dat uw kansen op de arbeidsmarkt vandaag … zijn ten opzichte van toen? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]     

1. 2. 3. 4. 5.

veel beter beter gelijk slechter veel slechter

Weet niet: code 999; weigering: code 777 75. Als u even denkt, aan wat uw arbeidsmarktsituatie zou zijn over twee jaar. Zal u dan in vergelijking met vandaag er…? [alle antwoordmogelijkheden voorlezen + slechts één antwoord mogelijk]  1. op vooruit zijn gegaan  2. noch er op vooruit, noch er op achteruit zijn gegaan  3. op achteruit zijn gegaan Weet niet: code 999; weigering: code 777


178

INTERVIEWER: Dit was de laatste vraag, hartelijk bedankt! Hebt u zelf nog vragen of opmerkingen? …………………………………………………………………………………………. …………………………………………………………………………………………. ………………………………………………………………………………………….

Bedankt voor uw medewerking. Ik wens u veel succes met uw zoektocht/in uw (nieuwe) job. Nog een prettige dag verder!


179

2.5 Slotvragen voor pilootfase 2.5.1

Vragen voor de interviewee

1. Waren er bepaalde vragen die volgens u op een onduidelijke manier gesteld werden?  1. Ja, welke (vraagnummer): ………………………………….  2. Nee 2. Waarom waren deze vragen onduidelijk?  1. Het woordgebruik  2. Onduidelijke uitspraak  3. Te complexe/te lange zin 3. Waren er bepaalde vragen waar u liever niet op had geantwoord?  1. Ja, welke (vraagnummer): ………………………………….  2. Nee 4. Is de vragenlijst naar uw mening te lang?  1. Veel te lang  2. Eerder te lang  3. Niet te lang 5. Heeft u nog andere opmerkingen, bedenkingen, suggesties,…? .………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………….…………….… ………………………………………………………………………… 2.5.2

Vragen voor de interviewer

6. Waren er bepaalde vragen die de respondent moeilijk begreep?  1. Ja, welke (vraagnummer):  2. Nee 7. Ondervond u weerstand bij het beantwoorden van bepaalde vragen?  1. Ja, welke (vraagnummer):  2. Nee


180

8. Heeft u het gevoel dat de respondent gemotiveerd was om de vragen te beantwoorden?  1. Ja, welke (vraagnummer):  2. Nee 9. Is de vragenlijst naar uw mening te lang om de respondent gemotiveerd te houden?  1. Veel te lang  2. Eerder te lang  3. Niet te lang 10. Heeft u nog andere opmerkingen, bedenkingen, suggesties,…? .………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………. …………….……………………………………………………………………………


181

183

Bollens J. (2011), Het congres ‘Active labour market policies for the Europe 2020 Strategy’ doorgelicht, Over.werk, vol. 21,1: 141-146. Bourdeaud’hui R. & Vanderhaeghe S. (2010), Informatiedossier: Vlaamse Werkbaarheidsmonitor loontrekkenden 2010, Stichting Innovatie en Arbeid, Brussel. Card D., Kluve J. & Weber A. (2010), ‘Active labour market policy evaluations: een metaanalysis’, The Economic Journal, vol. 120: 452-477. De Koning J. (2005), ‘Actief arbeidsmarktbeleid: effectiever dan vaak wordt aangenomen’, Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken, vol. 21, 1: Zijn hervormingen van arbeidsmarktinstituties ‘het’ antwoord op de arbeidsmarktproblematiek? SEOR-working paper 2012-1, SEOR, Rotterdam. Derks A., Elchardus M., Glorieux I. & Pelleriaux K. (1995), Werkloosheid … wordt vervolgd, Vrije Universiteit Brussel, Centrum voor Sociologisch Onderzoek, Brussel. Hoff S. & Jehoel-Gijsbers G. (1998), Een bestaan zonder baan. Een vergelijkende studie onder werklozen, arbeidsongeschikten en werkenden (1974-1995), Sociaal en Cultureel Planbureau, Rijswijk. Kluve J. (2010), ‘The effectiveness of European active labor market programs’, Labour Economics, vol. 17: 904-918. OECD (2005), OECD Employment Outlook, OECD, Paris. Vos S., Struyven L. & Bollens J. (2000), Werk, werkloos, werk. Effectiviteit en kosten-batenanalyse van reïntegratietrajecten voor werkzoekenden. Eindrapport van de ex post-evaluatie van het Vlaamse ESF-programma 1997-1999, HIVA-KU Leuven, Leuven. Van Trier W., Verhaest D. & Verhofstadt E. (2011), ‘Hoe zoeken en vinden Vlaamse jongeren hun eerste baan?’, Presentatie op de Studiedagen Steunpunt Studie en schoolloopbanen’, 24-25 februari 2011, Leuven. Vandenbrande T., Vandekerckhove S., Vendramin P., Valenduc G., Huys R., Van Hootegem G., Hansez I., Vanroelen C., Puig-Barrachina V., Bosmans K. & De Witte H. (2012), Kwaliteit van werk en werkgelegenheid in België, HIVA-KU Leuven, Leuven. Van Dooren G., Struyven L. & Capéau B. (2011), Naar een verruime effectmeting van interventies voor werkzoekenden. Rapport voor de mid-term evaluatie van het ESF Vlaanderen 2007-2013, HIVA-KU Leuven, Leuven. VDAB Studiedienst (2011 of 2012?), Analyse vacatures 2011. Knelpuntberoepen, VDAB, Brussel.

Bibliografie

Bibliografie

Liesbeth Van Parys, Steven Groenez, Vicky Heylen & Ludo Struyven Projectleiding: Ludo Struyven & Steven Groenez

Recommend Documents